🍽️ PICK EAT

Welstory 기반 식단 추천 서비스 (SQL + AI Hybrid)

“외부 식단을 안정적으로 흡수하고, 추천을 운영 가능하게 만든다.”
Welstory 연동 + 구조화 로그 기반 관측 설계

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🧾 프로젝트 개요

• 기간: 2025.11 - 2025.12
• 역할: Backend
• 핵심 포인트:
  • Welstory 외부 API를 ID/PW 로그인 기반으로 연동
  • SQL → AI 최종 선택의 하이브리드 추천 구조
  • MDC(traceId) + JSON 구조 로그 + OpenSearch 기반 관측 시스템 설계

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🚀 핵심 기능

1. Welstory 연동 식단 조회 & 직접 식단 생성

• Welstory 외부 급식 플랫폼과 연동하여 당일 점심 식단을 조회
• 사용자 영양 목표(칼로리/탄단지/Focus)에 맞는 메뉴 자동 추천
• Welstory 메뉴 외에도 사용자가 직접 먹은 음식 기록/등록 가능
• 누적 섭취 데이터를 기반으로 다음 끼니 추천에 반영

2. 사용자 유형 기반 개인 맞춤 설문 시스템

• 가입 시 목표(영양관리/다이어트/벌크업) 선택
• 목표별 세부 설문(질환/알러지/음주/흡연/활동량 등) 수집
• 수집 데이터는 목표 산출 + 추천 맥락 정보로 활용

3. SQL + AI 하이브리드 추천 알고리즘

• AI가 전체 Food DB를 직접 소화하는 비효율을 피하기 위해 2단계 구조 채택
  • 1. SQL 필터링으로 상위 후보군 추출
  • 2. AI가 사용자 목표/상황/선호를 고려해 최종 선택 + 추천 이유 생성

4. Welstory 외부 API 연동 아키텍처

• 인증 토큰 수명 관리(자동 로그인, 401 시 1회 재시도)
• timeout 설정, 응답 내부 에러코드 분기, 장애 전파 방지
• 외부 식당 ID의 비일관 동작을 발견하고 DB를 Source of Truth로 설정
  • 식당명 ↔ restaurantId 매핑을 내부에서 관리

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👤 내가 맡은 역할

1) Welstory 외부 API 안정화 설계/구현

• ID/PW 로그인 기반 인증 흐름 구현 (토큰/세션성 Authorization 관리)
• ensureToken → loginInternal → callWithRetry(401/403 시 재로그인)으로 복구 경로 내장
• 응답을 DTO로만 받지 않고 HttpResult(ok/status/headers/json/text)로 원문 + 파싱 동시 보관
• 외부 식당 ID 불안정 문제를 해결하기 위해 restaurant_mapping 테이블로 DB SoT 설계

2) 외부 연동 레이어링(교체 가능 구조)

• Configuration / Transport / Auth / Endpoints / DTO / Wrapper / Gateway / Service
• Gateway 인터페이스로 캐시(Caffeine/Redis) 확장 지점을 확보

3) 로깅/관측 시스템(운영 기준) 설계/구현

• MDC 기반 traceId/userId/clientIp 자동 주입 필터 구현
• HTTP_ACCESS / ERROR / BUSINESS_EVENT 로그 타입 분리
• Logback local(텍스트) / prod(JSON) 분리
• Filebeat → OpenSearch → Dashboards 파이프라인 구성(초기 Logstash 미도입)

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🏛️ 아키텍처 개요

• Backend(Spring Boot): 유스케이스 조립, 추천 결과 저장/응답
• External API(Welstory): 로그인 기반 토큰 인증 + 메뉴/영양 조회
• DB(PostgreSQL): 사용자/식단/매핑(SoT) 저장
• Observability: JSON 로그 → Filebeat → OpenSearch → Dashboards

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📈 Logging / Observability 설계

1) MDC 기반 traceId

• 요청 단위 traceId 생성 또는 X-TRACE-ID 헤더 수용
• 모든 로그에 traceId/userId/clientIp 자동 주입
• 요청 종료 시 MDC clear

2) logType 분리

• HTTP_ACCESS: 요청/응답 시간, status, uri
• ERROR: errorCategory, errorCode, httpStatus, traceId
• BUSINESS_EVENT: eventCode + 도메인 키(groupId 등)

3) 파이프라인

• App(JSON stdout) → Filebeat(JSON 파싱) → OpenSearch → Dashboards
• 초기에는 Logstash 미도입(운영 리소스/복잡도 절감)

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🧨 Trouble Shooting

문제: AI_READY 롱폴링 응답 미수신

• CORE_READY는 정상 동작했지만 AI_READY 단계에서 클라이언트 타임아웃 발생
• 원인: waiter 등록 타이밍과 complete 호출 사이 레이스 컨디션 + 상태 플래그 갱신 시점 불일치

해결

• 사전 상태 체크 API 추가(isAlreadyReady)
• TxAfterCommit 이후 complete(AI_READY) 호출로 이벤트 발행 시점 정렬

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🛠 Tech Stack

분류	기술 스택
Frontend	React 19, Vite
Backend	Spring Boot 3.5.8, Spring Security, JPA
DB	PostgreSQL 42.7.4
Infra	Docker, GitHub Actions
Logging	Logback(JSON), Filebeat, OpenSearch, Dashboards