[volume - 8] Decoupling with Kafka

[rkdalsdn94]

📌 Summary

요약

Kafka 기반 이벤트 파이프라인 구현

구현 사항

1. Producer

• Transactional Outbox 패턴 구현
  • 비즈니스 로직과 동일한 트랜잭션 내에서 event_outbox 테이블 활용
  • 스케줄러(OutboxEventPublisher)가 주기적으로 PENDING 상태 이벤트를 Kafka로 전달
  • Kafka 장애 상황에도 이벤트 유실 방지
• Partition Key 기반 순서 보장
  • aggregateId를 Partition Key로 사용하여 동일 엔티티의 이벤트 순서 보장
  • 예: 같은 상품의 좋아요 생성/취소 이벤트가 순서대로 처리됨

2. Consumer

• Inbox 패턴으로 멱등성 보장
• Batch Processing with Manual Commit
  • max.poll.records=100으로 배치 단위 처리
  • 배치 내 모든 메시지 처리 완료 후 수동 Offset Commit
  • 처리 중 실패한 메시지는 DLQ로 전송
• Dead Letter Queue (DLQ)
  • 처리하지 못한 메시지를 dead_letter_queue 테이블에 저장

3. 캐시 무효화 전략

• 재고 소진 시 상품 캐시 무효화 (OrderFacade에서 product.getStock() == 0일 때 무효화)

4. Embbed Kafka를 통한 카프카 학습 테스트

• modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/ 패키지에 학습 테스트 작성
  • 1. Auto Commit vs Manual Commit 비교
  • 2. earliest vs latest 동작 학습
  • 3. max.poll.interval.ms 타임아웃
  • 4. 배치 크기에 따른 성능 트레이드오프 테스트
  • 실제 카프카를 실행하는 방식이 아닌, Spring 내부 Embbed Kafka로 테스트 진행
    간단한 설정 테스트라고 판단했기 때문에 이 방식을 선택함

💬 Review Points

Q. 왜 이벤트 핸들링 테이블과 로그 테이블을 분리하는 걸까? 에 대한 저의 생각입니다.

저는 핸들링 테이블과 로그 테이블을 각각 inbox 테이블과 outbox 테이블로 생각했습니다.

다음은 제가 생각하는 분리하는 이유 입니다.

1. 두 테이블은 사용하는 목적이 다릅니다.

inbox는 이 이벤트를 이미 처리했는지에 대한 판단을 합니다.따라서 이벤트를 처리하기 직전에
중복된 이벤트인가를 살펴보고 중복 방지 목적이 끝나면 삭제하는 데이터 입니다. (ex. 10일이 지나면 삭제)

outbox는 이 이벤트를 MQ(여기선 Kafka)에 발행했는지에 대한 기록입니다.
따라서 이벤트 발행에 대해 발행했는지, 언제, 어떤 내용으로 발행했는지에 대한 목적을 가집니다.

2. 데이터 보존 기간의 차이

inbox의 목적은 중복만 방지하면 되므로 최근 이벤트만 필요합니다.
하지만, outbox는 이벤트에 대해 감사 로그 역할도 겸하므로 장기 보관이 필요하다고 생각합니다.

---

Q. 이번 구현에서 Exactly-Once를 보장하기 위해 적용한 방식입니다.

일단 Exactly-Once를 보장하려면 어떻게 할 수 있을지에 대한 내용입니다. (Kafka를 사용하는 상황)

1. Kafka Transactions (Kafka Native Exactly-Once)

• Kafka 설정을 이용해 이벤트 중복 방지
• enable.idempotence: true, transactional.id 등 설정

2. 비즈니스 레벨에서 Idempotency 구현

• DB에서 비즈니스 고유키를 만들어 이벤트 중복 방지
• 예: UNIQUE INDEX (user_id, product_id)

3. Upsert 방식

• INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 방식
• 있으면 Update, 없으면 Insert

4. Inbox 패턴 사용

• event_inbox 테이블을 만들어 event_id 기반 중복 체크
• Inbox에 있는 이벤트는 무시, 없다면 처리 후 추가

현재 선택한 방식

저는 Inbox 패턴은 선택했습니다. 이유로는 다음과 같습니다.

1. Kafka 방식의 문제점
   외부 DB와 Kafka를 하나의 트랜잭션으로 어떻게 묶을 수 있을지에 대해 해결되지 않았습니다..

2. 비즈니스 레벨에서 Idempotencey의 문제점
   비즈니스 키가 없는 경우 적용할 수 없다고 판단했습니다.

3. Upsert의 문제점
   중복 이벤트 시 값이 2배로 증가(ex. 조회수)할 수 있다고 판단했습니다. (멱등성이 보장되지 않음)

4. 따라서 Inbox 테이블로 구현했습니다.
   사실 처음에는 Inbox까지 필요할까 라는 마음으로 구현을 시작 했습니다.
   하지만, 루퍼스를 진행하는 과정 내에서는 이번 주에는 어떤 것을 배우고, 적용할 수 있을까에 대해 고민해보다가
   최대한 고민을 많이 담을 수 있는 방식으로 구현하는 방법을 선택했습니다.
   Inbox 테이블은 주기적으로 삭제를 해야 되는데 트래픽이 엄청 몰려 Inbox 테이블이 삭제될 때 downtime이 발생하면 어떡하지? 등 추가적인 고민을 할 수 있는 방법을 선택했습니다.. 잘 한 건지는 모르겠습니다..!

✅ Checklist

🎾 Producer

• 도메인(애플리케이션) 이벤트 설계
• Producer 앱에서 도메인 이벤트 발행 (catalog-events, order-events, 등)
• PartitionKey 기반의 이벤트 순서 보장
• 메세지 발행이 실패했을 경우에 대해 고민해보기

⚾ Consumer

• Consumer 가 Metrics 집계 처리
• event_handled 테이블을 통한 멱등 처리 구현
• 재고 소진 시 상품 캐시 갱신
• 중복 메세지 재전송 테스트 → 최종 결과가 한 번만 반영되는지 확인

Summary by CodeRabbit

릴리스 노트

새 기능

• 카프카 기반 이벤트 발행 시스템으로 신뢰성 있는 메시지 처리 지원
• 실패한 이벤트 관리를 위한 Dead Letter Queue 추가
• 중복 이벤트 자동 감지를 위한 Event Inbox 구현
• 상품별 메트릭(좋아요, 조회수, 판매량) 자동 추적

리팩토링

• 코드 구조 개선 및 캐시 무효화 최적화

_{✏️ Tip: You can customize this high-level summary in your review settings.}

[coderabbitai]

Important

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워크스루

이 변경은 Kafka 기반 이벤트 발행 및 소비 인프라를 도입합니다. 상거래 API에는 아웃박스 이벤트를 Kafka 주제로 발행하는 EventKafkaProducer가 추가되고, 상거래 스트리머 모듈에는 카탈로그 및 주문 이벤트를 소비하고 처리하는 컨슈머가 추가됩니다. 멱등성 확인, 상품 메트릭 수집, 실패한 메시지 처리를 위한 지원 서비스가 도입되었습니다.

변경사항

응집력 있는 변경 / 파일	변경 요약
Kafka 모듈 통합 apps/commerce-api/build.gradle.kts, apps/commerce-api/src/main/resources/application.yml	Kafka 모듈 의존성 추가 및 카탈로그/주문 이벤트 주제 설정
아웃박스 이벤트 발행 인프라 apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/kafka/EventKafkaProducer.java, apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventService.java, apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventPublisher.java	EventKafkaProducer 도입 및 OutboxEventService를 Kafka 발행으로 변경, 조건부 아웃박스 퍼블리셔 설정
제품 캐시 무효화 apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/product/ProductCacheService.java, apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/order/OrderFacade.java	캐시 제거 메서드 추가 및 주문 처리 시 캐시 무효화 통합
카탈로그 이벤트 컨슈머 apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxService.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/dlq/DeadLetterQueueService.java	카탈로그 이벤트 수신 및 처리, 멱등성 확인, 실패 처리
주문 이벤트 컨슈머 apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumer.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsService.java	주문 이벤트 수신 및 상품 메트릭 업데이트
도메인 모델 및 저장소 apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/inbox/EventInbox.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/inbox/EventInboxRepository.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/dlq/DeadLetterQueue.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/dlq/DeadLetterQueueRepository.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetrics.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetricsRepository.java	받은편지함, DLQ, 메트릭 도메인 엔티티 및 저장소
저장소 구현 apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxRepositoryImpl.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxJpaRepository.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueRepositoryImpl.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueJpaRepository.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsRepositoryImpl.java, apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsJpaRepository.java	데이터 접근 계층 구현
데이터베이스 스키마 docker/init-db.sql	이벤트 받은편지함, 제품 메트릭, DLQ 테이블 추가
Kafka 구성 modules/kafka/src/main/resources/kafka.yml, modules/kafka/src/main/java/com/loopers/confg/kafka/KafkaConfig.java	Kafka 프로듀서 설정 및 명시적 임포트 정리
Kafka 학습 테스트 modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/*	자동 커밋, 오프셋 리셋, 폴 간격, 배치 크기 관련 Kafka 동작 검증
통합 및 단위 테스트 apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxServiceTest.java, apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsServiceTest.java, apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumerTest.java, apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumerTest.java, apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/ConsumerSmokeTest.java	컨슈머, 서비스, 메트릭 처리 로직 검증
임포트 정리 및 기타 개선 apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/..., apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/..., modules/jpa/..., modules/redis/..., modules/pg-simulator/..., performance-test/...	중복 임포트 제거, 임포트 순서 재정렬, 미사용 임포트 정리

시퀀스 다이어그램

sequenceDiagram
    participant API as Commerce API
    participant Kafka as Kafka Broker
    participant Consumer as Event Consumer
    participant Inbox as Event Inbox
    participant Metrics as Metrics Service
    participant DLQ as Dead Letter Queue

    rect rgb(200, 220, 255)
        Note over API,Kafka: 1. Outbox 발행 흐름
        API->>Kafka: publish(EventOutbox)
        Kafka-->>API: SendResult with offset
        API->>API: Mark Outbox as Published
    end

    rect rgb(200, 255, 220)
        Note over Consumer,DLQ: 2. 이벤트 소비 흐름
        Kafka->>Consumer: Poll batch of records
        Consumer->>Inbox: Check isDuplicate(eventId)
        alt 멱등성 확인 통과
            Inbox-->>Consumer: false (new event)
            Consumer->>Inbox: save(eventId, ...)
            Inbox-->>Consumer: saved
            alt 이벤트 타입별 처리
                Consumer->>Metrics: incrementLikeCount/View/Order
                Metrics-->>Consumer: metrics updated
            end
        else 중복 감지
            Inbox-->>Consumer: true (duplicate)
            Consumer->>Consumer: skip processing
        end
    end

    rect rgb(255, 220, 220)
        Note over Consumer,DLQ: 3. 실패 처리
        Consumer->>Consumer: Exception occurs
        Consumer->>DLQ: save(topic, eventId, payload, error)
        DLQ-->>Consumer: saved to DLQ
    end

    Consumer->>Kafka: commitAsync() for batch offset
    Kafka-->>Consumer: offset committed

Loading

예상 코드 리뷰 노력

🎯 4 (복잡함) | ⏱️ ~75분

추가 검토 요청 사항:

• EventKafkaProducer와 OutboxEventService: Kafka 발행 흐름, 트랜잭션 경계 내 join() 호출의 동기화 보증, 상태 전이 로직 검증
• 컨슈머 구현 (CatalogEventConsumer, OrderEventConsumer): 멱등성 확인 로직, 배치 처리 중 부분 실패 처리, DLQ 저장 흐름
• 메트릭 수집 (ProductMetricsService): 동시성 시나리오, 낙관적 잠금 (version) 처리, 카운터 증감의 원자성
• 데이터베이스 스키마 변경: 인덱스 설계 (event_inbox의 event_id 고유성, product_metrics 조회 성능), 기존 데이터와의 호환성
• 구성 및 조건부 빈: outbox.publisher.enabled 플래그의 기본값, 로컬/테스트 프로필에서의 활성화 상태 확인
• 테스트 커버리지: CatalogEventConsumerTest와 OrderEventConsumerTest의 모의 객체 설정, 엣지 케이스 (누락된 eventId, 잘못된 페이로드) 처리 검증

관련 PR 목록

• [volume-5] 인덱스 및 Redis 캐시 적용 - 박민호 #127: OrderFacade에 ProductCacheService를 추가하고 캐시 무효화 기능을 통합하는 변경과 직접 연관
• [volume-7] Decoupling with Event #170: EventOutbox 엔티티 및 저장소를 도입한 이벤트 드리븐 인프라를 바탕으로 이번 PR의 Kafka 프로듀서/컨슈머가 구축됨
• [volume-5] Redis 캐시 및 인덱스 적용  #126: ProductCacheService 및 캐시 계층 전체 구현에 이번 PR의 캐시 제거 메서드와 OrderFacade 통합이 기반함

시

🐰 Kafka의 흐름에 탈 타이밍,
아웃박스에서 이벤트 발행,
멱등성으로 중복 빼내고,
메트릭 수집에 DLQ 준비,
비동기 세상 안전하게! ✨

Pre-merge checks and finishing touches

❌ Failed checks (1 warning)

Check name	Status	Explanation	Resolution
Docstring Coverage	⚠️ Warning	Docstring coverage is 38.64% which is insufficient. The required threshold is 80.00%.	You can run @coderabbitai generate docstrings to improve docstring coverage.

✅ Passed checks (2 passed)

Check name	Status	Explanation
Title check	✅ Passed	제목은 풀 리퀘스트의 주요 변경사항인 Kafka 기반 이벤트 파이프라인 구현을 명확하게 요약하고 있습니다.
Description check	✅ Passed	PR 설명이 필수 섹션을 모두 포함하고 있으며 구현 사항, 설계 고민, 체크리스트가 상세히 작성되어 있습니다.

---

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[coderabbitai]

Actionable comments posted: 15

Caution

Some comments are outside the diff and can’t be posted inline due to platform limitations.

⚠️ Outside diff range comments (2)

modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/domain/payment/Payment.kt (1)

54-80: 상태 변경 시 updatedAt 필드를 업데이트해야 합니다.

updatedAt 필드가 초기화 후 상태 변경 메서드(approve(), invalidCard(), limitExceeded())에서 업데이트되지 않습니다. 이로 인해 updated_at 컬럼이 항상 생성 시점의 타임스탬프를 유지하게 되어 실제 수정 시간을 추적할 수 없습니다.

각 상태 변경 메서드에서 updatedAt을 업데이트하세요. private set을 internal set으로 변경하거나, @PreUpdate 라이프사이클 콜백을 추가하는 방식이 있습니다:

fun approve() {
    if (status != TransactionStatus.PENDING) {
        throw CoreException(ErrorType.INTERNAL_ERROR, "결제승인은 대기상태에서만 가능합니다.")
    }
    status = TransactionStatus.SUCCESS
    reason = "정상 승인되었습니다."
+   updatedAt = LocalDateTime.now()
}

fun invalidCard() {
    if (status != TransactionStatus.PENDING) {
        throw CoreException(ErrorType.INTERNAL_ERROR, "결제처리는 대기상태에서만 가능합니다.")
    }
    status = TransactionStatus.FAILED
    reason = "잘못된 카드입니다. 다른 카드를 선택해주세요."
+   updatedAt = LocalDateTime.now()
}

fun limitExceeded() {
    if (status != TransactionStatus.PENDING) {
        throw CoreException(ErrorType.INTERNAL_ERROR, "한도초과 처리는 대기상태에서만 가능합니다.")
    }
    status = TransactionStatus.FAILED
    reason = "한도초과입니다. 다른 카드를 선택해주세요."
+   updatedAt = LocalDateTime.now()
}

apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/application/payment/PaymentServiceCircuitBreakerTest.java (1)

125-158: 재시도 동작과 상태 전환 타이밍을 고려한 테스트 안정성 개선이 필요합니다.

현재 구현에서 다음 사항들이 테스트 안정성에 영향을 줄 수 있습니다:

1. 145번 라인의 엄격한 상태 단언: 재시도와 서킷 브레이커의 비동기 상태 업데이트로 인해 루프 직후 즉시 OPEN 상태가 아닐 수 있습니다. 81-120번 라인의 다른 테스트는 isIn(CircuitBreaker.State.OPEN, CircuitBreaker.State.HALF_OPEN)를 사용하여 더 관대한 검증을 수행합니다.

2. 재시도로 인한 실제 호출 횟수 불일치: 82-84번 라인의 주석에 따르면 재시도가 2번 발생하므로, 6번 루프는 실제로 약 18번(6 초기 + 12 재시도)의 pgClient 호출을 발생시킵니다. 슬라이딩 윈도우가 10이므로 마지막 10개 호출만 실패율 계산에 포함되는데, 129-130번 라인의 주석("슬라이딩 윈도우 10개 중 6개 이상 실패")은 이를 명확히 반영하지 못합니다.

🔎 개선 제안

옵션 1: 더 관대한 상태 검증 사용

-        // Circuit이 OPEN 상태인지 확인
-        assertThat(circuitBreaker.getState()).isEqualTo(CircuitBreaker.State.OPEN);
+        // Circuit이 OPEN 상태인지 확인 (재시도 타이밍으로 인해 HALF_OPEN일 수도 있음)
+        assertThat(circuitBreaker.getState()).isIn(CircuitBreaker.State.OPEN, CircuitBreaker.State.HALF_OPEN);

옵션 2: 메트릭 기반 검증 추가

         // Circuit이 OPEN 상태인지 확인
         assertThat(circuitBreaker.getState()).isEqualTo(CircuitBreaker.State.OPEN);
+        
+        // 실패 횟수와 실패율로 추가 검증
+        var metrics = circuitBreaker.getMetrics();
+        assertThat(metrics.getNumberOfFailedCalls()).isGreaterThanOrEqualTo(5);
+        assertThat(metrics.getFailureRate()).isGreaterThanOrEqualTo(50.0f);

옵션 3: 주석 명확화

-        // 슬라이딩 윈도우 10개 중 6개 이상 실패 시켜서 Circuit OPEN (실패율 50% 초과)
+        // 6번 요청 시도 (각 요청은 재시도 포함 시 최대 3번 호출)
+        // 슬라이딩 윈도우(10)에 충분한 실패를 발생시켜 Circuit OPEN (실패율 50% 초과)

🧹 Nitpick comments (18)

modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/domain/payment/TransactionKeyGenerator.kt (1)

6-6: wildcard import 대신 명시적 import 사용을 권장합니다.

java.util.* wildcard import는 코드에서 실제로 UUID 클래스만 사용하고 있어 불필요합니다. Wildcard import는 다음과 같은 문제를 야기할 수 있습니다:

• 어떤 클래스가 사용되는지 명확하지 않아 가독성 저하
• 여러 패키지에 동일한 이름의 클래스가 있을 경우 naming conflict 가능성
• 의존성 추적 어려움

또한, 이 변경은 PR의 주요 목적(Kafka 통합)과 무관해 보입니다.

🔎 명시적 import로 되돌리는 diff:

-import java.util.*
+import java.util.UUID

modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/PaymentGatewayApplication.kt (1)

8-8: 와일드카드 임포트 대신 명시적 임포트 사용을 권장합니다.

이 파일에서는 TimeZone만 사용하고 있으므로, import java.util.* 대신 import java.util.TimeZone으로 명시적 임포트를 사용하는 것이 좋습니다. 와일드카드 임포트는 코드의 명확성을 떨어뜨리고 네이밍 충돌 가능성을 높일 수 있습니다.

🔎 제안하는 수정사항

-import java.util.*
+import java.util.TimeZone

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment2_OffsetResetTest.java (1)

209-237: 헬퍼 메서드 중복을 고려해볼 수 있습니다.

produceMessages와 createConsumerProps 메서드가 Experiment1~4 테스트 클래스에서 동일하게 중복됩니다. 학습용 테스트이므로 각 파일이 독립적으로 이해 가능한 점은 장점이지만, 공통 베이스 클래스나 유틸리티 클래스로 추출하면 유지보수가 용이해집니다.

docker/init-db.sql (2)

10-24: Inbox 테이블 데이터 증가 및 retention 정책 검토 권장

event_inbox 테이블은 멱등성 보장을 위해 처리된 모든 이벤트를 저장합니다. 시간이 지남에 따라 테이블이 지속적으로 증가하므로, 오래된 레코드를 정리하는 retention 정책이 필요합니다.

고려 사항:

• processed_at 또는 created_at 기준으로 일정 기간(예: 7일, 30일) 이후 레코드 삭제
• deleted_at 컬럼이 있지만 soft delete 사용 여부가 명확하지 않음
• 배치 작업으로 주기적 정리 또는 파티셔닝 전략 고려

PR 요약에 Inbox와 Outbox의 retention 기간이 다르다는 설계 논의가 있었다고 명시되어 있으므로, 해당 정책이 구현되었는지 확인하시기 바랍니다.

#!/bin/bash
# Description: Inbox 정리 스케줄러 또는 배치 작업 존재 여부 확인

echo "=== Inbox cleanup/retention 관련 코드 검색 ==="
rg -n "deleteOldInbox|cleanupInbox|retentionInbox" --type=java -C 3

echo -e "\n=== 스케줄러 작업 검색 ==="
rg -n "@Scheduled.*Inbox" --type=java -C 3

---

44-60: DLQ 테이블 설계 검토 및 데이터 증가 대비 권장

dead_letter_queue 테이블 설계에서 고려할 사항:

1. 컬럼 타입 크기 제한:

   • payload TEXT: 최대 64KB까지만 저장 가능
   • error_message TEXT: 긴 스택 트레이스가 잘릴 수 있음
   • 대용량 메시지를 처리하는 경우 MEDIUMTEXT (16MB) 또는 LONGTEXT (4GB) 고려 필요

2. 데이터 증가 관리:

   • DLQ 레코드도 지속적으로 증가하므로 retention 정책 필요
   • retry_count 컬럼이 있지만, 재시도 후 자동 정리 로직이 있는지 불명확

🔎 대용량 메시지를 처리하는 경우 적용 가능한 diff:

 CREATE TABLE IF NOT EXISTS dead_letter_queue (
     id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     original_topic VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '원본 Topic',
     partition_key VARCHAR(100) COMMENT 'Partition Key',
     event_id VARCHAR(50) COMMENT '이벤트 ID',
-    payload TEXT NOT NULL COMMENT '원본 메시지',
-    error_message TEXT COMMENT '에러 메시지',
+    payload MEDIUMTEXT NOT NULL COMMENT '원본 메시지',
+    error_message MEDIUMTEXT COMMENT '에러 메시지',
     retry_count INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '재시도 횟수',

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxService.java (1)

27-35: 중복 체크 로직이 적절하며, 선택적으로 읽기 전용 트랜잭션 추가 고려 가능

isDuplicate() 메서드의 구현이 명확하고 적절합니다. 단순 존재 여부를 확인하는 읽기 전용 작업이므로 현재 구현도 문제없지만, 선택적으로 @Transactional(readOnly = true)를 추가하여 명시적으로 읽기 전용임을 표시할 수 있습니다.

🔎 읽기 전용 트랜잭션 추가 (선택 사항):

+    @Transactional(readOnly = true)
     public boolean isDuplicate(String eventId) {
         boolean exists = eventInboxRepository.existsByEventId(eventId);

apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxServiceTest.java (1)

14-28: 테스트 설정이 적절하며, BeforeEach 정리 로직 단순화 고려 가능

통합 테스트 구성이 적절합니다. @Transactional 어노테이션으로 각 테스트 후 자동 롤백되므로, BeforeEach의 deleteAll() 호출은 첫 테스트 실행 전 데이터 정리 목적으로만 필요합니다.

현재 구현도 문제없지만, 명시적으로 첫 실행만을 위한 것임을 나타내려면 @BeforeAll(static) 사용을 고려할 수 있습니다. 다만 @Transactional과의 조합 시 주의가 필요하므로, 현재 방식이 더 안전할 수 있습니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/order/OrderFacade.java (1)

97-102: 트랜잭션 커밋 후 캐시 무효화 필수 권장

재고 소진 시 캐시 무효화 로직에서 중요한 이슈:

1. 트랜잭션 타이밍 이슈 (중요):

   • 현재 캐시 무효화가 트랜잭션 커밋 전에 실행됨
   • 이후 쿠폰 할인, 포인트 차감, 주문 저장 중 예외 발생 시 트랜잭션 롤백되지만 캐시는 이미 무효화됨
   • 결과: DB의 재고는 원상복구되나 캐시만 무효화 상태로 남아 불일치 발생
   • @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT) 사용하여 트랜잭션 성공 후에만 캐시 무효화

2. 조건 검토:

   • 현재 getStock() == 0 조건은 정확함 (deductStock()이 음수 방지)
   • 방어적 코딩을 원한다면 <= 0으로 변경 가능

apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsServiceTest.java (1)

41-42: 테스트의 디버깅 편의성을 개선할 수 있습니다.

orElseThrow()에 명확한 에러 메시지를 추가하면 테스트 실패 시 원인 파악이 더 쉬워집니다.

🔎 개선 제안

-        ProductMetrics metrics = productMetricsRepository.findByProductId(productId)
-            .orElseThrow();
+        ProductMetrics metrics = productMetricsRepository.findByProductId(productId)
+            .orElseThrow(() -> new AssertionError("ProductMetrics not found for productId: " + productId));

각 테스트 메서드에 동일하게 적용할 수 있습니다.

Also applies to: 57-58, 72-73, 88-89

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/kafka/EventKafkaProducer.java (2)

53-57: 예외 처리 패턴을 개선할 수 있습니다.

exceptionally 블록 내에서 RuntimeException을 던지는 현재 패턴은 동작하지만 혼란스러울 수 있습니다. exceptionally 핸들러는 복구된 값을 반환하거나, 예외를 자연스럽게 전파하도록 설계되었습니다.

🔎 더 명확한 패턴으로 개선

옵션 1 (권장): exceptionally 블록 제거

에러 로깅만 유지하고 예외는 자연스럽게 전파되도록 합니다:

-        return kafkaTemplate.send(topic, partitionKey, outbox.getPayload())
+        CompletableFuture<SendResult<Object, Object>> future = 
+            kafkaTemplate.send(topic, partitionKey, outbox.getPayload())
             .thenApply(result -> {
                 log.info("Kafka 발행 성공 - topic: {}, partition: {}, offset: {}, eventId: {}",
                     topic,
                     result.getRecordMetadata().partition(),
                     result.getRecordMetadata().offset(),
                     outbox.getId());
                 return result;
-            })
-            .exceptionally(ex -> {
-                log.error("Kafka 발행 실패 - topic: {}, key: {}, eventId: {}, error: {}",
-                    topic, partitionKey, outbox.getId(), ex.getMessage(), ex);
-                throw new RuntimeException("Kafka 발행 실패", ex);
             });
+        
+        // 에러 로깅은 OutboxEventService에서 처리
+        return future;

옵션 2: whenComplete 사용

성공/실패 모두 로깅하되 결과는 그대로 전파:

         return kafkaTemplate.send(topic, partitionKey, outbox.getPayload())
-            .thenApply(result -> {
-                log.info("Kafka 발행 성공 - topic: {}, partition: {}, offset: {}, eventId: {}",
-                    topic,
-                    result.getRecordMetadata().partition(),
-                    result.getRecordMetadata().offset(),
-                    outbox.getId());
-                return result;
-            })
-            .exceptionally(ex -> {
+            .whenComplete((result, ex) -> {
+                if (ex != null) {
-                log.error("Kafka 발행 실패 - topic: {}, key: {}, eventId: {}, error: {}",
-                    topic, partitionKey, outbox.getId(), ex.getMessage(), ex);
-                throw new RuntimeException("Kafka 발행 실패", ex);
+                    log.error("Kafka 발행 실패 - topic: {}, key: {}, eventId: {}, error: {}",
+                        topic, partitionKey, outbox.getId(), ex.getMessage(), ex);
+                } else {
+                    log.info("Kafka 발행 성공 - topic: {}, partition: {}, offset: {}, eventId: {}",
+                        topic,
+                        result.getRecordMetadata().partition(),
+                        result.getRecordMetadata().offset(),
+                        outbox.getId());
+                }
             });

현재 코드도 동작하지만, 위 패턴들이 CompletableFuture의 의도된 사용법에 더 부합합니다.

---

23-23: 타입 안전성을 개선할 수 있습니다.

KafkaTemplate<Object, Object>는 매우 일반적이지만, 실제로는 String 타입의 파티션 키와 페이로드를 사용하고 있습니다. 더 구체적인 타입을 사용하면 컴파일 타임에 타입 안전성을 확보할 수 있습니다.

🔎 타입 안전성 개선 제안

-    private final KafkaTemplate<Object, Object> kafkaTemplate;
+    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

     /**
      * Outbox 이벤트를 Kafka로 발행
      *
      * @param outbox Outbox 이벤트
      * @return CompletableFuture<SendResult>
      */
-    public CompletableFuture<SendResult<Object, Object>> publish(EventOutbox outbox) {
+    public CompletableFuture<SendResult<String, String>> publish(EventOutbox outbox) {

이 변경은 KafkaTemplate 설정에서도 타입을 명시해야 할 수 있습니다.

Also applies to: 37-44

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/dlq/DeadLetterQueueService.java (1)

32-33: 메서드 파라미터를 개선할 수 있습니다.

6개의 파라미터는 인지적 부담이 크고 파라미터 순서를 실수하기 쉽습니다. 파라미터 객체를 도입하면 가독성과 유지보수성이 향상됩니다.

🔎 파라미터 객체 도입 제안

1단계: 파라미터 객체 생성

@Getter
@Builder
public class DLQSaveRequest {
    private final String originalTopic;
    private final String partitionKey;
    private final String eventId;
    private final String payload;
    private final String errorMessage;
    private final int retryCount;
}

2단계: 서비스 메서드 시그니처 개선

     @Transactional
-    public void save(String originalTopic, String partitionKey, String eventId,
-                     String payload, String errorMessage, int retryCount) {
+    public void save(DLQSaveRequest request) {

         DeadLetterQueue dlq = DeadLetterQueue.builder()
-            .originalTopic(originalTopic)
-            .partitionKey(partitionKey)
-            .eventId(eventId)
-            .payload(payload)
-            .errorMessage(errorMessage)
-            .retryCount(retryCount)
+            .originalTopic(request.getOriginalTopic())
+            .partitionKey(request.getPartitionKey())
+            .eventId(request.getEventId())
+            .payload(request.getPayload())
+            .errorMessage(request.getErrorMessage())
+            .retryCount(request.getRetryCount())
             .build();

         deadLetterQueueRepository.save(dlq);

         log.error("⚠️ DLQ에 메시지 저장 - topic: {}, eventId: {}, retryCount: {}, error: {}",
-            originalTopic, eventId, retryCount, errorMessage);
+            request.getOriginalTopic(), request.getEventId(), 
+            request.getRetryCount(), request.getErrorMessage());
     }

3단계: Consumer 호출부 수정 예시

-    deadLetterQueueService.save(
-        record.topic(),
-        record.key() != null ? record.key().toString() : null,
-        eventId,
-        payload,
-        error.getMessage(),
-        retryCount
-    );
+    deadLetterQueueService.save(
+        DLQSaveRequest.builder()
+            .originalTopic(record.topic())
+            .partitionKey(record.key() != null ? record.key().toString() : null)
+            .eventId(eventId)
+            .payload(payload)
+            .errorMessage(error.getMessage())
+            .retryCount(retryCount)
+            .build()
+    );

이 변경은 파라미터 순서 실수를 방지하고, 빌더 패턴으로 명확한 의도 전달이 가능합니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetrics.java (1)

95-99: 좋아요 수 감소 시 음수 방지 로직을 확인하세요.

현재 likeCount > 0 체크로 음수를 방지하고 있으며, 0일 때는 무시됩니다. 이는 안전한 방어 로직이지만, 비즈니스 요구사항에 따라 로깅이나 예외 처리가 필요할 수 있습니다. 좋아요가 없는데 삭제 이벤트가 오는 것은 비정상 상황일 수 있으므로, 모니터링 관점에서 경고 로그를 추가하는 것을 고려하세요.

🔎 선택적 개선: 경고 로그 추가

 public void decrementLikeCount() {
     if (this.likeCount > 0) {
         this.likeCount--;
+    } else {
+        log.warn("좋아요 수가 이미 0인 상태에서 감소 시도 - productId: {}", this.productId);
     }
 }

apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumerTest.java (1)

46-52: 예외 처리 테스트 추가 시 DeadLetterQueueService Mock 객체 권장

현재 테스트는 정상 플로우만 검증하고 있으므로 null 주입이 문제가 되지 않습니다. 그러나 구현부에서 processEvent() 예외 발생 시 sendToDLQ()를 통해 deadLetterQueueService.save()를 호출하므로, 향후 예외 처리 테스트 케이스를 추가할 때는 DeadLetterQueueService를 Mock 객체로 대체하여 NPE를 방지하는 것이 필요합니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/dlq/DeadLetterQueue.java (2)

46-47: 필드 초기화 중복을 제거하는 것을 고려하세요.

retryCount 필드에 = 0으로 초기화하는 것은 빌더(Line 61)에서 이미 null 체크를 통해 기본값을 설정하고 있어 중복입니다. JPA는 protected 생성자를 통해 엔티티를 생성하므로 필드 초기화가 적용되지만, 빌더 패턴을 사용하는 경우 빌더 내부의 기본값 설정만으로 충분합니다.

🔎 필드 초기화를 제거하는 diff 적용

-    @Column(name = "retry_count", nullable = false)
-    private Integer retryCount = 0;
+    @Column(name = "retry_count", nullable = false)
+    private Integer retryCount;

---

1-64: MAX_RETRY 상수가 정의되었지만 사용되지 않습니다.

CatalogEventConsumer와 OrderEventConsumer에서 MAX_RETRY = 3 상수가 정의되어 있지만, DLQ에 저장할 때 항상 retryCount = 0으로 하드코딩되어 있습니다. 재시도 로직을 구현할 계획이라면 이 상수를 활용하도록 개선하는 것이 좋습니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumer.java (1)

1-194: CatalogEventConsumer와 코드 중복이 심각합니다.

OrderEventConsumer와 CatalogEventConsumer가 거의 동일한 패턴을 공유합니다:

• 배치 처리 및 수동 커밋 로직 (Lines 39-72)
• DLQ 전송 로직 (Lines 163-180)
• EventId 추출 로직 (Lines 185-193)

권장 해결책:
추상 베이스 클래스 또는 공통 유틸리티 클래스를 도입하여 중복을 제거하고 유지보수성을 향상시키세요.

🔎 추상 베이스 클래스 예시

@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
public abstract class AbstractBatchEventConsumer {
    
    protected final EventInboxService eventInboxService;
    protected final DeadLetterQueueService deadLetterQueueService;
    protected final ObjectMapper objectMapper;
    
    protected void processBatch(
        List<ConsumerRecord<Object, Object>> records,
        Acknowledgment acknowledgment
    ) {
        log.info("📦 이벤트 수신 - count: {}", records.size());
        
        int successCount = 0;
        int skipCount = 0;
        int failCount = 0;
        
        for (ConsumerRecord<Object, Object> record : records) {
            try {
                boolean processed = processEvent(record);
                if (processed) {
                    successCount++;
                } else {
                    skipCount++;
                }
            } catch (Exception e) {
                failCount++;
                log.error("❌ 이벤트 처리 실패 - partition: {}, offset: {}, key: {}, error: {}",
                    record.partition(), record.offset(), record.key(), e.getMessage(), e);
                sendToDLQ(record, e, 0);
            }
        }
        
        acknowledgment.acknowledge();
        
        log.info("✅ 이벤트 처리 완료 - success: {}, skip: {}, fail: {}, total: {}",
            successCount, skipCount, failCount, records.size());
    }
    
    protected abstract boolean processEvent(ConsumerRecord<Object, Object> record) throws Exception;
    
    // sendToDLQ, extractEventId 등 공통 메서드...
}

그런 다음 각 Consumer가 이를 상속:

@Component
public class OrderEventConsumer extends AbstractBatchEventConsumer {
    
    private final ProductMetricsService productMetricsService;
    
    @KafkaListener(...)
    public void consumeOrderEvents(
        List<ConsumerRecord<Object, Object>> records,
        Acknowledgment acknowledgment
    ) {
        processBatch(records, acknowledgment);
    }
    
    @Override
    @Transactional
    protected boolean processEvent(ConsumerRecord<Object, Object> record) throws Exception {
        // Order 특화 로직만 구현
    }
}

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java (1)

33-33: MAX_RETRY 상수가 정의되었지만 사용되지 않습니다.

Line 33에 MAX_RETRY = 3이 정의되어 있지만, 실제로는 Line 64에서 retryCount = 0으로 하드코딩되어 사용되지 않습니다. OrderEventConsumer에도 동일한 문제가 있습니다.

재시도 로직을 구현할 계획이 없다면 이 상수를 제거하거나, 재시도를 구현한다면 이 값을 활용하도록 개선하세요.

📜 Review details

Configuration used: Repository UI

Review profile: CHILL

Plan: Pro

📥 Commits

Reviewing files that changed from the base of the PR and between e625896 and adece8b.

📒 Files selected for processing (69)

• apps/commerce-api/build.gradle.kts (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/CommerceApiApplication.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/dataplatform/DataPlatformEventHandler.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/kafka/EventKafkaProducer.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/order/OrderFacade.java (3 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventPublisher.java (2 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventService.java (3 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/product/ProductCacheService.java (2 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/user/UserFacade.java (0 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/config/CacheConfig.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dataplatform/DataPlatformClientConfig.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/infrastructure/example/ExampleRepositoryImpl.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/infrastructure/payment/PgPaymentRequest.java (0 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/interfaces/api/ApiControllerAdvice.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/interfaces/api/payment/PaymentApi.java (0 hunks)
• apps/commerce-api/src/main/resources/application.yml (2 hunks)
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/application/payment/PaymentServiceCircuitBreakerTest.java (3 hunks)
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/application/payment/PaymentServiceFallbackTest.java (0 hunks)
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/application/payment/PaymentServiceRetryTest.java (0 hunks)
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/domain/example/ExampleModelTest.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/domain/example/ExampleServiceIntegrationTest.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/interfaces/api/ExampleV1ApiE2ETest.java (1 hunks)
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/support/error/CoreExceptionTest.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/build.gradle.kts (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/CommerceStreamerApplication.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/dlq/DeadLetterQueueService.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxService.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsService.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/dlq/DeadLetterQueue.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/dlq/DeadLetterQueueRepository.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/inbox/EventInbox.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/inbox/EventInboxRepository.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetrics.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetricsRepository.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueJpaRepository.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueRepositoryImpl.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxJpaRepository.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxRepositoryImpl.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsJpaRepository.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsRepositoryImpl.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/DemoKafkaConsumer.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumer.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/main/resources/application.yml (2 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxServiceTest.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsServiceTest.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumerTest.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/ConsumerSmokeTest.java (1 hunks)
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumerTest.java (1 hunks)
• docker/init-db.sql (1 hunks)
• modules/jpa/src/main/java/com/loopers/domain/BaseEntity.java (1 hunks)
• modules/jpa/src/testFixtures/java/com/loopers/utils/DatabaseCleanUp.java (1 hunks)
• modules/kafka/src/main/java/com/loopers/confg/kafka/KafkaConfig.java (1 hunks)
• modules/kafka/src/main/resources/kafka.yml (2 hunks)
• modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment1_AutoCommitTest.java (1 hunks)
• modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment2_OffsetResetTest.java (1 hunks)
• modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment3_PollIntervalTest.java (1 hunks)
• modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment4_BatchSizeTest.java (1 hunks)
• modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/README.md (1 hunks)
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/PaymentGatewayApplication.kt (1 hunks)
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/application/payment/PaymentApplicationService.kt (1 hunks)
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/domain/payment/Payment.kt (1 hunks)
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/domain/payment/TransactionKeyGenerator.kt (1 hunks)
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/interfaces/api/ApiControllerAdvice.kt (0 hunks)
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/interfaces/api/payment/PaymentApi.kt (1 hunks)
• modules/redis/src/main/java/com/loopers/config/redis/RedisConfig.java (1 hunks)
• modules/redis/src/main/java/com/loopers/config/redis/RedisProperties.java (1 hunks)
• performance-test/k6/product-load-test-fixed.js (1 hunks)
• performance-test/k6/product-load-test.js (1 hunks)

💤 Files with no reviewable changes (6)

• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/infrastructure/payment/PgPaymentRequest.java
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/user/UserFacade.java
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/application/payment/PaymentServiceRetryTest.java
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/interfaces/api/payment/PaymentApi.java
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/interfaces/api/ApiControllerAdvice.kt
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/application/payment/PaymentServiceFallbackTest.java

🧰 Additional context used

🧠 Learnings (10)

📓 Common learnings

Learnt from: kilian-develop
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template PR: 190
File: apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/applications/streamer/consumer/product/IncreaseProductViewKafkaConsumer.java:25-35
Timestamp: 2025-12-18T13:24:54.339Z
Learning: In this codebase, Kafka consumers delegate error handling and event tracking to the service layer via EventInboxAspect. Service methods annotated with InboxEvent are intercepted by the aspect, which handles failures by saving failed EventInbox entries and logging errors. This centralized approach avoids duplicating error handling logic across multiple consumers.

📚 Learning: 2025-12-18T13:24:51.650Z

Learnt from: kilian-develop
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template PR: 190
File: apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/applications/streamer/consumer/product/IncreaseProductViewKafkaConsumer.java:25-35
Timestamp: 2025-12-18T13:24:51.650Z
Learning: Adopt centralized error handling for Kafka consumers by using the EventInboxAspect to intercept methods annotated with InboxEvent. Ensure that service methods annotated with InboxEvent save failed EventInbox entries and log errors, avoiding duplicating error handling logic in individual consumers. Apply this pattern broadly to similar consumer/service layers within the commerce-streamer module.

Applied to files:

• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/DemoKafkaConsumer.java
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumer.java

📚 Learning: 2025-11-09T10:41:39.297Z

Learnt from: ghojeong
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 25
File: apps/commerce-api/src/main/kotlin/com/loopers/domain/product/ProductRepository.kt:1-12
Timestamp: 2025-11-09T10:41:39.297Z
Learning: In this codebase, domain repository interfaces are allowed to use Spring Data's org.springframework.data.domain.Page and org.springframework.data.domain.Pageable types. This is an accepted architectural decision and should not be flagged as a DIP violation.

Applied to files:

• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxJpaRepository.java
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueJpaRepository.java

📚 Learning: 2025-12-16T09:44:15.945Z

Learnt from: toongri
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 58
File: apps/commerce-api/src/main/kotlin/com/loopers/domain/payment/PaymentService.kt:157-183
Timestamp: 2025-12-16T09:44:15.945Z
Learning: In PaymentService.requestPgPayment (apps/commerce-api/src/main/kotlin/com/loopers/domain/payment/PaymentService.kt), PG payment requests are idempotent using paymentId as the idempotency key, so Retryable covering the entire method including the pgClient.requestPayment call is safe and will not cause duplicate charges even if retries occur due to ObjectOptimisticLockingFailureException.

Applied to files:

• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/domain/payment/Payment.kt
• apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/application/payment/PaymentServiceCircuitBreakerTest.java
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/application/payment/PaymentApplicationService.kt
• modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/interfaces/api/payment/PaymentApi.kt

📚 Learning: 2025-12-18T13:24:54.339Z

Learnt from: kilian-develop
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template PR: 190
File: apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/applications/streamer/consumer/product/IncreaseProductViewKafkaConsumer.java:25-35
Timestamp: 2025-12-18T13:24:54.339Z
Learning: In this codebase, Kafka consumers delegate error handling and event tracking to the service layer via EventInboxAspect. Service methods annotated with InboxEvent are intercepted by the aspect, which handles failures by saving failed EventInbox entries and logging errors. This centralized approach avoids duplicating error handling logic across multiple consumers.

Applied to files:

• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxService.java
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumerTest.java
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventService.java
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxRepositoryImpl.java
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxServiceTest.java
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumerTest.java
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/kafka/EventKafkaProducer.java
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/inbox/EventInbox.java

📚 Learning: 2025-12-07T15:47:18.277Z

Learnt from: toongri
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 52
File: apps/commerce-api/src/main/kotlin/com/loopers/infrastructure/payment/PgFeignConfig.kt:0-0
Timestamp: 2025-12-07T15:47:18.277Z
Learning: In Spring Cloud OpenFeign, configuration classes specified in FeignClient(configuration = ...) do NOT need the Configuration annotation. Spring Cloud OpenFeign creates a separate ApplicationContext for each named client and directly instantiates Bean methods from the configuration class. Adding Configuration would cause the class to be registered globally via ComponentScan, making the configuration apply to ALL Feign clients instead of just the specific client, which is usually undesirable.

Applied to files:

• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/CommerceApiApplication.java
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dataplatform/DataPlatformClientConfig.java

📚 Learning: 2025-12-18T01:01:55.894Z

Learnt from: jikimee64
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 65
File: modules/kafka/src/main/resources/kafka.yml:25-32
Timestamp: 2025-12-18T01:01:55.894Z
Learning: In Spring Boot Kafka configuration YAML, properties inside spring.kafka.producer.properties and spring.kafka.consumer.properties maps must use exact Kafka client property names with dot notation, and must be quoted with bracket notation like "[enable.idempotence]": true and "[enable.auto.commit]": false to prevent YAML from parsing dots as nested keys. Spring Boot's relaxed binding only applies to top-level Spring Kafka properties, not to the properties map.

Applied to files:

• modules/kafka/src/main/java/com/loopers/confg/kafka/KafkaConfig.java
• modules/kafka/src/main/resources/kafka.yml

📚 Learning: 2025-11-20T13:22:51.519Z

Learnt from: kilian-develop
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template PR: 98
File: core/domain/src/main/java/com/loopers/core/domain/order/DefaultCoupon.java:15-62
Timestamp: 2025-11-20T13:22:51.519Z
Learning: In the order domain coupon implementation, DefaultCoupon serves as an internal helper/DTO class to carry AbstractCoupon's base fields during database reconstruction. It is used as an intermediate object when converting CouponEntity to specific coupon types (RateDiscountCoupon or AmountDiscountCoupon). The actual discount information (rate/amount) is stored in separate tables (rate_discount_coupon and amount_discount_coupon) and fetched via RateDiscountCouponJpaRepository and AmountDiscountCouponJpaRepository. DefaultCoupon is never returned to callers directly.

Applied to files:

• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/order/OrderFacade.java

📚 Learning: 2025-11-27T09:09:24.961Z

Learnt from: sky980221
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template PR: 121
File: apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/infrastructure/product/ProductJpaRepository.java:22-24
Timestamp: 2025-11-27T09:09:24.961Z
Learning: Product 엔티티 (apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/domain/product/Product.java)는 유즈케이스별로 의도적으로 다른 락 전략을 사용한다: 좋아요 기능에는 비관적 락(findByIdForUpdate)을, 재고 차감에는 낙관적 락(Version + 재시도)을 사용한다.

Applied to files:

• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/order/OrderFacade.java
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsService.java
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetricsRepository.java
• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/product/ProductCacheService.java
• apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsServiceTest.java
• apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetrics.java

📚 Learning: 2025-12-02T08:12:06.383Z

Learnt from: junoade
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template PR: 0
File: :0-0
Timestamp: 2025-12-02T08:12:06.383Z
Learning: ProductQueryService에서 상품 목록 조회 시 Redis 캐시를 적용했으며, 캐시 키는 brandId, sortType, pageNumber, pageSize의 조합으로 구성되고 TTL은 5분으로 설정되어 있다.

Applied to files:

• apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/product/ProductCacheService.java

🧬 Code graph analysis (10)

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment2_OffsetResetTest.java (3)

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment1_AutoCommitTest.java (1)

• DisplayName (31-226)

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment3_PollIntervalTest.java (1)

• DisplayName (32-241)

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment4_BatchSizeTest.java (1)

• DisplayName (30-357)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/dlq/DeadLetterQueue.java (1)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/inbox/EventInbox.java (1)

• Getter (18-55)

apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/interfaces/api/ExampleV1ApiE2ETest.java (1)

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/interfaces/api/example/ExampleV1Dto.java (1)

• ExampleV1Dto (5-15)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsService.java (4)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/dlq/DeadLetterQueueService.java (1)

• Slf4j (14-49)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxService.java (1)

• Slf4j (14-59)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java (1)

• Slf4j (23-167)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumer.java (1)

• Slf4j (24-194)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumer.java (4)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/dlq/DeadLetterQueueService.java (1)

• Slf4j (14-49)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxService.java (1)

• Slf4j (14-59)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsService.java (1)

• Slf4j (15-90)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java (1)

• Slf4j (23-167)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxRepositoryImpl.java (2)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueRepositoryImpl.java (1)

• Repository (11-21)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsRepositoryImpl.java (1)

• Repository (12-32)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsRepositoryImpl.java (2)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueRepositoryImpl.java (1)

• Repository (11-21)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxRepositoryImpl.java (1)

• Repository (11-31)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/dlq/DeadLetterQueueService.java (2)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java (1)

• Slf4j (23-167)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumer.java (1)

• Slf4j (24-194)

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/kafka/EventKafkaProducer.java (2)

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventPublisher.java (1)

• Slf4j (17-87)

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventService.java (1)

• Slf4j (20-126)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueRepositoryImpl.java (2)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxRepositoryImpl.java (1)

• Repository (11-31)

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsRepositoryImpl.java (1)

• Repository (12-32)

🔇 Additional comments (70)

modules/redis/src/main/java/com/loopers/config/redis/RedisConfig.java (1)

5-6: 필요한 import를 올바르게 정리했습니다.

파일에서 사용되는 List(35, 47줄)와 Consumer(75줄)를 표준 라이브러리 import 섹션에 올바르게 추가했습니다. Import 구성도 관례를 따르고 있습니다.

modules/jpa/src/testFixtures/java/com/loopers/utils/DatabaseCleanUp.java (1)

7-8: ✅ Import 정리 잘 되었습니다.

java.util.ArrayList와 java.util.List import가 올바른 위치로 정렬되었습니다. 코드에서 실제로 사용되는 import이며 (line 19), 표준 Java import 순서 규칙을 따릅니다. 중복 제거 및 조직화가 깔끔하게 처리되었습니다.

performance-test/k6/product-load-test-fixed.js (1)

2-3: 스타일 정리만 적용됨 — 기능 변경 없음

import 문의 공백만 제거된 포맷팅 변경입니다. 구문, 기능, 또는 런타임 동작에 영향을 미치지 않습니다.

다만 이 파일은 Kafka 이벤트 파이프라인 PR의 메인 목표(생산자, 소비자, 트랜잭션 아웃박스, 수신함 패턴 등)와 별개입니다. 로드 테스트 개선가 관련 있다면 각주로 명시하는 것이 좋습니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/CommerceStreamerApplication.java (1)

4-4: LGTM! 중복 import 제거가 적절합니다.

중복된 TimeZone import를 하나로 통합한 것은 코드 품질을 개선하는 좋은 정리 작업입니다.

performance-test/k6/product-load-test.js (1)

15-16: LGTM! 포맷팅 변경이 정상적으로 적용되었습니다.

import 문에서 중괄호 내부 공백이 제거되었으며, 문법적으로 정확하고 기능에 영향을 미치지 않습니다.

modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/interfaces/api/payment/PaymentApi.kt (1)

5-8: PR 목표와 무관한 변경사항입니다.

이 변경사항은 import 구문 재정렬만 포함하고 있으며, Kafka 이벤트 파이프라인 구현이라는 PR의 주요 목표와 직접적인 연관성이 없습니다. 동작에는 영향이 없으므로 문제는 없으나, 향후 PR 범위를 명확히 하기 위해 관련 없는 포맷팅 변경은 별도로 분리하는 것을 고려해보세요.

modules/pg-simulator/src/main/kotlin/com/loopers/application/payment/PaymentApplicationService.kt (1)

3-3: LGTM! 임포트 정리가 적절합니다.

동일한 도메인 패키지(com.loopers.domain.payment)에서 여러 클래스를 임포트하는 경우 와일드카드 임포트로 변경하는 것은 Kotlin의 일반적인 관례를 따릅니다. 다른 임포트들과의 네이밍 충돌 위험도 없으며, 코드의 동작에는 영향이 없습니다.

apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/application/payment/PaymentServiceCircuitBreakerTest.java (1)

7-7: 재시도 동작을 고려한 적절한 import 변경입니다.

times에서 atLeast로 변경한 것은 PaymentService의 재시도 메커니즘을 고려할 때 정확한 호출 횟수를 예측하기 어렵기 때문에 적절합니다. 이는 158번 라인의 검증 로직 변경과 일치합니다.

modules/kafka/src/main/java/com/loopers/confg/kafka/KafkaConfig.java (2)

4-5: 명시적 import로 개선하여 좋습니다.

와일드카드 import를 명시적인 import로 변경한 것은 코드 가독성과 유지보수성을 향상시키는 좋은 관행입니다.

Also applies to: 13-17

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28-28: MAX_POLL_RECORDS 값이 PR 설명과 불일치하는지 확인 필요합니다.

코드의 Line 28에서 MAX_POLLING_SIZE가 3000으로 설정되어 있고, 이 값이 Line 63에서 MAX_POLL_RECORDS_CONFIG로 적용되고 있습니다. PR 설명에서 max.poll.records=100으로 명시된 경우, 설정된 값이 의도한 값과 일치하는지 확인해 주세요. 3000은 배치 크기와 메모리 사용량에 영향을 미칩니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/DemoKafkaConsumer.java (1)

4-4: Import 정리가 적절합니다.

Import 순서를 정리한 변경사항으로, 코드 구조에는 영향을 주지 않습니다.

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment2_OffsetResetTest.java (4)

1-44: 학습 테스트 구조가 잘 되어 있습니다.

auto.offset.reset 설정의 동작 방식을 명확하게 보여주는 세 가지 시나리오(earliest, latest, 기존 오프셋 존재)가 잘 구성되어 있습니다. EmbeddedKafka 설정과 상수 정의가 적절합니다.

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45-89: LGTM!

earliest 설정의 동작을 명확하게 보여주는 테스트입니다. Producer가 먼저 메시지를 전송하고, Consumer가 나중에 시작해도 과거 메시지를 모두 읽는 시나리오가 잘 구현되어 있습니다.

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91-145: LGTM!

latest 설정 테스트가 잘 구현되어 있습니다. Consumer 시작 전 메시지는 무시하고, 시작 후 메시지만 읽는 동작을 두 번의 poll로 명확하게 보여줍니다.

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147-207: LGTM!

기존 오프셋이 있을 때 auto.offset.reset 설정이 무시되는 동작을 잘 보여줍니다. 첫 실행에서 커밋 후 재실행 시 마지막 커밋 위치부터 읽는 시나리오가 명확합니다.

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/README.md (1)

1-36: 문서 구조가 잘 정리되어 있습니다.

Embedded Kafka 사용으로 Docker 불필요, 자동 토픽 생성 등 사전 준비 사항이 명확하게 설명되어 있습니다.

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment4_BatchSizeTest.java (2)

1-44: 배치 크기 학습 테스트가 잘 구성되어 있습니다.

max.poll.records 설정의 트레이드오프(처리량 vs 안정성, 메모리 사용, 재처리 범위)를 다양한 시나리오로 보여주는 구조가 좋습니다.

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185-253: compareBatchSizes 테스트가 유용합니다.

여러 배치 크기(10, 50, 100, 200)를 순차적으로 비교하여 trade-off를 직접 체험할 수 있는 좋은 학습 테스트입니다.

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment3_PollIntervalTest.java (3)

1-46: LGTM!

max.poll.interval.ms 학습 테스트가 잘 구성되어 있습니다. 타임아웃 발생 시 리밸런싱, 정상 처리, 배치 크기 조정을 통한 타임아웃 방지 등 핵심 시나리오를 다루고 있습니다.

---

47-106: 타임아웃 시나리오가 잘 구현되어 있습니다.

40초 처리 시간 vs 30초 타임아웃 설정으로 리밸런싱 발생을 직접 체험할 수 있습니다. 테스트 소요 시간(약 2분)에 대한 경고도 적절히 포함되어 있습니다.

---

159-210: LGTM!

배치 크기 조정(10개)으로 타임아웃을 방지하는 시나리오가 잘 구현되어 있습니다. "배치 크기 × 메시지 처리 시간 < max.poll.interval.ms" 공식을 실제로 보여주는 좋은 예제입니다.

modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment1_AutoCommitTest.java (3)

1-45: Auto Commit vs Manual Commit 학습 테스트가 잘 구성되어 있습니다.

커밋 타이밍이 메시지 처리에 미치는 영향을 명확하게 보여주는 두 가지 시나리오가 잘 준비되어 있습니다.

---

46-119: Auto Commit 메시지 유실 시나리오가 잘 구현되어 있습니다.

4초 대기로 3초 auto.commit.interval을 초과하여 자동 커밋이 발생하고, 처리 실패한 메시지(5~9)가 유실되는 상황을 명확하게 보여줍니다.

---

121-195: Manual Commit 테스트가 At-Least-Once 보장을 잘 보여줍니다.

커밋하지 않고 종료 시 재시작 후 모든 메시지를 다시 읽을 수 있음을 명확하게 보여주며, 멱등성의 필요성도 언급하고 있습니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/infrastructure/example/ExampleRepositoryImpl.java (1)

5-5: 임포트 추가 확인 완료

Optional 임포트가 올바르게 추가되었으며, 메서드의 반환 타입에 필요합니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/interfaces/api/ApiControllerAdvice.java (1)

8-11: 임포트 정리 확인 완료

중복된 임포트를 제거하고 명시적으로 선언하여 가독성이 개선되었습니다.

apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/interfaces/api/ExampleV1ApiE2ETest.java (1)

3-5: 테스트 임포트 정리 확인 완료

테스트에 필요한 static 임포트와 Function 임포트가 올바르게 추가되었습니다.

Also applies to: 11-11

apps/commerce-api/src/test/java/com/loopers/support/error/CoreExceptionTest.java (1)

3-4: Static 임포트 정리 확인 완료

중복된 static 임포트가 제거되고 깔끔하게 정리되었습니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/dataplatform/DataPlatformEventHandler.java (1)

8-9: 임포트 재정렬 확인 완료

임포트가 파일 상단으로 이동되어 가독성이 개선되었으며, 중복이 제거되었습니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dataplatform/DataPlatformClientConfig.java (1)

7-7: 임포트 재정렬 확인 완료

임포트 순서가 조정되었으며, Feign 클라이언트 설정 클래스는 @Configuration 없이 올바르게 구현되었습니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/CommerceApiApplication.java (1)

4-4: 임포트 위치 변경 확인 완료

TimeZone 임포트가 적절한 위치로 이동되었으며, 애플리케이션 초기화 로직은 변경되지 않았습니다.

modules/jpa/src/main/java/com/loopers/domain/BaseEntity.java (1)

11-11: Lombok 임포트 위치 변경 확인 완료

Getter 임포트가 재정렬되었으며, BaseEntity의 기능에는 변경이 없습니다.

apps/commerce-streamer/src/main/resources/application.yml (2)

17-17: 애플리케이션 이름 수정이 올바릅니다.

commerce-api에서 commerce-streamer로 변경하여 모듈명과 일치하도록 수정되었습니다.

---

28-32: Kafka 토픽 설정이 적절합니다.

카탈로그 이벤트와 주문 이벤트를 위한 토픽 매핑이 올바르게 구성되었으며, EventKafkaProducer의 토픽 해결 로직과 일치합니다.

apps/commerce-api/build.gradle.kts (1)

5-5: Kafka 모듈 의존성 추가가 적절합니다.

Kafka 통합을 위해 필요한 의존성이며, 다른 모듈 의존성들과 일관되게 구성되었습니다.

apps/commerce-api/src/main/resources/application.yml (3)

24-24: Kafka 설정 import가 적절합니다.

Kafka 통합을 위해 필요한 설정 파일이 올바르게 import되었습니다.

---

30-34: Kafka 토픽 매핑이 올바르게 구성되었습니다.

catalog-events와 order-events 토픽이 정의되었으며, EventKafkaProducer의 aggregate type 기반 토픽 해결 로직과 일치합니다.

---

47-50: 테스트 환경에서 Outbox Publisher 비활성화가 적절합니다.

로컬 및 테스트 환경에서 백그라운드 스케줄러에 의한 이벤트 발행을 방지하여 테스트 격리성을 보장하는 설정입니다. 이는 @ConditionalOnProperty로 구현된 OutboxEventPublisher와 일치합니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/dlq/DeadLetterQueueRepository.java (1)

1-12: DLQ 리포지토리 인터페이스가 올바르게 설계되었습니다.

단일 책임 원칙을 따르는 간결한 인터페이스로, DeadLetterQueue 엔티티의 영속성을 담당합니다. DLQ 서비스에서 실패한 메시지를 저장하는 데 적절하게 사용됩니다.

docker/init-db.sql (1)

27-41: 집계 테이블 설계가 적절함

product_metrics 테이블 설계가 잘 되어 있습니다:

• version 컬럼을 통한 낙관적 락 구현으로 동시성 제어
• DESC 인덱스를 통해 인기 상품 조회 최적화 (좋아요/조회/주문 수 기준)
• 적절한 데이터 타입 선택 (INT, DECIMAL(15,2))

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsJpaRepository.java (1)

1-13: LGTM!

JPA Repository 인터페이스 구현이 적절하며, Spring Data JPA 컨벤션을 따르고 있습니다. 코드베이스의 다른 리포지토리 패턴과도 일관성이 있습니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/order/OrderFacade.java (1)

6-6: 캐시 서비스 의존성 추가가 적절함

재고 소진 시 캐시 무효화를 위해 ProductCacheService 의존성을 주입한 것이 적절합니다.

Also applies to: 42-42

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxService.java (1)

45-58: LGTM!

Inbox 저장 로직이 명확하고 트랜잭션 처리가 적절합니다. Builder 패턴을 사용하여 가독성이 좋으며, 적절한 로깅도 포함되어 있습니다.

학습 내용(Based on learnings): EventInboxAspect가 실패 처리를 담당하므로, 이 서비스는 성공 케이스에만 집중하는 것이 적절합니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueRepositoryImpl.java (1)

1-21: LGTM!

DLQ Repository 구현이 코드베이스의 다른 Repository 구현체(EventInboxRepositoryImpl, ProductMetricsRepositoryImpl)와 일관된 패턴을 따르고 있습니다. JPA Repository를 감싸는 구조가 명확하고 적절합니다.

apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/application/inbox/EventInboxServiceTest.java (1)

30-69: LGTM!

세 가지 테스트 케이스가 EventInboxService의 핵심 기능을 잘 검증하고 있습니다:

• 중복 이벤트 감지
• 신규 이벤트 확인
• Inbox 저장 및 검증

테스트 로직이 명확하고, Given-When-Then 패턴을 잘 따르고 있습니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/inbox/EventInboxRepository.java (1)

1-22: LGTM!

Repository 인터페이스가 명확하고 간결합니다. 멱등성 체크를 위한 existsByEventId(), 저장을 위한 save(), 테스트를 위한 deleteAll() 메서드가 적절하게 정의되어 있습니다.

코드베이스의 다른 Repository 인터페이스들과 일관된 패턴을 따르고 있습니다.

apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/ConsumerSmokeTest.java (1)

23-50: 스모크 테스트와 Consumer 통합 테스트가 적절하게 계층화되어 있습니다

Bean 생성과 Context 로딩을 검증하는 스모크 테스트가 잘 작성되었습니다. 실제 Consumer 동작 검증은 CatalogEventConsumerTest 및 OrderEventConsumerTest에서 단위 테스트로 구현되어 있으며, modules/kafka 하위에는 @embeddedkafka를 사용한 4개의 학습 테스트(Experiment1~4)가 존재하여 테스트 계층화가 명확합니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxJpaRepository.java (1)

1-12: 구현이 깔끔합니다.

Spring Data JPA의 표준 명명 규칙을 따르며, Inbox 패턴의 중복 체크를 위한 existsByEventId 메서드가 적절하게 정의되어 있습니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/dlq/DeadLetterQueueJpaRepository.java (1)

1-10: DLQ 저장소 구현이 적절합니다.

현재 요구사항에 필요한 기본 CRUD 기능을 제공하며, 향후 필요 시 커스텀 쿼리 메서드를 추가할 수 있는 확장 가능한 구조입니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventPublisher.java (1)

8-8: Feature toggle 추가가 적절합니다.

@ConditionalOnProperty를 통해 Outbox Publisher를 선택적으로 활성화할 수 있어, 테스트 환경이나 특정 프로파일에서 스케줄러를 비활성화할 수 있습니다. matchIfMissing=true 설정으로 기본값이 활성화되어 있어 안전합니다.

Also applies to: 20-20

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetricsRepository.java (1)

1-24: 도메인 저장소 인터페이스 설계가 우수합니다.

DIP(Dependency Inversion Principle)를 준수하며, 메서드 시그니처가 명확하고 문서화도 잘 되어 있습니다. deleteAll() 메서드에 테스트용임을 명시한 주석도 좋습니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/metrics/ProductMetricsRepositoryImpl.java (1)

1-32: 리포지토리 구현이 일관성 있습니다.

코드베이스의 다른 리포지토리 구현체들(EventInboxRepositoryImpl, DeadLetterQueueRepositoryImpl)과 동일한 패턴을 따르고 있어 유지보수성이 높습니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/kafka/EventKafkaProducer.java (1)

63-69: 토픽 라우팅 로직이 적절합니다.

toUpperCase()를 사용한 대소문자 무관 매칭과 명확한 switch 표현식, 그리고 알 수 없는 타입에 대한 예외 처리가 잘 되어 있습니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/dlq/DeadLetterQueueService.java (1)

31-31: 트랜잭션과 로깅 처리가 적절합니다.

@Transactional 어노테이션으로 DLQ 저장의 원자성을 보장하고, 에러 레벨 로그에 필요한 모든 정보(토픽, 이벤트ID, 재시도 횟수, 에러 메시지)가 포함되어 있어 운영 중 문제 추적이 용이합니다.

Also applies to: 44-47

apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumerTest.java (2)

59-77: 테스트 커버리지가 우수합니다.

좋아요 생성 이벤트 처리의 정상 플로우를 잘 검증하고 있습니다. Inbox 저장과 메트릭 증가를 모두 확인하고 있어 비즈니스 로직이 올바르게 동작하는지 검증합니다.

---

198-210: 헬퍼 메서드가 잘 구성되어 있습니다.

테스트 데이터 생성 로직을 별도 메서드로 분리하여 가독성과 재사용성을 높였습니다. ObjectMapper를 사용한 직렬화도 실제 런타임 동작과 일치하여 적절합니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/infrastructure/inbox/EventInboxRepositoryImpl.java (1)

11-30: 표준적인 Repository 구현입니다.

JPA Repository로의 단순 위임 패턴을 사용하고 있으며, 다른 Repository 구현체들(DeadLetterQueueRepositoryImpl, ProductMetricsRepositoryImpl)과 일관된 구조를 유지하고 있습니다. Repository 레이어에 비즈니스 로직이 없어 적절합니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/product/ProductCacheService.java (2)

122-135: 재고 소진 시 캐시 무효화 로직이 적절합니다.

재고가 0이 되었을 때 해당 상품의 캐시를 무효화하여 다음 조회 시 최신 데이터를 DB에서 가져오도록 보장합니다. OrderFacade와의 통합도 잘 되어 있으며, 로깅도 적절히 추가되었습니다.

---

137-144: 전체 캐시 삭제 메서드는 신중하게 사용해야 합니다.

allEntries = true 옵션은 캐시의 모든 항목을 제거하므로, 캐시에 다른 관련 항목이 포함되어 있으면 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 대량 업데이트 등 특수한 경우에만 사용하도록 제한하는 것이 좋습니다.

apps/commerce-streamer/src/test/java/com/loopers/interfaces/consumer/OrderEventConsumerTest.java (3)

92-121: String payload 처리 테스트가 중요한 엣지 케이스를 커버합니다.

payload가 Map이 아닌 JSON String으로 전달되는 경우를 테스트하고 있습니다. 이는 실제 Kafka 메시지에서 발생할 수 있는 직렬화 방식 차이를 반영하며, Consumer의 견고성을 검증하는 좋은 테스트입니다.

---

148-166: 결제 성공 이벤트 처리 로직의 향후 확장 가능성을 고려하세요.

현재는 Inbox에만 저장하고 추가 비즈니스 로직이 없다고 명시되어 있습니다. 향후 결제 성공 시 추가 처리가 필요할 경우(예: 포인트 적립, 알림 발송 등) 이 부분을 확장할 수 있도록 준비되어 있습니다.

---

174-218: 예외 상황 처리 테스트가 견고합니다.

payload 누락 및 필수 필드 누락 시나리오를 모두 테스트하고 있으며, 각 경우에 적절한 동작(Inbox 저장은 하되 메트릭 업데이트는 하지 않음)을 검증합니다. 이는 부분 실패 시에도 시스템이 안정적으로 동작하도록 보장합니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/metrics/ProductMetrics.java (3)

25-33: 인덱스 전략이 적절합니다.

메트릭 컬럼에 DESC 인덱스를 생성하여 인기 상품 조회 쿼리(좋아요 수/조회 수/주문 수 기준 정렬)를 효율적으로 지원합니다. updated_at 인덱스도 최근 업데이트된 메트릭 조회에 유용합니다.

---

50-51: BigDecimal precision 설정이 적절합니다.

precision = 15, scale = 2로 설정하여 최대 9,999,999,999,999.99까지 표현 가능하며, 이는 대부분의 e-commerce 판매 금액을 충분히 커버합니다.

---

111-114: 주문 수 및 판매 금액 증가 로직이 정확합니다.

주문 수량과 판매 금액을 동시에 업데이트하며, BigDecimal의 add 메서드를 사용하여 정밀도를 유지합니다. 낙관적 락(@Version)과 함께 동시성 이슈를 적절히 처리합니다.

apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventService.java (1)

64-64: 트랜잭션 전파 설정이 적절합니다.

REQUIRES_NEW를 사용하여 이벤트 발행 로직을 별도 트랜잭션에서 실행합니다. 이는 비즈니스 트랜잭션(saveEvent)과 발행 트랜잭션을 분리하여, 발행 실패가 원본 트랜잭션에 영향을 주지 않도록 보장합니다.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/domain/inbox/EventInbox.java (2)

20-27: 인덱스 설계가 idempotency와 조회 패턴을 잘 지원합니다.

• idx_event_id (unique): 중복 이벤트 방지를 위한 핵심 인덱스
• idx_aggregate: 특정 aggregate(예: 주문 123번)에 대한 모든 이벤트 조회에 유용
• idx_processed_at: 오래된 이벤트 정리/아카이빙 쿼리에 활용

---

31-32: eventId 길이는 현재 설정이 적절합니다.

EventOutbox는 IDENTITY 전략으로 생성된 Long 타입의 자동 증가 ID를 사용하므로, 문자열로 변환 시 최대 19자입니다. 현재 length=50은 이미 충분한 여유를 제공하고 있으며, 향후 ID 형식 변경 시에도 문제가 없습니다. 조정이 필요 없습니다.

Likely an incorrect or invalid review comment.

apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsService.java (2)

27-34: 서비스 메서드 구조가 일관적이고 명확합니다.

모든 메트릭 업데이트 메서드가 동일한 패턴을 따릅니다: 조회/생성 → 업데이트 → 저장 → 로깅. @transactional 적용으로 원자성도 보장됩니다.

---

71-79: 주문 수 증가 로직이 정확합니다.

수량(quantity)과 금액(amount)을 모두 전달하여 주문 수와 판매 금액을 동시에 업데이트합니다. 로깅에도 두 값이 모두 포함되어 있어 모니터링에 유용합니다.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟠 Major

🧩 Analysis chain

🏁 Script executed:

find . -type f -name "OutboxEventService.java" -o -name "*EventKafkaProducer*" 2>/dev/null | head -20

Repository: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template

Length of output: 264

---

🏁 Script executed:

cat -n apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventService.java | sed -n '60,105p'

Repository: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template

Length of output: 2150

---

🏁 Script executed:

cat -n apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/kafka/EventKafkaProducer.java | head -80

Repository: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template

Length of output: 3056

---

Kafka 발행 로직과 예외 처리에 주의가 필요합니다.

join()이 트랜잭션 경계 내 동기 완료를 보장하는 것은 올바르지만, 예외 처리 구조에 중복 위험이 있습니다. EventKafkaProducer의 exceptionally() 블록(line 56)에서 RuntimeException을 던지고, OutboxEventService의 exceptionally() 블록(lines 79-88)에서 이를 처리하며 markAsFailed()와 save()를 호출합니다. 그런데 이 save() 호출이 실패하면 예외가 전파되어 join()이 CompletionException을 던지고, 외부 catch 블록(lines 91-99)이 다시 markAsFailed()와 save()를 시도하게 됩니다. 이는 중복 상태 업데이트와 데이터베이스 제약 조건 위반을 초래할 수 있습니다.

exceptionally() 블록에서 발생하는 예외를 외부 catch에서 별도 처리하지 않도록 분리하거나, 중복 호출을 방지하는 플래그를 추가하는 것을 권장합니다.

🤖 Prompt for AI Agents

In
apps/commerce-api/src/main/java/com/loopers/application/outbox/OutboxEventService.java
around lines 68 to 89, avoid double-updating Outbox status when
kafkaProducer.exceptionally already marks/saves failures: either stop rethrowing
from EventKafkaProducer.exceptionally (so it handles markAsFailed/save and
returns a completed result) or add a guard here before calling markAsFailed/save
(e.g., check outbox status/isFinalState and only update if not already
failed/published). Update the code so only one place performs markAsFailed/save
(remove the duplicate update or add the status check) and ensure kafka publish
exceptions are not rethrown into join() to prevent the outer catch from
repeating the save.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟡 Minor

테스트 의존성 추가가 적절하며, awaitility 버전 업그레이드를 권장합니다.

Kafka 통합 테스트를 위한 의존성 추가가 PR 목표와 잘 부합합니다:

• Awaitility: 비동기 Kafka 메시지 처리 대기에 활용
• Testcontainers: 통합 테스트용 Kafka 컨테이너 구동에 활용

testImplementation 스코프 사용도 올바르며, testcontainers:kafka가 BOM을 통해 버전 관리되는 것도 좋은 관행입니다.

다만 awaitility 4.3.0이 2025년 2월 21일에 릴리스되었고 더 나은 Kotlin 시간 지원과 새로운 untilAsserted 사용 방식을 제공합니다. 현재 사용 중인 4.2.0은 2022년 3월의 버전이므로, 4.3.0으로 업그레이드하는 것을 권장합니다.

🤖 Prompt for AI Agents

In apps/commerce-streamer/build.gradle.kts around lines 24 to 27, the Awaitility
test dependency is pinned to 4.2.0; update the version to 4.3.0 to pick up
improved Kotlin time support and untilAsserted APIs — replace the
testImplementation("org.awaitility:awaitility:4.2.0") entry with
testImplementation("org.awaitility:awaitility:4.3.0") and run a quick test build
to ensure compatibility.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟡 Minor

getOrCreate 패턴의 동시성 이슈를 고려하세요.

findByProductId가 비어있을 때 새 엔티티를 생성하는데, 두 스레드가 동시에 같은 productId로 처음 메트릭을 생성하려 하면 unique constraint 위반이 발생할 수 있습니다.

ProductMetrics 엔티티가 @Version을 사용한 낙관적 락을 적용하고 있지만, 최초 생성 시점에는 도움이 되지 않습니다. 실제 환경에서 동시에 같은 상품의 첫 이벤트가 처리될 가능성이 낮다면 문제없지만, 발생 시 재시도 로직이나 예외 처리가 필요합니다.

🔎 대응 방안

1. 상위 레이어(Consumer)에서 OptimisticLockException을 잡아 재시도
2. ProductMetrics를 상품 생성 시점에 미리 초기화
3. 또는 save 실패 시 다시 조회 시도하는 로직 추가

현재 Kafka consumer의 재시도 메커니즘이 이를 처리할 수 있는지 확인하세요.

🤖 Prompt for AI Agents

In
apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/application/metrics/ProductMetricsService.java
around lines 84-89: the current getOrCreate() can produce a unique-constraint
race when two threads create the same productId concurrently; change the flow so
creation is attempted but save failures due to duplicate key/constraint (e.g.,
DataIntegrityViolationException, ConstraintViolationException) are caught and
handled by re-querying the repository and returning the existing record (or
retrying a bounded number of times); alternatively ensure the caller (Kafka
consumer) catches OptimisticLockException/DataIntegrityViolationException and
retries — implement the catch-and-requery pattern in this service: try to save
the new ProductMetrics, on constraint exception fetch findByProductId() again
and return that result (or bubble up after N retries).

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🔴 Critical

OrderEventConsumer와 동일한 배치 커밋 문제가 있습니다.

이 파일도 OrderEventConsumer와 동일한 critical 이슈를 가지고 있습니다. 배치 내 일부 레코드가 실패하여 DLQ로 전송되더라도(Line 64), Line 69에서 전체 배치의 오프셋을 커밋하여 실패한 메시지가 재처리되지 않습니다.

해결책:
OrderEventConsumer에 제안된 것과 동일한 수정이 필요합니다. 실패한 레코드가 있으면 오프셋을 커밋하지 않거나 예외를 던져 재처리를 트리거해야 합니다.

🤖 Prompt for AI Agents

In
apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java
around lines 50 to 69, the code always calls acknowledgment.acknowledge() after
processing the batch which commits offsets even when some records failed and
were sent to DLQ; change the flow so that if any record failed (failCount > 0)
you do NOT acknowledge the batch and instead throw a RuntimeException (or
propagate the caught exception) after sending to DLQ to force a retry, otherwise
acknowledge only when failCount == 0; ensure DLQ send remains inside the catch
but move/keep the ack conditional so offsets are committed only when the entire
batch succeeded.

[looper88888]

요거 실제로 문제입니다. 확인부탁드려요

[coderabbitai]

@looper88888, 네, 확인했습니다. CodeRabbit이 지적한 문제가 실제로 존재합니다.

🔴 문제 상황

현재 CatalogEventConsumer의 Line 50-69 코드를 보면:

for (ConsumerRecord<Object, Object> record : records) {
    try {
        boolean processed = processEvent(record);
        if (processed) {
            successCount++;
        } else {
            skipCount++;
        }
    } catch (Exception e) {
        failCount++;
        // DLQ에 전송
        sendToDLQ(record, e, 0);
    }
}

// ⚠️ 문제: 실패 여부와 관계없이 항상 커밋
acknowledgment.acknowledge();

문제점:

1. 배치 내 일부 레코드가 처리 실패하면 failCount가 증가하고 DLQ로 전송됩니다
2. 하지만 Line 69에서 무조건 acknowledgment.acknowledge()를 호출합니다
3. 이는 실패한 레코드의 오프셋도 커밋되어 재처리 기회를 잃게 됩니다
4. 결과적으로 실패한 메시지는 DLQ에만 저장되고, 원본 토픽에서는 영구적으로 소비된 것으로 처리됩니다

💡 해결 방안

실패한 레코드가 있을 경우 오프셋을 커밋하지 않아야 합니다:

// Offset 커밋 (배치 단위)
if (failCount > 0) {
    log.warn("⚠️ 실패한 이벤트가 있어 Offset을 커밋하지 않습니다 - fail: {}, success: {}, skip: {}", 
        failCount, successCount, skipCount);
    throw new RuntimeException(
        String.format("배치 처리 중 %d개 실패, 재처리를 위해 Offset 커밋 거부", failCount)
    );
}

acknowledgment.acknowledge();
log.info("✅ Catalog 배치 처리 완료 - success: {}, skip: {}, fail: {}", 
    successCount, skipCount, failCount);

이렇게 하면:

• 실패한 레코드가 있으면 예외를 던져 Kafka가 해당 배치를 재처리하도록 합니다
• 실패한 레코드는 DLQ에도 저장되고, 동시에 재처리 기회도 얻습니다
• 모든 레코드가 성공했을 때만 오프셋을 커밋합니다

동일한 문제가 OrderEventConsumer에도 존재하므로 함께 수정이 필요합니다.

---

🧠 Learnings used

Learnt from: kilian-develop
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template PR: 190
File: apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/applications/streamer/consumer/product/IncreaseProductViewKafkaConsumer.java:25-35
Timestamp: 2025-12-18T13:24:54.339Z
Learning: In this codebase, Kafka consumers delegate error handling and event tracking to the service layer via EventInboxAspect. Service methods annotated with InboxEvent are intercepted by the aspect, which handles failures by saving failed EventInbox entries and logging errors. This centralized approach avoids duplicating error handling logic across multiple consumers.

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Learnt from: toongri
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 68
File: docs/week8/round8-detailed-design.md:151-178
Timestamp: 2025-12-19T20:59:50.009Z
Learning: In the Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template repository's Kafka event pipeline, only 5 domain events are intentionally published to Kafka via CloudEventEnvelopeFactory: OrderPaidEventV1, LikeCreatedEventV1, LikeCanceledEventV1, ProductViewedEventV1, and StockDepletedEventV1. Other domain events (OrderCreatedEventV1, OrderCanceledEventV1, PaymentCreatedEventV1, PaymentPaidEventV1, PaymentFailedEventV1) are internal-only and intentionally not mapped in resolveMetadata(), which correctly returns null for them to exclude them from Outbox publication.

---

Learnt from: toongri
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 68
File: apps/commerce-streamer/src/main/kotlin/com/loopers/interfaces/consumer/product/ProductEventConsumer.kt:0-0
Timestamp: 2025-12-19T23:39:16.424Z
Learning: In Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template, toongri prefers pragmatic idempotency handling in Kafka consumers: when idempotency key persistence fails after successful business logic execution, log a warning and continue (accepting low risk of duplicates on retry) rather than rolling back business data. This keeps business logic decoupled from idempotency store (which might be Redis/external system, not RDB), avoids over-engineering for rare edge cases, and prioritizes core business value over auxiliary metadata. Transaction-based atomicity between business data and idempotency keys is considered excessive when duplicate event probability is very low.

---

Learnt from: toongri
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 68
File: apps/commerce-api/src/main/kotlin/com/loopers/infrastructure/outbox/OutboxEventListener.kt:0-0
Timestamp: 2025-12-19T21:30:08.018Z
Learning: In the Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template Kafka event pipeline, Like events (LikeCreatedEventV1, LikeCanceledEventV1) intentionally use aggregateType="Like" with aggregateId=productId. The aggregateId serves as a partitioning/grouping key (not a unique Like entity identifier), ensuring all like events for the same product go to the same partition for ordering guarantees and aligning with ProductStatisticService's product-based aggregation logic. Using individual like_id would scatter events across partitions and break the statistics aggregation pattern.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟠 Major

Long.parseLong에 예외 처리가 없습니다.

aggregateId를 Long.parseLong으로 파싱할 때(Line 108) NumberFormatException이 발생할 수 있지만 예외 처리가 없습니다.

문제점:

• 잘못된 형식의 aggregateId로 인해 전체 트랜잭션이 실패
• 에러 메시지가 파싱 실패 원인을 명확히 나타내지 못함

권장 해결책:
숫자 파싱 전에 유효성 검증을 추가하거나 try-catch로 더 명확한 에러 메시지를 제공하세요.

🔎 숫자 파싱 예외 처리 추가

         // 3. 비즈니스 로직 처리
-        Long productId = Long.parseLong(aggregateId);
+        Long productId;
+        try {
+            productId = Long.parseLong(aggregateId);
+        } catch (NumberFormatException e) {
+            log.error("⚠️ aggregateId 파싱 실패 - aggregateId: {}", aggregateId, e);
+            throw new IllegalArgumentException("잘못된 aggregateId 형식: " + aggregateId, e);
+        }
 
         switch (eventType) {

📝 Committable suggestion

‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.

Suggested change

	Long productId = Long.parseLong(aggregateId);
	// 3. 비즈니스 로직 처리
	Long productId;
	try {
	productId = Long.parseLong(aggregateId);
	} catch (NumberFormatException e) {
	log.error("⚠️ aggregateId 파싱 실패 - aggregateId: {}", aggregateId, e);
	throw new IllegalArgumentException("잘못된 aggregateId 형식: " + aggregateId, e);
	}
	switch (eventType) {

🤖 Prompt for AI Agents

In
apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/interfaces/consumer/CatalogEventConsumer.java
around line 108, Long.parseLong(aggregateId) can throw NumberFormatException and
currently lacks handling; wrap the parse in a try-catch (or pre-validate with a
regex/NumberUtils) to catch invalid format, log a clear, contextual error
including the aggregateId and event metadata, and either skip/acknowledge the
bad event or rethrow a domain-specific exception with a descriptive message so
the transaction doesn't fail silently due to an unhandled parsing error.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟠 Major

🧩 Analysis chain

🏁 Script executed:

head -50 modules/kafka/src/main/resources/kafka.yml

Repository: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template

Length of output: 1650

---

테스트 환경의 offset 설정을 브래킷 표기법으로 수정해주세요.

현재 YAML 설정에서 properties 맵 내부의 Kafka 속성이 중첩된 구조로 작성되어 있습니다. Spring Boot 공식 문서에 따르면, properties 맵 내부의 Kafka 클라이언트 속성은 브래킷 표기법을 사용해야 합니다.

현재 구조:

properties:
  auto:
    offset.reset: earliest

수정 필요:

properties:
  "[auto.offset.reset]": earliest

YAML 파일에서는 브래킷이 키를 올바르게 파싱하기 위해 따옴표로 감싸져 있어야 합니다. 이는 lines 5-14의 main profile에서도 동일하게 적용됩니다.

🤖 Prompt for AI Agents

In modules/kafka/src/main/resources/kafka.yml around lines 38 to 40 (and apply
same change to the main profile at lines 5 to 14), the Kafka client property is
written as a nested map (auto: offset.reset: earliest); replace it with bracket
notation and quoted key so the properties map parses correctly by Spring Boot:
change the nested key to "[auto.offset.reset]" and set its value to earliest;
apply the identical quoted bracket-key change in the main profile section as
well.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟡 Minor

SLF4J 로그 포맷 오류

{:.2f}는 Python 포맷 문법이며, SLF4J에서는 지원되지 않습니다. SLF4J는 단순히 {}를 사용하며, 소수점 포맷팅은 별도로 처리해야 합니다.

🔎 수정 방안:

-        log.info("- 초당 처리량: {:.2f}개/초", (totalProcessed * 1000.0) / totalTime);
+        log.info("- 초당 처리량: {}개/초", String.format("%.2f", (totalProcessed * 1000.0) / totalTime));

또는 Lines 175, 241, 242에도 동일한 수정이 필요합니다:

-        log.info("- 초당 처리량: {:.2f}개/초", (totalProcessed * 1000.0) / totalTime);
+        log.info("- 초당 처리량: {}개/초", String.format("%.2f", (totalProcessed * 1000.0) / totalTime));

-        log.info("  - poll당 평균: {:.2f}ms", avgTimePerPoll);
+        log.info("  - poll당 평균: {}ms", String.format("%.2f", avgTimePerPoll));

-        log.info("  - 초당 처리량: {:.2f}개/초\n", (totalProcessed * 1000.0) / totalTime);
+        log.info("  - 초당 처리량: {}개/초\n", String.format("%.2f", (totalProcessed * 1000.0) / totalTime));

📝 Committable suggestion

‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.

Suggested change

	log.info("- 초당 처리량: {:.2f}개/초", (totalProcessed * 1000.0) / totalTime);
	log.info("- 초당 처리량: {}개/초", String.format("%.2f", (totalProcessed * 1000.0) / totalTime));

🤖 Prompt for AI Agents

In
modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment4_BatchSizeTest.java
around line 105 (and similarly lines 175, 241, 242), the SLF4J log call
incorrectly uses Python-style "{:.2f}" formatting; replace it by formatting the
numeric value to the desired precision before passing it to log (e.g., use
String.format("%.2f", value) or BigDecimal#setScale) and then call
log.info("...: {}개/초", formattedValue) so SLF4J receives a "{}" placeholder with
a pre-formatted string.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟡 Minor

사용되지 않는 변수

processedCount 변수가 선언되었지만 사용되지 않습니다. 제거하거나 실제 카운팅 로직을 추가해 주세요.

🔎 수정 방안:

-                int processedCount = 0;
                 records.forEach(record -> {
                     log.info("처리: offset={}, value={}", record.offset(), record.value());
                 });

📝 Committable suggestion

‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.

Suggested change

	int processedCount = 0;
	records.forEach(record -> {
	log.info("처리: offset={}, value={}", record.offset(), record.value());
	});
	records.forEach(record -> {
	log.info("처리: offset={}, value={}", record.offset(), record.value());
	});

🤖 Prompt for AI Agents

In
modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/Experiment4_BatchSizeTest.java
around lines 284 to 287 the local variable processedCount is declared but never
used; either remove the unused declaration or implement counting by incrementing
processedCount inside the forEach (or replace forEach with an indexed loop) and
assert or log the final count as appropriate for the test; pick one approach and
apply it consistently so there are no unused variables.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟡 Minor

포트 번호 불일치 확인 필요

Consumer Group 관리 섹션의 Kafka CLI 명령어는 localhost:19092를 사용하지만, Embedded Kafka 테스트는 localhost:9092를 사용합니다. 혼동을 방지하기 위해 포트를 통일하거나, 두 환경(Embedded vs Docker)에 대한 설명을 추가하는 것이 좋습니다.

🤖 Prompt for AI Agents

In modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/README.md around lines
166 to 181, the Kafka CLI examples use port 19092 while the Embedded Kafka tests
use 9092; either make the ports consistent or clarify environments. Update the
CLI examples to use the same port as the tests (change 19092 to 9092) if the
README is intended for the Embedded Kafka setup, or add a one-line note above
this section explaining that 19092 is for the Docker/standalone broker and 9092
is for Embedded Kafka tests so readers know which port to use for each
environment.

[coderabbitai]

⚠️ Potential issue | 🟠 Major

🧩 Analysis chain

🏁 Script executed:

#!/bin/bash
# Check if referenced documentation files exist
for file in ".claude/round-8/kafka-configuration-guide.md" \
             ".claude/round-8/exactly-once-semantics.md" \
             ".claude/round-8/inbox-pattern-analysis.md"; do
  if [ -f "$file" ]; then
    echo "✅ 존재: $file"
  else
    echo "❌ 없음: $file"
  fi
done

Repository: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template

Length of output: 234

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저장소에서 참고 문서 파일들이 누락됨

.claude/round-8/ 디렉토리의 세 문서 파일이 모두 커밋되어 있지 않습니다:

• kafka-configuration-guide.md - 없음
• exactly-once-semantics.md - 없음
• inbox-pattern-analysis.md - 없음

이 파일들을 저장소에 추가하거나 README에서 참조를 제거해야 합니다.

🤖 Prompt for AI Agents

In modules/kafka/src/test/java/com/loopers/kafka/learning/README.md around lines
212 to 216, the README references three files under .claude/round-8 that are not
present in the repo; either add the missing files to the repository at
.claude/round-8/{kafka-configuration-guide.md, exactly-once-semantics.md,
inbox-pattern-analysis.md} with appropriate content and commit them, or remove
or replace the three bullet references in the README to avoid broken
documentation links; ensure commits include correct paths and update any CI or
packaging rules if those files need to be included.

[looper88888]

✅ Checklist

🎾 Producer
[ ] 도메인(애플리케이션) 이벤트 설계
[ ] Producer 앱에서 도메인 이벤트 발행 (catalog-events, order-events, 등)
[ ] PartitionKey 기반의 이벤트 순서 보장
[ ] 메세지 발행이 실패했을 경우에 대해 고민해보기

⚾ Consumer
[ ] Consumer 가 Metrics 집계 처리
[ ] event_handled 테이블을 통한 멱등 처리 구현
[ ] 재고 소진 시 상품 캐시 갱신
[ ] 중복 메세지 재전송 테스트 → 최종 결과가 한 번만 반영되는지 확인

@coderabbitai 체크리스트 확인해

[coderabbitai]

Tip

For best results, initiate chat on the files or code changes.

@looper88888, 체크리스트를 확인했습니다! 각 항목별로 검증 결과를 공유드립니다:

🎾 Producer

✅ 도메인(애플리케이션) 이벤트 설계

• 이벤트가 잘 설계되어 있습니다
• Catalog 이벤트: LikeCreatedEvent, LikeDeletedEvent, ProductViewedEvent
• Order 이벤트: OrderCreatedEvent, PaymentSuccessEvent
• 각 이벤트는 eventId, aggregateType, aggregateId, eventType 필드를 포함

✅ Producer 앱에서 도메인 이벤트 발행

• EventKafkaProducer 클래스가 Outbox 이벤트를 Kafka로 발행
• Topic 라우팅 로직:
  • ORDER/PAYMENT → order-events topic
  • PRODUCT/LIKE → catalog-events topic
• OutboxEventPublisher가 스케줄러로 PENDING 상태의 이벤트를 주기적으로 발행

✅ PartitionKey 기반의 이벤트 순서 보장

• EventKafkaProducer.publish() 메서드에서 aggregateId를 파티션 키로 사용
• 동일한 엔티티(예: 같은 상품)에 대한 이벤트들이 같은 파티션으로 전송되어 순서 보장

✅ 메시지 발행 실패 시 대응

• Transactional Outbox Pattern 적용
• 비즈니스 트랜잭션 내에서 event_outbox 테이블에 이벤트 저장
• Kafka 발행 성공 → Published 상태로 업데이트
• Kafka 발행 실패 → Failed 상태로 마킹하고 에러 메시지 저장
• OutboxEventPublisher가 주기적으로 재시도 (PENDING 이벤트 재발행)

⚾ Consumer

✅ Consumer가 Metrics 집계 처리

• ProductMetricsService 구현:
  • incrementLikeCount() / decrementLikeCount()
  • incrementViewCount()
  • incrementOrderCount(quantity, amount)
• CatalogEventConsumer에서 이벤트 타입별 메트릭 업데이트
• OrderEventConsumer에서 주문 이벤트 기반 메트릭 업데이트
• product_metrics 테이블에 집계 데이터 저장 (optimistic locking with @Version)

✅ event_handled 테이블을 통한 멱등 처리 구현

• EventInboxService.isDuplicate(eventId) - 중복 체크
• EventInboxService.save() - 이벤트 저장
• event_inbox 테이블에 event_id unique 인덱스 설정
• 두 Consumer 모두에서 중복 체크 후 처리 스킵 로직 구현
• 테스트: EventInboxServiceTest에서 중복 감지 검증

✅ 재고 소진 시 상품 캐시 갱신

• OrderFacade에서 주문 아이템 처리 후 재고가 0이 되면:

  if (product.getStock() == 0) {
      productCacheService.evictCache(product.getId());
  }

• ProductCacheService.evictCache(productId) 메서드로 개별 상품 캐시 무효화
• @CacheEvict 어노테이션 사용

✅ 중복 메시지 재전송 테스트

• CatalogEventConsumerTest.중복_이벤트_멱등성_처리() - LikeCreatedEvent 중복 시 메트릭 업데이트 안 됨 검증
• OrderEventConsumerTest.중복_이벤트는_무시된다() - isDuplicate=true 시 처리 스킵 검증
• Inbox 저장 및 메트릭 업데이트가 한 번만 발생하는지 Mockito verify로 확인

추가 검증 사항

✅ Dead Letter Queue (DLQ) 구현

• 처리 실패한 메시지는 dead_letter_queue 테이블에 저장
• DeadLetterQueueService.save() - topic, eventId, payload, error, retryCount 기록

✅ Batch 처리 및 Manual Commit

• 두 Consumer 모두 List<ConsumerRecord> 배치 처리
• 성공/실패/스킵 카운터로 처리 결과 로깅
• 배치 처리 완료 후 acknowledgment.acknowledge() 수동 커밋

✅ Learning Tests

• Experiment1_AutoCommitTest - auto vs manual commit
• Experiment2_OffsetResetTest - earliest vs latest
• Experiment3_PollIntervalTest - max.poll.interval.ms timeout
• Experiment4_BatchSizeTest - batch size trade-offs

모든 체크리스트 항목이 완료되었습니다! 🎉

Kafka 기반 이벤트 파이프라인이 견고하게 구현되어 있고, Outbox/Inbox 패턴, DLQ, 멱등성 처리, 배치 처리 등 프로덕션 레벨의 고려사항들이 잘 반영되어 있습니다.

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🧠 Learnings used

Learnt from: toongri
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 68
File: docs/week8/round8-detailed-design.md:151-178
Timestamp: 2025-12-19T20:59:50.009Z
Learning: In the Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template repository's Kafka event pipeline, only 5 domain events are intentionally published to Kafka via CloudEventEnvelopeFactory: OrderPaidEventV1, LikeCreatedEventV1, LikeCanceledEventV1, ProductViewedEventV1, and StockDepletedEventV1. Other domain events (OrderCreatedEventV1, OrderCanceledEventV1, PaymentCreatedEventV1, PaymentPaidEventV1, PaymentFailedEventV1) are internal-only and intentionally not mapped in resolveMetadata(), which correctly returns null for them to exclude them from Outbox publication.

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Learnt from: toongri
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 68
File: apps/commerce-streamer/src/main/kotlin/com/loopers/interfaces/consumer/product/ProductEventConsumer.kt:0-0
Timestamp: 2025-12-19T23:39:16.424Z
Learning: In Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template, toongri prefers pragmatic idempotency handling in Kafka consumers: when idempotency key persistence fails after successful business logic execution, log a warning and continue (accepting low risk of duplicates on retry) rather than rolling back business data. This keeps business logic decoupled from idempotency store (which might be Redis/external system, not RDB), avoids over-engineering for rare edge cases, and prioritizes core business value over auxiliary metadata. Transaction-based atomicity between business data and idempotency keys is considered excessive when duplicate event probability is very low.

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Learnt from: toongri
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template PR: 68
File: apps/commerce-api/src/main/kotlin/com/loopers/infrastructure/outbox/OutboxEventListener.kt:0-0
Timestamp: 2025-12-19T21:30:08.018Z
Learning: In the Loopers-dev-lab/loopers-spring-kotlin-template Kafka event pipeline, Like events (LikeCreatedEventV1, LikeCanceledEventV1) intentionally use aggregateType="Like" with aggregateId=productId. The aggregateId serves as a partitioning/grouping key (not a unique Like entity identifier), ensuring all like events for the same product go to the same partition for ordering guarantees and aligning with ProductStatisticService's product-based aggregation logic. Using individual like_id would scatter events across partitions and break the statistics aggregation pattern.

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Learnt from: kilian-develop
Repo: Loopers-dev-lab/loopers-spring-java-template PR: 190
File: apps/commerce-streamer/src/main/java/com/loopers/applications/streamer/consumer/product/IncreaseProductViewKafkaConsumer.java:25-35
Timestamp: 2025-12-18T13:24:54.339Z
Learning: In this codebase, Kafka consumers delegate error handling and event tracking to the service layer via EventInboxAspect. Service methods annotated with InboxEvent are intercepted by the aspect, which handles failures by saving failed EventInbox entries and logging errors. This centralized approach avoids duplicating error handling logic across multiple consumers.