EatToFit: 음식을 운동으로

EatToFit 서비스는 먹은 음식의 칼로리에 해당되는 운동 플랜을 생성해줌으로써 심리적 부담감을 낮춰줄 수 있는 서비스입니다.

🍔 개발 기간

24.08.06 ~ ing

🍔 사용 기술

• Java 21 (LTS)
• Spring
  • Spring boot 3.3.2
  • Spring Data JPA 3.3.2
  • Spring AI 1.0.0 M2
  • Spring REST Docs 3.0.1
• Querydsl 5.1.0
• Jasypt 3.0.5
• JJWT 0.12.6
• Database
  • Redis (Spring Data Redis 3.3.2)
  • MySQL 8.3.0
  • Flyway-MySQL 10.8.1
• Test
  • H2 2.2.224
  • Mockito 5.11.0
  • RestAssured 5.5.0

🍔 실행 방법

1. 로컬 MySQL에서 eattofit 데이터베이스를 생성해둡니다. (url을 다르게 하실 거라면 데이터베이스를 다르게 생성하셔도 됩니다.)
2. jasypt 환경 변수를 관리자에게 전달받습니다.
3. 인텔리제이의 환경 변수 안에 1번의 값을 ENCRYPT_KEY={VALUE} 형태로 넣습니다.
4. 서버를 실행한 뒤, 아래 링크를 통해 OAuth 코드를 얻습니다.
• KAKAO
• GOOGLE
5. OAuth 코드 및 provider를 선택하여 /api/auth/login에 아래처럼 request body를 요청하여 액세스 토큰 및 리프레시 토큰을 획득하고, 해당 토큰을 Bearer 방식으로 보내 다른 API들을 이용합니다.

{
    "provider" : "kakao", // kakao | google
    "code": "3번 과정을 거쳐 얻은 OAuth 기관의 코드"
}

🍔 개발 과정

개인 블로그에 프로젝트 소개 및 기술적 고민 과정을 담았습니다.

• 프로젝트 아이디어 소개
• API 설계 과정에서의 고민 (1)
• 사진 업로드 방식을 PresignedURL로 한 이유
• 이미지 분석 과정을 POST 대신 GET으로 한 이유
• 커서 페이지네이션을 선택한 이유
• 삭제 방식을 Soft delete로 한 이유
• API 설계 과정에서의 고민 (2)
• DELETE 시 200 OK와 204 No Content의 사용 시점 고민
• PresignedURL 획득 API를 통일한 이유
• ChatGPT에게 전달할 쿼리 파라미터 값 선택 과정
• id 반환 방식과 response body 반환 방식 선택의 확실한 기준
• DB 설계 과정에서의 고민
• MySQL의 CHAR와 VARCHAR 사용 시점에 대한 고민
• MySQL의 정수형 타입을 각각 언제 사용할지에 대한 고민
• ENUM의 단점 고민
• [Spring AI 🤖] 이미지를 분석하고 JSON 포맷팅을 해보자! (feat. EatToFit)
• BeanOutputConverter 클래스 소개 및 사용법 작성
• Spring AI 이미지 (url) 분석 요청 방법 작성
• [Spring & Github] Pull Request를 할 때 마다 테스트 커버리지를 확인하자 (feat. Jacoco)
• Jacoco 학습
• 프로젝트에 적용하며 마주친 트러블슈팅 (버전 이슈, 커버리지의 정확도 부족) 기록
• [EatToFit] 매개변수가 매우 많을 때에는 도메인 생성 로직을 어떻게 작성해야 할까? (feat. 빌더 패턴, DDD)
• Food 도메인 생성 시 많은 매개변수로 인한 문제 상황 개선
• 매개변수가 많은 도메인을 생성할 시에 대한 본인만의 기준 확립