저기어때 사이트는 다양한 숙박 검색 및 예약 서비스를 제공하는 종합 플랫폼입니다.
사용자는 숙소와 객실을 손쉽게 예약할 수 있으며, 장바구니와 좋아요 기능을 통해 선호하는 숙소를 관리할 수 있습니다.
카카오톡과 구글 계정을 통한 소셜 로그인 기능을 지원하여 간편하게 로그인 및 회원가입을 할 수 있습니다.
또한, 숙소명과 지역별 및 체크인 날짜별로 세부적인 검색이 가능하며, 이용자 리뷰를 통해 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

JWT, Spring Security, Cookie, Redis를 사용하여 해당 기능을 구현하였습니다. RefreshToken의 특성상 반복적이고 빠른 읽기 요구, 만료 시간 관리, 로그아웃 시 AccessToken의 블랙리스트 관리 등을 종합적으로 고려할 때, NoSQL, In-Memory, 만료 시간 설정 기능을 모두 갖춘 Redis를 사용하는 것이 최적이라고 판단하여 구현하였습니다.

구글과 카카오의 로그인 REST API를 이용해 소셜 로그인 서비스를 구현했습니다. 초기에 Spring Security OAuth를 사용해 구현했지만, 카카오에서 리프레시 토큰을 가져오기 어려워 직접 API를 사용해 인가 코드를 발급받아 액세스 토큰과 리프레시 토큰을 가져오는 방법을 사용했습니다. 발급받은 액세스 토큰과 리프레시 토큰, 그리고 액세스 토큰의 만료 시간은 쿠키에 저장했습니다. 액세스 토큰의 재발급은 토큰의 만료 5분 이내에 요청이 들어올 때 자동으로 이루어지게 설정했습니다.

장바구니나 객실 정보에서 예약 확정을 생성할 때 동시성 제어를 위해 Redisson을 사용하여 AOP를 통해 동시성 제어를 구현했습니다. 락을 중앙에서 관리할 수 있고 여러 서버 간에 동기화된 락을 설정할 수 있다는 장점이 있어 분산 락 방식을 사용했습니다. K6로 동시성 제어가 성공적으로 되고 있는지에 대한 테스트를 진행했습니다.

예약이 성공적으로 확정되었을 때, JavaMailSender을 이용해 이메일을 생성하고 전송하는 기능을 구현했습니다. k6로 확인 후 시나리오 반복 평균 실행 시간을 줄이기 위해 이메일 전송 메서드를 별도의 스레드에서 비동기적으로 실행시켰습니다.

좋아요 기능은 잦은 조회가 발생하는 영역으로, 데이터가 (게시글 ID, 사용자 프로필 ID)와 같이 변할 확률이 낮고 하나의 데이터 쌍으로 구성되어 있어 삽입/삭제가 용이하기에 캐싱을 수행하기에 적합하다고 생각했습니다.
이에 따라 Redis를 사용하여 캐싱을 수행하였고, 사용한 캐싱 기법으로는 Read Through + Write Back 패턴을,
성능 최적화를 위해 Spring Batch 기법을 도입하여 비동기 처리하여 데이터 일괄 처리와 스케줄링을 효율적으로 관리하였습니다.

숙소 이름, 지역 카테고리, 체크인/아웃에 대한 검색이 가능합니다.
그 중에서 숙소 이름 검색 기능의 경우 full text search 기능이 제공되는 검색 엔진인 Elasticsearch를 사용해 검색 기능을 구현하였습니다.
API 서버로 사용중인 EC2 인스턴스의 메모리 및 저장공간에 의한 불안정을 확인하여 Elasticsearch 서버를 별개로 운영 하였습니다.
DB의 accommodation 테이블 데이터 중 일부인 id와 name을 Elasticsearch index에 추가로 저장합니다.
클라이언트에게서 검색 요청이 들어오면 1차적으로 각 조건에 부합하는 숙소의 id를 얻어내고, 해당하는 id의 숙소 데이터를 DB에서 조회하는 방식으로 데이터를 조회합니다.

배포는 GitHub Actions를 통해 자동화된 빌드 및 배포를 수행하고, Docker와 Docker Hub를 사용하여 컨테이너화된 애플리케이션 이미지를 관리하였습니다. 클라우드 인프라는 Amazon EC2를 사용하여 애플리케이션을 호스팅하였으며, HTTP를 HTTPS로 변환하기 위해 Certbot을 사용하여 SSL 인증서를 발급받아 보안을 강화하였습니다.