GPT Archiving

계층별 @Transactional

99duuk 2025. 2. 12. 15:17

네, 퍼사드 계층에서의 @Transactional 적용 방식은 그대로 서비스 계층이나 다른 계층에도 동일하게 적용할 수 있습니다.

하지만, 각 계층의 역할과 트랜잭션의 범위를 고려하여 적용하는 것이 중요합니다.
아래 정리를 보면 더 확실하게 이해될 거예요.

🚀 @Transactional을 적용할 때 고려할 사항

각 계층별로 @Transactional을 어떻게 적용해야 하는지 역할과 책임에 맞게 조정해야 합니다.

1. 퍼사드(Facade) 계층에서 @Transactional 적용

퍼사드 계층은 여러 서비스 계층을 조합하는 역할이므로, 일반적으로 트랜잭션을 직접 걸지 않음.
하지만, 비즈니스 로직 단위가 하나의 트랜잭션으로 묶여야 한다면 퍼사드에서 @Transactional을 걸 수 있음.
외부 시스템 연동(Kafka, 버킷 저장 등)은 트랜잭션 종료 후 실행하도록 따로 처리해야 함.

✅ 적용 예시

@Component
public class OrderFacade {

    private final OrderService orderService;
    private final FileStorageService fileStorageService;
    private final PaymentService paymentService;
    private final KafkaProducerService kafkaProducerService;

    public OrderFacade(OrderService orderService, FileStorageService fileStorageService,
                       PaymentService paymentService, KafkaProducerService kafkaProducerService) {
        this.orderService = orderService;
        this.fileStorageService = fileStorageService;
        this.paymentService = paymentService;
        this.kafkaProducerService = kafkaProducerService;
    }

    public void processOrder(OrderRequest request) {
        orderService.createOrder(request); // ✅ 트랜잭션 처리
        fileStorageService.uploadFile(request.getFile()); // ❌ 트랜잭션 X
        paymentService.processPayment(request); // ✅ 트랜잭션 처리

        kafkaProducerService.sendOrderEvent(request); // ❌ 트랜잭션 X (트랜잭션 성공 후 실행)
    }
}

2. 서비스(Service) 계층에서 @Transactional 적용

서비스 계층은 일반적으로 트랜잭션을 관리하는 역할을 맡음.
하나의 논리적 비즈니스 로직이 DB를 변경하는 경우, 트랜잭션을 적용해야 함.
외부 API 호출(파일 저장, 메시지 발행 등)은 트랜잭션과 분리해야 함.
여러 서비스가 조합될 경우, 퍼사드 계층에서 트랜잭션을 걸고 서비스 계층에서는 트랜잭션을 걸지 않을 수도 있음.

✅ 적용 예시

@Service
public class OrderService {

    private final OrderRepository orderRepository;

    public OrderService(OrderRepository orderRepository) {
        this.orderRepository = orderRepository;
    }

    @Transactional // ✅ DB 변경이 포함된 서비스는 트랜잭션 적용
    public Order createOrder(OrderRequest request) {
        Order order = new Order();
        order.setProductId(request.getProductId());
        order.setUserId(request.getUserId());
        order.setStatus("PENDING");
        return orderRepository.save(order);
    }
}

3. 리포지토리(Repository) 계층에서 @Transactional 적용

일반적으로 리포지토리 계층에서는 @Transactional을 사용하지 않음.
서비스 계층에서 @Transactional을 적용하면, 해당 트랜잭션이 리포지토리 계층까지 전파되므로 불필요하게 추가할 필요 없음.
다만, 특정 쿼리(배치 처리, 복잡한 Native Query 등)에서 별도의 트랜잭션이 필요할 경우에만 적용.

✅ 적용 예시 (일반적인 경우 @Transactional 필요 없음)

@Repository
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
}

✅ 적용 예시 (특정 배치 처리용 @Transactional 적용)

@Repository
public class OrderBatchRepository {

    @PersistenceContext
    private EntityManager entityManager;

    @Transactional // ✅ 대량 데이터 처리 시 트랜잭션 적용
    public void bulkInsert(List<Order> orders) {
        for (int i = 0; i < orders.size(); i++) {
            entityManager.persist(orders.get(i));
            if (i % 50 == 0) { // 50개 단위로 플러시 및 클리어
                entityManager.flush();
                entityManager.clear();
            }
        }
    }
}

4. 외부 API 호출(파일 저장, 메시지 발행 등)에서 @Transactional 적용

파일 저장(S3, 로컬 파일 등)과 같은 DB 트랜잭션과 관계없는 작업은 트랜잭션을 사용하면 안 됨.
Kafka 발행, 이메일 전송, 외부 API 요청 등의 작업은 DB 트랜잭션과 별도로 실행해야 함.
트랜잭션 종료 후 실행하려면 @TransactionalEventListener나 TransactionSynchronizationManager를 활용.

✅ 트랜잭션과 분리된 파일 저장 서비스

@Service
public class FileStorageService {

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW) // ✅ 트랜잭션과 별개로 실행
    public void uploadFile(File file) {
        // 파일 저장 로직
    }
}

✅ 트랜잭션 종료 후 Kafka 메시지 발행

@Service
public class KafkaProducerService {

    @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT) // ✅ 트랜잭션 성공 후 실행
    public void sendOrderEvent(OrderRequest request) {
        System.out.println("Kafka 메시지 발행: " + request);
    }
}

🚀 @Transactional을 어디에 적용해야 할까? (요약)

계층 트랜잭션 적용 여부 설명

퍼사드 계층	❌ (일반적으로 X)	서비스 호출을 조합하는 역할, 트랜잭션을 걸지 않음. 다만, 하나의 논리적 트랜잭션 단위라면 적용 가능.
서비스 계층	✅ (DB 변경 시)	비즈니스 로직을 처리하는 주요 계층, 일반적으로 트랜잭션 적용.
리포지토리 계층	❌ (보통 X)	서비스 계층에서 트랜잭션을 걸어주므로, 별도로 적용할 필요 없음. 다만, 대량 데이터 처리(배치) 시에는 적용 가능.
외부 API 호출 (파일 저장, Kafka, 이메일 발송 등)	❌ (보통 X)	트랜잭션과 분리해야 함. @TransactionalEventListener, TransactionSynchronizationManager 등을 활용.

🚀 결론

퍼사드 계층은 트랜잭션을 직접 관리하지 않는 것이 일반적이지만, 비즈니스 트랜잭션 단위가 필요하면 적용할 수도 있음.
서비스 계층에서 @Transactional을 적용하여 트랜잭션을 관리하는 것이 가장 일반적인 패턴.
리포지토리 계층에서는 @Transactional을 별도로 적용할 필요 없음 (서비스 계층에서 전파됨).
외부 API 호출(Kafka, 파일 저장 등)은 트랜잭션과 분리해야 하므로, AFTER_COMMIT 이벤트 리스너 등을 활용.

💡 즉, 서비스 계층에서의 @Transactional 적용 방식은 퍼사드 계층에서 배운 개념 그대로 적용해도 됩니다.
단, 각 계층의 역할에 맞게 트랜잭션을 조정하는 것이 핵심입니다! 🚀

네, 전체적으로 A(db), B(bucket), C(db), D(kafka) 를 어떻게 트랜잭션으로 묶어야 하는지를 고민하는 게 핵심입니다.
지금 제안하신 방식대로 하면 B에서 실패하더라도 A와 C는 롤백되지 않는 문제가 생깁니다.
그래서, A~C의 정합성을 보장하면서, B와 D를 적절히 분리하는 방식으로 설계하는 게 좋습니다.

✅ 트랜잭션 적용을 어떻게 해야 할까?

1. 해결해야 할 문제

A, C 는 DB 트랜잭션이 필요함.
B(버킷 저장) 은 트랜잭션과 무관하지만, 실패하면 A, C도 롤백해야 함 → 묶어야 함.
D(Kafka 발행) 은 트랜잭션 완료 후 실행되어야 함 → 트랜잭션에서 제외.

2. 올바른 트랜잭션 구조

public void AtoD() {
    AtoC(); // ✅ A, B, C를 트랜잭션으로 묶음
    D();    // ✅ 트랜잭션 종료 후 실행 (Kafka 메시지 발행)
}

@Transactional
public void AtoC() {
    AAndC(); // ✅ A, C를 DB 트랜잭션으로 묶음
    B();     // ✅ 버킷 저장도 트랜잭션 안에서 실행되도록 포함 (실패하면 롤백)
}

✅ 트랜잭션 적용 방식

AtoC()에서 @Transactional을 적용하여 A, B, C를 하나의 트랜잭션으로 묶음.
- B에서 버킷 저장에 실패하면 A, C도 롤백됨.
AtoD()는 트랜잭션을 적용하지 않고, AtoC()가 성공한 후 D(Kafka 발행)를 실행.
- AtoC()가 실패하면 D는 실행되지 않음.
- AtoC()가 성공하면 D가 실행되므로 정합성 보장.

3. 트랜잭션 적용한 코드 예제

✅ AtoD() (전체 비즈니스 흐름을 조합)

public void AtoD(OrderRequest request) {
    AtoC(request); // ✅ A, B, C를 하나의 트랜잭션으로 묶음
    kafkaProducerService.sendOrderEvent(request); // ✅ 트랜잭션 성공 후 실행
}

✅ AtoC() (A, B, C를 하나의 트랜잭션으로 묶음)

@Transactional
public void AtoC(OrderRequest request) {
    orderService.createOrder(request); // ✅ A: 테이블 A 저장 (DB)
    fileStorageService.uploadFile(request.getFile()); // ✅ B: 버킷 저장 (트랜잭션 내 포함)
    paymentService.processPayment(request); // ✅ C: 테이블 C 저장 (DB)
}

🚀 이렇게 하면 B(버킷 저장)이 실패하면 A, C도 롤백됨!

✅ D(Kafka 메시지 발행) (트랜잭션 종료 후 실행)

@Service
public class KafkaProducerService {

    @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT) // ✅ 트랜잭션 성공 후 실행
    public void sendOrderEvent(OrderRequest request) {
        System.out.println("Kafka 메시지 발행: " + request);
    }
}

💡 AtoC()가 실패하면 Kafka 메시지는 발행되지 않음!

🚀 결론

작업 트랜잭션 포함 여부 설명

A(db 저장)	✅ 포함	DB 정합성이 필요
B(버킷 저장)	✅ 포함	실패하면 A, C도 롤백 필요
C(db 저장)	✅ 포함	DB 정합성이 필요
D(Kafka 발행)	❌ 별도로 실행	트랜잭션이 성공한 후 실행

✅ AtoC()에서 트랜잭션을 걸고, A, B, C를 하나의 트랜잭션으로 묶어야 함.
✅ Kafka 메시지 발행은 트랜잭션 종료 후 실행되도록 분리해야 함.

이렇게 하면 B에서 버킷 저장 실패 시 A, C도 함께 롤백되면서,
트랜잭션이 성공한 경우에만 **D(Kafka 발행)**이 실행되도록 보장할 수 있습니다! 🚀

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계층별 @Transactional

🚀 @Transactional을 적용할 때 고려할 사항

1. 퍼사드(Facade) 계층에서 @Transactional 적용

2. 서비스(Service) 계층에서 @Transactional 적용

3. 리포지토리(Repository) 계층에서 @Transactional 적용

4. 외부 API 호출(파일 저장, 메시지 발행 등)에서 @Transactional 적용

🚀 @Transactional을 어디에 적용해야 할까? (요약)

🚀 결론

✅ 트랜잭션 적용을 어떻게 해야 할까?

1. 해결해야 할 문제

2. 올바른 트랜잭션 구조

✅ 트랜잭션 적용 방식

3. 트랜잭션 적용한 코드 예제

✅ AtoD() (전체 비즈니스 흐름을 조합)

✅ AtoC() (A, B, C를 하나의 트랜잭션으로 묶음)

✅ D(Kafka 메시지 발행) (트랜잭션 종료 후 실행)

🚀 결론

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4. 외부 API 호출(파일 저장, 메시지 발행 등)에서 @Transactional 적용

🚀 @Transactional을 어디에 적용해야 할까? (요약)

🚀 결론

✅ 트랜잭션 적용을 어떻게 해야 할까?

1. 해결해야 할 문제

2. 올바른 트랜잭션 구조

✅ 트랜잭션 적용 방식

3. 트랜잭션 적용한 코드 예제

✅ AtoD() (전체 비즈니스 흐름을 조합)

✅ AtoC() (A, B, C를 하나의 트랜잭션으로 묶음)

✅ D(Kafka 메시지 발행) (트랜잭션 종료 후 실행)

🚀 결론

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