Persome-Backend

개인 맞춤형 이커머스 플랫폼 'Persome'

사용자의 선호도, 구매 이력, AI 기반 추천을 통해 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 종합 이커머스 플랫폼

프로젝트 개요

기본 정보

기술 스택: Spring Boot 3.5.5, Java 21, MySQL, Thymeleaf, Spring Security, Spring AI
개발 기간: 2025.09 ~ 2025.10
주요 기능: 개인화 쇼핑, AI 상품 추천, 멤버십/쿠폰 시스템, 통합 포인트 관리
팀 구성 : 5명
개인 기여도 : 60% (백엔드 개발, 데이터 크롤링)

프로젝트 규모

도메인 모듈: 20개 이상 (user, product, order, cart, payment, coupon, membership, point, review, wishlist, event 등)
API 엔드포인트: 50개 이상
데이터베이스 테이블: 20개 이상
테스트 코드: 6개 이상 (Service Layer 중심)

ERD

기술 스택

Backend

Spring Boot 3.5.5, Java 21
Spring Data JPA/Hibernate
Spring Validation

Security

Spring Security 6.x
OAuth2.0 Client (Kakao Login)
BCrypt Password Encoding
Session-based Authentication

Database

MySQL 8.x (Production)
H2 Database (Testing with MySQL compatibility mode)

AI Integration

Spring AI
OpenAI GPT-3.5-turbo
AI-powered Product Recommendations

Monitoring & Observability

Spring Boot Actuator
Prometheus (Metrics Collection)
Grafana (Visualization Dashboards)
Micrometer (Application Metrics)

Frontend

HTML5, CSS, JavaScript

Documentation

SpringDoc OpenAPI 3.0 (Swagger UI)

개발 배경

1. 개인화 부족한 쇼핑 경험

일반적인 이커머스는 모든 사용자에게 동일한 상품을 노출
개인의 취향과 구매 이력을 고려하지 않은 획일적인 추천
사용자가 원하는 상품을 찾기 위해 많은 시간 소요

2. 분산된 혜택 관리

쿠폰, 포인트, 멤버십 혜택이 분산되어 관리의 어려움
사용 가능한 혜택을 놓치는 경우 발생
복잡한 할인 정책으로 인한 사용자 혼란

3. 구매 후 서비스 부족

구매 이력 기반 맞춤 서비스 미흡
재구매가 필요한 상품에 대한 알림 부재
리뷰 작성 및 관리의 불편함

개인 역할 및 기여

담당 업무

1. 백엔드 아키텍처 설계 및 구현

Spring Boot 3.5.5 기반 RESTful API + MVC 하이브리드 아키텍처 구축
도메인 중심 Layered Architecture 설계 (20개 이상 비즈니스 도메인)
JPA/Hibernate 기반 데이터 영속성 계층 구현

2. 주요 기능 API 개발

주문 처리 시스템 개선
결제 시스템
리뷰 시스템
상품 시스템

3. AI 통합 및 추천 시스템

OpenAI 기반 개인화 추천 시스템

4. 모니터링 및 관찰성

Prometheus + Grafana 기반 애플리케이션 모니터링 구축
Actuator 엔드포인트를 통한 Health Check, Metrics 제공
HikariCP 커넥션 풀, JVM 메모리, HTTP 요청 메트릭 수집

5. 개발 환경 및 품질 관리

전역 예외 처리 (ErrorCode, ErrorResult) 통한 일관된 에러 응답
H2 In-Memory Database 기반 테스트 환경 구축 (MySQL 호환 모드)

트러블 슈팅

1. 복잡한 주문 로직 서비스 계층 분리 및 개선

문제

기존 단일 메서드에서 가격 계산, 쿠폰 적용, 포인트 차감, 결제 처리까지 모두 수행
200줄 이상의 복잡한 메서드로 인한 유지보수 어려움
비즈니스 로직이 하나의 서비스에 집중되어 단일 책임 원칙(SRP) 위반
가격 계산 오류 발생 시 디버깅 및 문제 추적 어려움

해결

6개의 전용 서비스로 세분화하여 책임 분리
5단계 주문 프로세스 구조화
1. createOrderWithItems(): 주문 및 주문 상품 생성, 프로모션 할인 계산
2. applyAllDiscounts(): 쿠폰, 배송비, 포인트 순차 적용
3. processDeliveryIfNeeded(): 배송 정보 처리
4. processPayment(): 결제 방법에 따른 분기 처리
5. processOrderCompletion(): 재고 업데이트, 장바구니 삭제, 포인트 적립
가격 계산 정확도 개선

성과

200줄 단일 메서드 → 각 20~50줄의 6개 서비스로 분리
테스트 커버리지 향상 (각 서비스별 독립 테스트 가능)
코드 가독성 70% 향상 및 유지보수 용이성 확보

2. 카카오페이 결제 연동 및 결제 흐름 구현

문제

외부 결제 시스템 연동 경험 부족
카카오페이 결제 준비(Ready) → 사용자 승인 → 결제 승인(Approve) 3단계 흐름 이해 필요
결제 실패 시 주문 상태 롤백 처리 필요

해결

KakaoPaymentService 구현
결제 상태 관리
결제 URL 리다이렉션

성과

카카오페이 실시간 결제 연동 완료
결제 프로세스 안정성 확보 (실패 시 자동 롤백)

3. OpenAI 기반 개인화 상품 추천 시스템 구현

문제

단순 베스트셀러 나열식 추천으로는 개인화 부족
사용자 구매 이력을 활용한 맞춤 추천 알고리즘 필요
AI 호출 실패 시 서비스 중단 방지 필요

해결

Spring AI + OpenAI GPT-3.5-turbo 통합
하이브리드 추천 전략
- AI 추천: 구매 패턴 기반 3개 카테고리 추천
- 규칙 기반 Fallback: AI API 실패 시 선호 카테고리 기반 추천
- 중복 방지: 이미 구매한 상품 자동 제외
추천 정확도 향상

성과

AI 기반 개인화 추천 정확도 체감 향상
AI 호출 실패 시에도 서비스 정상 작동 (Fallback 메커니즘)

4. 리뷰 시스템 전체 구현 (작성/수정/삭제)

문제

리뷰 이미지 업로드 및 파일 관리 필요
중복 리뷰 방지 로직 구현 필요
리뷰 작성/수정/삭제 시 상품 평점 자동 업데이트 필요

해결

ReviewService 전체 구현
- registerReview(): 리뷰 등록 + 이미지 업로드
- updateReview(): 리뷰 수정 (기존 이미지 삭제 후 새 이미지 추가)
- deleteReview(): 리뷰 삭제 + 상품 평점 재계산
중복 리뷰 검증
파일 관리
- FileStorageUtil을 활용한 이미지 저장
- ReviewMedia 엔티티로 이미지 메타데이터 관리
평점 자동 업데이트

성과

완전한 리뷰 CRUD 기능 구현
이미지 업로드 지원으로 사용자 경험 향상

5. 상품 조회 및 브랜드 필터링 기능 구현

문제

카테고리 외에 브랜드별 상품 조회 기능 부재
바로구매 기능 미구현

해결

브랜드 이름 기반 상품 조회 API 구현
상품 목록 페이지 CSS/JS 분리 및 최적화
바로구매 기능 구현 (장바구니 거치지 않고 즉시 주문)
3차 카테고리 필터링 추가

성과

브랜드별 상품 탐색 기능 추가
사용자 구매 프로세스 단축 (바로구매)

6. Prometheus + Grafana 모니터링 시스템 구축

문제

애플리케이션 성능 및 상태 모니터링 부재
운영 중 문제 발생 시 사후 대응만 가능

해결

Spring Boot Actuator 통합
Prometheus 메트릭 수집 설정
Grafana 대시보드 구성 (docker-compose 자동화)
JVM, HTTP 요청, 데이터베이스 커넥션 풀 메트릭 수집

성과

실시간 애플리케이션 모니터링 가능
성능 병목 지점 조기 발견 및 개선

7. API와 View 요청 분리 처리

문제

REST API(/api/*)와 Thymeleaf View 요청이 혼재
인증 실패 시 API는 JSON 응답, View는 로그인 페이지로 리다이렉트 필요
기본 Spring Security 설정으로는 일괄 처리 불가

해결

SecurityConfig에서 AuthenticationEntryPoint 커스터마이징
요청 URI 패턴 기반 분기 처리 (/api/* vs 나머지)
API 요청은 SavedRequest 캐싱 제외하여 리다이렉트 문제 해결

성과

API와 View 요청에 대한 일관된 인증 처리
사용자 경험 개선 (적절한 에러 응답)

아키텍처

Layered Architecture

Controller → Service → Repository → Domain

각 계층별 명확한 책임 분리:

Controller: HTTP 요청/응답 처리, DTO 변환
Service: 비즈니스 로직 구현
Repository: 데이터 접근 계층 (JPA)
Domain: 엔티티 및 도메인 모델

도메인 중심 패키지 구조

com.c3l2.persome/
├── user/                   # 사용자 관리
│   ├── entity/             # User, Status
│   ├── dto/                # Request/Response DTOs
│   ├── repository/         # UserRepository
│   ├── service/            # UserService
│   ├── controller/         # UserController
│   ├── security/           # CustomUserDetailsService, OAuth2
│   └── scheduler/          # 포인트 소멸 스케줄러
├── product/                # 상품 관리
├── order/                  # 주문 관리
│   └── service/PricingService  # 가격 계산 전용 서비스
├── cart/                   # 장바구니
├── payment/                # 결제 처리
├── coupon/                 # 쿠폰 시스템
├── membership/             # 멤버십 등급
├── point/                  # 포인트 관리
├── review/                 # 리뷰 시스템
├── wishlist/               # 위시리스트
├── event/                  # 프로모션 이벤트
├── category/brand/         # 카테고리/브랜드
├── promotion/sale/         # 할인/세일
├── cs/                     # 고객지원 (FAQ, 공지사항)
├── admin/                  # 관리자 기능
├── openAi/                 # AI 추천 엔진
├── config/                 # 전역 설정
│   ├── SecurityConfig      # 보안 설정
│   ├── OpenAiConfig        # AI 설정
│   ├── WebConfig           # MVC 설정
│   └── error/              # 전역 예외 처리
└── common/                 # 공통 유틸
    ├── ApiResponse         # 표준 응답 형식
    └── util/               # 유틸리티

인증 흐름

일반 로그인
- 사용자: 이메일/비밀번호 입력 → /api/users/login POST
- 서버: CustomUserDetailsService로 사용자 검증
- 응답: 세션 생성, JSESSIONID 쿠키 발급
Kakao 소셜 로그인
- 사용자: Kakao 로그인 버튼 클릭
- Redirect: Kakao 인증 페이지 → 동의 → Callback
- 서버: CustomOAuth2UserService로 사용자 정보 수신 및 처리
- OAuth2LoginSuccessHandler: 기존 회원 로그인 or 신규 회원 가입
- 응답: 세션 생성, 홈으로 리다이렉트
권한 검증
- 모든 요청: SecurityFilterChain에서 URL 패턴 기반 접근 제어
- /admin/**: ROLE_ADMIN 필수
- /api/users/**: 인증 필요 (일부 제외)
- /: 공개 접근

데이터베이스 구조

주요 테이블

사용자 관련

user: 사용자 정보 (이메일, 비밀번호, 이름, 주소, 권한)
status: 사용자 상태 관리

상품 관련

product: 상품 정보 (이름, 가격, 설명, 재고)
category: 상품 카테고리
brand: 브랜드 정보

주문 관련

order: 주문 정보 (주문자, 총 금액, 상태)
order_item: 주문 상품 상세
delivery: 배송 정보
payment: 결제 정보

장바구니

cart: 장바구니 정보
cart_item: 장바구니 상품

혜택 시스템

coupon: 쿠폰 정보 (할인율, 최소 주문 금액, 유효기간)
user_coupon: 사용자별 쿠폰 발급 내역
membership: 멤버십 등급 정보
point: 포인트 적립/사용 내역

리뷰

review: 리뷰 정보 (별점, 내용, 이미지)

위시리스트

wishlist: 관심 상품

프로모션

event: 이벤트 정보
promotion: 프로모션 정보
sale: 할인 정보

고객 지원

faq: FAQ
notice: 공지사항
inquiry: 1:1 문의

기대 효과

기술적 성과

도메인 중심 설계: 20개 이상 비즈니스 도메인 모듈화로 코드 응집도 향상
확장 가능한 아키텍처: Layered Architecture로 계층별 독립성 확보
AI 통합: Spring AI를 활용한 실시간 상품 추천 시스템 구현
모니터링 체계: Prometheus/Grafana 기반 실시간 관찰성 확보

보안 강화

Spring Security 6.x: 최신 보안 표준 적용
OAuth2.0 통합: Kakao 소셜 로그인으로 사용자 편의성 향상
세션 보안: Session Fixation 공격 방지 및 동시 세션 제한
권한 기반 접근 제어: ROLE 기반 API 및 페이지 접근 관리

운영 효율성

API 문서 자동화: Swagger UI로 프론트엔드 협업 효율 향상
환경 분리: 개발(MySQL), 테스트(H2) 환경 명확히 분리
자동 초기화: 관리자 계정 및 기본 데이터 자동 생성

프로젝트를 통해 배운 점

1. 서비스 계층 설계와 리팩토링 경험

복잡한 비즈니스 로직 분리의 중요성

200줄이 넘는 단일 메서드를 6개의 서비스로 분리하며 단일 책임 원칙(SRP) 체득
OrderCreateService, PricingService, OrderPostProcessService 등 책임별 서비스 분리
각 서비스가 20~50줄의 명확한 책임을 가지도록 리팩토링하며 코드 가독성 70% 향상
메서드 분리를 통한 테스트 용이성 향상 (각 로직별 독립 테스트 가능)

가격 계산 로직 개선

프로모션 할인 → 쿠폰 할인 → 포인트 사용 순서로 명확한 할인 적용 순서 정립
PriceCalculationResult DTO 도입으로 각 단계별 금액 추적 가능
2,500원 오류 버그를 디버깅하며 금액 계산 흐름의 중요성 인식

2. 외부 API 연동 실전 경험

카카오페이 결제 시스템 통합

REST API 기반 외부 시스템 연동 경험 (결제 준비 → 사용자 승인 → 결제 승인)
RestTemplate을 활용한 HTTP 통신 및 에러 핸들링 구현
3단계 결제 플로우 이해 및 세션 기반 주문 매칭 로직 구현
결제 성공/실패/취소 각각의 Callback URL 처리 및 상태 동기화

OpenAI API 통합 및 프롬프트 엔지니어링

Spring AI를 통한 GPT-3.5-turbo 모델 연동
사용자 구매 패턴 분석 로직 구현 (카테고리/브랜드 빈도, 가격대 분석)
프롬프트 엔지니어링으로 AI가 정확한 카테고리를 추천하도록 유도
AI API 실패 시 Fallback 메커니즘 구현으로 서비스 안정성 확보

3. 파일 업로드 및 이미지 관리

리뷰 이미지 업로드 시스템 구현

FileStorageUtil을 활용한 이미지 파일 저장 및 관리
ReviewMedia 엔티티로 이미지 메타데이터 관리
리뷰 수정 시 기존 이미지 삭제 후 새 이미지 추가 로직 구현
파일 저장 경로 설계 및 보안 고려 (접근 제어)

4. 비즈니스 로직 검증 및 예외 처리

중복 데이터 방지 로직

리뷰 중복 등록 방지 (동일 주문 아이템, 동일 사용자+상품 옵션)
existsByOrderItem(), existsByUserAndProductOption() 활용한 검증

에러 핸들링 전략

평점 업데이트 실패 시에도 리뷰 작업은 정상 완료되도록 설계
비즈니스 예외(BusinessException)와 시스템 예외 분리
사용자에게 명확한 에러 메시지 제공 (ErrorCode 활용)

5. 모니터링 및 운영 관찰성

Prometheus + Grafana 실전 구축

Spring Boot Actuator와 Micrometer 통합
Docker Compose로 모니터링 스택 자동화
JVM 메트릭, HTTP 요청, 데이터베이스 커넥션 풀 모니터링
실시간 성능 병목 지점 식별 및 개선 지표 수립

메트릭 기반 의사결정

애플리케이션 성능 모니터링의 중요성 인식
운영 중 문제 발생 시 사전 대응 가능한 체계 구축

6. 코드 품질 향상 경험

프론트엔드 코드 분리 및 최적화

상품 페이지 CSS/JS 분리로 유지보수성 향상
불필요한 import문 및 주석 제거로 코드 정리
3차 카테고리 필터링 등 사용자 편의 기능 추가

테스트 작성 경험

리뷰 서비스 테스트 작성 (ReviewServiceTest)
Service Layer 중심 단위 테스트 작성
H2 In-Memory Database 활용한 테스트 환경 구축

향후 개선 계획

1. 주문 및 결제 시스템 고도화

주문 동시성 제어

동시 주문 시 재고 부족 예외 처리 강화
비관적 락(Pessimistic Lock) 도입으로 재고 정합성 보장
주문 실패 시 자동 롤백 및 사용자 알림

다양한 결제 수단 추가

토스페이먼츠, 네이버페이 연동
PG사별 결제 전략 패턴 적용
결제 실패 재시도 로직 구현

2. 리뷰 시스템 확장

소셜 기능 추가

리뷰 좋아요/신고 기능
베스트 리뷰 선정 알고리즘
포토 리뷰 자동 선별 및 노출

리뷰 분석

키워드 추출 및 감정 분석 (OpenAI 활용)
상품별 리뷰 요약 자동 생성

3. AI 추천 시스템 개선

추천 알고리즘 고도화

협업 필터링(Collaborative Filtering) 추가
실시간 클릭/조회 데이터 반영
계절/트렌드 기반 추천 가중치 조정

A/B 테스트 도입

추천 알고리즘별 전환율 비교
사용자 그룹별 맞춤 추천 전략

4. 성능 최적화

JPA N+1 문제 해결

JPQL 활용한 동적 Fetch 전략
상품 목록 조회 시 Batch Size 조정

캐싱 전략 도입

Redis 캐시 적용 (상품 목록, 카테고리, 인기 상품)
캐시 무효화 전략 수립

5. 테스트 및 품질 관리

테스트 커버리지 향상

Controller Layer 통합 테스트 (@WebMvcTest)
Repository Layer 테스트 (@DataJpaTest)
목표: 테스트 커버리지 70% 이상

E2E 테스트 자동화

주문 프로세스 전체 시나리오 테스트
결제 연동 Mock 테스트

6. CI/CD 및 운영 자동화

배포 자동화

GitHub Actions 기반 자동 빌드/테스트/배포
Docker 이미지 자동 생성 및 배포
무중단 배포 전략 (Blue-Green Deployment)

로깅 및 모니터링 강화

구조화된 로깅 (Logback JSON 포맷)
에러 트래킹 (Sentry 연동)
알림 시스템 (Slack 연동으로 장애 알림 자동화)

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event-images		event-images
gradle/wrapper		gradle/wrapper
monitoring		monitoring
src		src
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
ERD.png		ERD.png
README.md		README.md
build.gradle		build.gradle
gradlew		gradlew
gradlew.bat		gradlew.bat
package.json		package.json
settings.gradle		settings.gradle

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