과제 테스트 Readme.md

• 테스트 응시자 : 류성열
• 테스트 응시 기간 : 2025.10.14~2025.10.21

구현 과정

• 구현 과정 문서화 : Notion

• 칸반 보드를 활용한 일정 관리 : 칸반 보드

• 칸반보드의 백로그 기반 Issue 생성 : 이슈 리스트

• Issue 기반 브랜치 생성 : 브랜치 리스트

• 작은 단위 Git Commit : Commit 리스트

• 고정 PR 템플릿을 활용한 PR 메시지 작성 : PR 메시지 작성

• Code Rabbit AI의 코드 리뷰 : AI 코드 리뷰

• Main 브랜치 병합 후 Issue 자동 Close : Close된 Issue 리스트

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추가 과제 구현

• Data Base 마이그레이션 : H2 ->(LiquiBase) -> PostgreSQL
• 오픈API 문서화 : Swagger 페이지
• Prometheus/Grafana 기반 모니터링 시스템 : JVM 공유 대시보드
• Redis 기반 캐싱 시스템 적용 : TTL커스터마이징, Cache Eviction 전략 적용 등을 통한 조회 성능 개선 및 DataBase 부하 감소

기타

구현 범위

1. 프로젝트 요구사항 분석
2. 도메인 공부 및 Notion 정리
   • 결제 시스템 용어 정리
   • 결제 시스템에서 중시하는 아키텍처 등 문서화 정리
3. 결제 생성 API 구현
4. 결제 조회 API 구현
5. 결제 생성 API에 대한 테스트 코드 작성
6. 결제 조회 API에 대한 테스트 코드 작성
7. Prometheus, Grafana를 활용한 모니터링 스택 적용
8. PostgreSQL을 활용한 외부 DB 선언
9. LiquiBase Tool을 활용한 DB 마이그레이션
10. Redis 기반의 커스터마이징 캐싱 시스템 적용
11. 최종 문서화

프로젝트 진행 방법론

• 코드 컨벤션: Kotlin Naming Convention
• 커밋 컨벤션: Gitmoji를 활용한 한국어 기반 커밋
• 브랜치 컨벤션: <타입>/<번호>-<간결한설명>
• 문서화 방법: Notion 활용
• PR 템플릿 활용: .github 디렉토리 아래 PR 자동 템플릿 적용 스크립트 추가
• 코드 리뷰: Code Rabbit AI를 활용한 코드 리뷰

만약, 시간이 더 있었다면 ...

안정성이 중요한 결제시스템의 DB에 CQRS 패턴과 Primary-Replica 구조를 적용하여 대규모 트래픽을 제어할 것이고,
Patroni&etcd 기반의 Fail-Over 시스템을 통해 HA를 보장하였을 것입니다.

이에 대한 연구와 기록은 다음 페이지에 평소에 하고 있었습니다.

1. 대규모 트래픽 연구 프로젝트 문서화 링크 :

https://knotty-toast-80a.notion.site/26b1979809dd800681eff595e8dbe3bd?source=copy_link

2. 대규모 트래픽 연구 프로젝트 Github 링크 :

https://github.com/Research-Project-rsy/SessionServer