영화 리뷰 및 시청 인증 서비스

프로젝트 배경 및 목표

모놀리식 아키텍처의 한계를 극복하고, 서비스별 특성에 맞는 최적의 언어를 선택하여 개발 생산성과 유지보수성을 높이는 것을 목표로 했습니다.

Polyglot Architecture: 빠른 이미지 처리가 필요한 서비스는 Python, 레거시 환경을 가정한 서비스는 PHP, 핵심 비즈니스 로직은 Java로 구현하여 이기종 언어 간의 통합 운영 경험을 쌓았습니다.
Database per Service: 서비스 간 결합도(Coupling)를 낮추기 위해 각 마이크로서비스가 독립적인 데이터베이스를 소유하는 패턴을 적용했습니다.

시스템 아키텍처 및 기술 스택

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       Client Layer (React SPA & Nginx)                     │
│               Port 80 (Movie Browser, Review Editor, Verification UI)      │
└─────────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                                      │ HTTP / REST API (Port 9000)
                                      ▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               API Gateway (Java 17 & Spring Cloud Gateway)                 │
│         - Global CORS, Path Rewriting (/api/**), Centralized Routing       │
└──────┬──────────────┬──────────────┬───────────────┬───────────────────────┘
       │              │              │               │
       │ (Proxy)      │ (Proxy)      │ (Proxy)       │ (Proxy)
       ▼              ▼              ▼               ▼
┌──────────────┐┌──────────────┐┌──────────────┐┌────────────────────────────┐
│   User API   ││  Review API  ││  Badge API   ││      Verification API      │
│  (PHP 8.0 /  ││ (Spring Boot ││ (Spring Boot ││   (Python 3.9 & FastAPI)   │
│   Apache)    ││   Java 17)   ││ Batch Java17)││ - Async Upload / Validation│
└──────┬───────┘└──────┬───────┘└──────┬───────┘└──────┬──────────────┬──────┘
       │               │               │               │              │
       │               │               │               │              │ Internal Call
       │               │               │               │              │ (X-API-KEY)
       │               │               │               │              ▼
       │               │               │               │  ┌──────────────────┐
       │               │               │               │  │    Movie API     │
       │               │               │               │  │ (Spring Boot/TMDB│
       │               │               │               │  └───────────┬──────┘
       ▼               ▼               ▼               ▼              │
┌──────────────┐┌──────────────┐┌──────────────┐┌──────────────┐      ▼
│  user-mysql  ││ review-mysql ││ badge-mysql  ││verification- │  ┌──────────┐
│   (Port 3307)││  (Port 3306) ││  (Port 3309) ││ mysql (3308) │  │ TMDB API │
└──────┬───────┘└──────────────┘└──────────────┘└──────┬───────┘  └──────────┘
       │ (Session Sync)                                │ (Volume Mount)
       ▼                                               ▼
┌──────────────┐                                ┌──────────────┐
│  Redis 7.0   │                                │ verification │
│ (Port 6379)  │                                │   -uploads   │
└──────────────┘                                └──────────────┘

Edge & Frontend

Frontend SPA: React 18, React Router, Nginx (Port 80)
API Gateway: Java 17, Spring Cloud Gateway, Netty (Port 9000, Centralized Routing, CORS, Path Rewriting)

Polyglot Microservices

Movie & Review Service: Java 17, Spring Boot 3.x, Spring Data JPA, TMDB API 연동
Badge Service: Java 17, Spring Boot, Spring Scheduler (@Async 비동기 배치 집계)
Verification Service: Python 3.9, FastAPI, SQLAlchemy, Asynchronous File Stream (shutil), Docker Volume
User Service: PHP 8.0, Apache (레거시 인증 환경 시뮬레이션)

Persistence & Infrastructure

Database (Database per Service): MySQL 8.0 (user-mysql, review-mysql, verification-mysql, badge-mysql)
In-Memory Cache & Session: Redis 7.0
Container & Network: Docker, Docker Compose (bridge 격리 네트워크, Named Volumes)

핵심 기술적 도전 및 해결 과정

API Gateway를 활용한 라우팅 최적화 및 보안 강화

Challenge: 프론트엔드에서 각기 다른 포트(8000, 8080, 8089 등)를 사용하는 여러 마이크로서비스를 직접 호출할 경우, CORS 문제와 보안 취약점이 발생했습니다.
Solution: Spring Cloud Gateway를 도입하여 모든 요청을 9000번 포트로 단일화했습니다.
- RewritePath 필터: /api/verification/**으로 들어온 요청을 내부 서비스인 http://verificationapi:8000/api/**로 매핑하면서 경로를 재작성하여, 내부 토폴로지를 외부에 숨겼습니다.
- Global CORS: Gateway 레벨에서 Access-Control-Allow-Origin 등을 중앙 집중적으로 관리하여 서비스별 중복 설정을 제거했습니다.

Polyglot 환경에서의 서비스 간 통신 및 데이터 무결성

Challenge: Java 기반의 Review Service가 Python 기반의 Verification Service의 데이터를 참조해야 했고, HTTP 통신 간 인증이 필요했습니다.
Solution: RESTful API 통신과 헤더 기반의 보안 핸드쉐이크를 구현했습니다.
- Gateway를 거치지 않는 내부 서비스 간 통신(Inter-service communication) 시, X-API-KEY 헤더에 환경 변수로 주입된 INTERNAL_API_KEY를 실어 보내어 신뢰할 수 있는 트래픽임을 검증했습니다.
- 데이터베이스를 직접 공유(Shared DB)하지 않고, 반드시 API를 통해서만 데이터를 주고받는 'API Composition' 패턴을 준수했습니다.

비동기 배치 처리를 통한 대용량 데이터 분석

Challenge: 사용자의 모든 활동(리뷰, 시청 인증)을 실시간으로 분석하여 '칭호(Badge)'를 부여하는 것은 DB에 과도한 부하를 줄 수 있었습니다.
Solution: Spring Scheduler와 @Async를 활용한 비동기 배치 시스템을 구축했습니다.
- 트래픽이 적은 새벽 4시(cron = "0 0 4 * * *")에 배치가 실행되도록 스케줄링했습니다.
- Verification API와 Movie API로부터 필요한 데이터를 수집(Aggregation)한 후, 메모리 상에서 로직을 수행하고 결과만 DB에 저장함으로써 트랜잭션 범위를 최적화했습니다.

Python FastAPI를 활용한 고성능 파일 처리

Challenge: 이미지 업로드는 I/O Blocking이 빈번한 작업으로, 동기식 처리 시 스레드 점유율이 높아지는 문제가 있었습니다.
Solution: Python의 **FastAPI(ASGI)**를 도입하여 비동기(async def) 방식으로 파일을 처리했습니다.
- shutil.copyfileobj를 사용하여 메모리 사용량을 최소화하며 디스크에 스트림 방식으로 파일을 저장했습니다.
- 업로드된 파일은 Docker Volume(verification-uploads)에 영구 저장하여 컨테이너가 재시작되어도 데이터가 유실되지 않도록 설계했습니다.

Troubleshooting

문제: Docker Compose 환경에서 컨테이너 실행 순서 문제로 인해, DB가 구동되기 전에 API 서버가 시작되어 연결 오류(Connection Refused) 발생.
해결: depends_on 옵션을 사용하여 서비스 의존성을 정의하고, 애플리케이션 레벨(JPA/SQLAlchemy)에서 DB 접속 재시도 로직을 보강하거나 restart: on-failure 정책을 적용하여 안정성을 확보했습니다.
문제: 이미지 파일명 중복으로 인한 덮어쓰기 문제.
해결: 파일 저장 시 userId_movieId_filename 형식의 네이밍 컨벤션을 적용하여 충돌 가능성을 최소화했습니다.

프로젝트 성과 및 배운 점

MSA의 복잡성 이해: 서비스 분리로 인해 배포 유연성은 얻었으나, 트랜잭션 관리와 로깅 통합의 어려움을 체감했습니다. 이를 해결하기 위해 추후 Kafka와 같은 메시지 큐 도입을 고려하게 되었습니다.
컨테이너 오케스트레이션: Docker Compose를 통해 'Infrastructure as Code(IaC)'의 기초를 다졌으며, 향후 Kubernetes 환경으로의 마이그레이션을 고려한 무상태(Stateless) 아키텍처 설계를 지향했습니다.
언어별 장단점 파악: 파일/데이터 처리에는 Python이, 정적 타입과 구조적인 아키텍처가 필요한 도메인 로직에는 Java Spring이 적합함을 실제 개발을 통해 확인했습니다.