🎬 영화 리뷰·예매 플랫폼 | MOVIE.ZIP (2024.03 ~ 2024.06)

본 저장소는 원본 Moviezip 프로젝트에서 제가 직접 기여한 핵심 영역(JWT 인증 / 캐시 성능 개선 / 실시간 채팅 / ERD 구조 리팩토링) 중심으로 정리한 포크 버전입니다.

🧩 Spring Security 기반 세션 인증을 JWT 구조로 전환하고, Redis 캐시를 활용한 API 응답 속도 개선, WebSocket을 이용한 실시간 채팅 기능 및 DB 구조 개선(ERD 리디자인) 을 주도한 백엔드 프로젝트입니다.

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📖 프로젝트 개요

• 영화 리뷰, 예매, 추천, 채팅까지 통합된 영화 플랫폼
• 팀 구성: 풀스택 5
• 역할: 추천 API 성능 개선, 인증 구조 전환, 실시간 채팅 문의 구현, DAO 구현

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⚒️ 기술 스택

분야	기술
Backend	Java 17, Spring Boot, MyBatis, Spark, WebSocket
Frontend	React
Database	Oracle, MongoDB, Redis
Security	Spring Security + JWT

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🧱 ERD 구조

📊 초기 ERD (초기 설계)

리뷰/스크랩 테이블이 중복되고, 예매/채팅 기능이 단일 테이블로 단순화되어 있어 확장성이 제한된 구조였습니다.

📊 최종 ERD — 리뷰·스크랩 통합 + 예매·채팅 기능 확장 구조

리뷰 테이블을 통합하고, 스크랩 기능(영화/리뷰)을 분리하여 관리

실제 예매 프로세스(상영정보 → 좌석 → 결제)와 실시간 문의(1:1 채팅) 기능을 반영한 최종 구조

Oracle 기반의 주요 엔티티와 MongoDB 기반의 채팅 데이터를 분리하여 결합도 최소화

🚀 주요 기여

🧩 1. JWT 기반 인증 구조 전환

• 기존 세션 기반 인증은 서버 측 상태를 유지해야 하므로, 확장성과 유지보수에 한계 존재
• 모바일·웹 통합 환경에서 세션 공유 문제가 발생 → Stateless한 JWT 구조로 전환
• Access / Refresh Token 구조로 토큰 재발급 로직을 분리, 보안성과 유효성 관리 향상

✅ 결과: 서버 세션 부하 제거

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⚡ 2. 추천 API 캐싱 최적화

• 기존 Spark ALS 기반 추천 로직의 평균 응답 시간이 약 18초로 지연되는 문제 발생
• Redis Cache-aside 패턴 도입 및 24시간 TTL 설정을 통해 재계산 부담 최소화
• 첫 요청 시 Spark 연산 결과를 캐싱하고, 이후 동일 사용자 요청은 캐시에서 즉시 응답
• Cache Key 규칙(recommend:{userId})을 정의하여 사용자별 데이터 일관성 유지

✅ 결과: Redis 캐시 적용으로 API 응답 속도를 수 초 → 수 ms 수준으로 개선하며, 사용자 대기 시간을 단축함 (Spark ALS 기반 추천 로직은 팀원 구현, 캐싱 로직 및 응답 구조 개선은 직접 담당)

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💬 3. WebSocket 기반 실시간 1:1 채팅 구현

• 사용자 ↔ 관리자 간 실시간 문의 기능을 위해 Spring WebSocket 기반 양방향 통신 구조 설계
• MongoDB를 별도 데이터 스토어로 분리해 비정형 채팅 데이터를 독립적으로 관리
• Oracle 기반 메인 데이터와 분리 설계하여 시스템 간 결합도를 최소화

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🗂 4. 데이터 접근 계층 설계 및 SQL 매핑

• MyBatis 기반 DAO 계층을 직접 설계하여 서비스 로직과 데이터 접근 로직 분리
• Mapper XML에서 @Param과 resultMap을 활용해 DTO ↔ DB 매핑 제어
• 사용자 정보 기반 식별(findUserIdByInfo) 등, 비즈니스 요구사항에 맞는 쿼리를 직접 정의

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🧠 기술 선택 이유

기술	선택 이유
Redis	Spark 연산 재계산 방지
JWT	Stateless 인증으로 모바일/웹 확장성 확보
MongoDB	비정형 채팅 데이터 유연 저장

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✍️ 기술 블로그

• JWT 인증 전환 회고
• Spring Security + JWT 사용자 인증 - Refresh Token을 활용한 인증 갱신

📫 Contact

GitHub: @MinCodeHub
Email: gjalsdud1030@naver.com