Comento - 백엔드 직무 부트 캠프

1️⃣ 데이터 마이그레이션 요구사항

• 비용 효율화 : 급속도로 늘어나고 있는 데이터를 별도의 데이터베이스에 두어 비용 효율화
• 성능 : 마이그레이션 이후, 성능에 Degradation이 없어야 함
• 비즈니스 : 마케팅, 추후 데이터 관리 측면에서 효율적이어야 함
• 장애 대응 : 채팅 데이터로 인한 데이터베이스 장애 발생 시 전체 영향이 가지 않아야 함

고려 사항별 분석

• 비용 효율화
  • chat_room, chat_join, chat_like 테이블은 데이터 증가 속도가 높지 않아 고려 대상에서 제외
• 성능
  • 채팅 메시지를 전달할 때 채팅의 좋아요 유무를 같이 보내줘야 함
  • chat, chat_like 테이블이 분리되면 메시지 별로 like 유무 검사가 필요해 성능 저하가 우려가 있음
  • 성능 이점을 위해 chat, chat_like 테이블은 동일한 데이터베이스에서 관리
• 비즈니스
  • chat_room 데이터는 추후 비즈니스에 활용될 수 있음 (채팅방 홍보)
  • chat_join 데이터를 활용해 유저가 관심 있는 채팅방의 정보를 수집할 수 있음 (채팅방 추천)
  • chat_room, chat_join은 비즈니스에 지속적으로 필요하므로 기존 데이터베이스에서 관리
• 장애 대응
  • 메시지 트래픽이 급속도로 증가해 장애가 발생해 채팅 메시지를 주고받을 수 없는 경우에도 다른 기능은 정상적으로 동작해야 함
  • 비즈니스에 중요한 데이터 chat_room, chat_join, user는 chat과 다른 데이터로 분리해서 채팅 데이터베이스 장애로 인한 영향 최소화

2️⃣ 예상되는 우려점

• 성능
  • chat_room 테이블에서 Join 없이 공지 Chat을 조회해야 함
    • chat의 PK를 이용해서 가져오므로 큰 부하가 없을 것이라 예상
  • chat 메시지 리스트를 전달할 때 매번 sender 정보를 조회해야 함
    • user의 pk를 이용해서 가져오는 것이 때문에 큰 부하가 없을 것이라 예상

3️⃣ 데이터베이스 테이블 분리

채팅 서비스 테이블 관계 분석

1. User - ContentLike - Content

(Content를 제목과 내용이 있는 게시글로 분석하였습니다.)

• 한 User는 여러 개의 Content를 작성할 수 있다. (1:N)
  • 하나의 Content는 한 User가 작성한 것이다. (N:1)
• 한 User는 여러 개의 Content에 Like(좋아요) 할 수 있다. (M:N)
  • 하나의 Content에 여러 User가 Like(좋아요)를 누를 수 있다. (M:N)
  • ContentLike를 통해 일대다 - 다대일 관계를 분리하였음

2. User - ChatLike - Chat

• 한 User는 여러 개의 Chat을 작성할 수 있다. (1:N)
  • 하나의 Chat은 한 User가 작성한 것이다. (N:1)
• 한 User는 여러 개의 Chat에 Like(좋아요)를 할 수 있다. (M:N)
  • 한 Chat에 여러 User가 Like(좋아요)를 누를 수 있다. (M:N)

3. User - ChatJoin - ChatRoom

• 한 User는 여러 ChatRoom에 Join 할 수 있다. (M:N)
  • 하나의 ChatRoom에 여러 User가 Join 될 수 있다. (M:N)
  • ContentJoin를 통해 일대다 - 다대일 관계를 분리하였음

4. Chat - ChatRoom 🌟 2 개의 관계가 있음 🌟

• 여러 Chat은 한 ChatRoom에 작성된다. (N:1)
  • 한 ChatRoom에 여러 Chat이 작성된다. (1:N)
• 하나의 Chat은 한 ChatRoom의 공지 글이 될 수 있다. (1:1)

📌 Chat과 ChatRoom은 서로 Fk를 가지고 있으며, 2 개의 관계를 처리합니다.

4️⃣ Spring Batch를 통한 데이터베이스 마이그레이션

블로그 포스팅

Spring Batch 이해하기

데이터 마이그레이션 트러블 슈팅

Yaml 파일

spring:
  batch:
    jdbc:
      initialize-schema: always
    job:
      name: chatJob
  datasource:
    chat-db: # 이관할 데이터베이스
      jdbc-url: jdbc:postgresql://localhost:5432/comento
      username: admin
      password: qwer1234
      driver-class-name: org.postgresql.Driver
      hibernate: update
      hikari:
        connection-timeout: 3000
        validation-timeout: 3000
        minimum-idle: 5
        max-lifetime: 240000
        maximum-pool-size: 20
    core-db: # 기존 데이터베이스
      jdbc-url: jdbc:postgresql://****.amazonaws.com:5432/****
      username: ****
      password: ****
      driver-class-name: org.postgresql.Driver
      hibernate: none
      hikari:
        connection-timeout: 3000
        validation-timeout: 3000
        minimum-idle: 5
        max-lifetime: 240000
        maximum-pool-size: 20
  jpa:
    database: postgresql
    generate-ddl: false
    open-in-view: false
    hibernate:
      ddl-auto: validate
    show-sql: true
    properties:
      hibernate:
        enable_lazy_load_no_trans: true
        format_sql: true