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🍀 무엇을 위한 PR인가요?

• 기능 추가 : Product 단건 조회 및 업데이트 로직 구현
• 성능 최적화 : Fetch Join 적용, N+1 문제 해결, 컬렉션 업데이트 개선, 이미지 조회 최적화
• 리팩토링 : DTO 변환 최적화, @Transactional 활용한 데이터 일관성 보장
• 버그 수정 : MultipleBagFetchException 해결, version 필드 초기화
• 쿼리 성능 개선 : @BatchSize 적용, Fetch Join을 통한 단건 조회 최적화
• 결제 및 재고 관리 로직 추가 : Kafka 기반 결제 요청 처리, Spring Batch 활용 대용량 데이터 최적화
• JWT 필터를 통한 중앙 관리 및 인증 시스템 개선

🚀 Description & 기대 결과

1️⃣ 단건 조회 (getProductDetailsByColor) 개선

✅ Fetch Join을 활용한 최적화

• 기존 findById(productId) 사용 시 Lazy Loading으로 인해 N+1 문제 발생
• findByIdWithDetails(productId) 메서드에서 Fetch Join을 적용하여 단일 쿼리로 상품의 주요 정보를 조회
• Product 엔티티와 ProductCategory, BrandUser, ProductOptions, ProductSizeOptions, ProductColorOptions을 Fetch Join하여 불필요한 추가 쿼리 제거

✅ 색상별 이미지 조회 최적화

• ProductColorOption 테이블에서 별도 쿼리로 색상별 대표 이미지 및 서브 이미지 조회
• findProductColorOptionByProductIdAndColor(productId, color) 메서드를 활용하여 특정 컬러의 이미지 URL만 가져오도록 개선
• 컬렉션 필드 List<String> productPhotoUrls 및 List<String> productSubPhotoUrls 사용하여 대표 및 서브 이미지 분리

✅ DTO 변환 최적화

• ProductDetailDTO를 활용하여 불필요한 엔티티 로딩 없이 필요한 정보만 반환
• ProductOptionDTO, ProductSizeOptionDTO, ProductColorOptionDTO, ProductImageDTO 등을 활용하여 DTO 변환 최적화
• BrandUserDTO 매핑 시 Enum 값을 String으로 변환하여 클라이언트가 쉽게 인식 가능하도록 처리

2️⃣ 업데이트 (updateProduct) 로직 개선

✅ 트랜잭션 처리 (@Transactional)

• updateProduct(Long productId, ProductUpdateRequest updateRequest) 메서드에서 @Transactional을 적용하여 데이터 일관성 보장

✅ Fetch Join을 통한 연관 데이터 조회

• 기존 findById(productId)로 조회할 경우 연관 데이터 접근 시 추가적인 Lazy Loading 발생
• findByIdWithDetails(productId)를 사용하여 한 번의 쿼리로 Product 및 연관 데이터 조회

✅ Selective Update 적용 (Optional<T> 활용)

• Optional<T>를 사용하여 변경된 필드만 업데이트되도록 개선
• productCategory, productName, productPrice, productMaterial, productDesc 등의 필드는 Optional을 활용하여 null 체크 후 업데이트
• 불필요한 null 업데이트 방지

✅ 컬렉션 업데이트 최적화 (updateCollection 메서드 도입)

• 기존 컬렉션을 findFirst().ifPresentOrElse()를 활용하여 업데이트할지, 새로운 데이터를 추가할지 결정
• productOptions, productSizeOptions, productColorOptions 업데이트 로직을 updateCollection 메서드로 통합하여 코드 재사용성 및 가독성 향상

✅ 이미지 업데이트 로직 개선

• ProductColorOption.updateFrom(ProductColorOptionDTO colorUpdate) 메서드에서 productPhotoUrls 및 productSubPhotoUrls를 방어적 복사하여 null 값 방지
• new ArrayList<>(colorUpdate.getProductPhotoUrls())를 통해 빈 리스트라도 할당하여 NullPointerException 예방

3️⃣ 결제 및 재고 관리 로직 추가

✅ Kafka 기반 결제 요청 처리

• 결제 요청 시 PaymentUpdateMessage를 Kafka에 전송
• Kafka Consumer에서 메시지를 수신하여 ProductService를 통해 재고 차감 처리

✅ ScheduledThreadPoolExecutor 활용한 재고 복구 예약

• 결제 요청이 실패하거나 10분 동안 응답이 없으면 자동으로 재고를 복구하는 예약 작업 실행

✅ Spring Batch를 활용한 대용량 데이터 처리 최적화

• ScheduledThreadPoolExecutor를 이용하여 결제 후 일정 시간이 지나면 자동 복구 예약 작업 실행
• 결제 실패 또는 시간 초과 시 재고를 원래 상태로 복구

4️⃣ JWT 필터를 통한 중앙 관리 및 인증 시스템 개선

✅ AccessToken과 RefreshToken 분리

• JwtFilter를 활용하여 특정 요청의 클레임을 검증
• 특정 클레임이 없으면 권한 없음(403 Forbidden) 처리

✅ JWT 필터 적용 범위 개선

• 인증이 필요한 API 요청만 JwtFilter를 거치도록 최적화
• 불필요한 JwtFilter 실행을 줄여 성능 최적화

📢 Notes 논의하고 싶은 내용

• @EntityGraph와 Fetch Join의 트레이드오프 고려 필요
• Spring Data JPA Projections 활용하여 DTO 변환 최적화 가능성 검토
• Querydsl 도입을 통한 복잡한 조회 쿼리 최적화 방안 고려

📸 Screenshot

✅ 최적화된 단건 조회 및 업데이트 로직 적용
✅ 쿼리 수 감소 및 성능 향상 (Fetch Join 적용, N+1 문제 해결)
✅ 컬렉션 업데이트 로직 개선 및 데이터 일관성 보장 (@Transactional 적용)
✅ 이미지 데이터 조회 최적화 (필요한 컬러의 이미지 URL만 조회)
✅ Kafka 기반 결제 처리 및 Spring Batch 활용한 재고 복구 로직 추가
✅ JWT 기반 인증 필터 최적화 및 중앙 관리 개선

🚀 이제 Product 단건 조회 및 업데이트 API 및 결제 시스템의 성능이 대폭 향상되었습니다! 🚀