Feature/virtual thread

README.md

@@ -16,7 +16,9 @@
 8. [주요 구성 요소 및 역할](#8-주요-구성-요소-및-역할)
 9. [프로젝트 디렉토리 구조](#9-프로젝트-디렉토리-구조)
 10. [환경 변수 관리 전략](#10-환경-변수-관리-전략)
-11. [시연 영상](#11-시연-영상)
+11. [실행 방법 (Getting Started)](#11-실행-방법-getting-started)
+12. [배포 방법 (Deployment)](#12-배포-방법-deployment)
+13. [시연 영상](#13-시연-영상)
 
 ---
 
@@ -223,14 +225,201 @@ pre-processing-service/
 
 ## 10. 환경 변수 관리 전략
 
-추후 작성 예정
 
-* **FastAPI (`pre-processing-service`)**:
-* **Spring Boot (`user-service`)**:
+
+각 서비스는 환경별 설정 관리를 위해 다음과 같은 전략을 사용합니다.
+
+
+
+### 10.1. FastAPI (`pre-processing-service`)
+
+
+
+`.env` 파일을 통해 환경 변수를 로드합니다. `apps/pre-processing-service/app/core/config.py`의 `BaseSettings`를 기반으로 동작합니다.
+
+
+
+*   **필수 변수**:
+
+    *   `DB_HOST`, `DB_PORT`, `DB_USER`, `DB_PASS`, `DB_NAME`: MariaDB 연결 정보
+
+    *   `LOKI_HOST`, `LOKI_PORT`: Loki 로깅 서버 정보
+
+    *   `AWS_ACCESS_KEY_ID`, `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`, `S3_BUCKET_NAME`: AWS S3 저장소 설정 (OCR 및 이미지 업로드)
+
+*   **선택 변수**:
+
+    *   `OPENAI_API_KEY`: AI 콘텐츠 생성 기능 사용 시 필요
+
+    *   `MODE`: `dev` 또는 `prd` (기본값: `dev`)
+
+
+
+### 10.2. Spring Boot (`user-service`)
+
+
+
+Spring Profiles(`develop`, `production`)를 사용하여 환경을 분리합니다.
+
+
+
+*   **Local (Develop)**: `application-develop.yml`을 사용하며, 로컬 Docker 인프라(localhost)에 맞춰져 있습니다.
+
+*   **Production**: `application-production.yml`을 사용하며, 민감한 정보(DB 비밀번호, API 키 등)는 **배포 시점의 환경 변수** 또는 **Docker Compose의 environment** 설정을 통해 주입받습니다.
+
+
 
 ---
 
-## 11. 시연 영상
+
+
+## 11. 실행 방법 (Getting Started)
+
+
+
+로컬 개발 환경에서 프로젝트를 실행하는 방법입니다.
+
+
+
+### 11.1. 사전 준비 사항 (Prerequisites)
+
+
+
+*   **Java 21** (Amazon Corretto 21 권장)
+
+*   **Python 3.11** (Poetry 패키지 매니저 설치 필요)
+
+*   **Docker & Docker Compose**
+
+
+
+### 11.2. 1단계: 인프라 실행 (Database & Monitoring)
+
+
+
+프로젝트 실행에 필요한 DB(MariaDB)와 모니터링 도구(Loki, Promtail, Grafana)를 Docker로 실행합니다.
+
+
+
+```bash
+
+cd docker/local
+
+docker-compose up -d
+
+```
+
+
+
+### 11.3. 2단계: Backend (FastAPI - Worker) 실행
+
+
+
+Python 기반의 AI/전처리 워커 서비스를 실행합니다.
+
+
+
+```bash
+
+cd apps/pre-processing-service
+
+
+
+# 1. 의존성 설치
+
+poetry install
+
+
+
+# 2. 서비스 실행 (Uvicorn)
+
+poetry run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
+
+```
+
+
+
+### 11.4. 3단계: Backend (Spring Boot - Orchestrator) 실행
+
+
+
+Java 기반의 메인 오케스트레이터 서비스를 실행합니다.
+
+
+
+```bash
+
+cd apps/user-service
+
+
+
+# develop 프로파일로 실행
+
+./gradlew bootRun --args='--spring.profiles.active=develop'
+
+```
+
+
+
+*   **API 문서 (Swagger)**:
+
+    *   Spring Boot: `http://localhost:8081/swagger-ui/index.html` (설정 필요 시)
+
+    *   FastAPI: `http://localhost:8000/docs`
+
+
+
+---
+
+
+
+## 12. 배포 방법 (Deployment)
+
+
+
+본 프로젝트는 **GitHub Actions**를 통해 CI/CD 파이프라인이 구축되어 있습니다.
+
+
+
+### 12.1. CI/CD 파이프라인
+
+
+
+1.  **CI (Continuous Integration)**:
+
+    *   `main` 브랜치에 Push 또는 PR 시 자동으로 Java/Python 테스트 및 빌드가 수행됩니다.
+
+2.  **CD (Continuous Deployment)**:
+
+    *   릴리즈 태그 생성 시 Docker Image를 빌드하여 Docker Hub에 Push 합니다.
+
+    *   AWS EC2 인스턴스에 SSH로 접속하여 최신 이미지를 Pull 하고 `docker-compose`를 재실행합니다.
+
+
+
+### 12.2. 프로덕션 실행 설정
+
+
+
+프로덕션 환경의 Docker 설정은 `docker/production` 디렉토리에 위치합니다.
+
+
+
+```bash
+
+cd docker/production
+
+docker-compose up -d
+
+```
+
+
+
+---
+
+
+
+## 13. 시연 영상
 
 [https://www.youtube.com/watch?v=1vApNttVxVg](https://www.youtube.com/watch?v=1vApNttVxVg)
 [![Video Label](http://img.youtube.com/vi/1vApNttVxVg/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=1vApNttVxVg)

apps/user-service/src/main/java/site/icebang/common/health/service/HealthCheckService.java

@@ -1,8 +1,8 @@
 package site.icebang.common.health.service;
 
 import org.springframework.stereotype.Service;
+import org.springframework.web.client.RestClient;
 import org.springframework.web.client.RestClientException;
-import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
@@ -14,7 +14,7 @@
 @RequiredArgsConstructor
 public class HealthCheckService {
 
-  private final RestTemplate restTemplate;
+  private final RestClient restClient;
 
   private final FastApiProperties fastApiProperties;
 
@@ -24,7 +24,7 @@ public String ping() {
     log.info("Attempting to connect to FastAPI server at: {}", url);
 
     try {
-      return restTemplate.getForObject(url, String.class);
+      return restClient.get().uri(url).retrieve().body(String.class);
     } catch (RestClientException e) {
       log.error("Failed to connect to FastAPI server at {}. Error: {}", url, e.getMessage());
       return "ERROR: Cannot connect to FastAPI";

apps/user-service/src/main/java/site/icebang/domain/workflow/dto/RequestContextDto.java

@@ -19,4 +19,14 @@ public class RequestContextDto {
   public static RequestContextDto forScheduler(String traceId) {
     return new RequestContextDto(traceId, "scheduler", "quartz-scheduler");
   }
+
+  /**
+   * 시스템 복구 실행용 컨텍스트를 생성하는 정적 팩토리 메서드입니다.
+   *
+   * @param traceId 기존 실행에서 사용하던 추적 ID
+   * @return 복구용 RequestContext 객체
+   */
+  public static RequestContextDto forRecovery(String traceId) {
+    return new RequestContextDto(traceId, "system-recovery", "workflow-system-recovery");
+  }
 }

apps/user-service/src/main/java/site/icebang/domain/workflow/mapper/JobRunMapper.java

@@ -1,6 +1,7 @@
 package site.icebang.domain.workflow.mapper;
 
 import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
+import org.apache.ibatis.annotations.Param;
 
 import site.icebang.domain.workflow.model.JobRun;
 
@@ -9,4 +10,7 @@ public interface JobRunMapper {
   void insert(JobRun jobRun);
 
   void update(JobRun jobRun);
+
+  JobRun findSuccessfulJobByWorkflowRunId(
+      @Param("workflowRunId") Long workflowRunId, @Param("jobId") Long jobId);
 }

apps/user-service/src/main/java/site/icebang/domain/workflow/mapper/TaskRunMapper.java

@@ -1,8 +1,7 @@
 package site.icebang.domain.workflow.mapper;
 
-import java.util.Optional;
-
 import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
+import org.apache.ibatis.annotations.Param;
 
 import site.icebang.domain.workflow.model.TaskRun;
 
@@ -12,5 +11,6 @@ public interface TaskRunMapper {
 
   void update(TaskRun taskRun);
 
-  Optional<TaskRun> findLatestSuccessRunInJob(Long jobRunId, String taskName);
+  TaskRun findSuccessfulTaskRunByWorkflowRunId(
+      @Param("workflowRunId") Long workflowRunId, @Param("taskName") String taskName);
 }

apps/user-service/src/main/java/site/icebang/domain/workflow/mapper/WorkflowRunMapper.java

@@ -1,6 +1,9 @@
 package site.icebang.domain.workflow.mapper;
 
+import java.util.List;
+
 import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
+import org.apache.ibatis.annotations.Param;
 
 import site.icebang.domain.workflow.model.WorkflowRun;
 
@@ -9,4 +12,6 @@ public interface WorkflowRunMapper {
   void insert(WorkflowRun workflowRun);
 
   void update(WorkflowRun workflowRun);
+
+  List<WorkflowRun> findByStatus(@Param("status") String status);
 }

apps/user-service/src/main/java/site/icebang/domain/workflow/service/WorkflowContextService.java

@@ -13,6 +13,7 @@
 import site.icebang.domain.workflow.mapper.TaskIoDataMapper;
 import site.icebang.domain.workflow.mapper.TaskRunMapper;
 import site.icebang.domain.workflow.model.JobRun;
+import site.icebang.domain.workflow.model.TaskIoData;
 
 @Slf4j
 @Service
@@ -24,30 +25,32 @@ public class WorkflowContextService {
   private final ObjectMapper objectMapper;
 
   /**
-   * 특정 Job 실행 내에서, 이전에 성공한 Task의 이름으로 결과(Output)를 조회합니다.
+   * 전체 워크플로우 실행 범위(WorkflowRun) 내에서, 이전에 성공한 Task의 이름으로 결과(Output)를 조회합니다. Resume(이어하기) 시, 이전 Job이
+   * 스킵되더라도 DB에서 전체 이력을 조회하여 데이터를 가져옵니다.
    *
-   * @param jobRun 현재 실행중인 JobRun
+   * @param jobRun 현재 실행중인 JobRun (내부의 workflowRunId를 사용하여 전체 범위 조회)
    * @param sourceTaskName 결과를 조회할 이전 Task의 이름
    * @return 조회된 결과 데이터 (JsonNode)
    */
   public Optional<JsonNode> getPreviousTaskOutput(JobRun jobRun, String sourceTaskName) {
+    Long workflowRunId = jobRun.getWorkflowRunId();
     try {
-      return taskRunMapper
-          .findLatestSuccessRunInJob(jobRun.getId(), sourceTaskName)
+      return Optional.ofNullable(
+              taskRunMapper.findSuccessfulTaskRunByWorkflowRunId(workflowRunId, sourceTaskName))
           .flatMap(taskRun -> taskIoDataMapper.findOutputByTaskRunId(taskRun.getId()))
-          .map(
-              ioData -> {
-                try {
-                  return objectMapper.readTree(ioData.getDataValue());
-                } catch (Exception e) {
-                  log.error("TaskIoData JSON 파싱 실패: TaskIoDataId={}", ioData.getId(), e);
-                  return null;
-                }
-              });
+          .map(this::parseJson);
     } catch (Exception e) {
-      log.error(
-          "이전 Task 결과 조회 중 오류 발생: JobRunId={}, TaskName={}", jobRun.getId(), sourceTaskName, e);
+      log.error("워크플로우 데이터 조회 실패: WorkflowRunId={}, TaskName={}", workflowRunId, sourceTaskName, e);
       return Optional.empty();
     }
   }
+
+  private JsonNode parseJson(TaskIoData ioData) {
+    try {
+      return objectMapper.readTree(ioData.getDataValue());
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("TaskIoData JSON 파싱 실패: TaskIoDataId={}", ioData.getId(), e);
+      return null;
+    }
+  }
 }

apps/user-service/src/main/java/site/icebang/domain/workflow/service/WorkflowExecutionService.java

@@ -85,6 +85,18 @@ public void executeWorkflow(Long workflowId, RequestContextDto context) {
       for (JobDto jobDto : jobDtos) {
         Job job = new Job(jobDto);
         mdcManager.setJobContext(job.getId());
+
+        // 📌 이미 성공한 Job인지 확인하여 중복 실행 방지 (Resume 기능)
+        JobRun existingSuccessfulJob =
+            jobRunMapper.findSuccessfulJobByWorkflowRunId(workflowRun.getId(), job.getId());
+        if (existingSuccessfulJob != null) {
+          workflowLogger.info(
+              "---------- Job 스킵 (이미 성공함): JobId={}, PreviousJobRunId={} ----------",
+              job.getId(),
+              existingSuccessfulJob.getId());
+          continue;
+        }
+
         JobRun jobRun = JobRun.start(workflowRun.getId(), job.getId());
         jobRunMapper.insert(jobRun);
         workflowLogger.info(