대격변: UX개선과 이미지기능 구현

build.gradle

@@ -4,8 +4,8 @@ plugins {
     id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.7'
 }
 
-group = 'io.EJangs'
-version = '0.0.1'
+group = 'io.ejangs'
+version = '1.0.0'
 
 java {
     toolchain {
@@ -60,6 +60,12 @@ dependencies {
     testImplementation 'com.h2database:h2'
     testRuntimeOnly 'org.junit.platform:junit-platform-launcher'
     testImplementation 'org.awaitility:awaitility:4.2.0'
+
+    implementation 'com.github.gavlyukovskiy:datasource-proxy-spring-boot-starter:1.12.1'
+
+    implementation platform('software.amazon.awssdk:bom:2.42.35')
+    implementation 'software.amazon.awssdk:s3'
+
 }
 
 tasks.named('test') {

infra/docker-compose.stg.yml

@@ -52,6 +52,8 @@ services:
     container_name: docsa-mysql-stg
     restart: unless-stopped
     env_file: .stg.env
+    ports:
+      - "127.0.0.1:3307:3306"
     volumes:
       - stg_mysql_data:/var/lib/mysql
       - ./mysql/my.cnf:/etc/mysql/conf.d/my.cnf:ro

infra/docker-compose.yml

@@ -32,6 +32,8 @@ services:
     container_name: docsa-mysql
     restart: unless-stopped
     env_file: .env
+    ports:
+      - "127.0.0.1:3308:3306"
     volumes:
       - mysql_data:/var/lib/mysql
       - ./mysql/my.cnf:/etc/mysql/conf.d/my.cnf:ro

perf/cleanup_perf_docs.sh

@@ -15,7 +15,7 @@ MODE="${MODE:-all}" # single | multi | all
 USER_PASSWORD="${USER_PASSWORD:-Testtest1}"
 TEST_EMAIL="${TEST_EMAIL:-test@test.com}"
 
-USER_PREFIX="${USER_PREFIX:-perfdel}"
+USER_PREFIX="${USER_PREFIX:-perfuser}"
 USER_DOMAIN="${USER_DOMAIN:-test.com}"
 USER_COUNT="${USER_COUNT:-100}"
 SEARCH_PAGE_SIZE="${SEARCH_PAGE_SIZE:-100}"

perf/delete/README.md

@@ -31,17 +31,31 @@ MONGO_URI='...' MYSQL_USERNAME='devbae' MYSQL_PASSWORD='' SPRING_PROFILES_ACTIVE
 MAIL_USERNAME='...' MAIL_PASSWORD='...'
 ```
 
-## 1) Prepare users (no script)
+## 1) Prepare users
 
-유저 생성은 애플리케이션의 `TestUserInitializer`를 사용합니다.
+유저 생성은 애플리케이션의 `PerfDataInitializer`를 사용합니다.
+삭제 벤치용으로 유저만 만들 때는 `DOCS_PER_USER`를 0으로 둡니다.
 
 ```bash
 PERF_SEED_USER_COUNT=100
+PERF_SEED_DOCS_PER_USER=0
+```
+
+`PerfDataInitializer`로 문서까지 직접 주입할 때는 아래 옵션도 같이 사용합니다.
+이 경우 문서, 브랜치, 커밋, 간선, save, Mongo block/commitBlockSequence/saveContent가 생성됩니다.
+
+```bash
+PERF_SEED_RUN_ID=run01
+PERF_SEED_DOCS_PER_USER=3
+PERF_SEED_BRANCHES_PER_DOC=2
+PERF_SEED_COMMITS_PER_BRANCH=6
+PERF_SEED_BLOCKS_PER_SAVE=20
+PERF_SEED_BLOCKS_PER_COMMIT=20
 ```
 
 유저 패턴:
 
-- `perfdel_u001@test.com` ~ `perfdel_u100@test.com`
+- `perfuser_u001@test.com` ~ `perfuser_u100@test.com`
 - 비밀번호: `Testtest1`
 
 ## 2) Seed realistic dataset
@@ -51,7 +65,7 @@ PERF_SEED_USER_COUNT=100
 ```bash
 RUN_ID=run01 \
 BASE_URL=http://localhost:8080 \
-USER_PREFIX=perfdel USER_DOMAIN=test.com USER_PASSWORD=Testtest1 \
+USER_PREFIX=perfuser USER_DOMAIN=test.com USER_PASSWORD=Testtest1 \
 USER_COUNT=100 DOCS_PER_USER=3 \
 MAIN_COMMITS=6 FEATURE_COMMITS=4 BLOCKS_PER_COMMIT=20 \
 SEED_VUS=20 \
@@ -69,7 +83,7 @@ k6 run perf/delete/seed_dataset.js
 ```bash
 RUN_ID=run01 \
 BASE_URL=http://localhost:8080 \
-USER_PREFIX=perfdel USER_DOMAIN=test.com USER_PASSWORD=Testtest1 \
+USER_PREFIX=perfuser USER_DOMAIN=test.com USER_PASSWORD=Testtest1 \
 USER_COUNT=100 DOCS_PER_USER=3 \
 DELETE_VUS=30 \
 k6 run perf/delete/delete_only_benchmark.js \
@@ -88,7 +102,7 @@ k6 run perf/delete/delete_only_benchmark.js \
 
 1. 브랜치 checkout
 2. 서버 실행
-3. 유저 준비(`PERF_SEED_USER_COUNT` 적용된 상태)
+3. 유저 준비(`PERF_SEED_USER_COUNT`, `PERF_SEED_DOCS_PER_USER=0` 적용된 상태)
 4. 데이터 생성 (`seed_dataset.js`)
 5. 삭제 벤치 실행 (`delete_only_benchmark.js`)
 6. 결과 파일 저장
@@ -120,7 +134,7 @@ node perf/delete/compare_delete_summary.mjs \
 ```bash
 BASE_URL=http://localhost:8080 \
 MODE=multi \
-USER_PREFIX=perfdel USER_DOMAIN=test.com USER_COUNT=100 \
+USER_PREFIX=perfuser USER_DOMAIN=test.com USER_COUNT=100 \
 USER_PASSWORD=Testtest1 \
 bash perf/cleanup_perf_docs.sh
 ```
@@ -131,7 +145,7 @@ staging HTTPS(자체 서명 인증서)면:
 BASE_URL=https://<stg-domain-or-ip>:8443 \
 INSECURE_TLS=1 \
 MODE=multi \
-USER_PREFIX=perfdel USER_DOMAIN=test.com USER_COUNT=100 \
+USER_PREFIX=perfuser USER_DOMAIN=test.com USER_COUNT=100 \
 USER_PASSWORD=Testtest1 \
 bash perf/cleanup_perf_docs.sh
 ```

perf/delete/delete_only_benchmark.js

@@ -4,7 +4,7 @@ import { check } from 'k6';
 import { Rate, Trend } from 'k6/metrics';
 
 const BASE_URL = __ENV.BASE_URL || 'http://localhost:8080';
-const USER_PREFIX = __ENV.USER_PREFIX || 'perfdel';
+const USER_PREFIX = __ENV.USER_PREFIX || 'perfuser';
 const USER_DOMAIN = __ENV.USER_DOMAIN || 'test.com';
 const USER_PASSWORD = __ENV.USER_PASSWORD || 'Testtest1';
 const USER_COUNT = Number(__ENV.USER_COUNT || 50);

perf/delete/seed_dataset.js

@@ -4,7 +4,7 @@ import { check } from 'k6';
 import { Rate, Trend } from 'k6/metrics';
 
 const BASE_URL = __ENV.BASE_URL || 'http://localhost:8080';
-const USER_PREFIX = __ENV.USER_PREFIX || 'perfdel';
+const USER_PREFIX = __ENV.USER_PREFIX || 'perfuser';
 const USER_DOMAIN = __ENV.USER_DOMAIN || 'test.com';
 const USER_PASSWORD = __ENV.USER_PASSWORD || 'Testtest1';
 const USER_COUNT = Number(__ENV.USER_COUNT || 50);
@@ -132,12 +132,10 @@ function buildCommitBody(title, branchId) {
   for (let i = 0; i < BLOCKS_PER_COMMIT; i += 1) {
     const blockId = `${title}-b${i}-${Math.floor(Math.random() * 1e6)}`;
     blocks.push({
+      id: blockId,
+      type: 'paragraph',
       data: {
-        id: blockId,
-        type: 'paragraph',
-        data: {
-          text: `${title}-text-${i}`,
-        },
+        text: `${title}-text-${i}`,
       },
     });
     blockOrders.push(blockId);

perf/read/README.md

@@ -0,0 +1,112 @@
+# Document List Performance Benchmark
+
+목표:
+
+- 문서 목록 조회 경로의 읽기 성능을 별도로 측정
+- `sidebar`(최근 활동만)와 `full list`(preview 포함), `search`(preview 포함)를 분리 비교
+- 문서 수, branch 수, preview 조립 비용이 응답 시간에 미치는 영향을 확인
+
+## Files
+
+- `perf/delete/seed_dataset.js`
+  - 목록 테스트에 사용할 문서/브랜치/커밋 데이터를 생성
+- `perf/read/doc_list_benchmark.js`
+  - `sidebar`, `full list`, `search` 읽기 성능 측정
+
+## Why this benchmark
+
+현재 목록 조회는 `Doc` 페이지 조회 후, 각 문서마다 최근 branch를 찾고 preview를 조립합니다.
+즉 `sidebar`는 JPA 연관 로딩 비용, `full list`와 `search`는 여기에 Mongo preview 조립 비용까지 추가로 확인할 수 있습니다.
+
+## 1) Prepare users
+
+유저 생성은 애플리케이션의 `PerfDataInitializer`를 사용합니다.
+API seed 스크립트로 문서를 만들 때는 여기서는 유저만 준비합니다.
+
+```bash
+PERF_SEED_USER_COUNT=50
+PERF_SEED_DOCS_PER_USER=0
+```
+
+유저 패턴:
+
+- `perfuser_u001@test.com` ~ `perfuser_u050@test.com`
+- 비밀번호: `Testtest1`
+
+## 2) Seed dataset
+
+삭제 벤치에서 쓰던 seed 스크립트를 그대로 재사용합니다.
+중요한 건 목록 조회 시 문서별 branch/commit이 충분히 많아지도록 데이터를 만드는 것입니다.
+
+```bash
+RUN_ID=read01 \
+BASE_URL=http://localhost:8080 \
+USER_PREFIX=perfuser USER_DOMAIN=test.com USER_PASSWORD=Testtest1 \
+USER_COUNT=50 DOCS_PER_USER=5 \
+MAIN_COMMITS=8 FEATURE_COMMITS=5 BLOCKS_PER_COMMIT=100 \
+SEED_VUS=20 \
+k6 run perf/delete/seed_dataset.js
+```
+
+애플리케이션 initializer로 DB에 직접 주입할 수도 있습니다. 이 방식은 API 호출 비용 없이
+문서, 브랜치, 커밋, 간선, save, Mongo block/commitBlockSequence/saveContent를 생성합니다.
+
+```bash
+PERF_SEED_RUN_ID=read01 \
+PERF_SEED_USER_COUNT=50 \
+PERF_SEED_DOCS_PER_USER=5 \
+PERF_SEED_BRANCHES_PER_DOC=2 \
+PERF_SEED_COMMITS_PER_BRANCH=8 \
+PERF_SEED_BLOCKS_PER_SAVE=100 \
+PERF_SEED_BLOCKS_PER_COMMIT=100
+```
+
+권장 기준:
+
+- `DOCS_PER_USER`: 5 이상
+- `MAIN_COMMITS`: 8 이상
+- `FEATURE_COMMITS`: 5 이상
+- `BLOCKS_PER_COMMIT`: 100 이상
+
+## 3) Run list benchmark
+
+```bash
+RUN_ID=read01 \
+BASE_URL=http://localhost:8080 \
+USER_PREFIX=perfuser USER_DOMAIN=test.com USER_PASSWORD=Testtest1 \
+USER_COUNT=50 DOCS_PER_USER=5 PAGE_SIZE=10 \
+SEARCH_PREFIX=PDEL \
+SIDEBAR_VUS=10 FULL_LIST_VUS=10 SEARCH_VUS=10 \
+k6 run perf/read/doc_list_benchmark.js
+```
+
+`PerfDataInitializer`로 직접 주입한 데이터는 문서 제목 prefix가 `PERF`이므로 검색 벤치에서
+아래처럼 맞춥니다.
+
+```bash
+SEARCH_PREFIX=PERF
+```
+
+결과 파일:
+
+- `perf/read/results/doc_list_benchmark_<RUN_ID>.json`
+
+핵심 지표:
+
+- `op_doc_sidebar_ms`
+- `op_doc_list_ms`
+- `op_doc_search_ms`
+- `http_req_duration`
+- `http_req_failed`
+
+## 4) Recommended comparison order
+
+1. `sidebar` vs `full list`
+2. `full list` vs `search`
+3. 같은 조건에서 `PAGE_SIZE=10`, `20`, `50` 비교
+
+해석 기준:
+
+- `sidebar`보다 `full list`가 크게 느리면 preview 조립 비용 영향이 큼
+- `search`까지 더 느리면 목록 조립 비용 + 검색 쿼리 비용이 함께 작동
+- `PAGE_SIZE` 증가에 따라 p95가 급격히 오르면 per-doc 조립 비용이 병목일 가능성이 큼