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Commits
43bccd08a8
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main
@@ -11,16 +11,36 @@ Produce a highly detailed, source-traceable engineering analysis. This stage dis
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## Required sequence
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1. **First read `<분석 대상 저장소>/analysis-queue.yaml`.** Before inspecting any project contents, apply `references/queue-contract.md`: reconcile newly discovered project directories, preserve queue order, and determine the single active project.
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0. **Fix the two roots before anything else.** `<분석 대상 저장소>` is the repository being analyzed — an absolute path outside this repository, given by the caller. `docs/<프로젝트>/` is inside *this* repository. Never write into the analyzed repository, and never read analysis state from it.
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1. **Read `<분석 대상 저장소>/analysis-queue.yaml` if it exists.** It exists only when several repositories are queued. Apply `references/queue-contract.md`: reconcile newly discovered project directories, preserve queue order, and determine the single active project. **If there is no queue, analyze the one repository the caller named and skip to step 3.** A missing queue is not a blocker — it means nothing is queued.
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2. If an `IN_PROGRESS` project exists, analyze only that project. If none exists, activate the first `PENDING` project in queue order. Never preempt an active project because a new project appeared.
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3. For the selected `<분석 대상 저장소>`, check the nearest `AGENTS.md` or equivalent repository instructions.
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4. Record Git revision and `git status` when Git is available. Never modify or reset user source as part of analysis.
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5. Read `docs/<프로젝트>/state.json` if it exists; otherwise initialize from `docs/_templates`.
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5. Read `docs/<프로젝트>/state.json` if it exists; otherwise initialize the working material from `templates/` in this skill. The project folder template (`docs/_templates/`) holds only the finished shape and does not carry it.
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6. Map repository/build/module boundaries before choosing a scope.
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7. If the repository is large, select one bounded unanalysed module/subsystem and analyze it completely. Do not skim the whole repository and call that detailed analysis.
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8. Update `source-index.md`, the bounded analysis file, coverage ledger, evidence, and `state.json`.
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9. Capture runtime evidence only where it resolves a material uncertainty or verifies a significant claim.
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10. Continue the same project across runs until all intended scopes are complete. Then synthesize `final/document.md` without dropping provenance or limitations, mark its queue entry `COMPLETE`, and clear `activeProject`. Do not start the next project before this completion transition.
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10. Continue the same project across runs until all intended scopes are complete.
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11. **Fold the analysis into `final/document.md`.** Not a summary of it — the material
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itself, with provenance and limitations intact. The test is that every claim a Tech Log
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record will cite can be anchored in `final/document.md` alone. Anything that survives
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only in `analysis/**` has not been folded in.
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12. **Remove the working material.** `analysis/`, `notes/`, `checkpoints/`, `state.json`,
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and `source-index.md` exist only while the analysis runs. A finished project folder
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holds `final/` and `tech-log-studio/` (and `source/` when the material came from
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outside). Then mark the queue entry `COMPLETE` and clear `activeProject`. Do not start
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the next project before this completion transition.
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`python3 scripts/fold-analysis-into-final.py <project>` performs steps 11 and 12: it moves
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the module analyses into part 2 of `final/document.md`, the source index, scope coverage and
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process notes into part 3, rewrites every `analysis/NN` anchor to `final/document.md#aNN`,
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and removes the working material.
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`analysisStatus: COMPLETE` while the working material is still on disk means step 11 was
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skipped — the analysis was summarized rather than folded in, and downstream records will
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anchor on `analysis/**` instead of the SSOT. `scripts/verify-project-layout.py` and
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`scripts/verify-tech-log-tree.py` count that state.
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Read `references/queue-contract.md`, `references/analysis-contract.md`, `references/deep-analysis-standard.md`, and `references/evidence-contract.md` before analysis.
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@@ -2,7 +2,7 @@
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## Primary evidence first
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Store command output, logs, generated query plans, benchmark results, browser observations, and other primary material under `docs/<프로젝트>/evidence/raw/` before creating presentation assets.
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Store command output, logs, generated query plans, benchmark results, browser observations, and other primary material under `docs/<프로젝트>/final/evidence/raw/` before creating presentation assets.
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## Terminal evidence
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@@ -15,7 +15,7 @@ For a command used as evidence, retain:
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- raw stdout/stderr;
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- source revision when relevant.
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Render terminal UI with `./tools/terminal-evidence/render_terminal.py`.
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Render terminal UI with `scripts/terminal-evidence/render_terminal.py`.
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The visual asset is explanatory. The raw evidence is the provenance.
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@@ -60,7 +60,7 @@ When reanalysis finishes:
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- mark the queue entry `COMPLETE`;
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- clear `activeProject`.
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The 10:00 root-tree stage will see the changed final document and may then update decomposition/readiness. The 11:00 generation stage remains grounded in that updated tree.
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The 10:00 decomposition stage will see the changed final document and may then update decomposition/readiness. The 11:00 generation stage remains grounded in that updated tree.
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## New projects and ordering
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@@ -0,0 +1,11 @@
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분석하는 동안에만 있는 작업 재료의 틀이다.
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docs/<프로젝트>/state.json 분석 상태 — 어디까지 봤나, 어느 리비전을 봤나
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docs/<프로젝트>/source-index.md 분석한 코드의 목록
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docs/<프로젝트>/analysis/ 모듈·서브시스템 단위 분석
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docs/<프로젝트>/notes/ 분석 중에 남긴 메모
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docs/<프로젝트>/checkpoints/ 중간 저장
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프로젝트 폴더 틀(docs/_templates/)에는 이것들이 없다. 분석이 끝나면 내용을
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final/document.md 로 옮기고 폴더에서 지우기 때문이다. 끝난 프로젝트의 폴더는
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final/ 과 tech-log-studio/ 둘이다.
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+1
-1
@@ -2,7 +2,7 @@
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## 분석 기준 revision
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- repository: `/shared/codebase/<project>`
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- repository: `<분석 대상 저장소의 절대 경로>`
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- revision: `<git revision or non-git snapshot note>`
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## Build and module map
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+6
-6
@@ -1,7 +1,7 @@
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{
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"schemaVersion": 2,
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"project": "<project>",
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"codebasePath": "/shared/codebase/<project>",
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"codebasePath": "<분석 대상 저장소의 절대 경로>",
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"gitRevision": null,
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"analysisStatus": "NOT_STARTED",
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"analysisCycle": 1,
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@@ -20,11 +20,11 @@
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"status": "NOT_STARTED",
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"sourceRevision": null
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},
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"rootTree": {
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"path": "root-tree.md",
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"evidenceTasks": [],
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"lastRunAt": null,
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"techLogTree": {
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"path": "tech-log-studio/tech-log-tree.json",
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||||
"status": "NOT_STARTED",
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||||
"sourceDocumentHash": null
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},
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||||
"evidenceTasks": [],
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"lastRunAt": null
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}
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}
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@@ -1,38 +1,163 @@
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name: deriving-tech-log-root-tree
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description: Use when a completed or substantially completed docs project analysis must be decomposed into grounded Tech Log Topics and candidate Case, Reference, Open Question, and Decision records.
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description: Use when a completed or substantially completed docs project analysis must be decomposed into grounded Tech Log Topics and candidate Case, Concept, Reference, Open Question, and Decision records.
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# Deriving Tech Log Root Tree
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## Core rule
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**Discover record candidates from evidence already present in the detailed analysis. Do not brainstorm a content calendar.**
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**Select what is worth publishing. Do not emit everything the analysis found.**
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Recall is the objective function of an analysis-coverage audit. It is not the objective
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function of an editorial decomposition. When the two are measured on one axis, every
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analysis by-product becomes a record. A decomposition that excludes nothing has not
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selected anything.
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## SSOT hierarchy
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Four layers, and only one of them is the input for finding candidates.
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| Layer | Role |
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|---|---|
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| code · config · execution evidence | ground truth for facts |
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| `final/document.md` | **SSOT for the candidate scope** — the only input for discovering candidates |
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| `analysis/**/*.md` | supporting detail for a claim `final` already adopted — exists only while the analysis is running |
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| `tech-log-tree.json` | the decomposition contract and the index at once, and the source of truth. Written by hand; a script refreshes only the fields it can read back from the record files |
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Do not open `analysis/**` to discover candidates. Open it to check the detail of a claim
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that is already in `final/document.md`. If the analysis holds material that `final` does
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not, **fix `final/document.md` first**, then decompose. Otherwise 61 module documents
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become 61 competing SSOTs and the tree grows to their combined section count.
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## Candidate scope
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A folded `final/document.md` is not uniformly candidate material. Part 1 is the integrated
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analysis and it is where candidates come from. Part 2 holds the module analyses that were
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folded in, and Part 3 holds the analysis material — both are supporting evidence, and
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reading them as candidate material recreates the failure the fold was meant to end: one
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candidate per module-analysis heading.
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Declare the boundary in the contract so it is checkable rather than remembered.
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```json
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"candidateScope": {
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"document": "final/document.md",
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"sections": ["§3", "§4", "§5", "§6", "§7", "§8", "§9", "§10", "§11"],
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"excluded": ["제2부 — 모듈 분석 전문", "제3부 — 분석 재료"]
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}
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```
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An anchor outside that scope is a source anchor, not a candidate. Cite it from a node whose
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candidate came from Part 1.
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## Which files exist, and when
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Decomposition happens after the analysis has been folded in, and the folded project has
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fewer files than the one that was being analyzed. Read what is actually there.
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| Phase | Files | Where candidates come from |
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|---|---|---|
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| analysis running | `state.json` · `source-index.md` · `analysis/**` · `final/document.md` | `final/document.md` |
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| analysis folded in | `final/document.md` only | `final/document.md`, candidate scope |
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| decomposition | `final/document.md` · `tech-log-tree.json` | candidate scope |
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`state.json` and `source-index.md` say how far the analysis got and which code it covered.
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They do not hold candidates, and in a folded project they are gone.
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## Required sequence
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1. Read project `state.json`, `final/document.md`, and `source-index.md`.
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2. Read bounded analysis files when the final document's anchor is not enough to judge classification.
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3. Identify coherent Topics from shared engineering problem spaces, not merely folder/module names.
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4. Within each Topic, identify concrete incidents first (Case), then reusable rules (Reference), unresolved unknowns (Open Question), and explicit project choices (Decision).
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5. Write the human-readable PROJECT/TOPIC tree.
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6. Add a Node Specification for every title with source anchors, readiness, relations, and kind-specific metadata.
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7. Run `references/decomposition-checklist.md`.
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8. Hash the source detailed document and record the project revision so downstream generation can detect staleness.
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1. Read the candidate scope of `final/document.md` end to end.
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2. Pick representative **Cases** from the confirmed-problem and execution sections
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(in the standard layout, §3–§8).
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3. Pick **References** from the reusable-criteria section (§9).
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4. Pick **Decisions** from the explicit-decision section (§10).
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||||
5. Pick **Questions** from the unresolved section (§11).
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6. Only now add the **Concepts** those four need in order to be understood. Concept is
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derived backwards from the records that require it, never by sweeping headings.
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7. Give every candidate a disposition — `references/candidate-disposition.md` — and set
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`dispositionReview` to `CONFIRMED` only for the ones a person actually re-read.
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8. Group `PROMOTE` candidates into Topics. Write one reader question per Topic.
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9. Write every promoted candidate into `tech-log-tree.json` as a node under its Topic,
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with the fields its kind requires. There is no second tree to keep in step.
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10. Run `references/decomposition-checklist.md`.
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11. Record `candidateScope`, the source document hash, and the project revision.
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12. `python3 scripts/build-tech-log-tree.py <project>` first, then
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`python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <project>` — errors must be 0. Build fills
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`ssotSha256`; verify errors when it is absent, so verifying before building always fails.
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Use `.agents/skills/writing-tech-log-records/references/root-tree-contract.md` as the output contract.
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## Three fields the verifier requires and this procedure does not otherwise name
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Write them by hand. `verify-tech-log-tree.py` counts each as an error when missing.
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| Field | What goes in it |
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|---|---|
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| `candidateScope` | the range candidates were found in — above |
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| `sourceRepository` | `path` of the analyzed repository, its `revision`, and how that was established. Leave `revision` `null` rather than inventing one; when the work is split across branches, pair names and commits under `revisions` |
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| `ssotSha256` | filled by `build-tech-log-tree.py`. Its job is to catch a tree whose SSOT changed after the candidates were chosen |
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```json
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"sourceRepository": {
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"path": "/absolute/path/to/analyzed-repo",
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"revision": null,
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"revisions": {"AP1 develop-pattern1": "64175266"},
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"verified": "how the revision was established, or why it is null"
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}
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```
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Use `.agents/skills/writing-tech-log-records/references/tech-log-tree-contract.md` as the
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output contract.
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## Topic boundary
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A Topic is a stable problem/decision area whose records share terminology, evidence, and relations. It should be broad enough to connect several records when the evidence supports them, but narrow enough that its References and Decisions remain coherent.
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**A Topic is one reader question.** Write it under the topic slug:
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Do not create one Topic per source file. Do not force unrelated incidents into one Topic because they use the same framework.
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```text
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TOPIC
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OAuth 자격증명과 세션의 보관 경계
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oauth-oidc-auth-boundary
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독자 질문 — 자격증명과 세션을 누가 보관하고, 누가 API 요청을 만들며, 보호 자원은 무엇을 신뢰하는가?
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```
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A node that does not help answer that question belongs to another Topic. If a Topic needs
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two questions, it is two Topics. If two Topics share one question, they are one Topic.
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This is the test that catches both failures at once — splitting one problem space across
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`state-machines-and-ownership`, `state-ownership-and-concurrency`, and
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`owner-safe-state-machines`, and packing forwarded-header trust, fileserver mapping,
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Redis key APIs, and permission normalization into one `admission-budget-and-backpressure`.
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Do not create one Topic per source file or module. A directory is not a Topic.
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## Classification discipline
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- Case title names the concrete engineering problem/verification, not a generic technology lesson.
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- Reference title names a reusable criterion/distinction.
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- Open Question title states an uncertainty that is still unresolved.
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- Decision title states an actual/proposed project direction evidenced in sources.
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- **Case** — one problem, an observation or reproduction, a diagnosis, a closed conclusion.
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- **Concept** — structure or behavior that must be explained from the beginning before a
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Case can be understood. Has a `basis-version`.
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- **Reference** — a rule that applies to the next project, with scope and exceptions.
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- **Open Question** — no answer yet, the design turns on the answer, and there is a next
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verification and a closing criterion.
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- **Decision** — the project actually chose a direction, with grounds and an accepted cost.
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Branches may be empty. Symmetry is not a quality goal.
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The independence test decides all five:
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> Delete this record and fold it into a related Case or Concept as one section. If
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> understanding, decisions, and reuse are unchanged, it is not an independent record.
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Branches may be empty. Symmetry is not a quality goal. Neither is volume — a large
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denominator justifies a long `final/document.md`, not a long tree.
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## Refreshing the derived fields
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There is one file. `tech-log-tree.json` is written by hand, and the build refreshes only
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what it can read back from the record files — `file`, `publication`, `status`, `studioId`,
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`assets`, `evidenceFiles` — plus `counts`, `ssotSha256`, and the `unlisted` list.
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```bash
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python3 scripts/build-tech-log-tree.py <project>
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```
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`readiness`, `source`, `classification`, `relations`, and the rest of each kind's fields
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survive a rebuild untouched. The build never reads the directory listing for Topics: a
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folder left behind after a node is dropped from the contract shows up in `unlisted`, and it
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does not come back as a Topic.
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@@ -0,0 +1,99 @@
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# 후보의 처분 — 무엇을 독립 기록으로 만들고 무엇을 만들지 않는가
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분석에서 나온 항목마다 처분을 하나 적는다. 처분은 `tech-log-tree.json` 의 `candidates` 에
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남고, `PROMOTE` 만 같은 파일의 `topics` 로 올라간다.
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## 목표 함수
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**빠짐없이 방출하는 것이 아니라 고르는 것이다.** 분석 누락을 검증할 때는 recall 100%
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가 맞다. 공개할 글을 정할 때는 아니다. 「분석에서 보존할 가치」와 「독립된 글로 읽을
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가치」는 다른 물음이고, 둘을 한 축으로 재면 분석 부산물이 전부 글이 된다.
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제외가 0 건인 분해는 선별하지 않은 분해다.
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## 여섯 가지 처분
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| 처분 | 뜻 | 어디로 |
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|---|---|---|
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| `PROMOTE` | 독립 Tech Log 로 쓴다 | `tech-log-tree.json` 의 노드가 된다 |
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| `MERGE_INTO` | 다른 기록의 한 절·표 행으로 흡수한다 | 흡수한 기록의 slug 를 `target` 에 적는다 |
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| `KEEP_IN_SSOT` | 중요한 분석 결과지만 독립 기록은 아니다 | `final/document.md` 와 `analysis/**` 에 남는다 |
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| `NEEDS_EVIDENCE` | 주장에 아직 검증이 없다 | 측정한 뒤에 다시 판정한다 |
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||||
| `NEEDS_DECISION` | 방향이 그럴듯하지만 프로젝트가 정하지 않았다 | 정해진 뒤에 다시 판정한다 |
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||||
| `BLOCKED` | 원본이 불완전하거나 서로 어긋난다 | 원본을 고친 뒤에 다시 판정한다 |
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||||
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**`KEEP_IN_SSOT` 은 실패가 아니다.** 정보를 버리지 않으면서 글로 과분류하지 않는
|
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상태다. 분석 범위, 호출자 수, 미배선 사실, 커버리지 원장, 재현에 쓴 레인 같은 것이
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여기 온다 — 분석에는 반드시 남아야 하고 공개 기록으로는 읽을 사람이 없다.
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`REJECTED` 는 쓰지 않는다. 무엇을 버렸는지가 아니라 무엇이 어디에 남았는지를 적는다.
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||||
## 독립성 검사
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처분을 정하는 물음은 하나다.
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> **이 기록을 없애고 관련 Case 나 Concept 의 한 절로 넣어도 이해·결정·재사용성이
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> 그대로라면 독립 기록으로 만들지 않는다.**
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||||
그대로면 `MERGE_INTO`. 넣을 자리조차 없으면 `KEEP_IN_SSOT`.
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## 종류마다 독립 기록이 되는 조건
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| 종류 | 독립 기록이 되는 조건 | 되지 않는 것 |
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|---|---|---|
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| Case | 하나의 문제 · 관측·재현 · 진단 · 결론이 닫힌다 | 단순 정적 카운트, 문구 수정, 같은 원인의 부분 증상 |
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| Concept | 내부 구조나 동작을 처음부터 설명해야 Case 를 이해할 수 있다. 기준 버전이 있다 | 분석 범위, 호출자 수, 미배선 사실, 한두 문장으로 Case 안에 설명되는 것 |
|
||||
| Reference | 다음 프로젝트에도 적용할 규칙이며 적용 조건과 예외가 있다 | Case 결론을 선언문으로 바꾼 것 |
|
||||
| Question | 답이 아직 없고, 답에 따라 설계가 달라지며, 다음 검증과 종료 기준이 있다 | 실행하지 않은 테스트 목록, 막연한 "다른 방법은?" |
|
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| Decision | 대안 중 프로젝트가 실제 방향을 정했고 근거와 감수한 비용이 있다 | 기술이 존재한다는 사실, 권장사항, 아직 정하지 않은 방향 |
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## Case 를 언제 합치나
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**같은 질문에서 나와 같은 결론에 닿는 관측이면 한 Case 다.** 인과 단위·의미 단위·검증
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단위가 셋 다 같아야 합친다는 기준은 너무 좁다 — 그 기준에서는 같은 결함의 다섯 증상이
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다섯 편이 된다.
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관측이 여럿이면 한 Case 안에 표나 하위 절로 넣는다. 표의 행 하나가 될 것을 기록
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하나로 만들지 않는다.
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## Concept 을 언제 만드나
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**Case·Decision·Question 을 먼저 고른 뒤 거꾸로 뽑는다.** "이 Case 를 읽는 사람이 미리
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알아야 하는 구조가 있는가"를 묻고, 있으면 그때 Concept 을 만든다. 메커니즘처럼 보이는
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절을 훑어 채우면 어느 Case 도 필요로 하지 않는 개념이 쌓인다.
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Concept 에는 `basis-version` 이 있어야 한다. 무엇을 보고 쓴 글인지 없으면 언제 낡았는지
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읽는 사람이 알 방법이 없다.
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제목이 이런 꼴이면 Concept 이 아니다.
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```text
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호출자가 없다 → 부재는 Case 의 관측이다
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프로덕션에서 실행되지 않는다 → 같은 이유
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구현 클래스 51개를 전부 읽었다 → 분석 범위. KEEP_IN_SSOT
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||||
보류한 항목과 보류한 이유 → 분석 진행 기록. KEEP_IN_SSOT
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||||
(8.4) 문서/구현 드리프트 — … → 분석 문서의 절 제목을 그대로 옮긴 것
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Confirmed — … → 같은 것. finding 등급이 제목에 남아 있다
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```
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## 대장에 적는 것
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```json
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{
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"id": "A05-F012",
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||||
"kindCandidate": "CASE",
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||||
"sourceRefs": ["final/document.md#8-3"],
|
||||
"summary": "…",
|
||||
"disposition": "MERGE_INTO",
|
||||
"dispositionReview": "CONFIRMED",
|
||||
"target": "case:two-owners-popped-the-evidence-frame",
|
||||
"reason": "같은 결함의 두 번째 증상이다. 그 Case 의 재현 절에 행으로 들어간다"
|
||||
}
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||||
```
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||||
`dispositionReview` 는 `CONFIRMED` 와 `PENDING` 둘이다. 사람이 위 물음으로 판정했으면
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`CONFIRMED`, recall 로 자동 방출된 것이면 `PENDING` 이다. **`PENDING` 이 남아 있는
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||||
프로젝트는 글감 선별이 끝나지 않은 것이다.**
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||||
`python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <프로젝트>` 가 남은 건수를 error 로 센다. 경고가
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||||
아니라 error 인 이유는 하나다 — 경고로 두면 재판정하지 않은 트리로 글을 쓰기 시작할 수 있다.
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@@ -1,16 +1,28 @@
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# Root Tree Decomposition Checklist
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# Tech Log Tree Decomposition Checklist
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## Selection
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- [ ] Every analysis candidate carries a disposition, and `KEEP_IN_SSOT` is used.
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- [ ] `dispositionReview: PENDING` is 0 — nothing reached the tree by recall alone.
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||||
- [ ] Each `PROMOTE` node passes the independence test.
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||||
- [ ] Candidates were discovered from `final/document.md`, not from `analysis/**`.
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||||
- [ ] Material found only in `analysis/**` was added to `final/document.md` first.
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||||
- [ ] `candidateScope` is declared, and no candidate came from outside it.
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## Source integrity
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- [ ] The tree records the detailed document hash and project revision/snapshot.
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||||
- [ ] The tree records the source document hash, ledger hash, and project revision.
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||||
- [ ] Every node has at least one source anchor.
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||||
- [ ] Source anchors actually contain the material implied by the title.
|
||||
- [ ] Runtime-dependent claims name evidence or use `NEEDS_EVIDENCE`.
|
||||
- [ ] `readiness` states how well evidenced the node is. It does not state whether the
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record has been written or published.
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## Topic quality
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||||
- [ ] Topic is a coherent engineering problem space rather than a directory name.
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||||
- [ ] Two Topics do not merely split the same causal chain arbitrarily.
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||||
- [ ] Every Topic has one reader question, and every node in it helps answer that question.
|
||||
- [ ] No two Topics share a reader question.
|
||||
- [ ] Topic is an engineering problem space rather than a directory name.
|
||||
- [ ] A large Topic is split when its records no longer share useful relations/criteria.
|
||||
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||||
## Case
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||||
@@ -18,6 +30,15 @@
|
||||
- [ ] There is a specific incident, experiment, failure, diagnosis, or verification sequence.
|
||||
- [ ] The title can be understood without inventing a historical story.
|
||||
- [ ] The conclusion is bounded by actual evidence.
|
||||
- [ ] Observations that answer the same question with the same conclusion are one Case,
|
||||
as a table or sub-sections — not several partial Cases.
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||||
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||||
## Concept
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||||
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||||
- [ ] It was added because a Case, Decision, or Question needs it, not by sweeping headings.
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||||
- [ ] `basis-version` names what the explanation was written against.
|
||||
- [ ] The title names a mechanism, not an absence, a count, or an analysis-scope fact.
|
||||
- [ ] No analysis section number or finding grade survives in the title.
|
||||
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||||
## Reference
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||||
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@@ -29,15 +50,25 @@
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||||
|
||||
- [ ] The answer is not already in the analysis.
|
||||
- [ ] Known/unknown/next verification are separable.
|
||||
- [ ] The design or a decision actually turns on the answer.
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||||
- [ ] Candidate options are included only when sources really considered them.
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||||
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||||
## Decision
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||||
- [ ] A project choice is explicitly recorded or user-supplied.
|
||||
- [ ] `technology is present` is not being treated as rationale.
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||||
- [ ] The accepted cost is stated, not only the benefit.
|
||||
- [ ] `NEEDS_DECISION` is used if the direction is only a recommendation.
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||||
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||||
## Duplication
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||||
## Duplication and shape
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||||
- [ ] No two nodes have the same primary purpose.
|
||||
- [ ] Relations are used instead of copying one record's entire content into another.
|
||||
- [ ] Relations are used instead of copying one record into another.
|
||||
- [ ] Node count is bounded by what a reader would read, not by the analysis denominator.
|
||||
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||||
## Parity
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||||
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||||
- [ ] Every node traces back to a `PROMOTE` candidate, and every `PROMOTE` candidate has a node.
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||||
- [ ] `counts` matches what `build-tech-log-tree.py` produces.
|
||||
- [ ] `unlisted` is empty — no record file exists outside the contract.
|
||||
- [ ] `python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <project>` reports 0 errors.
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,152 @@
|
||||
# `tech-log-tree.json` 예시
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||||
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||||
**구조 예시다.** 실제 분석을 수행해 만든 결과가 아니므로 이 값을 그대로 옮겨 쓰지 않는다.
|
||||
실제 프로젝트에서는 같은 모양에 진짜 source anchor 와 evidence 를 채우고 readiness 를 판정한다.
|
||||
|
||||
트리는 이 파일 하나다. 사람이 읽는 트리와 Node Specification 을 따로 쓰고 대조하던 절차는 없다 —
|
||||
계약과 색인이 같은 파일이라 어긋날 자리가 없다.
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"schemaVersion": 4,
|
||||
"project": "n+1liner",
|
||||
"ssot": "final/document.md",
|
||||
"ssotSha256": "<sha256>",
|
||||
"sourceRevision": "<git-revision>",
|
||||
"generatedAt": "<YYYY-MM-DD>",
|
||||
"candidateScope": {
|
||||
"document": "final/document.md",
|
||||
"sections": ["§3", "§4", "§5", "§6", "§7", "§8", "§9", "§10", "§11"],
|
||||
"excluded": ["제2부 — 모듈 분석 전문", "제3부 — 분석 재료"]
|
||||
},
|
||||
"contract": {
|
||||
"readinessValues": ["READY", "OPEN", "NEEDS_EVIDENCE", "NEEDS_DECISION", "BLOCKED"],
|
||||
"dispositionValues": {
|
||||
"PROMOTE": "독립 Tech Log 로 쓴다",
|
||||
"MERGE_INTO": "다른 기록의 한 절로 흡수한다",
|
||||
"KEEP_IN_SSOT": "분석에는 남기고 독립 기록으로 만들지 않는다",
|
||||
"NEEDS_EVIDENCE": "주장에 아직 검증이 없다",
|
||||
"NEEDS_DECISION": "방향이 그럴듯하지만 프로젝트가 정하지 않았다",
|
||||
"BLOCKED": "원본이 불완전하거나 서로 어긋난다"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"topics": {
|
||||
"jpa-feed-query-performance": {
|
||||
"topic": "jpa-feed-query-performance",
|
||||
"title": "JPA 피드 조회 성능",
|
||||
"readerQuestion": "피드 한 화면을 그리는 데 쿼리가 몇 번 나가고, 조회 전략을 바꿀 때 무엇이 함께 바뀌는가?",
|
||||
"kinds": {
|
||||
"case": [
|
||||
{
|
||||
"title": "필드 접근 없이 발생한 EAGER ToOne N+1",
|
||||
"kind": "case",
|
||||
"slug": "eager-to-one-n-plus-one",
|
||||
"readiness": "READY",
|
||||
"source": ["final/document.md#user-page-연관-숨은-추가-쿼리-정량화"],
|
||||
"code": ["FeedQueryRepository.java:loadFeed"],
|
||||
"evidence": ["evidence/raw/explain/highlights-child-plan-A.txt"],
|
||||
"classification": "조회 한 번에 나간 쿼리 수를 세어 재현했고 실행계획으로 확인했다",
|
||||
"missing-verification": "동시 트래픽에서는 재지 않았다",
|
||||
"relations": ["reference:fetch-type-vs-fetch-strategy"]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"concept": [
|
||||
{
|
||||
"title": "Fetch Type 과 Fetch Strategy 가 갈라지는 자리",
|
||||
"kind": "concept",
|
||||
"slug": "fetch-type-and-fetch-strategy",
|
||||
"readiness": "READY",
|
||||
"source": ["final/document.md#fetch-type과-fetch-strategy"],
|
||||
"basis-version": "Hibernate 6.4 · Spring Data JPA 3.2",
|
||||
"classification": "이 구분을 먼저 알아야 위 Case 의 관측을 읽을 수 있다",
|
||||
"relations": ["case:eager-to-one-n-plus-one"]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"reference": [
|
||||
{
|
||||
"title": "Fetch Type 과 Fetch Strategy 를 구분한다",
|
||||
"kind": "reference",
|
||||
"slug": "fetch-type-vs-fetch-strategy",
|
||||
"readiness": "READY",
|
||||
"source": ["final/document.md#fetch-type과-fetch-strategy"],
|
||||
"classification": "다음 프로젝트에도 적용할 조회 기준이다",
|
||||
"scope": "JPA 연관을 하나라도 조회하는 모듈",
|
||||
"exceptions": "단건 조회만 있는 경로에는 걸리지 않는다",
|
||||
"relations": ["case:eager-to-one-n-plus-one"]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"question": [
|
||||
{
|
||||
"title": "ANALYZE 이후 Cardinality Estimate 는 어떻게 달라지는가",
|
||||
"kind": "question",
|
||||
"slug": "cardinality-estimate-after-analyze",
|
||||
"readiness": "OPEN",
|
||||
"source": ["final/document.md#query-plan-측정"],
|
||||
"known": "현재 통계에서 Plan B 의 추정 행 수는 실제의 1/8 이다",
|
||||
"unknown": "통계를 갱신하면 플래너가 같은 계획을 고르는지",
|
||||
"next-verification": "seed(1000) 뒤 ANALYZE highlights 를 돌리고 Plan B 를 다시 잰다",
|
||||
"decision-criterion": "추정치가 실제의 2배 안이면 닫고, 벗어나면 통계 갱신 주기를 정하는 Decision 으로 넘긴다",
|
||||
"relations": ["case:eager-to-one-n-plus-one"]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"decision": [
|
||||
{
|
||||
"title": "Collection Fetch Join 과 Pagination 을 같이 쓰지 않는다",
|
||||
"kind": "decision",
|
||||
"slug": "no-collection-fetch-join-with-pagination",
|
||||
"readiness": "READY",
|
||||
"decision-status": "ADOPTED",
|
||||
"source": ["final/document.md#컬렉션-fetch-join-페이징"],
|
||||
"decision-evidence": ["case:eager-to-one-n-plus-one"],
|
||||
"grounds": "메모리 페이징으로 떨어지는 것을 실행계획에서 확인했다",
|
||||
"classification": "대안을 두고 프로젝트가 실제로 고른 방향이다",
|
||||
"relations": ["case:eager-to-one-n-plus-one"]
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"candidates": [
|
||||
{
|
||||
"id": "F012",
|
||||
"kindCandidate": "CASE",
|
||||
"sourceRefs": ["final/document.md#user-page-연관-숨은-추가-쿼리-정량화"],
|
||||
"summary": "필드 접근 없이 EAGER ToOne 이 추가 쿼리를 냈다",
|
||||
"disposition": "PROMOTE",
|
||||
"dispositionReview": "CONFIRMED",
|
||||
"target": "case:eager-to-one-n-plus-one",
|
||||
"reason": "재현·진단·결론이 한 사건 안에서 닫힌다"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "F013",
|
||||
"kindCandidate": "CASE",
|
||||
"sourceRefs": ["final/document.md#컬렉션-n1-정량화"],
|
||||
"summary": "같은 원인으로 컬렉션 쪽에서도 추가 쿼리가 났다",
|
||||
"disposition": "MERGE_INTO",
|
||||
"dispositionReview": "CONFIRMED",
|
||||
"target": "case:eager-to-one-n-plus-one",
|
||||
"reason": "같은 결함의 두 번째 증상이다. 그 Case 의 표에 행으로 들어간다"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "F014",
|
||||
"kindCandidate": "CONCEPT",
|
||||
"sourceRefs": ["final/document.md#분석-범위"],
|
||||
"summary": "이번 분석에서 읽은 리포지터리 메서드는 41개다",
|
||||
"disposition": "KEEP_IN_SSOT",
|
||||
"dispositionReview": "CONFIRMED",
|
||||
"target": null,
|
||||
"reason": "분석 범위 계수다. 분석에는 남아야 하고 공개 기록으로는 읽을 사람이 없다"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"counts": { "topics": 1, "nodes": 5, "written": 0, "unwritten": 5, "unlisted": 0, "candidates": 3 },
|
||||
"unlisted": [],
|
||||
"history": {}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 이 예시가 보여 주는 것
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||||
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||||
- 후보 셋 중 하나만 글감이 됐다. `MERGE_INTO` 와 `KEEP_IN_SSOT` 이 없는 분해는 선별하지 않은 분해다.
|
||||
- Concept 은 Case 를 먼저 고른 뒤에 그것을 읽는 데 필요해서 더했다.
|
||||
- Question 에 `decision-criterion` 이 있다. 무엇이 나오면 닫는지를 적지 않으면 검증을 마쳐도 열려 있다.
|
||||
- 다섯 종류를 억지로 채우지 않아도 된다. 여기서 다섯이 다 있는 것은 실제로 다섯이 있었기 때문이다.
|
||||
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
---
|
||||
name: publishing-tech-log-to-studio
|
||||
description: Use when a finished Tech Log record .md must be put into Tech Log Studio through the browser with Playwright MCP — creating or opening the working copy, uploading assets, filling the per-kind fields, and saving. Save only; this skill never publishes.
|
||||
---
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||||
|
||||
# Studio 반입 — 저장까지만
|
||||
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||||
## 이 스킬의 경계
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기록 `.md` 하나를 Studio 편집 화면에 넣고 **저장**한다. 거기서 끝난다.
|
||||
|
||||
**게시하지 않는다.** 게시는 공개 사이트에 올리는 일이고, 되돌리려면 `unpublish` 를 해야 하며
|
||||
그 사이에 누구나 본다. 더 중요한 것은 **한 번이라도 게시한 문서는 게시를 취소해도 지워지지
|
||||
않는다는 것이다** — 삭제가 409 로 거절되고 「공개된 기록은 삭제할 수 없습니다」가 뜬다. 그래서
|
||||
시험 삼아 게시하지 않는다. 게시는 사람이 미리보기를 읽고 판단한다.
|
||||
|
||||
편집 화면 오른쪽 `aside` 에 버튼이 `저장`·`게시` 둘뿐이다. **`게시` 를 누르면 저장·검증·
|
||||
미리보기·게시가 한 번에 돈다.** 이 스킬은 `저장` 만 누른다.
|
||||
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||||
## 들어가기 전 조건
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||||
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||||
| 조건 | 확인 |
|
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|---|---|
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| 기록 `.md` 가 파서를 통과했다 | `studio-body.py` 로 바꾼 파일에 `check_body.mjs`, error 0 |
|
||||
| 문장 검사를 지났다 | `check_prose.mjs` error 0 |
|
||||
| 인용이 SSOT 에 실재한다 | `check_evidence.mjs <프로젝트> --repo` |
|
||||
| 브라우저가 이미 로그인돼 있다 | 아래 「인증」 |
|
||||
|
||||
**검사를 안 지난 초안을 넣지 않는다.** 저장은 빈 칸도 받아 주기 때문에(Studio 는 한 번에 다
|
||||
쓰지 않아도 저장되게 만들어져 있다) 넣는 것 자체는 성공한다. 그래서 파서·문장 검사를 여기서
|
||||
대신 잡아 주지 않는다.
|
||||
|
||||
## 인증
|
||||
|
||||
Studio 는 조회에도 권한을 요구한다. 읽는 것이 게시 전 초안이기 때문이다.
|
||||
|
||||
**이 저장소에 자격증명을 두지 않는다.** 이미 로그인된 브라우저 세션을 쓴다. 편집 화면을 열었을
|
||||
때 상태 `aside` 가 25초 안에 안 뜨면 **인증이 안 된 것으로 보고 멈춘다.** 로그인 화면을
|
||||
자동으로 통과하려 들지 않는다 — 사용자에게 로그인해 달라고 말하고 기다린다.
|
||||
|
||||
```
|
||||
aside[class*="studio-document-status"] ← 이것이 안 보이면 인증 실패
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 주소
|
||||
|
||||
| 무엇 | 주소 |
|
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|---|---|
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||||
| Studio | `https://hyeonworks.com/studio` |
|
||||
| 편집 화면 | `https://hyeonworks.com/studio/documents/<id>/edit` |
|
||||
| 새 문서 | Studio 에서 `새 문서` → 종류 선택 → `작업본 만들기` |
|
||||
|
||||
기록 frontmatter 의 `id` 와 `studio:` 가 이미 차 있으면 **새로 만들지 않는다.** 그 주소로 바로
|
||||
간다. 비어 있으면 새로 만들고, 받은 uuid 와 편집 주소를 기록 frontmatter 에 적는다.
|
||||
|
||||
## 절차
|
||||
|
||||
### 1. 기록을 읽고 무엇을 넣을지 정한다
|
||||
|
||||
`kind` 로 칸 목록이 정해진다. 어떤 `##` 제목이 Studio 의 어느 칸인지는
|
||||
[references/studio-form-map.md](references/studio-form-map.md).
|
||||
|
||||
**frontmatter 는 메타데이터고, 본문의 `##` 가 Studio 의 칸이며, 제목 아래 첫 문단이 `요약`
|
||||
이다.** 계약에 없는 `##` 는 화면에 자리가 없어 통째로 사라진다.
|
||||
|
||||
### 2. 그림이 있으면 Asset 을 먼저 올린다
|
||||
|
||||
frontmatter `assets:` 의 `file:` 이 올릴 파일이고 `key:` 는 저장소 쪽 이름이다. 올리면 서버가
|
||||
`<이름>-<해시8>` 형태의 키를 준다.
|
||||
|
||||
**본문을 넣기 전에 올린다.** 순서를 뒤집으면 미리보기가 본문 전체를 막는다 —
|
||||
`1:1 supported local evidence key not found: <asset-key>`. 다른 경로로 올렸으면 편집 화면을
|
||||
한 번 새로 고쳐야 목록을 다시 받는다. 본문 문법 문제로 오해하기 쉽다.
|
||||
|
||||
본문은 서버가 준 키로 바꿔서 넣는다.
|
||||
|
||||
```bash
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||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> --key <저장소 key>=<서버가 준 key> --body-only
|
||||
```
|
||||
|
||||
저장소의 `.md` 는 마크다운 이미지로 두고 고치지 않는다. `:::evidence` 는 Studio 렌더러의
|
||||
구문이라 저장소에 쓰면 편집기에서 그림이 안 보인다.
|
||||
|
||||
### 3. 칸을 채운다
|
||||
|
||||
되풀이되는 칸(`영향`·`선택지`·`사실`처럼 여러 줄인 것)은 **줄 수를 먼저 맞추고** 값을 넣는다.
|
||||
줄이 모자란 채로 채우면 뒤엣것이 조용히 버려진다. 셀렉터와 배치 실행 방법은
|
||||
[references/playwright-recipes.md](references/playwright-recipes.md).
|
||||
|
||||
**본문이 없는 세 종류(Reference·Question·Decision)의 칸은 평문으로 렌더링된다.** 백틱과
|
||||
파이프가 글자 그대로 보이고, 줄바꿈은 `<br>` 로만 살아난다.
|
||||
|
||||
### 4. 저장한다
|
||||
|
||||
```
|
||||
aside[class*="studio-document-status"] 안의 `저장` 버튼
|
||||
→ 같은 aside 의 글자가 `저장됨` 으로 바뀔 때까지 기다린다 (최대 30초)
|
||||
```
|
||||
|
||||
`저장됨` 을 못 보면 실패다. 그 `aside` 의 글자를 그대로 읽어서 보고한다. **버튼을 다시 누르지
|
||||
않는다** — 검증 오류로 막힌 것을 연타로 뚫으려다 `게시` 를 누르게 된다.
|
||||
|
||||
버전은 같은 `aside` 의 첫 `dd` 에 있다. 저장 전후로 읽어 두면 실제로 올라갔는지 보인다.
|
||||
|
||||
### 5. 미리보기로 읽는다
|
||||
|
||||
`즉시 미리보기` 탭은 저장한 값이 아니라 **화면에 입력한 값**을 렌더링한다. 그래서 게시 없이도
|
||||
공개 화면과 같은 블록 렌더러로 본문을 볼 수 있다.
|
||||
|
||||
읽을 항목은 `../writing-tech-log-records/references/studio-draft-review.md` 의 목록을 쓴다.
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||||
고칠 것이 있으면 `편집` 탭으로 돌아가 고치고 다시 저장한다.
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### 6. 기록에 되적는다
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새로 만들었으면 frontmatter 의 `id` 와 `studio:` 를 채우고 색인을 다시 만든다.
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```bash
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python3 scripts/build-tech-log-tree.py <프로젝트>
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python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <프로젝트>
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```
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`build-tech-log-tree.py` 는 frontmatter 의 `id` 가 있으면 `publication` 을 `게시됨` 으로
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적는다. **이 칸은 「Studio 에 있다」는 뜻이지 「공개돼 있다」가 아니다.** 공개 여부는 기록의
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`status` 와 `public:` 이 말한다.
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## 시험용 초안을 남기지 않는다
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확인하려고 만든 작업본은 지운다. 다만 **Decision 은 계약에 삭제 경로가 없다** — 확인용으로
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만들지 않는 편이 낫다. 관계로 참조된 문서도 지워지지 않는다(`DOCUMENT_IN_USE`). 참조하는 쪽의
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관계를 먼저 끊는다.
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## 실패했을 때
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| 증상 | 원인 |
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|---|---|
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| `aside` 가 안 뜬다 | 인증. 로그인 화면을 자동으로 넘기지 않는다 |
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| 미리보기가 본문 전체를 막는다 | Asset 을 올리기 전에 본문을 넣었다. 화면을 새로 고친다 |
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| 칸을 못 찾는다 (`label` 매치 0) | 그 종류에 없는 칸이다. `studio-form-map.md` 를 다시 본다 |
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| 값이 잘렸다 | 되풀이 칸의 줄 수를 안 맞추고 채웠다 |
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| `저장됨` 이 안 뜬다 | 검증이 막은 것이다. `aside` 글자를 읽어 보고한다 |
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@@ -0,0 +1,230 @@
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# Playwright MCP 로 편집 화면을 다루는 법
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여기 적은 셀렉터는 지어낸 것이 아니라 이 저장소가 실제로 돌린 것이다. 원문은
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`.playwright-mcp/_p1.mjs`·`_p2.mjs`·`_p3.mjs` 에 남아 있다.
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## 두 가지 방식
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| 방식 | 언제 |
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|---|---|
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| MCP 도구를 하나씩 (`browser_navigate` · `browser_snapshot` · `browser_fill_form` · `browser_click`) | 기록 한 건. 화면을 보면서 한다 |
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| `browser_run_code_unsafe` 로 한 번에 | 여러 건을 같은 모양으로 채운다 |
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**처음 넣는 기록은 하나씩 한다.** 배치는 이미 한 번 성공한 모양을 반복할 때만 쓴다. 화면을
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안 보고 배치를 돌리면 못 찾은 칸이 조용히 버려진다.
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## 새로 만들 때 — `/studio/documents/new`
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종류를 라디오로 고르고 `작업본 만들기` 를 누른다. 라디오의 이름은 화면에 보이는 그대로다.
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| 종류 | 라디오 이름 | 화면이 적어 놓은 칸 |
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|---|---|---|
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| Case | `Case` | 문제 · 결론 · 환경 · 재현 · 본문 |
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||||
| Reference | `Reference` | 목적 · 규칙 · 적용 조건 · 예외 · 예시 |
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||||
| Concept | **`개념`** | 기준 버전 · 본문 |
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||||
| Question | `Question` | 상태 · 사실 · 가정 · 미지수 · 선택지 |
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||||
| Decision | `Decision` | 상태 · 결정일 · 결정문 · 판단 이유 · 영향 · 근거 |
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||||
**Concept 만 라디오 이름이 한글(`개념`)이다.** 나머지 넷은 영어다.
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||||
```js
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||||
await page.goto('https://hyeonworks.com/studio/documents/new');
|
||||
await page.getByRole('radio', { name: /^Reference/ }).check();
|
||||
await page.getByRole('button', { name: '작업본 만들기' }).click();
|
||||
// 주소가 /studio/documents/<uuid>/edit 로 바뀐다. 그 uuid 를 기록 frontmatter 에 적는다
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||||
```
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||||
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||||
화면에 이렇게 적혀 있다 — 「이 화면의 작업본은 현재 Studio 세션에서만 유지됩니다.」
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||||
**만들었으면 그 자리에서 칸을 채우고 저장한다.** 만들어 두고 나중에 돌아오지 않는다.
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||||
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||||
## 화면의 기준점
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||||
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||||
```js
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||||
const RAIL = 'aside[class*="studio-document-status"]';
|
||||
```
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||||
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||||
이 `aside` 가 상태 레일이다. 여기에 버전(`dd` 첫 번째)과 저장 상태(`저장됨`)와 버튼
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||||
(`저장`·`게시`)이 있다.
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||||
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||||
**이것이 25초 안에 안 뜨면 인증이 안 된 것이다.** 로그인 화면을 자동으로 넘기려 들지 않는다.
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||||
|
||||
```js
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||||
await page.goto('https://hyeonworks.com/studio/documents/' + id + '/edit');
|
||||
try { await page.waitForSelector(RAIL, { timeout: 25000 }); }
|
||||
catch { return { error: 'AUTH? ' + page.url() }; }
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 버전 읽기
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||||
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||||
```js
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||||
const version = await page.locator(RAIL + ' dd').first().innerText();
|
||||
```
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||||
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||||
저장 전후로 읽는다. 안 올라갔으면 저장이 안 된 것이다.
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||||
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||||
## 칸 채우기
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||||
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||||
칸은 `label` 안의 `span` 이 이름을 들고 있다.
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||||
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||||
```js
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||||
const loc = page.locator('xpath=//label[./span[normalize-space(.)="' + label + '"]]')
|
||||
.locator('textarea, input').first();
|
||||
if (await loc.count() !== 1) { /* 그 종류에 없는 칸이다 — 채우지 말고 기록한다 */ }
|
||||
if (await loc.inputValue() === value) { /* 이미 같다 — 건드리지 않는다 */ }
|
||||
await loc.fill(value);
|
||||
```
|
||||
|
||||
**매치가 1이 아니면 채우지 않고 못 찾았다고 적는다.** 비슷한 이름의 다른 칸에 넣는 것보다
|
||||
안 넣는 쪽이 낫다.
|
||||
|
||||
**이미 같은 값이면 건드리지 않는다.** 안 그러면 바뀐 것이 없는데 버전만 올라간다.
|
||||
|
||||
## 되풀이되는 칸은 줄 수를 먼저 맞춘다
|
||||
|
||||
`영향`·`선택지`·`사실`처럼 여러 줄인 칸은 `fieldset` 의 `legend` 가 이름이고 줄이
|
||||
`.studio-ordered-item` 이다.
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||||
|
||||
```js
|
||||
const fs = page.locator('xpath=//fieldset[./legend[normalize-space(.)="' + legend + '"]]').first();
|
||||
let cur = await fs.locator('.studio-ordered-item').count();
|
||||
while (cur > want) { // 줄이 남으면 뒤에서 지운다
|
||||
await fs.locator('.studio-ordered-item').last().getByRole('button', { name: '삭제' }).click();
|
||||
await page.waitForTimeout(60); cur--;
|
||||
}
|
||||
while (cur < want) { // 모자라면 더한다
|
||||
await fs.getByRole('button', { name: legend + ' 추가' }).click();
|
||||
await page.waitForTimeout(60); cur++;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**값을 넣기 전에 한다.** 줄이 모자란 채로 채우면 뒤엣것이 조용히 버려진다.
|
||||
|
||||
**행 클래스가 칸마다 다르다.** `관계` 는 `.studio-relation-item` 이고 나머지가
|
||||
`.studio-ordered-item` 이다. 하나로 세면 관계는 늘 0으로 읽힌다.
|
||||
|
||||
**더한 뒤에는 카운트가 아니라 라벨 목록으로 검산한다.** 실제로 「판단 기준 추가」를 7번
|
||||
눌렀는데 행이 9개 생겼다. 카운트만 믿으면 못 잡는다.
|
||||
|
||||
```js
|
||||
// 채우기 전에 그 fieldset 안의 라벨을 전부 읽어 몇 줄인지 다시 센다
|
||||
const labels = await fs.locator('label span').allInnerTexts();
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 칸 DOM 이 두 가지다
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||||
|
||||
위 xpath 는 절반만 통한다. 실제 편집 화면에는 모양이 둘이다.
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||||
|
||||
```html
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||||
<label class="studio-field"><span>문제</span><textarea></textarea></label> <!-- A -->
|
||||
<div class="studio-field"><label for="studio-field-summary">요약</label>
|
||||
<textarea id="studio-field-summary"></textarea></div> <!-- B -->
|
||||
```
|
||||
|
||||
`요약` · `본문 Markdown` · `관계 N 이유` 가 B형이다. A형만 찾으면 이 칸들이 조용히 안 채워진다.
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||||
**둘 다 본다.**
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||||
|
||||
```js
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||||
async function field(page, name) {
|
||||
const a = page.locator(`xpath=//label[./span[normalize-space(.)="${name}"]]`)
|
||||
.locator('textarea, input').first();
|
||||
if (await a.count()) return a;
|
||||
const id = await page.locator(`xpath=//label[normalize-space(.)="${name}"]`)
|
||||
.first().getAttribute('for');
|
||||
return id ? page.locator('#' + id) : null;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**본문 칸의 이름은 `본문` 이 아니라 `본문 Markdown` 이다.**
|
||||
|
||||
## Asset 을 올릴 때
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||||
|
||||
`Asset 업로드` 는 모달을 띄우고 **`filechooser` 이벤트를 내지 않는다.** 기다리면 타임아웃이다.
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||||
모달 안의 `input[type=file]` 에 직접 넣는다.
|
||||
|
||||
```js
|
||||
await page.getByRole('button', { name: 'Asset 업로드' }).click();
|
||||
await page.locator('input[type=file]').setInputFiles(svgPath);
|
||||
// 대체 텍스트 칸에 기록 본문의 alt 를 그대로 넣는다
|
||||
```
|
||||
|
||||
**올린 직후 목록이 갱신되지 않는다.** 화면의 `Asset 검색` 을 다시 눌러야 새 키가 나온다.
|
||||
새로 올리면 서버가 새 키를 준다(`<이름>-<해시8>`) — 옛 키는 목록에 남는다. 다른 문서가
|
||||
참조할 수 있으니 지우지 않는다.
|
||||
|
||||
## 값을 읽을 때는 `getByLabel` 을 쓰지 않는다
|
||||
|
||||
칸이 `<label><span>이름</span><textarea></label>` 모양이라 `getByLabel(...).inputValue()` 가
|
||||
30초 타임아웃으로 실패한다. `fill` 은 되는데 읽기만 안 된다. 읽기는 `evaluate` 로 한다.
|
||||
|
||||
```js
|
||||
const got = await page.evaluate((name) => {
|
||||
const el = [...document.querySelectorAll('label')]
|
||||
.find(l => l.querySelector('span')?.textContent.trim() === name);
|
||||
return el?.querySelector('textarea, input')?.value ?? null;
|
||||
}, '판단 기준');
|
||||
```
|
||||
|
||||
**넣은 값을 다시 읽어 원문과 대조한다.** 넣었다는 것과 들어갔다는 것은 다르다.
|
||||
|
||||
## 저장
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||||
|
||||
```js
|
||||
await page.locator(RAIL).getByRole('button', { name: '저장' }).first().click();
|
||||
await page.waitForFunction(() => {
|
||||
const el = document.querySelector('aside[class*="studio-document-status"]');
|
||||
return el && /저장됨/.test(el.innerText);
|
||||
}, null, { timeout: 30000 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
**버튼을 이름으로 고른다.** `aside button` 의 첫 번째로 고르면 화면이 바뀌었을 때 `게시` 를
|
||||
누르게 된다.
|
||||
|
||||
`저장됨` 을 못 보면 실패다. 다시 누르지 말고 레일의 글자를 읽어서 보고한다.
|
||||
|
||||
```js
|
||||
const why = (await page.locator(RAIL).innerText()).replace(/\s+/g, ' ').slice(0, 140);
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 바뀐 것이 없으면 저장하지 않는다
|
||||
|
||||
```js
|
||||
if (filled.length === 0 && rowsChanged.length === 0) { /* CLEAN — 저장 버튼을 누르지 않는다 */ }
|
||||
```
|
||||
|
||||
누를 때마다 `version` 이 올라가고, 버전이 올라가면 앞서 만든 검증·미리보기 산출물이 무효가
|
||||
된다(`validatedVersion == document.version` 이 깨진다).
|
||||
|
||||
## 미리보기
|
||||
|
||||
**`즉시 미리보기` 는 탭이 아니다.** 편집 화면 오른쪽에 나란히 놓인 `region` 이라
|
||||
`getByRole('tab', ...)` 은 0개를 찾는다. 화면에 `[role="tab"]` 자체가 없다.
|
||||
|
||||
```js
|
||||
await page.getByRole('region', { name: /즉시 미리보기/ }).scrollIntoViewIfNeeded();
|
||||
```
|
||||
|
||||
저장한 값이 아니라 화면에 입력한 값을 렌더링한다. **Asset 을 방금 올렸으면 편집 화면을 한 번
|
||||
새로 고친다** — 안 그러면 편집 화면이 들고 있는 옛 asset 목록에서 키를 못 찾아 본문 전체가
|
||||
막힌다.
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||||
|
||||
```text
|
||||
초안을 미리 볼 수 없습니다
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||||
1:1 supported local evidence key not found: <asset-key>
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 배치로 돌릴 때 돌려받을 것
|
||||
|
||||
한 건마다 이만큼은 남긴다. 무엇이 채워졌고 무엇을 못 찾았는지 없이 「성공」만 돌려받으면
|
||||
못 찾은 칸이 묻힌다.
|
||||
|
||||
```js
|
||||
{ name, version, saved: 'OK v13' | 'CLEAN' | 'FAIL <레일 글자>',
|
||||
filled: ['문제','결론'], skipped: 2, miss: ['적용 조건'], rows: ['영향 2→3'] }
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 절대로 하지 않는 것
|
||||
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||||
- `게시` 버튼을 누르지 않는다
|
||||
- 로그인 화면에 자격증명을 입력하지 않는다
|
||||
- `저장됨` 이 안 뜬다고 연타하지 않는다
|
||||
- 시험 삼아 문서를 만들지 않는다 — 한 번 게시한 문서는 취소해도 삭제가 409 로 거절된다
|
||||
@@ -0,0 +1,103 @@
|
||||
# 기록 `.md` 의 어디가 Studio 의 어느 칸인가
|
||||
|
||||
## 세 자리
|
||||
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||||
| 기록 `.md` | Studio |
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||||
|---|---|
|
||||
| frontmatter | 메타데이터. 화면 칸이 아니다 |
|
||||
| 제목 바로 아래 첫 문단 | **`요약` 칸** |
|
||||
| `## <이름>` | **같은 이름의 칸** |
|
||||
|
||||
`## 요약` 이라는 절을 만들지 않는다 — Studio 에 그런 칸이 없어 통째로 사라진다. `## 출처` 도
|
||||
칸이 아니다. 원본 경로는 frontmatter 의 `source` 에 있다.
|
||||
|
||||
## 종류마다의 칸
|
||||
|
||||
| 종류 | 기록 `.md` 의 `##` 이름 | 본문 |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| **Case** | `관계` · `문제` · `결론` · `검증 환경` · `재현 조건` · `본문` | 있음 |
|
||||
| **Concept** | `관계` · `본문` | 있음 |
|
||||
| **Reference** | `관계` · `목적` · `규칙` · `적용 조건` · `예외` · `예시` | 없음 |
|
||||
| **Question** | `관계` · `사실` · `가정` · `미지수` · `제약` · `선택지` · `다음 검증` | 없음 |
|
||||
| **Decision** | **`근거`** · `결정문` · `판단 이유` · `영향` | 없음 |
|
||||
|
||||
**Decision 만 관계 절 이름이 `근거` 다.** 그리고 근거가 1개 이상 없으면 게시가 거절된다.
|
||||
|
||||
## 화면의 라벨은 기록의 절 이름과 다르다
|
||||
|
||||
**이것이 이 문서에서 가장 자주 틀리는 자리다.** 위 표는 기록 `.md` 가 쓰는 이름이고,
|
||||
편집 화면의 라벨은 다른 말을 쓴다. 그리고 `/studio/documents/new` 의 종류 카드에 적힌 요약
|
||||
(`목적 · 규칙 · 적용 조건 · 예외 · 예시`)은 **카드 문구이지 편집 화면의 라벨이 아니다.**
|
||||
|
||||
Reference 에서 실제로 확인한 대응이다.
|
||||
|
||||
| 기록의 `##` | 편집 화면의 라벨 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| `목적` | **`이 기준을 쓰는 이유`** |
|
||||
| `규칙` | **`판단 기준`** — 제목과 본문 두 칸이 한 줄이다 |
|
||||
| `적용 조건` | **`적용할 때`** |
|
||||
| `예외` | **`예외와 주의`** |
|
||||
| `예시` | `예시` |
|
||||
| `관계` | `관계` |
|
||||
|
||||
종류 이름도 자리마다 다르다. 상태 레일은 Reference 를 **`적용 기준`** 이라고 부르고,
|
||||
`새 문서` 화면의 라디오는 `Reference` 다.
|
||||
|
||||
**화면을 먼저 스냅샷으로 읽고 그 라벨을 쓴다.** 이 표를 외워서 넣지 않는다 — 화면이 바뀌면
|
||||
표가 먼저 낡는다.
|
||||
|
||||
## 기록에 없는데 화면에 있는 칸
|
||||
|
||||
| 칸 | 무엇 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| `축` | 주제 안의 변이(SPA · Mediator · BFF · Forward-Auth). **주제를 고른 뒤에 나타난다.** 안 고르면 주제 공통 기록이 된다 |
|
||||
| `마지막 검증일` | 기록의 `verifiedOn` 이다. 없으면 비워 둔다 |
|
||||
|
||||
**근거가 없으면 비워 둔다.** `verifiedOn` 이 없는 채로 저장하면 미리보기에 「마지막 검증」 절이
|
||||
값 없이 뜬다. 그것은 날짜를 지어내는 것보다 낫다 — 게시 전에 사람이 채울지 정한다.
|
||||
|
||||
## frontmatter 에서 화면으로 가는 값
|
||||
|
||||
| frontmatter | 어디로 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| `id` | 편집 주소 `/studio/documents/<id>/edit` |
|
||||
| `kind` | 새 문서를 만들 때 고르는 종류 |
|
||||
| `slug` · `title` | 화면 위쪽의 슬러그·제목 칸 |
|
||||
| `topic` · `topicName` · `project` | 주제·프로젝트 선택 |
|
||||
| `basisVersion` (Concept) | 기준 버전 칸 |
|
||||
| `questionStatus` (Question) · `decisionStatus` (Decision) | 상태 선택 |
|
||||
| `assets[].file` | 올릴 Asset 파일 |
|
||||
| `assets[].key` | 본문 `:::evidence key` 의 저장소 쪽 이름. 올리면 서버 키로 바뀐다 |
|
||||
|
||||
**계약이 화면에 주는 상태와 도메인이 들고 있는 상태가 다르다.** `QuestionStatus` 는 화면에서
|
||||
`OPEN`·`RESOLVED` 둘인데 도메인은 `OPEN`·`INVESTIGATING`·`PAUSED`·`RESOLVED` 넷이고,
|
||||
Decision 의 도메인 `ACCEPTED` 가 화면에서는 `ADOPTED` 로 보인다. 화면에서 고른 값이 도메인
|
||||
상태를 덮어쓰지는 않는다.
|
||||
|
||||
## 본문이 없는 세 종류
|
||||
|
||||
`Reference`·`Question`·`Decision` 의 칸은 **평문으로 렌더링된다.**
|
||||
|
||||
- 백틱과 파이프가 글자 그대로 보인다. 코드·표를 넣지 않는다
|
||||
- 줄바꿈은 `<br>` 로만 살아난다
|
||||
- 나열은 쉼표로 잇지 말고 `이름 : 값` 으로 줄을 나눈다
|
||||
|
||||
코드·표·그림이 필요하면 짝이 되는 Case 나 Concept 에 담고 `관계` 로 가리킨다.
|
||||
|
||||
## 본문을 넣기 전에
|
||||
|
||||
저장소의 `.md` 는 그림을 마크다운 이미지로 싣는다. Studio 는 `:::evidence` 를 쓴다. 바꾸는 것은
|
||||
스크립트가 한다.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> --body-only # 저장소 key 그대로
|
||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> --key a=a-1a2b3c4d --body-only # 서버가 준 key 로
|
||||
```
|
||||
|
||||
저장소 파일 자체는 고치지 않는다.
|
||||
|
||||
## 되돌아오는 값
|
||||
|
||||
저장이 끝나면 Studio 가 `id` 를 준다. 새로 만든 기록이면 frontmatter 의 `id` 와 `studio:` 를
|
||||
채운다. 그 두 칸이 차면 색인이 `publication` 을 `게시됨` 으로 적는데, **그것은 「Studio 에
|
||||
있다」는 뜻이고 공개됐다는 뜻이 아니다.** 공개 여부는 `status` 와 `public:` 이 말한다.
|
||||
@@ -22,12 +22,34 @@ keep the meaning — but fix the sentence by *adding a short clause that states
|
||||
twisting a word into a shape no one uses. A sentence that is technically exact and unspeakable is a
|
||||
sentence that still needs work.
|
||||
|
||||
Before the first rewrite in a task, read both references:
|
||||
Before the first rewrite in a task, read all three references:
|
||||
|
||||
- [references/document-skeleton.md](references/document-skeleton.md) — how a Korean tech blog article
|
||||
is ordered: opener, audience bar, definition section, case template, closing.
|
||||
- [references/article-shape.md](references/article-shape.md) — **how much explanation goes inside a
|
||||
section.** Ordering can be right while the piece still reads thin. This is the one that fails most often.
|
||||
- [references/korean-tech-blog-register.md](references/korean-tech-blog-register.md) — what Korean
|
||||
tech blogs actually do with definitions, verbs, particles, subjects, headings, and numbers.
|
||||
|
||||
## Unpacking is not inventing
|
||||
|
||||
A compressed source and a thin source look the same on the page, and they are not. Four moves recover
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what the source already holds. None of them adds a fact.
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| Move | Where the material comes from |
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| **Restore a number the prose rounded off** | The record's own fields — `검증 환경`, `재현 조건`, the evidence file, the `확인한 것` table. A body that says 「세 곳에서 막는다」 while `검증 환경` lists ports 8088 · 8081 · 4180 dropped those numbers on the way in. Put them back. |
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| **Define a term at its first use** | The standard, public definition of a term the source already uses. `MessageDigest.isEqual`, `auth_request`, `forward-auth` — one clause each, where the reader first needs it. |
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| **Turn a table row into a sentence** | The table already in the source. A row like `host port 닫힘 \| 외부 직접 경로` becomes the sentence that says which ports, closed how, and what still gets through. The table stays as the summary. |
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| **Show the code the source only named** | The repository, at the revision the record pins. `EdgeIdentityController.currentUser` named in prose becomes the method body — trimmed to what the section is about, cut marked `// …`. |
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What is still off limits: a measurement nobody took, a cause the source did not establish, a benefit or
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drawback the source did not claim, a failure story that did not happen. If a section needs a number that
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was never measured, write that it was not measured and leave the slot open — `article-shape.md` shows the
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six articles doing exactly that.
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**The test:** point at the sentence you added and name the field, file, or line it came from. If you
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cannot, it is invention, not unpacking.
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- [references/regression-examples.md](references/regression-examples.md) — rewrites that failed and why.
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Read the complete source and the nearby context needed to interpret pronouns, comparisons, and causes.
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@@ -57,6 +79,11 @@ named here so the spine stays visible.
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- Do not shorten merely to look more human.
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- **Do not remove implementation detail because the paragraph feels dense.** Density is not a style defect.
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- **A section is a claim plus its evidence.** Evidence is code, output, a number, or a table — at least
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one. A section that is two paragraphs of prose with neither was cut at the wrong place; merge it with
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its neighbour. `references/article-shape.md`.
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- **Do not let a table carry an explanation that was never written.** Tables summarise prose that already
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ran. If the table is the first place a distinction appears, write the prose first and keep the table.
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- Do not create `처음에는`, `해보니`, `놀랍게도`, `저희는` or other experience language unless the source
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records that experience.
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- **Do not imitate one company's or one author's voice.** `style_profile.mjs` measures against five
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@@ -459,6 +486,20 @@ where the source really contrasts, `관계` is right inside `연관 관계`, and
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rule, re-run it against them — a rule those articles fail is a rule that is stricter than the standard,
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and it will push you into contorting prose to satisfy a check no human writer meets.
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Then measure depth. `check_prose.mjs` reads sentences; this reads how much is in them.
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```bash
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node .agents/skills/rewriting-technical-prose-naturally/scripts/density.mjs [--구조] <파일.md>
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```
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Default thresholds are for a piece that reports something measured — a Case. Pass `--구조` for one that
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explains how something works — a Concept — where two to five figures is normal and thirteen is not.
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Ranges come from the six articles in [examples/](examples/).
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**These are not targets to hit.** A low count names a place where explanation is missing; adding
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paragraphs to move the number produces a worse document that passes. Read the flagged line, find the
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section it points at, and decide whether the source actually holds what belongs there.
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Then take the style profile:
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```bash
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@@ -477,6 +518,8 @@ every rule above still applies, and the read-aloud test below is the one that de
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## 참조
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- `examples/` — **통과 기준이 되는 글 여섯 편.** 이 정도로 읽히면 통과다
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- `references/article-shape.md` — 한 절 안을 무엇으로 채우는가. 잰 값과 그 값을 만드는 것
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- `references/regression-examples.md` — 고친 예와 실패 이유
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- `references/protected-content.md` — 옮길 때 한 글자도 바꾸면 안 되는 것
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- `references/editorial-rules.md` — 편집 규칙
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+310
@@ -0,0 +1,310 @@
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<!-- 출처: https://techblog.woowahan.com/13569/ · 우아한형제들 기술블로그 · 참고용 원문 사본 -->
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# 누구나 할 수 있는 10배 더 빠른 배치 만들기
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## 비운영 시간 데이터
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셀러시스템에서는 가게와 업주에 대한 다양한 데이터를 관리합니다.
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배달의민족에 입점한 사장님들이 가게의 요일별 휴무일, 임시 휴무일, 공휴일 휴무 여부, 임시 운영 중지 등 다양한 휴무 설정할 수 있는데요.
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실제 가게가 노출되고 음식을 주문하는 과정에서는 '가게가 운영하는지 안하는지'만 중요하기 때문에
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셀러시스템팀에서는 이러한 정보를 조합하여 계산된 결과만을 유관부서에 전달하기도 합니다.
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이것이 바로 '비운영시간 데이터'입니다.
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셀러시스템은 다양한 채널에서 입력되는 각종 운영과 휴무 데이터를 취합하고 비운영시간 데이터를 계산합니다.
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그 후 이러한 데이터가 클라이언트까지 잘 전달될 수 있도록 각 지면에 적절한 형태로 가공하여 제공하는 역할을 합니다.
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현재 연동 구조에서는 실시간으로 수정되는 정보를 반영하는 것뿐만 아니라
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매일 새벽에 전체 데이터를 계산하고 그 결과를 미리 갱신해둔 후 유관부서에 전파하는 작업 또한 하고 있습니다.
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## 문제 상황
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새벽에 배치 작업을 할 때, 배달의민족에 등록된 수많은 가게의 데이터를 매일 갱신하기 때문에 배치 수행 시간이 상당히 오래 걸립니다.
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이른 새벽에 배치가 실행되는 덕분에 일과 시간 이전에 배치가 모두 끝나고 DB 부하도 큰 수준은 아니어서 여태까지는 큰 문제없이 운영되고 있었습니다.
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하지만 최근 배포를 새벽에 진행할 일이 여러 번 있었는데요.
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배포를 할 때마다 배포 예정 시간과 배치 실행 시간이 겹치는 바람에, 배치가 없었다면 매끄럽게 진행될 배포가 여러 번 복잡한 절차를 밟아 진행할 필요가 생겼습니다.
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팀에서는 이렇듯 새벽 시간까지 오래 실행되는 배치가 배포 및 운영에 영향을 끼치는 것은 잠재적인 리스크라고 판단하였습니다.
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셀러시스템팀에서는 이러한 리스크가 발견되었을 때 당장 조치가 필요한 것이 아니라면 우선 백로그(개발을 기다리는 과제 목록)에 등록합니다.
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배치 성능 개선 과제 또한 우선 백로그에 등록하였고 이후 정기적인 백로그 그루밍(백로그 항목을 살펴보고 유지 관리하는 프로세스) 회의에서 우선순위를 재평가하고, 팀원 사이에서 의견을 취합하였습니다.
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그루밍 회의에서 배치 성능 개선이 필요하다는 것에 공감대가 있었고 우선순위를 높여 스프린트에서 과제를 진행하게 되었습니다.
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## I/O 최적화
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배치 수행시간 개선을 위해 우선적으로 살펴본 부분은 I/O 병목이었습니다.
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> ##### I/O (Input / Output) 병목이란?
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>
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> 컴퓨팅에서 부하를 설명할 때에는 크게 CPU 부하와 I/O 부하로 나뉩니다.
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>
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> 데이터를 계산하고 처리하는 과정인 CPU 부하와 달리, I/O 부하는 디스크에 파일을 읽고 쓰거나 DB 및 외부 컴포넌트와 통신하는 과정에서 발생합니다.
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>
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||||
> I/O 병목은 이러한 I/O 부하가 시스템의 전체적인 효율성을 떨어뜨리는 부분을 말합니다.
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배치에서 사용하는 I/O 부하 중 가장 핵심은 DB 쿼리였기 때문에
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코드 및 로컬 환경에서 실제 호출하는 DB 쿼리를 살펴보면서 I/O 병목 지점을 살펴보았는데요.
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JPA 지연 로딩으로 설정된 연관 관계 엔티티를 가져오는 과정에서 N+1 문제가 발생하는 것을 확인하였습니다.
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위에서 언급하였듯 비운영시간 데이터 계산을 위해서는 다양한 종류의 데이터를 가져와야 하는데요.
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이러한 데이터가 모두 1 : N 구조의 연관관계로 설정되어 있어서 관련 데이터를 가져오는 데에 오랜 시간이 걸리는 것을 확인할 수 있었습니다.
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N+1 문제의 해결방식은 다양한데요.
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연관관계로 설정된 엔티티의 종류가 많고 실제 연관관계 데이터의 수정은 불필요하다는 점 등을 고려하여
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각 엔티티 정보를 연관관계를 통해 가져오는 것이 아닌 별도 쿼리 호출을 통해 명시적으로 한 번에 읽어오게끔 수정했습니다.
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##### 수정 전
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```java
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||||
public List<LiveShopClose> generateLiveShopClose(Shop shop, LocalDate startDate, LocalDate endDate) {
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||||
final List<ShopCalendar> shopCalendars = shopCalendarRepository.findAllByCalendarDateBetween(startDate, endDate);
|
||||
final List<ShopTemporaryClosed> shopTemporaryCloses = shop.getActiveShopTemporaryClosed();
|
||||
final List<ShopClosed> shopCloses = shop.getActiveShopClosed();
|
||||
final List<ShopOperationHour> operationHours = shop.getShopOperationHourIsType(OperationHourType.OPERATION);
|
||||
|
||||
return /* LiveShopClose 데이터 생성 */
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||||
}
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||||
```
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||||
##### 수정 후
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||||
```java
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||||
List<LiveShopClose> generateLiveShopCloses(List<Long> shopNos, LocalDate startDate, LocalDate endDate) {
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||||
List<ShopNo> shopNoEntities = shopNos.stream().map(ShopNo::new).collect(Collectors.toList());
|
||||
|
||||
List<ShopCalendar> shopCalendars = shopCalendarRepository.findAllByCalendarDateBetween(startDate, endDate);
|
||||
Map<Long, List<ShopTemporaryClosed>> activeShopTemporaryClosedMap =
|
||||
shopTemporaryClosedRepository.findActiveByShopNos(shopNoEntities).stream()
|
||||
.collect(groupingBy(ShopTemporaryClosed::getShopNo, Collectors.toList()));
|
||||
Map<Long, List<ShopClosed>> activeShopClosedMap =
|
||||
shopClosedRepository.findActiveByShopNos(shopNoEntities).stream()
|
||||
.collect(groupingBy(ShopClosed::getShopNo, Collectors.toList()));
|
||||
Map<Long, List<ShopOperationHour>> operationHoursMap =
|
||||
shopOperationHoursRepository.findOperationHoursByShopNos(shopNoEntities).stream()
|
||||
.collect(groupingBy(ShopOperationHour::getShopNo, Collectors.toList()));
|
||||
|
||||
return shopNos.stream()
|
||||
.flatMap(shopNo -> generateLiveShopClose(
|
||||
shopNo,
|
||||
shopCalendars,
|
||||
ListUtils.emptyIfNull(activeShopTemporaryClosedMap.get(shopNo)),
|
||||
ListUtils.emptyIfNull(activeShopClosedMap.get(shopNo)),
|
||||
ListUtils.emptyIfNull(operationHoursMap.get(shopNo))
|
||||
).stream())
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
}
|
||||
|
||||
List<LiveShopClose> generateLiveShopClose(Long shopNo, List<ShopCalendar> shopCalendars,
|
||||
List<ShopTemporaryClosed> activeShopTemporaryCloses,
|
||||
List<ShopClosed> activeShopCloses,
|
||||
List<ShopOperationHour> operationHours) {
|
||||
|
||||
return /* LiveShopClose 데이터 생성 */
|
||||
}
|
||||
```
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## 도메인 로직 및 기타 최적화
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그 다음으로는 도메인 로직을 고려해 더 최적화할 수 있는 부분이 있을지 살펴보았습니다.
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현재 가게의 비운영시간 데이터가 업데이트될 경우, 변경된 가게에 대한 이벤트를 발행하고 있는데요.
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기존 로직에서는 실제 데이터의 변경 여부와는 관계없이 D-1~D+2 데이터를 무조건 재생성하기 때문에,
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실제로는 데이터가 변경되지 않을 테지만 다시 데이터가 생성되어 변경 이벤트가 전송되는 케이스가 있었습니다.
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이러한 케이스에 대응하여 데이터가 바뀌었는지 여부를 확인한 후 실제로 바뀐 경우에만 변경 사항을 적용하도록 개선하였습니다.
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이를 통해 불필요한 DB 부하를 줄여 배치 수행시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 변경 이벤트로 인한 간접적인 부하 또한 개선할 수 있었습니다.
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## 최적화 검토
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잠시 다른 얘기를 해보겠습니다.
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유명한 개발 서적인 "Effective Java"(3rd ed, Joshua Bloch, 2017)에서는 아래와 같은 격언을 소개하고 있습니다.
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> "성능 효율을 높이기 위해 컴퓨팅 업계에서는 많은 죄악이 저질러지는데(심지어 효율적이지조차 않을 때도 있다)"
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>
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> William A. Wulf (1972)
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> "우리는 세세한 성능 효율에 대해서는 무시할 필요가 있다. 말하자면 97%가 이 경우에 해당한다. 섣부른 최적화는 만악의 근원이다."
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>
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||||
> Donald E. Knuth (1974)
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||||
> "우리는 최적화에 대해서 다음 두가지 규칙을 따른다. 첫째. 하지 마라. 둘째. (전문가 한정) 아직은 하지 마라."
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>
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||||
> M. A. Jackson (1975)
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||||
Java(1995년)는 물론이고 SQL(1978년)과 C++(1980년)이 등장하기도 전에 프로그래밍 대선배들은 위와 같은 발언들을 쏟아냈습니다.
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최적화 얘기를 한참 하다가 최적화가 죄악이란 격언을 가져오다니 뜬금이 없으실 텐데요.
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사실 이는 무작정 최적화하지 말란 것은 아니고 효율만 좇다가 득보다 실이 큰 경우를 경계하라는 뜻에 가깝다고 생각합니다.
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최적화를 하기 전에 항상 아래 두가지를 검토해보면 좋을 것 같습니다.
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> ##### 최적화 이전에 먼저 좋은 코드를 작성하기
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>
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||||
> 코드를 작성하는 데 있어서 성능을 염두에 두는 것은 물론 중요합니다.
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||||
>
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||||
> 하지만 많은 경우 대부분의 코드는 성능상 영향이 크지 않고 실제로 병목이 되는 부분은 극히 일부분입니다.
|
||||
>
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||||
> 좋은 코드를 최적화하기는 쉽지만, 섣부르게 최적화된 코드를 좋은 코드로 만드는 건 어렵습니다.
|
||||
>
|
||||
> 빠른 코드보다는 좋은 코드를 짜는 데에 먼저 집중하고 최적화는 그 다음에 생각해야 합니다.
|
||||
>
|
||||
> ##### 정량적으로 성능을 측정하면서 병목을 파악하기
|
||||
>
|
||||
> 정량화된 지표를 통해 실제로 병목이 되는 부분을 파악해야 합니다.
|
||||
>
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||||
> 지엽적인 부분을 일일히 개선하는 마이크로 최적화는 많은 경우 100ms 를 99ms로 줄이는 것에 그칩니다.
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||||
>
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||||
> 마이크로 최적화 보다는 거시적인 관점에서 중요한 병목을 찾고 이를 구조적으로 해결하는 것이 중요합니다.
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||||
>
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> 그리고 실질적으로 얼마나 빨라졌는지 정량적인 성과로 나타낼 수 있어야 합니다.
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||||
이번에 진행한 최적화는 유의미한 최적화였을까요?
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우선 기존에 안정적으로 동작하며 비즈니스 로직이 명확한 코드가 있었습니다.
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하지만 이러한 안정적인 코드의 수행시간이 오래 걸려 운영 및 유지보수에 있어서 잠재적인 큰 리스크라는 공감대가 있었습니다.
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최적화를 위해 구조적인 병목을 찾았고 성능 테스트 결과 5배 이상 더 빨리 실행되는 것을 확인하였습니다.
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> 베타 환경 테스트 결과, 특정 조건에서는 20배 이상 빨라지기도 하였습니다.
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이 정도의 성능 개선이라면 최초 문제가 되었던 상황을 깔끔하게 해결함과 동시에
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다소 복잡해진 코드를 고려해도 유의미한 최적화라는 결론을 내렸습니다.
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## 빨라도 문제
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근데 이거 빨라도 너무 빨라진 것 같습니다.
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개발 환경에서의 지표를 통해 운영 환경 소요시간을 유추해 보면 6시간 걸리던 것이 1시간 조금 넘게 걸리는 것으로 나오는데요.
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'내가 뭘 놓친 게 있나?' 아니면 '코드를 잘못 짰나?' 생각이 들었지만…
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설령 정상 동작하더라도 무작정 빠른 게 능사가 아니기 때문에 안정적인 서비스 제공이 가능한지 다시 검토해보았습니다.
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||||
MSA 구조에서는 애플리케이션과 직접적으로 연동되는 DB와 로드밸런서 등 뿐만 아니라
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많은 모듈 및 유관부서들이 유기적으로 연결되어 있기 때문에 영향 범위를 면밀히 검토해야 합니다.
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특히 위에서 한 번 간단하게 언급한 것처럼 현재는 다음과 같은 형태이기 때문에 이 부분에 문제가 없을지 주로 검토했습니다.
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* 데이터 변경이 발생하면
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* 변경 사항이 큐를 통해서 유관부서에 전달되고
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* 필요에 따라 유관부서가 추가적인 API 호출을 하는
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구체적으로는 아래와 같은 사항들을 확인해보았습니다.
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* 개발 환경에서 테스트 당시 애플리케이션이 실행되는 서버의 CPU 및 I/O 지표
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* 개발 환경에서 테스트 당시 DB CPU, 쿼리 지연 시간 등 지표
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||||
* 예상 트래픽을 산출, 현재 운영 환경에서의 피크 트래픽과 비교하여 문제가 없을지 검토
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||||
* 변경 사항을 전달하는 큐에서 지연이 발생해도 문제가 없을지 검토
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예상 트래픽 비교 및 도메인 로직 최적화 과정에서 변경이벤트 또한 상당히 많이 줄어든 점을 감안하여서
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문제가 없을 것으로 확인하고 운영 환경에 배포하였습니다.
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## 배포 이후
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문제가 없을 것으로 예상하였지만 일들이 항상 마음처럼 굴러가던가요?
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||||
운영환경에서 추정했던 속도보다 더 빠르게 동작을 하는 바람에
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||||
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||||
유관 부서 트래픽 또한 예상 이상으로 인입되어 DB CPU가 다소 높아지는 문제가 있었습니다.
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||||
그렇지만 너무 빨라서 발생하는 문제에 대해서 사전에 미리 검토를 해보았던 덕분에
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||||
당황하지 않고 빠르게 문제 원인을 좁히고 대응 방안을 도출할 수 있었습니다.
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||||
근본적으로는 실행 속도가 너무 빨라진 것이 문제이기 때문에
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||||
모순적이지만 우선 단기적인 대응 방안으로 의도적으로 지연 시간을 설정해 천천히 실행하도록 수정하였습니다.
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||||
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||||
```java
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||||
@Bean(STEP_NAME)
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||||
@JobScope
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||||
public Step liveShopCloseCreateStep() {
|
||||
return stepBuilderFactory.get(STEP_NAME)
|
||||
.<Long, Long>chunk(CHUNK_SIZE)
|
||||
.reader(shopCloseScheduleReader(null))
|
||||
.writer(liveShopCloseWriter(null, null, null))
|
||||
.transactionManager(storeTransactionManager)
|
||||
.listener(new AfterChunkSleepListener(200))
|
||||
.build();
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Slf4j
|
||||
public class AfterChunkSleepListener implements ChunkListener {
|
||||
private final long sleepMillis;
|
||||
|
||||
public AfterChunkSleepListener(long sleepMillis) {
|
||||
this.sleepMillis = sleepMillis;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public void afterChunk(ChunkContext context) {
|
||||
try {
|
||||
log.info("Chunk 실행 후 sleep {} millis. 현재 read Count : {}",
|
||||
sleepMillis,
|
||||
context.getStepContext().getStepExecution().getReadCount());
|
||||
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(sleepMillis);
|
||||
} catch (InterruptedException e) {
|
||||
log.error("Thread sleep interrupted.", e);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public void afterChunkError(ChunkContext context) {
|
||||
// 사용안함.
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public void beforeChunk(ChunkContext context) {
|
||||
// 사용안함.
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
그리고 위와 같이 지연 시간을 설정해도 **기존 390분이 소요되던 배치가 30분 소요되는 결과**를 얻을 수 있었습니다.
|
||||
|
||||
마지막으로 이러한 변경이벤트를 유관부서에 전달하고 유관부서가 다시 우리 API를 호출하는 방식에 대해서
|
||||
|
||||
좀 더 효율적인 해결책은 없을지 고민하게 되는 계기가 되었습니다.
|
||||
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||||
## 결론
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||||
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||||
이번 최적화 작업을 요약하면 다음과 같습니다.
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||||
|
||||
* 리스크를 확인하고 과제에 대한 우선순위를 조정하기
|
||||
* 문제 상황을 분석하고 병목을 확인하기
|
||||
* I/O의 경우 최대한 한번에 여러건을 읽고 쓰도록 하여 효율성 높이기
|
||||
* 도메인 로직을 검토하여 개선할 수 있는 부분이 있는지 살피기
|
||||
* 유의미한 최적화인가? 정량적인 지표로 다시 검토하기
|
||||
* 빨라도 문제일 수 있으니 최적화에 의한 영향 범위를 검토하고 운영 환경에서도 문제가 없을지 확인하기
|
||||
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대단한 알고리즘을 작성하지도, 유행하는 신규 프레임워크를 사용한 것도 아니지만
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생각보다 좋은 결과를 얻었고 그 과정도 좋은 사례라고 생각되어 공유드립니다.
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당연하게 생각되는 부분이라도 돌다리를 한 번 더 두드려보듯이
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항상 한 번 더 고민해 본다면 누구라도 저보다 더 잘하실 수 있으리라고 생각합니다.
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<!-- 출처: https://techblog.woowahan.com/17386/ · 우아한형제들 기술블로그 · 참고용 원문 사본 -->
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# 우리 팀은 카프카를 어떻게 사용하고 있을까
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## 누가 읽으면 좋을까
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카프카(Kafka)가 무엇인지 알고 있는 독자를 대상으로 합니다. 기술적 구현방식을 다루기보단 카프카를 기반으로 한 다양한 기술적 개념에 대해서 얇고 넓게 소개하고, 우리팀에서 어떻게 적용하는지 사례를 공유합니다. 기술적 내용에 대해 자세히 알고 싶다면 공식문서나 다른 기술블로그를 참고해 주세요. 글 하단 "참고 자료"에 관련 링크도 첨부하였습니다.
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아래와 같은 키워드가 등장합니다. 각 문단에서 개념을 간단하게 설명하며 진행할 예정이나 관련 배경지식이 있다면 더 쉽게 이해할 수 있을 것으로 예상됩니다.
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* Kafka
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* Transactional Outbox Pattern
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* Event Bus
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* Kafka Streams
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## 카프카, 한 섹션 요약
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먼저 카프카를 매우 간단하게 알아보겠습니다. 카프카는 분산 스트리밍 플랫폼으로, 대량의 데이터를 처리하고 실시간으로 전송하는 데 사용됩니다. 모든 데이터는 로그 형식으로 파일 시스템에 기록됩니다. 여기서 말하는 로그는 추가만 가능하며, 시간순으로 완전히 정렬된 데이터의 흐름(레코드 시퀀스)을 의미합니다. 로그를 한곳에 모아 처리할 수 있도록 중앙집중화되어 있으며, 대용량 데이터를 수집하고 실시간 스트리밍으로 소비가 가능합니다.
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메시지(레코드)는 발행처(프로듀서)가 보낸 순서로 기록되어 순서가 보장되며, 메시지의 위치 값(offset)으로 소비자(컨슈머)가 소비한 메시지의 위치를 표시합니다. 각 컨슈머 그룹마다 메시지의 위치 값을 가지고 있기 때문에 같은 소스에서 서로 다른 여러 개의 컨슈머 그룹이 개별적으로 소비가 가능합니다. 한 소스(Single Origin)에서 여러 소비자가 손실이나 변형 없이 메시지를 소비할 수 있으며, 원천 데이터를 기반으로 데이터 분석도 가능합니다.
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아래는 이 글을 이해하는 데 필요한 카프카의 기본적인 용어와 개념입니다.
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* **토픽(Topic)**: 데이터의 주제를 나타내며, 이름으로 분리된 로그입니다. 메시지를 보낼 때는 특정 토픽을 지정합니다.
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* **파티션(Partition)**: 토픽은 하나 이상의 파티션으로 나누어질 수 있으며, 각 파티션은 순서가 있는 연속된 메시지의 로그입니다. 파티션은 병렬 처리를 지원하고, 데이터의 분산 및 복제를 관리합니다.
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* **레코드(Record)**: 레코드는 데이터의 기본 단위로 키와 값(key-value pair) 구성입니다.
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* **오프셋(Offset)**: 특정 파티션 내의 레코드 위치를 식별하는 값입니다.
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* **프로듀서(Producer)**: 데이터를 토픽에 보내는 역할을 하며, 메시지를 생성하고 특정 토픽으로 보냅니다.
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* **컨슈머(Consumer)**: 토픽에서 데이터를 읽는 역할을 하며, 특정 토픽의 메시지를 가져와서(poll) 처리합니다. 컨슈머 그룹은 여러 개의 컨슈머 인스턴스를 그룹화하여 특정 토픽의 파티션을 공유하도록 구성합니다. 이를 통해 데이터를 병렬로 처리하고 처리량을 증가시킬 수 있습니다.
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* **카프카 커넥터(Connector)**: 카프카와 외부 시스템을 연동 시 쉽게 연동 가능하도록 하는 프레임워크로 MySQL, S3 등 다양한 프로토콜과 연동을 지원합니다.
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* **소스커넥터(source connector)**: 메시지 발행과 관련 있는 커넥터
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* **싱크커넥터(sink connector)**: 메시지 소비와 관련 있는 커넥터
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## 우리팀에서 활용하는 방식
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딜리버리서비스팀은 하루 100만 건 이상 생성되는 배민배달(배달의 민족에서 관리하는 자체 배달)을 중계하는 역할을 합니다. 배달의 민족에서 제공하는 여러 주문서비스(배민배달, B마트, 배민스토어)의 배민배달을 받아 여러 배달서비스 중 하나로 분배하고, 배달과정을 중계하고 관리하는 역할을 합니다. 주문과 배달을 처리하는 방식으로 분산시스템 이벤트 기반 아키텍처를 사용하고 있으며, 카프카를 팀에서 주요 기술 중 하나로 사용하고 있습니다. 팀의 분산시스템이 어떻게 나뉘어 있는지 간략하게 설명하고, 카프카를 팀에서 활용하는 방식을 소개하겠습니다.
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딜리버리서비스팀의 분산서버 구조에 대해 간략하게 설명하면 아래 그림과 같습니다.
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주문이벤트를 받아 배달 프로세스를 관리하는 주문/배달서버, 발행한 이벤트를 기반으로 분석하는 분석서버로 구성되어 있습니다. 처리량을 높이고 성능을 향상시키기 위해 많은 서비스에서 그러하듯 각 서버그룹은 N개의 여러 서버로 구성됩니다.
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## [1] 주문-배달을 안전하게 처리하자
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### 미리보기
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– 도메인 이벤트에 대해 카프카를 이벤트 브로커로 사용하여 이벤트 순서를 보장한다.
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– MySQL source connector를 이용한 Transactional Outbox Pattern을 사용하여 분산시스템에서 데이터와 메시지 전송을 하나의 트랜잭션으로 관리하여 데이터 정합성을 확보한다.
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주문이 발생하면 고객에게 배달이 완료될 때까지 안전하게 처리하는 것이 가장 큰 목표입니다. 그 과정을 혼란스럽지 않게 처리하기 위해서는 주문과 배달의 이벤트 순서가 중요하며, 이벤트가 누락되지 않도록 관리해야 합니다. 카프카를 이벤트 브로커로 사용하고, 이벤트 발생 순서를 보장하고 있습니다. 배달을 놓치지 않고 처리하기 위해서 Transactional Outbox Pattern을 사용하여 순서를 보장한 재시도를 통해 이벤트 누락이 없도록 처리하고 있습니다.
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### 순서보장
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배달프로세스를 간략하게 나타내면 아래 그림과 같습니다. 배달이 진행되면서 여러 이벤트가 발행되고, 몇 가지 이벤트는 배달상태를 변경시킵니다. 배달상태는 순서가 있기 때문에 순서대로 진행되며, 특정 이벤트들은 거의 동시에 발생하기도 하고, 배달상태를 변경시기키도 합니다. 혼란스럽지 않은 배달프로세스를 관리하기 위해서는 이벤트 발행과 관련하여 순서를 보장하는 것이 중요합니다.
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예를 들어, 배차완료와 거의 동시에 픽업준비요청이 발생할 수 있습니다. 프로듀서는 배차완료 이후 픽업준비요청을 발행하였으나 네트워크 등의 이슈로 컨슈머는 픽업준비요청 이후, 배차완료를 수신할 수도 있습니다. 이런 경우, 순서가 보장되지 않는다면 컨슈머 측에서는 거의 동시에 발생한 이벤트에 대해서 어떤 이벤트가 먼저 발생한 것인지 혼란스러워 비즈니스 로직 처리에 문제가 발생할 수 있습니다.
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카프카는 메시지 발행 순서에 따라 소비할 수 있도록 순서를 보장합니다. 같은 카프카 클러스터에서 주문, 배달, 분석 토픽 등 목적에 따라 토픽을 구성할 수 있으며, 하나의 토픽은 병렬처리로 처리량을 높이기 위해 여러 개의 파티션으로 구성됩니다. 카프카에서는 같은 파티션에 대해서 프로듀서가 보낸 데이터의 순서를 보장합니다. 같은 키를 가진다면 같은 파티션으로 할당되고, 하나의 파티션에 하나의 컨슈머가 할당됩니다. 따라서 같은 키에 대해서는 분산시스템에서도 같은 서버가 소비하게 되어 이벤트 순서가 보장될 수 있습니다. 주문식별자, 배달식별자 등과 같이 순서관리가 필요한 식별자를 키로 관리하여 순서를 보장합니다. 메시지 공급자가 발행 순서를 보장하기에 거의 비슷한 시점에 발행되는 메시지 동시성 이슈 발생 상황을 줄일 수 있습니다.
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### 데이터 정합성
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비즈니스 로직을 처리하기 위한 데이터를 MySQL 데이터베이스에 저장하고, 카프카로 이벤트를 발행하는 방식으로 데이터와 이벤트를 관리하고 있습니다. 카프카에 문제가 발생할 경우, 데이터베이스에는 변경된 배달상태가 저장되었으나 이벤트는 발행되지 않을 수도 있습니다. 예를 들어 주문취소가 발생한 경우를 생각해 봅시다. 주문취소로 배달취소가 발생하게 되면 데이터베이스에는 해당 배달은 취소된 상태로 저장될 것입니다. 하지만 이벤트 발행에 실패하게 된다면 컨슈머는 메시지를 수신하지 못해 여전히 배달을 진행할 수 있습니다. 취소된 배달이 진행되는 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터와 메시지 발행의 트랜잭션을 하나로 관리하여 데이터 정합성을 확보할 필요가 있었습니다.
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인프라와 커넥션 이슈, 타임아웃 등의 문제로 토픽에 메시지를 넣는 과정에서 실패할 수도 있습니다. 메시지 발행에 실패하는 경우, 메시지가 누락되어 정합성이 보장되지 않기에 누락 방지를 위해서 재시도가 필요했습니다. 재시도 과정에서도 메시지의 순서는 보장되기를 바랐습니다. 하지만, 다른 비즈니스 이벤트 처리에 미치는 영향은 최소화하며 재시도를 하고 싶었습니다. 이벤트 발행에 실패하는 경우, 순서와 영향도를 고려하여 재시도를 시도하는 방법으로 [Transactional Outbox Pattern](https://microservices.io/patterns/data/transactional-outbox.html)을 이용하였습니다.
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Transactional Outbox Pattern은 분산 시스템에서 데이터베이스 트랜잭션과 메시지 큐를 조합하여 데이터 일관성과 메시지 전송의 원자성을 보장하는 패턴입니다. 분산시스템에서 트랜잭션 완료 후, 이벤트를 보내야 하는 경우에 트랜잭션에 실패할 경우 데이터는 롤백되지만, 이벤트는 발송될 수 있고, 메시지 전송 중 문제가 발생하는 경우 메시지 전송 원자성이 보장되지 않을 수 있습니다. 문제를 해결하기 위한 이 패턴의 핵심 아이디어는 다음과 같은 흐름으로 진행됩니다.
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1. 트랜잭션 데이터베이스에 Outbox 테이블을 도입하여, 트랜잭션 완료 시 변경 사항을 기록합니다.
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2. Outbox 테이블에 새로운 레코드가 추가될 때마다 변경 사항을 메시지로 전송합니다.
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설명한 패턴을 구현하기 위해 [Debezium](https://debezium.io/)이라는 라이브러리에서 지원하는 MySQL 카프카 커넥터를 이용하고 있습니다. Debezium은 데이터베이스의 변경 사항을 감지하고 이벤트 스트림으로 변환하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 데이터베이스의 기록인 binlog의 변경 사항을 감지(Change Data Capture)하여 읽는 로그 테일링 기법을 사용되어 있습니다. 변경사항을 읽어 설정한 토픽으로 보내주는 방식으로 동작합니다. 트랜잭션의 성공 내역을 binlog 기록하고, 기록을 순서대로 읽어가도록 동작합니다. 메시지 발행에 실패하면 아웃박스테이블의 데이터도 롤백되기 때문에 하나의 트랜잭션으로 데이터 정합성을 관리하고 있습니다. Debezium에서 메시지 발행에 사용되는 MySQL source connector는 태스크를 하나만 사용하도록 강제하기 때문에, 단일 커넥터에서 메시지 전송 순서를 보장할 수 있습니다.
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하나의 태스크로 동작하면 테이블에 데이터가 쌓이는 속도보다 커넥터가 처리하는 속도가 느릴 경우 메시지 지연이 발생할 수 있습니다. 처리량을 높이기 위해 토픽별로 outbox 테이블을 분리하여 만들고, 각 outbox 테이블은 식별자 기반으로 N개의 테이블로 구성하였습니다. delivery-outbox1, delivery-outbox2, delivery-outbox3과 같이 여러 개의 outbox 테이블을 구성하고, 각 테이블에 커넥터를 연결하여 한 커넥터가 처리하는 양을 분산하여 처리량을 확보하였습니다. outbox 테이블은 쓰기(insert)만 동작하는 테이블로 저장된 순서대로 이벤트 메시지 발행을 보장하도록 설정되어 있습니다. 같은 키는 같은 테이블에 저장되며, 한 테이블에서는 하나의 커넥터를 사용하기 때문에 같은 키에 대해서는 순서를 보장됩니다.
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## [2] 카프카를 이벤트 버스로도 활용해보자
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### 미리보기
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– 카프카를 이벤트 버스로 활용하여 분산시스템에 알린다.
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분산 시스템에서는 서버 여러 대로 서버군을 이룹니다. 한 서버에서 값을 변경하면 서버군에 속한 모든 서버의 변경된 값을 관리해야 할 때가 있습니다. 배달서버에서 어떤 배달서비스로 분배할지 결정하며, 분배 규칙은 인메모리로 관리합니다. 이 경우, 분배 규칙 이벤트를 소비한 배달서버만 분배규칙이 변경되고 다른 배달서버들은 기존 분배 규칙을 유지할 수 있습니다. 운영자가 필요에 의해 분배 규칙을 변경하면, 모든 배달서버는 해당 변경 값을 알아야 합니다. 카프카를 이벤트버스로 활용하여 값 관리가 필요한 서버군에 변경된 값을 알리고, 변경된 내용을 반영하도록 관리하고 있습니다.
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스프링 클라우드에서 제공하는 RemoteApplicationEvent를 사용하여 [이벤트 버스](https://cloud.spring.io/spring-cloud-bus/reference/html/index.html)로 카프카를 사용하고 있습니다. 이벤트 버스 토픽(예: event-bus)을 설정하고, id는 고유해야 하기에 `${서버명}:${식별자}` 형식으로 설정합니다. RemoteApplicationEvent를 상속한 이벤트를 정의하고, 원하는 목적지(서버군)를 명시하여 발행하면 이벤트 버스는 목적 서버군에 이벤트를 전달합니다. 스프링 클라우드에서 id 서버명의 인스턴스에 애플리케이션 이벤트를 발행하기 때문에, 목적 서버에서 발행한 팀에서 정의한 이벤트를 구독하여 처리한다면, 정의한 이벤트를 수신하여 변경된 값을 반영할 수 있게 됩니다. 이렇게 되면 분산시스템에서 인메모리로 관리되는 값도 변경되어 같은 기준으로 비즈니스 로직을 처리할 수 있습니다.
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RemoteApplicationEvent를 상속한 DeliveryServiceRemoteApplicationEvent를 추상클래스로 설정하고, 각 특성에 맞게 구현체를 구성하여 이벤트를 발행하여 필요한 곳에서 활용하고 있습니다. 서버군에 속한 서버들이 각자 인메모리로 저장하고 있는 값을 모두 초기화나 변경이 필요한 경우에 사용됩니다. 아래는 분배규칙 변경에 대해 RemoteApplicationEvent를 정의한 예시 코드입니다.
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```java
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public abstract class DeliveryServiceRemoteApplicationEvent extends RemoteApplicationEvent {
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protected DeliveryServiceRemoteApplicationEvent(String destination) {
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super(SOURCE, ORIGIN, DESTINATION_FACTORY.getDestination(destination));
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}
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}
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// 분배규칙 CustomRemoteEvent
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public class RouteRuleRemoteEvent extends DeliveryServiceRemoteApplicationEvent {
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public RouteRuleRemoteEvent() {
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super("delivery"); // destination: 배달서버
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}
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}
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```
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아래는 분배규칙이 변경되어 새롭게 내려받아야 하는 경우, 서버에서 메서드를 수행하고 배달서버군 전체에도 변경된 규칙이 반영될 수 있도록 RemoteApplicationEvent를 발행하고, 소비하는 예시 코드입니다.
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```java
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public void load() {
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routeRuleSetStore.load();
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remoteApplicationEventPublisher.publishEvent(new RouteRuleRemoteEvent());
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}
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@EventListener
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public void handle(RouteRuleRemoteEvent event) {
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routeRuleSetStore.load();
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}
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```
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딜리버리서비스팀에서 이벤트 버스 토픽은 하나의 파티션으로 관리하고 있습니다. 설정값을 변경하는 데 높은 처리량이 필요하지 않고, 같은 서버군은 같은 변경사항을 수신해야 하기 때문입니다. 파티션에서 같은 컨슈머 그룹은 오프셋을 공유하므로 모든 서버는 다른 컨슈머 그룹 아이디(consumer group id)를 가져야 합니다. 여러 컨슈머에게 개별적으로 소비될 수 있기 때문에 각 서버가 다른 컨슈머 그룹 아이디를 사용한다면 한 번의 이벤트 발행으로도 여러 서버군의 설정을 바꾸는 것이 가능합니다. 특수하게 컨슈머의 이름을 정하지 않으면, 스프링 클라우드에서는 anomymous라는 프리픽스를 붙여 랜덤하게 컨슈머 그룹 아이디를 설정합니다. 즉, 연결된 서버만큼 `anonymous.{식별자}` 형식의 컨슈머 그룹 아이디가 생성되고 있고, 시스템 모니터링 시에는 anomymous 컨슈머는 필터링하고 있습니다.
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## [3] 더 나은 배달을 위해 분석하자
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### 미리보기
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– 분석에 적합하게 가공된 형태로 데이터를 제공한다.
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– 카프카 스트림즈를 활용하여 실시간 배달 정보를 집계하여 배달 상황을 파악할 수 있도록 한다.
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배치 등을 사용하여 분석을 위한 데이터를 제공할 수도 있지만, 일정 주기로 배치를 수행하기 때문에 실시간 데이터를 반영하기 어려운 문제가 있습니다. 우리 팀에서는 실시간 혹은 준실시간에 해당하는 데이터를 조회하여 배달현황을 파악하고 서비스에 반영하기를 원했습니다. 요구사항을 만족시킬 기술로 카프카 스트림즈를 활용하고 있습니다.
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카프카 스트림즈는 카프카에서 실행하는 이벤트별 데이터(레코드) 처리를 수행할 수 있게 하는 라이브러리입니다. 간단히 말하자면, 카프카 스트림즈는 메시지를 활용한 실시간 집계, 분석 시스템으로 실시간 데이터 스트리밍 및 분석 시스템에 적합한 플랫폼으로 폭넓게 활용되는 도구입니다. 카프카 스트림즈 애플리케이션이 처리하는 것은 데이터의 흐름입니다. 전처리 단계와 스트림 연결로 데이터 스트림을 입력받아 필요한 처리를 수행 후, 새로운 스트림을 생성하여 데이터를 처리하고 결과를 산출하는 방식으로 동작합니다.
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### 분석용으로 가공한 데이터 제공
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분석 서버에서는 배달 이벤트를 수신한 후 전처리 과정을 거쳐, 조회하기 편한 형태로 가공하여 분석 토픽으로 이벤트를 재발행합니다. 원본 이벤트를 가공하여 분석할 수 있도록 또 다른 토픽과 스트림으로 생성합니다. 목적이 다르기에 원본 토픽과 분석용 토픽을 분리하여 사용합니다. 서비스 토픽과 분석용 토픽은 서로 다른 데이터 처리량과 리소스가 필요하기에 토픽과 서버를 분리하여 특성에 맞는 리소스를 사용하고 조정할 수 있도록 구성하였습니다. 주요한 서비스 로직에 사용되는 토픽과 분석에 사용되는 토픽은 문제가 발행하더라도 영향범위를 분리하여 관리할 수 있습니다.
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배달은 생성, 배차, 픽업, 완료 등 순서를 가지고 진행되며, 특정 행위마다 배달이벤트를 발행합니다. 분석이 필요한 경우, 배달의 이벤트를 하나하나 보는 것이 아닌 배달 건별로 정리된 정보를 확인하고 싶은 경우가 많습니다. 주요 정보는 어떻게 되는지, 언제 생성되어 배차, 완료가 되었는지 등 배달 한 건에 주요 정보를 집계해 확인하고자 하는 수요가 있었습니다. 분석하기 편하도록 전처리 과정을 거쳐 한 배달건에 대해 발생한 여러 이벤트를 하나로 모아 완료된 배달 건의 요약된 종합 정보를 제공하고 있습니다. 이때 Redis를 임시저장소로 활용하여 종합데이터를 관리합니다. 원본 배달 토픽에서 배달생성 이벤트를 수신하면 Redis에 주요한 주문과 배달 정보를 저장합니다. 이후, 배달 진행에 따라 발행된 이벤트를 수신하면 각 배달이벤트 시점 등 주요한 정보를 업데이트합니다. 완료된 배달은 Redis에서 삭제하고, 의미 있는 정보로 구성한 새로운 배달통합이벤트를 분석 토픽에 발행하여 배달 건별 종합데이터를 제공합니다.
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S3 싱크 커넥터를 사용하여 분석토픽에 들어간 이벤트는 AWS S3 객체저장소에 보내 영구 저장하고 있습니다. 이벤트 영구 저장소와 비즈니스 로직을 처리하기 위한 저장소를 분리하여, 분석용 서비스와 비즈니스 서비스의 상호 영향을 최소화합니다. S3 객체저장소에 저장된 데이터는 [AWS Athena](https://aws.amazon.com/ko/athena/)를 사용해 비즈니스 서비스 저장소에 부하를 주지 않고 오래된 기록까지 조회할 수 있습니다. 데이터를 분석할 수 있는 도구를 연동하여 사업이나 운영 부서에서 지난 배달 건을 월단위로 분석하기도 하고, 정산에 활용하기도 합니다.
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### 실시간 데이터 제공
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배차 대기로 남아있는 배달 건이 얼마나 되는지, 현재 배차에 시간이 얼마나 걸리는지, 주문서비스별 유입량은 어떻게 되는지 등 실시간 배달 데이터를 알고 싶었기에 스트림즈 애플리케이션을 활용하여 실시간 배달데이터를 집계하고 있습니다. 실시간 집계된 내용은 그라파나 대시보드로 시각화하여 운영 상황에 대응할 수 있도록 제공하고 있고, 배달인프라 상황을 파악하여 분석하는 데도 사용됩니다.
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각 배달상태에 따른 배달 건수가 얼마나 되는지 실시간 집계하는 한 가지 예시를 들어보겠습니다. 분석용 배달토픽에 들어온 레코드 흐름(Stream)을 기반으로 최신 배달 상태저장소(latest-delivery)를 구축합니다. 상태저장소(statestore)는 키-값 임시저장소입니다. 최신 배달 상태저장소에는 레코드의 시간을 기준값으로 최신 배달을 판단하며, 키를 배달식별자로 하고 값을 배달데이터로 합니다. 최신 배달을 기준으로 배달 상태별 개수를 집계할 수 있습니다. 키는 배달상태, 값은 집계된 배달 상태별 개수로 배달상태별 상태저장소(count-per-status)를 구성합니다. 그 결과로 배달상태별 상태저장소에서 실시간으로 배달상태별로 집계된 결과를 빠르게 조회할 수 있습니다. 배달 상태별 개수를 조회하는 그라파나 게이지를 등록하여 조회한 결과를 대시보드로 시각화하여 나타내고 있습니다. 대시보드를 통해 하나의 배달 상태에 몰려있진 않은 지, 배달진행에 문제가 있는 건 아닐지 대시보드를 보며 추이를 실시간으로 파악할 수 있습니다.
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이외에도 다양하게 집계되는 실시간 현황은 현재 배달상황을 파악하고 대응하는 데 도움이 됩니다. 다양하게 집계되는 데이터를 활용하여 다른 유용한 기능을 제공할 수도 있습니다. 실시간으로 이상 상황으로 감지되는 판단을 자동화하여 알람으로 빠르게 장애인지를 할 수도 있고, 큰 장애로 번지기 전에 주문유입을 최소화하여 장애 범위를 최소화하는 데 활용될 수도 있습니다.
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## 끗!
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지금까지 카프카의 개념과 특성을 간략하게 설명하고, 팀에서 카프카를 어떻게 활용하고 있는지 소개했습니다. 저는 개발자로 일한 지 갓 2년이 넘었고, 팀에서 사용하는 시스템 설계나 구현을 주도해본 경험은 아직 없습니다. 그래서 각 기술의 자세한 설명은 더 전문가들이 작성한 자료나 공식 문서를 참고하실 수 있게 마지막에 정리해 두었습니다.
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이 글에서는 카프카와 관련된 기술을 상세히 다루기보다는 우리팀에서 카프카를 어떻게 사용하는지 전반적으로 소개하는 데 중점을 두었습니다. 스스로도 더 잘 이해하고 기술을 사용하고 싶었고, 사례를 공유하며 함께 더 알아가고 싶은 마음이었습니다. 이 글의 내용과 연관된 분들이 발표한 우아콘 영상이 있어 마지막 참고 자료 부분에 링크를 넣어두었으니 더 자세한 내용이 궁금하신 분들은 영상도 참고해 주시면 좋겠습니다.
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### 참고 자료
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#### 책
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* [아파치 카프카 애플리케이션 프로그래밍 with 자바](https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001842177)
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* [Kafka Streams in action](https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001804837)
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#### 링크
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* [이벤트 소싱 패턴](https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/architecture/patterns/event-sourcing)
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* [Pattern: Transactional Outbox](https://microservices.io/patterns/data/transactional-outbox.html)
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||||
* [Pattern: Transaction log tailing](https://microservices.io/patterns/data/transaction-log-tailing.html)
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* [Debezium](https://debezium.io/)
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* [Spring Cloud Bus](https://cloud.spring.io/spring-cloud-bus/reference/html/index.html)
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#### WOOWACON 2023 영상
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* [Kafka를 활용한 이벤트 기반 아키텍처 구축](https://woowacon.com/presentations?presentationId=621)
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* [Kafka Streams를 활용한 이벤트 스트림 처리 삽질기](https://woowacon.com/presentations?presentationId=607)
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<!-- 출처: https://techblog.woowahan.com/20161/ · 우아한형제들 기술블로그 · 참고용 원문 사본 -->
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# 검색 성능 개선을 위한 Elasticsearch 인덱스 구조와 쿼리 최적화
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2024. 11. 28. 이승효, 김민규, 김범수
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## 배경
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2023년 12월, 배달의민족 앱 상단 **검색** 기능에 **장보기•쇼핑** 탭이 추가되었습니다. **검색** 창에 검색어를 입력하고 **장보기•쇼핑** 탭을 누르면 비마트와 배민스토어 상품만 검색할 수 있는 기능입니다.
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커머스검색개발파트에서는 Elasticsearch(이하 ES)를 활용해 커머스 검색과 상품 목록 페이지를 제공하는 리스팅 API를 개발하고 운영하고 있으며, ES를 보다 효율적으로 활용하기 위해 다양한 최적화 작업을 진행하고 있습니다.
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비마트와 배민스토어 상품만 검색할 수 있는 서비스를 오픈한 이후, GS25, GS the Fresh, 이마트에브리데이, CU 등 대형 셀러의 지속적인 추가로 색인 문서의 양이 약 3배 증가했습니다. 또한, 검색 API에 다양한 필터와 검색어 매칭 필드가 추가되었고, 리스팅 API를 새롭게 제공하면서 검색 및 리스팅 API 호출 수는 약 1.5배 증가했습니다. 특히 새로운 영역에서도 리스팅 API 호출이 계속 확대되고 있는 상황입니다.
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이처럼 서버가 처리해야 할 기능과 요청량이 급격히 증가하면서 성능 최적화의 중요성이 대두되었습니다. 올해 초부터 커머스 검색 API의 레이턴시 개선을 목표로 다양한 작업을 진행했으며, 특히 ES 인덱스 구조와 쿼리 최적화를 통해 성능을 크게 개선할 수 있었습니다. 이번 글에서는 이러한 성능 개선 과정과 쿼리 최적화에 적용한 주요 방법들을 자세히 공유드리려 합니다.
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## 성능개선을 돕는 도구
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### API 응답값 비교 스크립트
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API 서버는 Nginx가 리버스 프록시 역할을 하여 Spring Boot Web Server로 요청을 전달하고 있습니다.
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API 응답값 비교 스크립트는 Nginx의 access log를 기반으로 운영버전 API와 변경버전 API를 호출하여, 응답값의 차이를 검증하는 데 사용됩니다. 이 스크립트는 성능 개선, 대규모 리팩토링, 마이그레이션 작업 등에서 기존 API와 변경된 API의 응답값이 동일한지 확인하기 위해 개발되었습니다.
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여러 차례의 검색 API의 성능개선 과정에서 이 스크립트를 이용하여 변경 코드가 응답값에 영향을 주는지 검증하도록 하여 서비스 장애가 발생하지 않고 안전하게 성능 개선을 진행했습니다.
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#### 참고 자료
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* [Migrating Critical Traffic At Scale with No Downtime — Part 1](https://netflixtechblog.com/migrating-critical-traffic-at-scale-with-no-downtime-part-1-ba1c7a1c7835)
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* [Migrating Netflix to GraphQL Safely](https://netflixtechblog.com/migrating-netflix-to-graphql-safely-8e1e4d4f1e72)
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### 슬로우 쿼리 수집기
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[Nginx의 access.log](https://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_log_module.html)에는 요청의 응답 시간(request_time)이 기록됩니다. 검색 API에서는 응답 시간이 0.7초 이상 소요되는 요청을 슬로우 쿼리로 간주하며, 이를 모니터링하여 개선점을 도출했습니다.
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> $request_time
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> request processing time in seconds with a milliseconds resolution; time elapsed between the first bytes were read from the client and the log write after the last bytes were sent to the client
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이제 검색 성능 개선을 위한 5가지 과정들을 공유드리도록 하겠습니다.
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* 카테고리 필터 적용 시 레이턴시 지연현상 개선
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* 포켓몬 키워드로 인한 레이턴시 지연현상 개선
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* Painless 스크립트를 활용한 정렬 제거
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* track_scores: true → false 로 변경, 분석되는 term 개수에 따른 쿼리 최적화
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* analyzer 라이브러리화
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## 카테고리 필터 적용 시 레이턴시 지연현상
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### 현상
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대부분의 커머스 검색에서 제공하는 '카테고리 필터링'기능으로, 검색 결과를 특정 카테고리로 좁혀 볼 수 있게 하는 요청에 레이턴시 지연 현상이 발생했습니다.
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특정 카테고리를 필터링하는 경우 검색 API의 요청 파라미터로는 categoryId 값이 들어갑니다. (예. categoryId=1000) 검색 API에서는 ES 상품 인덱스에 아래 쿼리를 포함하여 이 카테고리에 대한 상품만을 필터링합니다.
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```
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{
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"query": {
|
||||
"bool": {
|
||||
"filter": [
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||||
...
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||||
{
|
||||
"term": {
|
||||
"categoryId": 1000
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
...
|
||||
]
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||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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```
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겉으로 보기에는 문제가 없어 보이는 쿼리였지만, 카테고리 필터가 있을 때와 없을 때 검색 API의 응답 속도 차이는 매우 큰 편이었습니다.
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카테고리 필터 유무에 따른 API 응답 속도 비교
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* 카테고리 필터가 없는 경우 : 115ms
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* 카테고리 필터가 있는 경우 : 980ms
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### 문제 원인 분석 및 해결
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원인을 파악해 보니 카테고리ID의 필드 타입 설정에 문제가 있었습니다. 카테고리ID 필드는 숫자이기 때문에 integer로 색인을 하였는데요. 카테고리ID 는 범위 검색을 하는 필드가 아니고 정확하게 일치하는 값을 찾아내는 용도로만 쓰고 있기 때문에 keyword로 타입을 변경하고, term필드로 쿼리가 수행될 수 있도록 변경하였습니다.
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### 개선 결과
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* 카테고리 필터로 인한 슬로우 쿼리는 더 이상 발생하지 않게 되었습니다. 아래는 개선 전후 달라진 내용입니다.
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| 구분 | 개선 전 | 개선 후 |
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|------|--------|--------|
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| categoryId 필드 타입 | `{"categoryId": {"type": "integer"}}` | `{"categoryId": {"type": "integer", "fields": {"keyword": {"type": "keyword"}}}}` |
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| 쿼리 예시 | `{"term": {"categoryId": 1000}}` | `{"term": {"categoryId.keyword": 1000}}` |
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||||
| API 응답시간 | 980ms | 104ms |
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* 이 문제를 해결하고 나니 특정 키워드에 대한 슬로우 쿼리를 확인할 수 있었습니다.
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### numeric, keyword 타입 색인/쿼리 비교
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numeric, keyword 타입이 내부적으로 어떻게 색인이 되고 term쿼리를 수행했을 때 어떻게 데이터를 찾아오게 되는지 조금 더 조사해보았습니다.
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#### 색인
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* numeric (숫자) 타입 : Lucene 내부적으로는 [PointValues](https://lucene.apache.org/core/8_11_1/core/org/apache/lucene/index/PointValues.html)로 색인하게 되는데 이는 KD-Tree 자료구조를 사용하여 저장이 되어있다고 합니다.
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||||
> Points represent numeric values and are indexed differently than ordinary text. Instead of an inverted index, points are indexed with data structures such as [KD-trees](https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree). These structures are optimized for operations such as _range_, _distance_, _nearest-neighbor_, and _point-in-polygon_ queries.
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* keyword 타입 : 역인덱스타입으로 저장되어 있습니다. 정확하게 일치하는 값으로만 쿼리가 가능합니다.
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#### 쿼리
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kibana로 아래 쿼리를 프로파일링해 보면, 내부적으로 수행되는 Lucene 쿼리가 다른 것을 확인할 수 있었습니다.
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쿼리를 수행한 인덱스의 문서 수는 4천만 건입니다.
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```
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{
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||||
"query": {
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||||
"term": {
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||||
"$content.catalogPath0.catalogId": {
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||||
"value": 100001
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||||
}
|
||||
}
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||||
}
|
||||
}
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```
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||||
* integer 타입을 term 쿼리했을 때: [PointRangeQuery](https://lucene.apache.org/core/8_11_1/core/org/apache/lucene/search/PointRangeQuery.html)가 수행됨.
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||||
* 숫자,날짜 등의 범위 검색에 적합한 쿼리라고 할 수 있습니다.
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||||
* [KD-trees](https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree)를 기반으로 범위 검색을 수행합니다.
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||||
* keyword 타입을 term 쿼리했을 때: [TermQuery](https://lucene.apache.org/core/8_11_1/core/org/apache/lucene/search/TermQuery.html)가 수행됨.
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||||
* 말그대로 매칭된 term 이 있는지를 찾는 쿼리입니다. keyword 타입은 역색인으로 저장되어 있기에 바로 접근하여 가져옵니다.
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* 단일 값에 대한 검색은 빠르지만 범위 검색은 불가능합니다.
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## 포켓몬 키워드로 인한 레이턴시 지연현상
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### 현상
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카테고리 필터 문제를 해결하고 나니 대부분의 슬로우쿼리를 유발하는 키워드는 "포켓몬" 키워드로 검색하는 경우인 것을 확인할 수 있었습니다.
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### 문제 원인 분석 및 해결
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ES 쿼리의 성능 문제를 분석한 결과, 특정 카테고리에 속한 키워드 점수를 부스팅하기 위해 사용한 function_score 쿼리에서 원인을 발견했습니다.
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당시 쿼리는 다음과 같은 구조로 작성되어 있었습니다.
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```
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{
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||||
"from": 0,
|
||||
"size": N,
|
||||
"query": {
|
||||
"bool": {
|
||||
"filter": [
|
||||
1️⃣ 상품상태와 관련된 매칭 조건, 키워드 매칭 조건 필터링
|
||||
]
|
||||
"must": [
|
||||
{
|
||||
"bool": {
|
||||
"must": [
|
||||
{
|
||||
"function_score": {
|
||||
"query": {
|
||||
"match_all": { } 2️⃣
|
||||
},
|
||||
"functions": [
|
||||
부스팅 조건을 만족할때의 점수부여하는 쿼리들
|
||||
],
|
||||
"score_mode": "",
|
||||
"boost_mode": ""
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"should": [
|
||||
필드별 매칭 조건에 따른 점수부여
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"aggregation": {
|
||||
각종 aggregation 쿼리
|
||||
}
|
||||
}
|
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```
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#### 문제점
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* 1️⃣에서 필터링된 결과에 function_score 쿼리가 적용될 것으로 예상했으나, 실제로는 2️⃣ (`"query": { "match_all": {} }`)에 의해 모든 문서에 대해 부스팅 조건을 실행하고 있었습니다.
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||||
* 이로 인해 특정 키워드(예: "포켓몬")가 최상위 카테고리에 속하고 대부분의 문서에 색인된 상황에서, 불필요하게 functions 내의 부스팅 연산을 수행하고 있었습니다.
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#### 해결 방안
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function_score 쿼리의 "filter" 조건에 1️⃣ (기존 bool – filter의 쿼리)를 포함하도록 수정했습니다. 이를 통해 부스팅 조건이 사전에 필터링된 결과에만 적용되도록 변경했으며, 그 결과 쿼리 속도가 크게 개선된 것을 확인했습니다.
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개선 후 쿼리
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```
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{
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||||
"from": 0,
|
||||
"size": N,
|
||||
"query": {
|
||||
"bool": {
|
||||
"filter": [
|
||||
1️⃣ 상품상태와 관련된 매칭 조건, 키워드 매칭 조건 필터링
|
||||
],
|
||||
"must": [
|
||||
{
|
||||
"bool": {
|
||||
"must": [
|
||||
{
|
||||
"function_score": {
|
||||
"query": {
|
||||
"bool": {
|
||||
"filter": [
|
||||
1️⃣ 상품상태와 관련된 매칭 조건, 키워드 매칭 조건 필터링
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"functions": [
|
||||
부스팅 조건을 만족할때의 점수 부여하는 쿼리들
|
||||
],
|
||||
"score_mode": "",
|
||||
"boost_mode": ""
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"should": [
|
||||
필드별 매칭 조건에 따른 점수부여
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"aggregation": {
|
||||
각종 aggregation 쿼리
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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### 개선 결과
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포켓몬 키워드로 인해 발생한 슬로우쿼리가 모두 사라지게 되었습니다.
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이 작업 이후, function_score 쿼리에서 1️⃣ 블록이 두 군데에 중복으로 filter가 있게 되었는데, 중복 쿼리 및 의미없는 depth가 생긴 쿼리들을 최적화하는 작업을 진행해 쿼리 가독성을 높이도록 했습니다. 이러한 개선 작업으로 쿼리 구조가 더 명확해지고, 쿼리 분석 및 변경 작업이 더욱 효율적으로 이루어질 수 있게 되었습니다.
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## Painless 스크립트를 활용한 정렬 제거하기
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### 현상
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배민의 커머스 상품은 대형 셀러(GS25, GS the Fresh, 이마트에브리데이, CU 등)의 입점으로 셀러 * 지점수에 비례하여 상품 수가 증가합니다. 서비스 초기에는 약 1천만 건이었던 상품 수가 현재는 5천만 건을 넘어섰으며, 앞으로도 대형 셀러의 지속적인 입점으로 상품 수는 계속 증가할 전망입니다. 또한, 커머스검색개발파트에서 지원하는 API는 키워드 검색뿐만 아니라 상품 리스팅을 위한 API, 상품 목록 화면의 카테고리별 상품 수를 반환하는 aggregation API 등 다양한 기능을 제공하며, 이에 따라 성능 개선 작업도 꾸준히 진행되고 있습니다.
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키워드 검색 API에서는 여전히 무거운 쿼리로 인해 레이턴시 지연 현상이 발생하고 있었습니다. 위에서 특정 사례를 중심으로 쿼리를 개선하는 작업을 진행했으나, 근본적인 원인을 파악하고 이를 해결하기 위한 추가적인 개선이 필요했습니다.
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### 문제 원인 분석 및 해결
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원인을 분석한 결과, 검색에서 셀러별로 [aggregation](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html)을 수행하고, 이를 그룹화된 형태로 정렬을 하기 위해 [top_hits aggregation](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-metrics-top-hits-aggregation.html)을 사용하는 과정에서 성능 차이가 발생하는 것을 확인했습니다. 특히, 정렬 과정에서 사용된 [Painless script](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/current/painless-sort-context.html)가 근본적인 부하의 원인임을 알게 되었습니다. 이 스크립트는 ES 쿼리로 반환된 `_score` 값을 기반으로 점수를 역산하여 스케일링하고, 입력된 키워드와 매칭되는 점수를 계산하는 작업을 수행했습니다.
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||||
추가로, 스크립트 내에서 계산하던 `keywordMatchingScore`, `ctrScore`, `recommendScore`와 같은 로직을 제거하고, 이를 쿼리 단계에서 처리할 수 있도록 수정하여 성능 개선을 이루었습니다.
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||||
```
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||||
{
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||||
"_script": {
|
||||
"script": {
|
||||
"source": """
|
||||
_score 역산하여 추출 후 점수 보정 연산한 키워드 매칭 점수
|
||||
def keywordMatchingScore = ...
|
||||
|
||||
검색 키워드에 대한 ctrFeature가 반영된 점수
|
||||
def ctrScore = ...
|
||||
|
||||
상품의 점수 필드를 위해 여러 값들의 수식을 적용하여 합산한 점수
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||||
def recommendScore = ...
|
||||
|
||||
return keywordMatchingScore + ctrScore + recommendScore;
|
||||
""",
|
||||
"lang": "painless",
|
||||
"params": {
|
||||
"keyword": "우유"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"type": "number",
|
||||
"order": "desc"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
```
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||||
|
||||
#### keywordMatchingScore
|
||||
|
||||
검색한 키워드에 문서 필드가 매칭되었을때 가중치를 부여하는 부분입니다. 이 점수를 전체 점수를 보정하기 위해서 `_score` 내에서 keywordMatchingScore를 추출해서 값을 역산하게 되었는데요. 아주 간단한 원리를 이용해서 분리했습니다.
|
||||
필드 productName, sellerName, shopName에 매칭될 점수가 productName = 10 , sellerName = 20, shopName = 30이라면 **점수보정연산**을 미리 적용한 뒤 쿼리에 적용하여 해결했습니다.
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||||
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||||
* 개선 전: (10 + 20 + 30) * 점수보정연산
|
||||
* 개선 후: 10 * 점수보정연산 + 20 * 점수보정연산 + 30 * 점수보정연산
|
||||
|
||||
```
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||||
{
|
||||
"bool": {
|
||||
"should": [
|
||||
{
|
||||
"constant_score": {
|
||||
"filter": {
|
||||
필드 productName에 대한 조건 쿼리
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"boost": 10 * 점수보정연산
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"constant_score": {
|
||||
"filter": {
|
||||
필드 sellerName에 대한 조건 쿼리
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"boost": 20 * 점수보정연산
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"constant_score": {
|
||||
"filter": {
|
||||
필드 shopName에 대한 조건 쿼리
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"boost": 30 * 점수보정연산
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### CTR Score
|
||||
|
||||
검색한 키워드가 특정 키워드에 매칭되었을때 가산점을 부여하는 부분입니다. Painless 스크립트를 사용해 반복문으로 질의 키워드와 일치하는 키워드를 찾고 점수를 부여하는 방식으로 구현되었습니다. 의도한 대로 동작하긴 했지만, 반복문 처리로 조회 속도에 부정적인 영향을 미치는 문제가 있었습니다.
|
||||
|
||||
```
|
||||
샘플 데이터
|
||||
{
|
||||
"ctrFeatures":[
|
||||
{
|
||||
"ctrKeyword":"배추",
|
||||
"ctrScore":0.0127
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"ctrKeyword":"종가집",
|
||||
"ctrScore":0.7036
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"ctrKeyword":"김치",
|
||||
"ctrScore":0.4284
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
검색한 키워드와 일치하는 키워드에 ctrScore 를 반환하는 함수
|
||||
def getCtrScore(def ctrFeatures, def keyword) {
|
||||
if (ctrFeatures == null) {
|
||||
return 0.0;
|
||||
}
|
||||
return ctrFeatures.stream()
|
||||
.filter(feature -> feature.ctrKeyword.equals(keyword))
|
||||
.map(feature -> feature.ctrScore)
|
||||
.mapToDouble(Double::doubleValue)
|
||||
.max()
|
||||
.orElse(0.0);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
위 문제를 해결하기 위해 Lucene에서 제공하는 Payload 값을 활용하는 방식을 도입했습니다. Payload는 특정 term에 추가로 저장할 수 있는 메타데이터를 의미합니다. ES는 Payload 값을 색인할 수 있도록 [Delimited payload token filter](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/analysis-delimited-payload-tokenfilter.html)를 제공합니다.
|
||||
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||||
> Payloads
|
||||
> A payload is user-defined binary data associated with a token position and stored as base64-encoded bytes.
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||||
|
||||
아래와 같은 형태로 데이터를 색인하면서 Payload 값을 점수로 저장해두고, 검색한 키워드가 매칭될 경우 해당 점수를 부여하도록 구현했습니다. 다만, ES는 기본적으로 검색 시 Payload 값을 활용한 스코어링 기능을 제공하지 않습니다. 이를 해결하기 위해 커스텀 쿼리 플러그인을 구현하여 검색 시 Payload 값을 점수에 반영할 수 있도록 처리했습니다.
|
||||
|
||||
```
|
||||
"ctrScore": "배추|0.0127 종가집|0.7036 김치|0.4284"
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||||
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||||
ctrScore 점수 연산 쿼리
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||||
{
|
||||
커스텀 쿼리 플러그인으로 정의한 쿼리 이름
|
||||
"woowa_payload_score": {
|
||||
"query": {
|
||||
Lucene의 PayloadScoreQuery는 SpanQuery를 파라미터로 전달받게 되어 있어 span_term 을 사용
|
||||
"span_term": {
|
||||
"ctrScore": {
|
||||
"value": "검색키워드"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"score_mode": "max",
|
||||
"decode_type": "float",
|
||||
"include_span_score": false
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Recommend Score
|
||||
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||||
이 점수는 상품에 대한 정적인 데이터로, 추천팀에서 생성한 다양한 상품 랭킹 피처 값을 기반으로 합니다. 기존 스크립트 코드에서는 여러 필드의 값을 합산하거나 특정 수식을 적용했지만, 이를 색인 시점에 미리 계산하여 저장하도록 변경했습니다. 이후 검색 시에는 **function_score** 쿼리의 `field_value_factor`를 활용해 해당 점수를 반영하도록 구현했습니다.
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||||
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||||
쿼리 예시
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||||
|
||||
```
|
||||
{
|
||||
"bool": {
|
||||
"should": [
|
||||
{
|
||||
"function_score": {
|
||||
"query": {
|
||||
"term": {
|
||||
"recommendScore.enable": {
|
||||
"value": true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"functions": [
|
||||
{
|
||||
"filter": {
|
||||
"match_all": {}
|
||||
},
|
||||
"field_value_factor": {
|
||||
"field": "recommendScore 필드",
|
||||
"factor": 1,
|
||||
"missing": 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"score_mode": "sum",
|
||||
"boost_mode": "replace"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
여기서도 마찬가지로, function_score 쿼리에 별도의 조건을 지정하지 않으면 match_all 쿼리가 적용됩니다. 이에 따라, 스코어가 있는 문서들만 대상으로 필터링을 수행하도록 설정했습니다.
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이 과정을 통해 Painless 스크립트 쿼리를 제거하였으며, 최종 쿼리는 다음과 같은 형태가 되었습니다.
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||||
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```
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||||
{
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||||
"from": 0,
|
||||
"size": N,
|
||||
"query": {
|
||||
"bool": {
|
||||
"must": [
|
||||
{
|
||||
"bool": {
|
||||
"must": [
|
||||
{
|
||||
"function_score": {
|
||||
"query": {
|
||||
"bool": {
|
||||
"filter": [
|
||||
상품상태와 관련된 매칭 조건, 키워드 매칭 조건 필터링
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"functions": [
|
||||
부스팅 조건을 만족할때의 점수부여하는 쿼리들
|
||||
],
|
||||
"score_mode": "",
|
||||
"boost_mode": ""
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
필드별 매칭 조건에 따른 점수부여
|
||||
"should": [
|
||||
keywordMatchingScore 점수 연산 쿼리
|
||||
{
|
||||
"constant_score": {
|
||||
"filter": {
|
||||
필드 A 에 대한 조건 쿼리
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"boost": 10 * 점수보정연산
|
||||
},
|
||||
|
||||
ctrScore 점수 연산 쿼리
|
||||
{
|
||||
"woowa_payload_score": {
|
||||
"query": {
|
||||
"span_term": {
|
||||
"ctrScore: {
|
||||
"value": "검색키워드"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"score_mode": "max",
|
||||
"decode_type": "float",
|
||||
"include_span_score": false
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
|
||||
recommendScore 점수 연산 쿼리
|
||||
{
|
||||
"function_score": {
|
||||
"query": {
|
||||
"term": {
|
||||
"recommendScore.enable": {
|
||||
"value": true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"functions": [
|
||||
{
|
||||
"filter": {
|
||||
"match_all": {}
|
||||
},
|
||||
"field_value_factor": {
|
||||
"field": "recommendScore 필드",
|
||||
"factor": 1,
|
||||
"missing": 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"score_mode": "sum",
|
||||
"boost_mode": "replace"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
],
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(이하 생략)
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```
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### 개선 결과
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* aggregation 수행 속도가 2배 이상 향상되었습니다.
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* 배포 전후 API의 평균 레이턴시 비교한 결과, p99.9와 p99.99의 응답 속도가 20% 개선되었습니다.
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* API 응답 시간이 0.7초 이상인 슬로우 쿼리 횟수가 절반으로 감소했습니다.
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## track_scores: true → false 로 변경, 분석되는 term 개수에 따른 쿼리 최적화
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### 현상
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Painless 정렬 스크립트를 제거한 이후, 레이턴시가 크게 개선된 것을 확인한 뒤 ES 데이터 노드의 스펙을 기존의 절반 수준으로 낮춰보았습니다. 그러나 트래픽이 집중되는 시간대에는 줄어든 코어 개수로 인해 데이터 노드의 CPU 사용률이 85%까지 치솟는 문제가 발생했습니다. 안정성을 확보하기 위해 데이터 노드 스펙을 다시 이전 스펙으로 되돌렸고, 슬로우 쿼리가 완전히 제거되지 않아 추가적인 쿼리 개선 포인트를 찾아내야만 했습니다.
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### 문제 원인 분석 및 해결
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#### track_scores: true → false 로 변경
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기존 Painless 정렬 스크립트에서는 `_score` 값을 사용하여 스코어를 역산하여 추가적인 점수를 부여하는 형태로 구성되어 있었습니다. Painless 스크립트에서 `_score`를 참조하려면 `track_scores` 값을 `true`로 설정해야만 참조가 가능합니다. 이 track_scores 값은 검색 성능에 아주 큰 영향을 주는 부분이었습니다.
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* track_scores : ES 검색 쿼리에서 각 문서의 관련성 점수(`_score`)를 계산하고 저장할지 여부를 결정하는 설정
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* true / false 차이
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* true: 모든 문서에 대해 점수를 계산하고 저장
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* false: 점수를 계산할 필요가 있는 경우에만 계산, 상위 N개에 대한 문서를 찾기 위해 ES에서는 효율적인 알고리즘을 사용하여 필요한 문서만을 선별하여 계산함.
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Painless 정렬 스크립트는 이제 더 이상 사용하지 않고 있기에 `track_scores` 값을 `false` 로 변경하였습니다.
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#### 분석되는 term 개수에 따른 쿼리 최적화
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슬로우 쿼리를 계속해서 분석하다보니, 특정 일부 키워드들에 대해서 오래 걸리는 현상이 발견되었습니다. 쿼리를 분석하다보니 성능에 영향을 주는 부분은 키워드의 부스팅 조건을 만족할때 추가점수를 부여하도록 하는 쿼리에서 발생하는 것을 확인했습니다. 부스팅 조건을 확인할 때 입력한 검색어와 매칭되는 필드의 순서 보정을 위하여 [match_phrase](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-match-query-phrase.html)쿼리를 사용하고 있는데요.
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예) `피자치즈` 키워드로 검색시, 피자 / 치즈로 형태소분석되지만 문서에는 피자 – 치즈 순서로 색인되어 있는 문서만 적용되어야 함. 치즈 – 피자에는 적용되면 안 됨
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단일 term일 경우 match_phrase 쿼리가 아니라 match 쿼리로도 요구사항을 만족할 수 있기 때문에 분석된 term에 따라 쿼리를 변경하도록 쿼리를 분기하였습니다. 커머스 검색 API 는 API 호출 흐름상 검색 쿼리를 수행하기 전 검색어에 대해 `_analyze` 를 수행하고 있기에 term 개수를 미리 확인할 수 있었습니다.
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```
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if (tokens.size() == 1) {
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return QueryBuilders.matchQuery(fieldName, keyword);
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} else {
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return QueryBuilders.matchPhraseQuery(fieldName, keyword)
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.slop(0);
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}
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```
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### 개선 결과
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* 검색 API 레이턴시 2배 개선되었고, 연초부터 모니터링하던 응답시간 0.7초 이상 슬로우쿼리가 모두 제거되었습니다.
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* 피크 시간대 기준으로 ES 데이터노드 CPU 사용량이 10% 감소하였습니다.
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## analyzer 라이브러리화
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### 현상
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커머스검색 시스템 내에서 검색 API, admin, batch 동작 중 키워드 분석에 대한 형태소 분석 과정이 존재합니다. 이를 ES의 analyze API로 이용하고 있었는데 admin, batch에서는 큰 문제가 발생하진 않지만 검색 API의 경우 아래와 같은 현상이 있었습니다.
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* 검색 API 수행 중 1회 요청에 총 2회의 analyze API 요청이 발생하게 되는데, 이때의 네트워크 통신 비용과 ES 부하가 생기게 됩니다. 또한, 짧은 timeout으로 인한 실패하는 경우도 발생했습니다.
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* 색인이 다량 발생하는 시점에 ES 내부에서 segment merge가 발생할 경우 analyze 요청이 reject되는 상황이 생겼습니다.
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### 문제 원인 분석 및 해결
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형태소분석기는 ES의 plugin 형태로 적용이 되어있습니다. plugin의 내용을 라이브러리화하고, 이를 사내 nexus에 업로드하여 application(검색 API , admin, batch)에서 분석하도록 코드를 심었습니다. ES 인덱스의 분석기에 적용된 char filter, tokenizer, filter 등 모든 정보를 analyzer 라이브러리에서도 동일하게 적용되도록 하여 `_analyzer` API와 analyzer 라이브러리의 동작이 일치하도록 구현했습니다.
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### 개선 결과
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* ES analyze API 호출 없이(네트워크 호출 없이) 내부 라이브러리로 analyze를 할 수 있게 되었습니다.
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* ES 에서 analyze 요청이 다량 발생했을 때 rejected 현상이 더 이상 발생하지 않도록 개선했습니다.
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* ES coordinate node (searcher) CPU 사용률이 max 기준 20% → 13%으로 개선되었습니다.
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* analyze rejected 현상이 사라졌습니다.
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* analyze timeout 현상 제거 : timeout 발생시 error 로그로 남던 케이스들이 배포 이후 완전히 사라졌습니다.
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## 개선 후 결과
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위 5가지 작업을 통해 커머스 검색 API의 레이턴시 매트릭이 개선되었습니다. 특히, p99.9와 p99.99 지표가 눈에 띄게 향상되었습니다.
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* 개선 전(2024년 1월)
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* 개선 후(2024년 10월)
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## 맺으며
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소개한 다섯 가지 API 성능 개선 사례는 Elasticsearch 공식 문서에서 제공하는 기본적인 원칙과 내용을 바탕으로 이루어졌습니다. 단순히 "쿼리는 ES가 알아서 최적화해 주겠지"라는 생각에서 벗어나, 원리를 이해하고 직접 개선한 결과였습니다. 이번 글에서는 검색 쿼리와 관련된 성능 개선 작업에 초점을 맞췄지만, 색인 구조와 관련한 성능 최적화 작업도 병행하고 있습니다.
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커머스검색개발파트에서는 배달의민족 커머스의 성장에 발맞추어 색인량과 검색량의 증가에 따른 다양한 개선 포인트를 찾아내고 해결하는 과정에서 즐거움을 느끼고 있습니다. 앞으로도 커머스에서 더 편리한 검색 경험을 제공하도록 노력하겠습니다.
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+290
@@ -0,0 +1,290 @@
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<!-- 출처: https://techblog.woowahan.com/22396/ · 우아한형제들 기술블로그 · 참고용 원문 사본 -->
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# 배차 정확도를 높이는 실거리 시스템 구축하기: OSRM, Kafka, 그리고 Redis
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## 들어가며
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배민커넥트 배차시스템에서는, 배차에 활용되는 거리를 단순한 직선거리에서 실제 경로 기반의 실거리로 고도화하는 작업을 진행했습니다. 고도화 과정에서 이벤트 드리븐 아키텍처를 도입하고 대량의 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 Redis를 다방면으로 활용했습니다. 이 글은 배차시스템팀에서 얻은 경험과 지식을 정리한 것으로, 유사한 서비스를 개발하시는 분들께 많은 도움이 되는 글이 되었으면 좋겠습니다.
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## 배차시스템이란?
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### 배차시스템 소개
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배차시스템은 배달을 고객에게 전달할 수 있도록 적합한 라이더를 찾아 배정하는 시스템입니다. 따라서 주문과 라이더의 상태, 그리고 특성을 잘 고려해 빠르고 효율적으로 배차하는 것이 중요합니다.
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5만 개의 배달이 존재하고 5만 명의 라이더가 활동 중이라고 가정했을 때, 단순히 경우의 수를 계산하면 배차시스템은 25억 건의 계산을 수행해야 합니다. 그러나 현실적으로 매 배차 사이클마다 25억 건을 모두 계산하는 것은 불가능하므로, 이를 최적화하는 과정을 거치게 됩니다. 따라서 배차시스템은 다음과 같은 과정을 통해 배차를 최적화합니다.
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### 라이더의 상태를 수치화하는 방법
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앞서 소개드린 배차 과정에서는 '비용 계산'이라는 용어가 등장합니다. 배차 최적화 과정은 배달과 라이더의 매칭 문제를 수리 최적화로 해결하기 때문에, 현재 라이더의 상태와 신규 배차를 반영한 상태 변화를 수치적으로 모델링해야 합니다. 배달과 라이더의 특성에는 다양한 속성이 있지만, 그중 가장 중요한 속성은 다음과 같습니다:
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- 라이더의 속도
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- 라이더가 이미 수행 중인 배달들의 거리 및 소요 시간
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- 라이더가 새로 배차받을 배달들의 예상 거리 및 소요 시간
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이 세 가지 속성을 종합해보면, 결국 라이더가 배달을 어떤 순서로, 얼마나 빠르게 수행하는지가 배차에서 매우 중요한 요소가 됩니다.
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다음은 오토바이 라이더와 자전거 라이더가 동일한 경로를 수행하는 예시입니다.
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A와 B 두 개의 배달 건을 위와 같은 순서로 평균 시속 30km로 주행하는 오토바이 라이더가 수행한다면, 주행 시간만 약 4분 36초가 걸립니다. 같은 상황에서 평균 시속 5km인 자전거 라이더가 수행한다면 약 13분 48초가 걸립니다. 그러나 오토바이 라이더가 더 빠르게 배달을 수행할 수 있다고 해서 무조건 오토바이 라이더에게 배차하는 것이 좋은 것은 아닙니다. 배달이 많은 상황에서는 오토바이 라이더와 자전거 라이더를 모두 활용해, 시스템 입장에서 최대한 효율적인 조합을 찾아 배차해야 합니다. 따라서 최적화 알고리즘의 입력으로 활용하기 위해, 라이더가 수행할 것으로 예상되는 배달의 진행 순서를 시퀀스화해 수치화 작업을 진행하게 됩니다.
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이 글의 주제가 되는 `실거리`는, 이러한 수치화 작업의 성능과 정확도를 좌우하는 중요한 요소입니다. 이어서 배차시스템의 경로 문제를 설명하면서, 실거리의 중요성에 대해 자세히 이야기해보겠습니다.
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## 왜 실거리가 중요할까?
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### 배차시스템의 경로 문제
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배달 진행 순서의 시퀀스, 다시 말해 라이더가 배달을 수행하기 위한 위치들의 순서를 `경로`라고 부릅니다.
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여기서 '배달을 수행하기 위한 위치'란 배달의 픽업지와 전달지를 의미합니다. 그렇다면, 한 명의 라이더가 배달을 수행하는 과정에서 가능한 경로의 경우의 수는 몇이나 될까요? 배달의 진행 상태와 배달 개수에 따라 가능한 경로는 매우 다양하게 달라집니다.
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경로를 계산하기 위해 그래프를 한 번 그려보면, 꽤 많은 간선이 만들어집니다. 라이더에게 할당된 신규 배달이 N개라고 했을 때, 정점과 간선의 수는 다음과 같습니다.
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- 정점: 픽업지와 전달지를 모두 거쳐야 하므로 2N개
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- 간선: C(2N, 2)개
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이때 그려본 것은 하나의 조합(라이더:매칭=1:1)에 대한 그래프에 불과합니다. 실제 최적화 과정에서는 한 명의 라이더가 수행할 수 있는 여러 배달 조합(라이더:매칭=1:N)에 대해서도 모두 수치화를 해보아야 합니다. 즉, 라이더당 배차 가능한 모든 배달 조합에 대해 경로를 계산하고 수치화하여 최적화 알고리즘에 전달해야 합니다. 그리고 이 수치화를 위해서는 각 간선에 대한 거리값을 반드시 알아야 합니다.
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### 거리는 예민한 문제이다
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배달 도메인에서 거리는 예민한 문제입니다. 라이더분들은 짧은 시간과 짧은 이동 거리로 최대한 많은 배달을 수행해야 하기 때문입니다. 다만 한 가지 강조할 것은, 배차 경로에서의 거리는 실제 배달료를 책정하는 데 사용되는 수행 거리는 아니라는 점입니다.
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> **참고: 배달료 책정이나 배민커넥트 앱상에서 활용되는 거리 계산에는 상용 내비게이션이 사용됩니다.**
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그럼에도 거리는 중요합니다. 배차 최적화를 하려면, 거리값이 정확하고 일관돼야 합니다. 거리를 기반으로 효율적인 경로를 만들어보고, 그 경로를 기반으로 한 수치들이 최적화에 사용됩니다. 그러므로 단순히 직선거리로 셈하기보다는 가능한 현실 세계에 가까운 거리를 사용할 수 있어야 합니다.
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### 작은 변화가 배차시스템 전체의 성능을 좌우한다
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두 지점 간의 거리를 계산하는 일은 얼핏 단순해 보일 수 있습니다. 하지만 수많은 경우의 수에 따른 경로를 고려해야 하기 때문에, 작은 변화도 배차시스템 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 마치 나비효과와도 같죠. 배차해야 할 배달이 많아질수록 이러한 영향은 더욱 커집니다. 이처럼 직선거리에서 실거리로의 전환은 단순한 변화가 아니라, 배차 전반의 효율성과 정확도에 영향을 미치는 중요한 변화가 될 수 있습니다.
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지금까지 배차시스템에서 실거리가 왜 중요한지 설명드렸습니다. 배차시스템은 한 번의 배차 과정에서 필요한 모든 간선의 실거리를 계산합니다. 이 실거리는 배차의 정확도를 결정짓는 중요한 요소입니다. 하지만 작은 변화만으로도 시스템 성능이 쉽게 저하될 수 있는 민감한 부분이기도 합니다. 따라서 배차의 정확도와 성능을 모두 고려하기 위해 실거리 시스템을 도입했던 과정을 소개합니다.
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## 배차시스템에서 실거리를 계산하는 방법
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### 한 번의 배차에는 몇 번의 실거리 계산이 필요할까?
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배차시스템은 라이더분들에게 배차 요청을 하기 위해 주말 피크 시간 기준 분당 약 15만~20만 건의 경로를 계산합니다. 만약 모든 라이더가 무배차 상태이고, 1건의 배달을 배차한다면 각 경로마다 1건의 배달 위치 간 실거리가 필요합니다.
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- n=1, C(2, 2) = 1
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알뜰배달 서비스가 론칭된 이후부터는 라이더가 1개 이상의 배달을 한 번에 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 라이더가 이미 1건의 배달을 수행 중인 상태에서 시스템이 1건을 추가 배차하는 상황이나, 한 번에 2건을 배차하는 상황이라면 6건의 실거리가 필요하고, 한 번에 3건을 배차하는 상황이라면 15건의 실거리가 필요합니다.
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- n=2, C(4, 2) = 6
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- n=3, C(6, 2) = 15
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물론, 반대 방향의 경우도 고려하면 계산해야 하는 거리는 2배가 됩니다. 실제로 A-B 거리와 B-A 거리는 다르지만, 이 포스팅에서는 동일하다고 가정하고 해당 내용은 다루지 않겠습니다.
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만약 시스템이 모든 라이더를 대상으로 2건의 배달 경로를 계산해야 하고 주말 피크 기준 분당 20만 건의 경로를 계산해야 한다면, 시스템은 분당 120만 건의 실거리 계산을 수행해야 합니다. 이는 초당 약 2만 건으로 시스템 성능의 중요 지표인 TPS(Transaction Per Second) 기준으로도 매우 높은 수준입니다.
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배달들의 위치 사이의 거리를 직선거리가 아닌 실제 거리로 반영하려면 내비게이션이 필요합니다. 실거리 계산이 분당 수백만 건에 이르는 만큼, 이를 뒷받침할 수 있는 내비게이션 시스템이 필요했습니다.
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### 어떤 내비게이션을 사용할까?
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배달의민족의 딜리버리플랫폼은 여러 기능에서 상용 내비게이션을 활용합니다. 예를 들어, 배달료 계산이나 배달 수행 중 이동 경로 추천 기능 등이 있습니다. 하지만 초당 2만 건에 달하는 경로 계산을 위해 API 호출마다 비용이 발생하는 상용 내비게이션을 사용하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 게다가 배차를 추천받은 라이더분이 바로 수락하는 경우, 한 번 계산한 거리를 오랜 시간 재활용하기도 쉽지 않습니다.
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이번 배차 실거리 프로젝트는 배차 정확도와 시스템 성능을 동시에 높이기 위해 기획되었습니다. 단순히 직선거리를 사용하는 대신, 실제 경로를 고려한 실존 거리를 활용하면 기존보다 더욱 현실적인 수행 거리와 시간을 기반으로 배차 최적화를 할 수 있다는 가정에서 시작되었습니다.
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비용 문제를 고려하여 상용 내비게이션 대신, 우리나라 지리 정보가 잘 반영되고 최신화와 업데이트가 빈번하고, 오픈소스 지도 API 중 가장 성능이 좋다고 알려진(Open Source Routing Machine, [Project OSRM](https://project-osrm.org/))을 선택하게 되었습니다. OSRM은 공개된 지도 데이터 정보를 기반으로 경로를 제공하는 엔진입니다. 공통시스템팀에서 여러 지도 서비스를 필요에 따라 제공하기 위해 운영하는 지도 미디에이터 서비스 덕분에, 안전하고 편리하게 API 방식으로 OSRM 실거리를 받아올 수 있었습니다.
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> 앞서 언급했지만 중요한 내용이기에 다시 한번 강조드립니다.
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> **배달료 책정이나 배민커넥트 앱상에서 활용되는 거리 계산에는 상용 내비게이션이 사용됩니다.**
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### 거리를 저장해서 활용해야만 하는 이유?
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오픈소스 지도를 활용하더라도 여전히 초당 2만 TPS 수준의 부하는 신중히 고민해야 합니다. 현실적인 배차 상황에서는 여러 라이더에게 다양한 배달 조합이 고려되어 경로가 계산됩니다.
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또한, 한 번의 배차로 라이더분이 바로 수락하여 배달이 수행되는 경우가 드물어, 한 번 경로가 계산된 배달도 평균 3~5회 정도 다른 조합으로 재계산되는 경우가 많습니다. 이처럼 매번 거리를 재계산하면 중복된 요청이 다수 발생하고, 중복 요청까지 포함된 초당 2만 건의 TPS를 OSRM 서버가 모두 처리해야 하므로 OSRM 서버에 과도한 부하가 발생하게 됩니다.
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앞서 살펴본 배차 예시에서 활용된 모든 배달 간 실거리를 미리 구하면 효율적인 구조로 표현할 수 있습니다. 실제 배차 환경에서는 가까운 거리의 배달들이 짧은 시간 내에 여러 번 반복되기 때문에, 유사한 조합의 배차가 자연스럽게 여러 차례 발생할 수밖에 없습니다. 그리고 유사한 조합의 배차가 반복된다면, 동일한 거리를 재사용할 가능성이 높아집니다. 따라서 매번 필요한 실거리를 실시간으로 모두 계산하는 데 리소스를 쏟기보다는, 보다 효율적인 방식으로 미리 계산한 거리 데이터를 저장하고 재활용하는 방안을 고민하게 되었습니다.
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이러한 이유로 시스템 아키텍처를 설계할 때, 거리 데이터의 재활용을 적극 고려하여 진행했습니다.
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## 이벤트 드리븐 아키텍처 기반 실거리 데이터 관리
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### 배달의 라이프 사이클에 따라 거리를 저장해보자
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배달의민족의 딜리버리플랫폼에서 수행되는 배달의 라이프 사이클은 다음과 같습니다.
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또한 배달의 상태와 직접적으로 연관되지는 않지만, 전달 위치 변경이나 조리 완료 등 배달 수행에 중요한 정보가 변경되는 상황에서도 이벤트가 발행됩니다. 배달 처리 시스템은 이러한 다양한 상태 변경 사항을 Kafka를 통해 이벤트로 발행합니다.
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하지만 거리 계산을 위해 모든 배달 상태 변경 이벤트를 수신할 필요는 없습니다. 따라서 거리 계산에 필요한 배달 생성, 위치 변경, 배달 완료, 배달 취소 이벤트만을 수신하여 도메인 로직을 처리합니다.
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각 이벤트에서 처리해야 할 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다:
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| 배달이벤트 | 거리 계산 |
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|-----------|---------|
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| 배달 생성 (DeliveryCreated) | • 픽업지 → 전달지 거리 계산<br>• 픽업지 → 지역 내 모든 픽업지, 전달지 거리 계산<br>• 전달지 → 지역 내 모든 픽업지, 전달지 거리 계산 |
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| 픽업지 변경 (PickupLocationChanged) | • 변경된 픽업지 → 전달지 거리 계산<br>• 변경된 픽업지 → 지역 내 모든 픽업지, 전달지 거리 계산 |
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| 전달지 변경 (DeliveryLocationChanged) | • 변경된 전달지 → 픽업지 거리 계산<br>• 전달지 → 지역 내 모든 픽업지, 전달지 거리 계산 |
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| 배달 완료 (DeliveryDelivered) / 배달취소 (DeliveryCanceled) | • 지역 내 동일 위치가 더이상 존재하지 않는 경우<br> • 픽업지 → 지역 내 모든 픽업지, 전달지 거리 제거<br> • 전달지 → 지역 내 모든 픽업지, 전달지 거리 제거 |
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위 표에 정리한 내용을 각 이벤트 프로세서를 나누어 수행하도록 `EventProcessorFactory`를 정의합니다.
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```java
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public class EventProcessorFactory {
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public EventProcessor create(Event<?> event) {
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switch (event.getEventType()) {
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case DeliveryCreated.EVENT_TYPE:
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||||
return new DeliveryCreatedProcessor(DeliveryCreatedSpec.from(event), ...);
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case PickupLocationChanged.EVENT_TYPE:
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||||
return new PickupLocationChangedProcessor(PickupLocationChangedSpec.from(event), ...);
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||||
case DeliveryLocationChanged.EVENT_TYPE:
|
||||
return new DeliveryLocationChangedProcessor(DeliveryLocationChangedSpec.from(event), ...);
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||||
case DeliveryDelivered.EVENT_TYPE:
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||||
return new CompletedDeliveryProcessor(DeliveryStatusChangedSpec.from(event), ...);
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||||
case DeliveryCanceled.EVENT_TYPE:
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return new CanceledDeliveryProcessor(DeliveryStatusChangedSpec.from(event), ...);
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default:
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throw new IllegalArgumentException("...");
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}
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}
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}
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```
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이벤트는 Kafka를 통해 발행되므로, Kafka 컨슈머가 각 이벤트를 수신하여 처리합니다. 다음은 각 이벤트에 따라 `EventProcessorFactory`를 사용해 적절한 이벤트 프로세서를 반환하고, 로직을 수행하는 예제 코드입니다.
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```java
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public class EventConsumer {
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private static final List<String> SUPPORTED_EVENT_TYPES = List.of(...);
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@KafkaListener(topics = "...", groupId = "...", containerFactory = ...)
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||||
public void consume(Message<Event<?>> message, Acknowledgment acknowledgment) {
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||||
if (!SUPPORTED_EVENT_TYPES.contains(event.getEventType())) {
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||||
acknowledgment.acknowledge();
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return;
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}
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||||
EventProcessor processor = processorFactory.create(event);
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||||
processor.execute();
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acknowledgment.acknowledge();
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}
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}
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```
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이와 같이 발행되는 모든 이벤트를 무작정 수신하지 않고, 프로세서가 정의된 이벤트 타입, 즉 컨슈머 도메인의 관심사에 해당하는 이벤트만 처리하도록 명확히 구분할 수 있습니다. 또한, 관심 없는 이벤트는 조기에 리턴하여 처리하지 않음으로써 성능 향상에도 기여할 수 있습니다.
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### Kafka 스트림 리파티션
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배달 처리 후에는 배달 ID가 키로 구성된 이벤트가 발행됩니다. 만약 배달 이벤트를 실거리 컨슈머가 그대로 받아 처리한다면 어떤 문제가 발생할까요?
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예를 들어, 하나의 지역에서 여러 배달이 동시에 생성된다면, 어떤 이벤트는 처리가 완료되었음에도 결과가 저장되지 못할 수도 있습니다. 즉, 나중에 들어온 배달 이벤트로 트리거된 작업이 직전에 들어온 배달 데이터를 포함하지 못하는 상황이 발생할 수 있는 것입니다.
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Kafka는 기본적으로 각 파티션에 들어오는 이벤트를 오프셋 기반으로 처리하기 때문에, 동일 파티션 내 이벤트는 순차로 처리됩니다. 배달 이벤트를 지역별로 순차 처리하려면, 이벤트 키를 배달 ID가 아닌 배달이 속한 지역 ID로 변경해야 합니다. 이에 따라 이벤트 처리 기준을 변경하는 리파티션 작업을 자체적으로 수행하여, 지역별 배달 이벤트가 순서를 유지하며 처리되도록 재발행했습니다.
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리파티션된 이벤트를 처리하면, 배달 생성, 픽업 완료, 배달 취소와 같은 이벤트들이 순서가 꼬이지 않고 처리됩니다. 이를 통해 배달의 라이프사이클에 맞춰 지역별 거리 계산과 데이터 제거가 정확하게 이루어질 수 있습니다.
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## 실거리는 어떻게 효율적으로 저장할까
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### 실거리 저장소에서의 제약 사항
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실거리는 배달의 라이프사이클에 따라 단기간 활용되는 데이터이기 때문에, 빠른 읽기/쓰기가 가능한 인메모리 저장소인 Redis(AWS ElastiCache Redis)를 저장소로 사용하고 있습니다. 거대한 트래픽의 실거리 문제를 해결할 때 큰 제약 사항은 Redis의 저장 용량과 네트워크 대역폭이었습니다. 이를 극복하기 위해 자료 구조와 데이터 형식 등을 다양하게 변경하며 여러 시행착오를 겪었습니다.
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### 지역별로 실거리 그래프를 관리한다면
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배차시스템에서는 동일한 지역에 속한 배달들끼리 묶어 배차를 수행합니다. 따라서 서로 묶일 수 있는 배달들 간의 실거리만 모아 관리하는 것이 효율적입니다. 예를 들어, 종로구에 있는 가게와 송파구에 있는 가게 간의 거리를 계산할 필요는 없습니다. 그렇다면 아래와 같이, 각 지역별로 실거리 그래프를 저장하는 방법은 어떨까요?
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위 방식은 인터페이스가 간단하고 직관적이라는 장점이 있습니다. 다만, 한 지역 내 모든 실거리를 하나의 데이터로 저장하려면 다음 세 가지 정보를 모두 포함할 수 있는 구조화된 형식이 필요합니다.
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1. 첫 번째 지점의 좌표 (위도, 경도)
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2. 두 번째 지점의 좌표 (위도, 경도)
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3. 두 지점 간의 실거리 값
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위 정보를 하나의 JSON 데이터로 표현해보면 아래와 같습니다. 단순한 인터페이스를 위하여 Redis String에 지역 ID를 key로, 아래 실거리 JSON 데이터를 value로 저장하는 것이 초기의 계획이었습니다.
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```
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Key: "region:1234567"
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Value:
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{
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"distanceGraph": {
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"37.479482,127.135229-37.511794,127.101274": 5612,
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||||
"37.479482,127.135229-37.496764,127.133687": 2311,
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||||
"37.496764,127.133687-37.511794,127.101274": 3973,
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"37.479482,127.135229-37.480794,127.144663": 1014,
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||||
"37.480794,127.144663-37.490578,127.113274": 3570,
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"37.480794,127.144663-37.511794,127.101274": 6180,
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||||
"37.490578,127.113274-37.511794,127.101274": 3102,
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||||
"37.490578,127.113274-37.496764,127.133687": 2312,
|
||||
"37.479482,127.135229-37.490578,127.113274": 2755,
|
||||
"37.480794,127.144663-37.496764,127.133687": 2426
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||||
}
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}
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```
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### 실거리 그래프의 단점과 네트워크 대역폭의 관계
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다만, 이 구조는 데이터가 커질수록 치명적인 단점이 드러납니다. 특정 실거리 하나만 조회하거나 갱신하더라도, 해당 지역에 저장된 모든 데이터를 한꺼번에 가져와 수정한 뒤 다시 저장해야 하기 때문입니다.
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매번 전체 데이터를 주고받다 보니, 데이터가 클수록 네트워크 대역폭 초과 위험이 커집니다. 네트워크 대역폭이 초과되면 커넥션 장애와 부하가 발생해 시스템 다운으로 이어질 수 있습니다.
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여기서 이야기하는 네트워크 대역폭은, ElastiCache 노드가 네트워크를 통해 초당 전송할 수 있는 최대 데이터 용량을 의미합니다. [AWS ElastiCache 사용자 가이드 문서](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/dg/CacheNodes.SupportedTypes.html)에서 다음과 같이 노드 타입별 네트워크 대역폭 정보를 확인할 수 있습니다. Baseline bandwidth은 항상 보장되는 최소 처리량을, Burst bandwidth은 순간적으로 사용할 수 있는 최대 처리량을 의미합니다.
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| Instance type | Baseline bandwidth (Gbps) | Burst bandwidth (Gbps) |
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|---------------|---------------------------|----------------------|
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| cache.r6g.large | 0.75 | 10.0 |
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| cache.r6g.xlarge | 1.25 | 10.0 |
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| cache.r6g.2xlarge | 2.5 | 10.0 |
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대역폭 사용량은 CloudWatch에서 제공하는 아래 지표로 모니터링이 가능합니다.
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- NetworkBandwidthInAllowanceExceeded
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- NetworkBandwidthOutAllowanceExceeded
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### 실거리 그래프 관리를 효율화하기 위한 시도 1. 데이터 압축
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실거리 그래프의 비효율 문제를 해결하고자 가장 먼저 데이터 압축을 시도했습니다.
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Spring Data Redis에서는 `RedisSerializer`를 직접 구현하여 원하는 압축 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이를 활용해 `ZstdRedisSerializer`를 주입한 `RedisTemplate`을 생성하면 됩니다. 압축 알고리즘으로는 높은 압축률과 빠른 처리 속도를 제공하는 효율적인 알고리즘인 Zstd(Zstandard)를 사용했습니다.
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```java
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public static <T> RedisTemplate<String, T> zstdRedisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory, Class<T> clazz) {
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RedisSerializer<T> serializer = new ZstdRedisSerializer<>(jackson2JsonRedisSerializer(clazz));
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||||
return objectRedisTemplate(connectionFactory, serializer);
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}
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```
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하나의 지역에 1000개의 서로 다른 좌표 간 모든 실거리를 저장할 경우, JSON 데이터 원본 크기는 약 24MB였으며, 압축한 크기는 3MB였습니다. 만약 최대 대역폭이 10Gbps라고 했을 때, 3MB 크기로는 초당 3400회의 조회도 버티기 어렵습니다. 압축률이 높더라도 원본 데이터가 워낙 커서 압축만으로는 대역폭 문제를 해결할 수 없었습니다.
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또한, 문자열은 숫자에 비해 메모리 사용량이 많아 소수점 생략이나 구분자 축소 등 형식 변경을 시도했으나 효과는 미미했습니다. 데이터 대부분이 숫자임에도 불구하고, 결국 Redis에 String 타입으로 저장되기 때문입니다. 따라서, 실거리 그래프를 하나의 문자열로 표현하는 구조에서는 더 이상의 개선이 어렵다고 판단했습니다.
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### 실거리 그래프 관리를 효율화하기 위한 시도 2. Redis 자료구조 활용
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데이터 타입이나 압축보다도 자료구조 자체의 변경이 필요했습니다. 지역별로 실거리 데이터를 관리하는 콘셉트는 유지하되, 데이터를 단일 String으로 압축해 사용하는 방식 대신 Redis Hash 자료구조를 활용했습니다. Redis Hash 자료구조로 지역별 실거리 관리 인터페이스를 어느 정도 유지하면서도 읽기와 쓰기 성능을 크게 개선할 수 있었습니다.
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구체적으로는 지역 ID를 Key로 하고, 각 Hash의 필드에는 실거리를 이루는 두 좌표를, 값에는 실거리를 저장하도록 설계했습니다. 이 구조에서는 매번 모든 데이터를 읽고 쓸 필요 없이 필요한 Hash 필드에만 접근할 수 있어, 네트워크 송수신 데이터량을 크게 줄일 수 있었습니다. 또한, 거리 값 자체를 Integer로 저장함으로써 메모리 사용도 더욱 효율적으로 관리할 수 있었습니다.
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더 나아가 해시 필드 접근 시 단일 커맨드를 여러 번 호출하는 대신, 다중 인자를 한 번에 전달해 여러 필드에 동시에 접근하도록 하여 네트워크 오버헤드를 줄였습니다. 다만 다중 인자를 받는 커맨드의 시간 복잡도는 O(N)이므로 호출 횟수와 인자 수에 주의가 필요합니다. 또, [AWS ElastiCache 사용자 가이드](https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonElastiCache/latest/dg/RedisConfiguration.html)를 보면 요청당 최대 인자 수를 3,999개로 제한하는 것을 확인할 수 있습니다. 이를 감안해 인자 개수를 적절한 크기로 청크 처리하여 슬로우 쿼리 없이 적용할 수 있었습니다.
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## Redis 성능 최적화
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### EXPIRE 커맨드 줄이기
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TTL은 Redis가 제공하는 매우 유용한 기능이지만, 지나치게 많이 사용될 경우 네트워크 오버헤드가 증가할 수 있습니다. 또한 만료 시간이 긴 경우 내부적으로 CPU와 메모리 리소스도 불필요하게 소모될 수 있습니다.
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실거리 관리 시스템 초기 배포 시에는 버그나 롤백 상황에 대비해 일정 시점마다 메모리를 반드시 비워야 한다는 판단 하에, 모든 HMSET 요청에 6시간 EXPIRE 명령을 함께 실행하도록 설계했습니다. 하지만 배달이 N시간 안에 모두 완료된다는 가정은 현실적이지 못하고 비효율적이었습니다. TTL을 너무 짧게 설정하면 캐시 히트율이 떨어지고, 너무 길면 리소스 낭비로 이어집니다.
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특히 실거리 시스템은 Redis Hash 구조를 사용해 지역 ID별로 거리 데이터를 관리하기 때문에, HMSET 요청 시마다 EXPIRE 명령을 함께 실행하면 Hash key의 TTL이 불필요하게 자주 갱신됩니다. 이로 인해 네트워크 비용이 낭비되는 문제가 발생합니다.
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위 단점을 극복하기 위해, 일정 시간 TTL을 설정하는 대신 배달이 완료 또는 취소되는 시점에 해당 배달과 동일한 위치가 더 이상 사용되지 않는 경우에만 실거리 데이터를 명시적으로 삭제하는 방식을 선택했습니다.
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이 방식은 별도의 삭제 로직이 필요하다는 단점이 있지만, 불필요한 가정을 하지 않아도 되고 CPU와 메모리 자원을 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한 HMSET 수행 시마다 EXPIRE 명령을 함께 실행하지 않아도 되므로 네트워크 비용이 줄어듭니다. 더 나아가, 레플리카 복제 과정에서 발생하는 쓰기 트래픽 역시 감소하여 네트워크 송수신 데이터 양을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
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| 구분 | TTL로 삭제 (expire) | 명시적 삭제 (delete) |
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|-----|------------------|------------------|
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| 장점 | • 배달 주기 신경 쓸 필요 없음<br>• 별도 로직 구현 불필요 | • 배달 주기에 맞춰 실거리 그래프 관리 가능<br>• TTL 대비 단순하고 명확한 처리 가능 |
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| 단점 | • 배달마다 완료 시간이 달라 TTL 설정 모호<br>• 해시 필드별 TTL은 저수준 직접 구현 필요 (Spring Data Redis 미지원)<br>• 지역별 해시 TTL은 매번 expire 연장 발생<br>• TTL 만료 시 콜드 스타트 이슈 발생 가능<br>• 대량 만료 시 CPU 사용량 증가 | • 명시적 삭제 로직 구현 필요 |
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### 쓰기 분산을 위한 Redis 클러스터 모드 적용
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TTL과 명시적 삭제 방식을 비교해보며, 실거리 그래프는 쓰기 트래픽이 많다는 점을 확인했습니다. 따라서 이를 위한 분산 전략이 매우 중요합니다.
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Redis는 고가용성을 위해 마스터-레플리카 모드와 클러스터 모드를 지원합니다. 마스터-레플리카 모드에서는 모든 쓰기 작업이 Primary 노드에 집중되고, Primary 노드는 변경사항을 Replica 노드에 전송해야 합니다. 이 과정에서 Primary 노드의 네트워크 병목과 대역폭 초과가 발생할 수 있습니다. 반면 클러스터 모드는 쓰기 작업도 여러 노드에 분산할 수 있습니다.
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Redis 클러스터 모드의 샤딩은 키 공간을 해시 슬롯으로 나누어 동작합니다. 실거리 그래프는 지역 ID를 키로 관리하므로, 서로 다른 지역에 대한 HMGET, HMSET 요청을 각기 다른 샤드가 분산 처리할 수 있어 성능 향상에 유리합니다.
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멀티 키 연산이 필요한 경우 클러스터 모드 적용 시 해시 태그 등의 추가 고려가 필요하지만, 실거리 그래프는 동일 키에 대해서만 멀티 연산(HMGET, HMSET, HDEL)이 발생하므로 서비스 코드 수정 없이 적용할 수 있었습니다. 따라서 클러스터 모드로의 전환만으로도 쓰기 트래픽 분산이 가능했습니다. 물론 트래픽 급증 시 네트워크 부하 문제는 여전히 발생할 수 있으나, 클러스터 모드는 노드를 수평 확장하기 쉬워 새로운 노드 추가로 유연한 대응이 가능합니다.
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이처럼 클러스터 모드 적용을 통해 네트워크 용량 확장과 분산 처리, 성능 최적화를 통해 보다 안정적인 실거리 관리 시스템을 구축할 수 있었습니다. 실거리 관리 시스템 도입 후 Redis 지표 모니터링과 최적화 시도를 병행하며 지역별 점진 배포를 진행했고, 클러스터 모드 적용 후에는 전 지역으로 안정적 확장을 빠르게 마칠 수 있었습니다.
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## 마무리
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지금까지 배차시스템에서 OSRM 지도, Kafka, Redis를 활용한 이벤트 기반 실거리 시스템 개발 사례와 과정을 공유드렸습니다. 배차시스템팀은 배달에서 발생하는 대량 트래픽을 처리하기 위해 다양한 고민과 개발을 이어가고 있으며, 이번 실거리 시스템은 그중에서도 가장 많은 트래픽을 다루는 핵심 도메인 중 하나입니다.
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이번 프로젝트를 통해 Kafka 기반 이벤트 드리븐 아키텍처(EDA)를 경험하고, Redis를 활용한 대규모 트래픽 처리 기술을 적용할 수 있었습니다. 또한 라이더분들의 효율적인 배달 수행을 지원하여 배차 효율 향상에 기여할 수 있었습니다. 저희의 경험과 사례가 글을 읽으시는 분들의 서비스 개선에 도움이 되길 기대합니다.
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@@ -0,0 +1,73 @@
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<!-- 출처: https://techblog.woowahan.com/23625/ · 우아한형제들 기술블로그 · 참고용 원문 사본 -->
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<!-- 이 페이지는 자바스크립트로 본문을 그려서 전문을 받지 못했다. 아래는 받아낸 부분이다.
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인용부호가 붙은 문장만 원문 그대로이고, 나머지는 원문을 줄인 것이다. 문장 표본으로 쓰지 말고
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글의 골격(요구사항 목록 → 표 설계 → 트레이드오프)을 보는 데만 쓴다. -->
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# 장시간 비동기 작업, Kafka 대신 RDB 기반 Task Queue로 해결하기
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박민규 · Backend · 2025년 11월 25일
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## 문제 상황
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전자계약서 시스템에서 대용량 엑셀 파일 생성 작업은 Kafka를 통해 비동기로 처리되고 있었습니다. 초기에는 대부분의 작업이 10분 이내에 완료되었지만, 신규 엑셀 타입 추가로 인해 각 행마다 여러 외부 API를 호출해야 하면서 처리 시간이 30분 이상으로 증가했습니다.
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심각한 문제는 사용자가 "같은 엑셀 파일을 여러 번 받았다"는 문의였습니다. 조사 결과, Kafka의 5분 타임아웃(`max.poll.interval.ms`)을 초과하면서 리밸런싱이 발생하여 Worker가 비동기 처리한 뒤 즉시 ACK하도록 변경했지만, 이는 작업 유실 위험을 초래했습니다.
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## 근본 원인
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"5분 동안 `poll()`이 호출되지 않으면 Consumer가 죽은 것으로 판단하고" 리밸런싱이 일어납니다. 장시간 작업 중 리밸런싱이 발생하면서 동일 메시지가 다른 Consumer에게 재할당되었습니다. 타임아웃을 증가시키는 임시 해결책은 실제 Worker 장애 감지를 지연시키는 부작용을 초래했습니다.
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## 기존 Kafka 방식의 한계
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팀은 엑셀 생성에 Kafka가 정말 필요한지 검토했습니다. Kafka는 대량 트래픽과 다중 consumer group에 유리하지만, 실제로는 트래픽이 일정하고 생산자/소비자가 모두 내부 서비스였습니다. 장시간 작업 특성상 타임아웃 문제가 지속적으로 발생했고, 타임아웃을 늘리면 실제 장애 감지가 1시간 이상 지연되는 딜레마가 생겼습니다.
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## RDB 기반 Task Queue 아키텍처로 전환
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새로운 구조는 다음과 같은 요구사항을 반영했습니다:
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- **시간 제한 없음**: 1~2시간 걸리는 작업도 안정적 완료
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- **배포 영향 없음**: 서버 배포 시 즉시 중단되어야 함
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- **작업 유실 방지**: 서버 다운 시에도 작업 재처리
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- **자동 재시도**: 일시적 오류 시 최대 3회 재시도
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- **병렬 처리**: 여러 Worker의 분산 처리
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- **중복 방지**: 동일 작업의 중복 처리 차단
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### 핵심 구조
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**테이블 설계**:
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```sql
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CREATE TABLE excel_download_request (
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id BIGINT PRIMARY KEY,
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status VARCHAR(20), -- PENDING, IN_PROGRESS, DONE, FAILED
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last_heartbeat_at DATETIME, -- Worker 생존 신호 마지막 수신 시각
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retry_count INT DEFAULT 0, -- 재시도 횟수 (최대 3회)
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created_at DATETIME,
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updated_at DATETIME
|
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);
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```
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**작업 선점 및 처리**: Worker는 3초마다 PENDING 작업을 조회하고 Redis 분산 락으로 선점합니다. 동시에 최대 2개 작업을 병렬 처리합니다(10대 서버 × 2 = 20개의 시스템 처리 용량).
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**Heartbeat 메커니즘**: 작업 중인 Worker는 1분마다 마지막 활동 시각을 갱신합니다. 2분 이상 갱신이 없으면 Fallback 스케줄러가 작업을 PENDING으로 되돌려 다른 Worker가 복구하도록 합니다. 복구 스케줄러는 ShedLock 으로 한 인스턴스만 수행합니다.
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**재시도 처리**: 실패한 작업은 retryCount를 증가시킨 뒤 PENDING으로 되돌립니다. 3회 이상 실패하면 최종적으로 FAILED 상태로 처리됩니다.
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## 개선 효과
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**강점**:
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- Kafka 메시지 플로우 제거로 디버깅 용이
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- 단일 데이터 소스(RDB)로 상태 관리 단순화
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- 메시지 재발행/유실 문제 원천 차단
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- Worker 수평 확장이 단순함
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- 단순 쿼리로 실시간 모니터링 가능
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**트레이드오프**:
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- 지속적인 폴링 쿼리로 DB 부하 증가(커버링 인덱스로 최적화, 분당 20~30회 정도)
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- 폴링 주기(3초)만큼 처리 시작 지연 발생(엑셀 다운로드에서는 허용 가능)
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## 핵심 인사이트
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"작업 트랜잭션 특성에 따라 메시징 시스템 선택이 달라져야 한다"는 결론에 도달했습니다. 짧고 빠른 작업은 Kafka 같은 이벤트 스트리밍에 적합하지만, 수십 분 소요되는 복잡한 작업은 상태 관리와 재시도가 용이한 RDB 기반 Task Queue가 더 안정적입니다.
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+417
@@ -0,0 +1,417 @@
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<!-- 출처: https://techblog.woowahan.com/7835/ · 우아한형제들 기술블로그 · 참고용 원문 사본 -->
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# 회원시스템 이벤트기반 아키텍처 구축하기
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## 배달의민족의 마이크로서비스 여정
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최초의 배달의민족은 하나의 프로젝트로 만들어졌습니다. 배달의민족의 주문수는 J 커브를 그리는 빠른 속도로 성장했고, 주문수가 커지면서 자연스럽게 트래픽 또한 매우 커졌습니다.
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하나의 시스템, 하나의 데이터베이스로 폭발적으로 늘어가는 트래픽을 감당하지 못하고, 결국 배달의민족은 대장애 시대를 맞이했습니다. 이에 배달의민족은 마이크로서비스로 전환을 시도하였고, 2019년 11월 1일 모든 시스템이 분리되며 마이크로서비스를 완성하였고 시스템의 안정화를 찾을 수 있었습니다.
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배달의민족은 마이크로서비스로 전환을 하게 되었고, 이벤트 기반 아키텍처의 시대를 맞이했습니다.
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## 회원 시스템 이벤트 기반 아키텍처 구축하기
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### 무엇을 이벤트로 발행할 것인가?
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MicroService Architecture (이하 MSA) 에서 Event Driven 이 함께 언급되는 이유는 MSA 핵심 키워드 중 `느슨한 결합`과 연관이 있습니다. 각 마이크로서비스는 서로 간 느슨한 결합을 가져감으로써 타 시스템에 대한 의존과 영향도를 줄이고 각 시스템의 목적에 집중함으로써 강한 응집을 갖는 시스템을 만들 수 있습니다. Event Driven 은 이를 돕습니다.
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이해를 돕기 위하여 배달의민족의 회원과 가족계정이라는 두 가지 도메인의 관계를 예시로 들겠습니다.
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"회원의 본인인증이 초기화되는 경우 가족계정 서비스에서 탈퇴되어야 한다" 라는 정책이 있습니다.
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이를 코드로 작성하면 가족계정 서비스 탈퇴 로직은 회원의 본인인증 해제 로직에 깊게 관여되어 강한 결합을 가지고 있습니다.
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마이크로서비스를 구성 함에 따라 두 도메인은 서로 다른 시스템으로 분리되어 회원 시스템, 가족계정 시스템이 되었습니다. 이 때 하나의 시스템에 존재하던 두 도메인의 물리적인 분리가 이루어집니다.
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물리적인 시스템의 분리로 인해 코드 레벨의 호출이 동기적인 HTTP 통신으로 변했습니다. 그러나 여전히 대상 도메인을 호출해야한다는 의도가 남아있기 때문에 물리적인 시스템 분리만으로는 결합이 느슨해졌다고 볼 수는 없습니다.
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물리적인 의존을 제거하는 방법으로 쉽게 떠올릴 수 있는 것은 비동기 방식입니다. 대표적인 비동기 방식으로는 별도 스레드를 통한 HTTP 방식과 메시징 시스템을 이용한 방식이 있습니다.
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주 흐름에서 분리된 별도 스레드를 통해 HTTP 요청을 합니다. 별도 스레드에서 진행되기 때문에 주 흐름과 직접적인 결합이 제거될 수 있습니다. 그러나 시스템 관점에서는 여전히 별도 스레드에서 대상 도메인을 호출한다는 의도가 남아있기 때문에 이 또한 결합이 느슨해졌다고 볼 수 없습니다.
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메시징 시스템을 이용하여 메시지를 전송합니다. 메시징 시스템을 사용하면서 느슨한 결합을 가져갈 수 있을 것이라고 기대하겠지만 메시징시스템을 사용하는 아키텍처가 항상 느슨한 결합을 보장하지는 않습니다.
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회원의 본인인증 해제가 발생할 때 가족계정 탈퇴 메시지를 발송하였습니다. 메시지를 발송하는 것으로 물리적인 의존이 제거되었습니다. 그러나 결합은 느슨해지지 않습니다.
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가족계정 탈퇴를 기대하는 메시지를 발행했기 때문에 가족계정 시스템의 정책이 변경될 때 회원 시스템의 메시지도 함께 변경되어야 합니다. 어떤 일을 해야 하는 지를 메시지 발행자가 알려주는 경우(Command), 해야하는 일이 변경될 때 메시지 발행자와 수신자 양쪽 모두의 코드가 변경돼야 하기 때문에 높은 결합도가 존재하게 됩니다. 또한 회원시스템은 여전히 가족계정의 비지니스를 알고 있는 논리적인 의존관계가 남아있기 때문에 결합이 느슨해졌다고 볼 수 없습니다. 물리적으로는 결합도가 높지 않지만 개념적으로는 결합도가 높은 상태인 것 입니다.
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메시지를 발행하였음에도 의존관계가 남아있는 이유는 대상 도메인에게 기대하는 목적을 담은 메시지를 발행하였기 때문입니다. 메시징 시스템으로 보낸 메시지가 대상 도메인에게 기대하는 목적을 담았다면, 이것은 이벤트라 부르지 않습니다. 이것은 메시징 시스템을 이용한 비동기 요청일 뿐 입니다.
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회원의 본인인증 해제가 발생할 때 본인인증 해제 이벤트를 발송하였습니다. 회원시스템은 더 이상 가족계정 시스템의 정책을 알지 못합니다. 가족계정 시스템은 본인인증 해제 이벤트를 구독하여 가족계정 시스템의 비지니스를 구현합니다. 회원시스템은 가족계정 시스템의 비지니스 변경에 더 이상 영향을 받지 않습니다. 이로써 두 시스템 간의 결합이 느슨해졌습니다.
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물리적인 시스템 분리부터 비동기 HTTP 통신, 이벤트 방식까지 살펴보며 의존 관계의 흐름을 살펴보았습니다.
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메시징 시스템을 사용해 물리적인 의존을 제거할 수 있었지만, **메시지가 담는 의도에 따라 전혀 다른 결과**를 얻는다는 것을 알 수 있습니다.
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**우리가 발행해야할 이벤트는 `도메인 이벤트로 인해 달성하려는 목적`이 아닌 `도메인 이벤트` 그 자체입니다.**
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> `도메인`이란 해결하고자 하는 문제 영역이며, `도메인 이벤트` 는 문제 영역에서 발생할 수 있는 핵심 가치나 행위입니다. `도메인` 이라는 용어로 Domain-Driven Design(이하 DDD) 과 관계를 지어 글을 보시는 분들이 계실 것 같아 DDD 와 큰 관련이 없음을 미리 명시합니다.
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도메인의 핵심 가치나 행위를 정의하기 어렵다면 `이벤트 스토밍` 을 추천드립니다. `이벤트 스토밍` 은 DDD 의 전략적 설계 도구 중 하나이지만, 도메인 주도 설계를 위해서가 아니더라도 문제 영역 식별과 해결에 좋은 도구입니다.
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### 이벤트 발행과 구독
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회원시스템에서는 다양한 고민을 해결하기 위하여 3가지의 이벤트 종류와 3가지의 이벤트 구독자 계층을 정의하였습니다. 각 계층과 이벤트가 왜 만들어졌는지, 무엇을 해결해주는지 살펴보겠습니다.
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#### 어플리케이션 이벤트 & 첫번째 구독자 계층
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메시징 시스템을 사용하기 전 `Spring Framework` 의 `Application Event` 를 먼저 다루었습니다.
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어플리케이션 이벤트를 먼저 다루는 이유는 이벤트를 통해 느슨한 결합을 만들어야 하는 일이 외부 세상에만 존재하는게 아니기 때문입니다.
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스프링의 어플리케이션 이벤트는 분산-비동기를 다룰 수 있는 이벤트 버스를 제공하며, 트랜잭션을 제어할 수 있도록 지원합니다.
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어플리케이션 이벤트를 구독하는 첫번째 구독자 계층은 스프링의 어플리케이션 이벤트가 제공하는 기능으로 한 어플리케이션 내에서 도메인 내부의 비관심사를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
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어플리케이션 내에서 반드시 해결해야만 하는 대표적인 도메인의 비관심사는 메시징 시스템으로 이벤트를 발행하는 것 입니다. 이벤트 구독은 발행 시스템에 영향 없이 자유롭게 확장이나 변경이 가능하므로, 우리는 도메인에 영향 없이 메시징 시스템에 대한 연결을 쉽게 작성하고 확장하고 변경할 수 있습니다.
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또한 스프링 어플리케이션 이벤트를 통해 트랜잭션을 제어할 수 있습니다. 도메인에서 정의된 트랜잭션의 범위가 외부로부터 제어 될 수 있다는 것을 도메인에 대한 침해로 볼 수 있지만, 이 침해를 감수하는 대신 강력한 구독자를 만들 수 있습니다.
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상태 변경을 야기하는 모든 도메인 행위는 메시징 시스템으로 전달해야한다는 시스템 정책을 세웠습니다. 이벤트를 메시징 시스템으로 전달하는 것은 도메인에게는 관심사가 아니지만 시스템에서는 중요한 정책입니다. 이런 경우 도메인 정책에 변경없이 트랜잭션을 확장하여 구독자의 행위를 트랜잭션 내에서 처리되도록 변경할 수 있습니다.
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회원시스템은 메시징 시스템으로 `AWS SNS` 를 사용하고 있으므로, 첫번째 구독자 계층의 `SNS` 발행을 책임지는 이벤트 구독자가 만들어졌습니다.
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```java
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@Async(EVENT_HANDLER_TASK_EXECUTOR)
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@TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.BEFORE_COMMIT)
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public void handleJoinEvent(MemberJoinApplicationEvent event) {
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||||
MemberJoinEventPayload payload = MemberJoinEventPayload.from(event);
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||||
notificationMessagingTemplate.sendNotification(clientNameProperties.getSns().getJoin(), payload, null);
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||||
}
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```
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그리고 이 구독자를 통해 발행되는 이벤트는 `내부 이벤트` 입니다.
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#### 내부 이벤트 & 두번째 구독자 계층
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어플리케이션 이벤트로 내부 이벤트를 처리할 수 있지만, 어플리케이션 이벤트 처리기는 어플리케이션의 리소스를 사용하기 때문에 도메인의 주요 기능 처리 성능에 영향을 미치게 됩니다. 또한 `Application Event` 가 잘 구현되어 있다지만, 메시지 유실과 장애 복구를 최소화해주는 메시징 시스템의 장점을 가져갈 수 없습니다.
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첫번째 구독자 계층이 어플리케이션 내에서 해결해야하는 비관심사를 처리했다면, 내부 이벤트를 구독하는 두번째 구독자 계층은 이 외의 모든 도메인 내의 비관심사를 처리합니다.
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##### 비관심사 분리
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도메인 행위가 수행될 때 함께 수행되어야 하는 정책들이 있을 수 있습니다. 이러한 부가 정책들이 도메인의 주 행위인 것으로 착각될 수 있으며, 의존성 관계를 확장시키고 도메인의 주 행위에 대한 응집을 방해하게 됩니다.
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도메인 내의 비관심사 분리의 예시로 로그인 프로세스를 살펴보겠습니다.
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회원이 로그인을 할 때
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- 회원을 로그인 상태로 변경
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- "동일 계정 로그인 수 제한" 규칙에 따라 동일 계정이 로그인된 타 디바이스 로그아웃 처리
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- 회원이 어느 디바이스에서 로그인되었는지 기록
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- 동일 디바이스의 다른 계정 로그아웃 기록
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을 해야 합니다.
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```java
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@Transactional
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||||
public void login(MemberNumber memberNumber, DeviceNumber deviceNumber) {
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devices.login(memberNumber, deviceNumber);
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||||
devices.logoutMemberOtherDevices(memberNumber, deviceNumber);
|
||||
devices.logoutOtherMemberDevices(memberNumber, deviceNumber);
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||||
member.login(memberNumber);
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||||
applicationEventPublisher.publishEvent(MemberLoginApplicationEvent.from(memberNumber, deviceNumber));
|
||||
}
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||||
```
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||||
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이 코드를 살펴보았을 때 도메인의 주 행위가 무엇인지 알기 어렵습니다. 부가 정책들이 도메인 로직에 함께 작성되어 있기 때문입니다. 주요 기능을 찾고 비관심사를 분리하여 도메인 행위의 응집을 높이고 비관심사에 대한 결합을 느슨하게 만들어야 합니다. 도메인의 주요행위는 정책을 살펴보았을 때 알 수 있을 것 입니다. 정책마저 모호하다면 즉시 처리되어야 하는 것과 언젠가 처리되어야 하는 것을 분리함으로써 도메인의 주요 기능을 찾을 수 있습니다.
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로그인 기능의 주 행위는 **"회원을 로그인 상태로 변경"** 하는 것 입니다. 이 외의 행위들은 로그인 행위에 부가적으로 붙어있는 정책들입니다. 부가적인 정책들을 도메인 로직에서 분리시킵니다.
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```java
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||||
@Transactional
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||||
public void login(MemberNumber memberNumber, DeviceNumber deviceNumber) {
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||||
member.login(memberNumber);
|
||||
applicationEventPublisher.publishEvent(MemberLoginApplicationEvent.from(memberNumber, deviceNumber));
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
또한 3가지 비관심사 작업이 서로 간의 의존이 없음을 알 수 있습니다. 우리는 `AWS SNS-SQS` 메시징 시스템을 통해 하나의 이벤트를 여러 구독으로 나누어서 처리할 수 있습니다.
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```java
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||||
@SqsListener(value = "${sqs.login-device-login}", deletionPolicy = SqsMessageDeletionPolicy.ON_SUCCESS)
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||||
public void loginDevice(@Payload MemberLoginApplicationEvent payload) {
|
||||
devices.login(payload.getMemberNumber(), payload.getDeviceNumber());
|
||||
}
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||||
|
||||
@SqsListener(value = "${sqs.login-member-other-device-logout}", deletionPolicy = SqsMessageDeletionPolicy.ON_SUCCESS)
|
||||
public void logoutMemberOtherDevices(@Payload MemberLoginApplicationEvent payload) {
|
||||
devices.logoutMemberOtherDevices(payload.getMemberNumber(), payload.getDeviceNumber());
|
||||
}
|
||||
|
||||
@SqsListener(value = "${sqs.login-other-member-device-logout}", deletionPolicy = SqsMessageDeletionPolicy.ON_SUCCESS)
|
||||
public void logoutOtherMemberDevices(@Payload MemberLoginApplicationEvent payload) {
|
||||
devices.logoutOtherMemberDevices(payload.getMemberNumber(), payload.getDeviceNumber());
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
이렇게 도메인 내의 비관심사를 분리함으로써 도메인 행위의 응집을 높이고, 비관심사에 대한 결합을 느슨하게 만들 수 있습니다. 또한 분리된 비관심사는 각자 구현이 되어 강한 응집과 높은 재사용성을 확보할 수 있습니다.
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##### 외부 이벤트 발행
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시스템 내의 비관심사를 분리했지만, MSA 를 위한 외부 시스템과의 관심사 분리를 위한 외부 이벤트 발행이 필요합니다. 외부 시스템에 이벤트를 전파하는 행위 또한 도메인 내에 존재하던 비관심사로 볼 수 있습니다.
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```java
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||||
@SqsListener(value = "${sqs-join-broadcast}", deletionPolicy = SqsMessageDeletionPolicy.ON_SUCCESS)
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||||
public void handleBroadcast(@Payload MemberJoinApplicationEvent payload) {
|
||||
messageBroadcastExecutor.broadcast(MemberBroadcastMessage.from(payload));
|
||||
}
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||||
```
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다른 내부 이벤트 처리와 동일하게 두번째 구독자 계층의 `SNS 발행` 을 책임지는 이벤트 구독자로부터 `외부 이벤트` 가 발행되게 됩니다.
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#### 외부 이벤트 & 세번째 구독자 계층
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내부이벤트를 외부에서 구독하도록 할 수 있지만, 내부 이벤트와 외부 이벤트를 분리함으로써 내부에는 열린, 외부에는 닫힌 이벤트를 제공할 수 있다는 장점이 있습니다.
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동일한 이벤트를 수신하더라도 각 구독자마다 서로 다른 목적을 가지고 있습니다. 이로인해 각 구독자는 이벤트를 인지하는 것 이상으로 데이터가 더 필요하게 될 수 있습니다.
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##### 열린 내부이벤트, 닫힌 외부이벤트
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**내부이벤트** 에는 구독자가 필요한 데이터를 페이로드에 제공하여 이벤트 처리의 효율을 챙길 수 있습니다. 이런 페이로드의 확장을 열어둘 수 있는 것은 이 이벤트가 내부 이벤트이기 때문입니다. **내부 이벤트는 시스템 내에 존재하기 때문에 이벤트의 발행이 구독자에게 미치는 영향을 파악하고 관리할 수 있습니다.** 또한 외부에 알릴 필요없는 내부의 개념을 이벤트에 녹일 수도 있습니다. 이러한 확장이 가능한 것 또한 내부 이벤트는 시스템 내에 존재하는 이벤트이기 때문입니다.
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반면 외부 시스템 으로 전파되는 **외부이벤트**는 내부이벤트와는 다릅니다. 내부 이벤트는 도메인에 존재하는 비관심사를 분리하여 도메인의 응집도를 높이고 비관심사를 효율적으로 처리하는 것을 목적으로 하며, 외부 이벤트는 시스템과 시스템의 결합을 줄이는 것을 목적으로 합니다. 시스템 간의 결합을 느슨하게 만들기 위해 발행되는 **외부 이벤트는 이벤트 발행처에서 이벤트 구독자가 어떤 행위를 하는지 관심을 가지면 안되며, 관리할 수 없습니다**. 이벤트 발행처가 이벤트 구독자의 행위에 관심을 갖게 된다면 이는 또 다시 논리적인 의존 관계를 형성하게 되는 것 입니다.
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외부시스템에서도 이벤트를 처리하기 위해 더 많은 정보가 필요할 것 입니다. 그러나 외부시스템의 비지니스에서 필요한 데이터를 페이로드에 추가하게 되면, 외부시스템의 비지니스 변화에 직접적인 의존 관계를 형성하게 될 것 입니다. 외부시스템과의 의존을 갖지 않는 이벤트를 만들기 위해 하나의 형태로 이벤트를 전달할 수 있는 **이벤트에 대한 일반화**가 필요합니다.
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##### 이벤트 일반화
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외부 시스템이 이벤트로 수행하려는 행위는 광범위하겠지만, 이벤트를 인지하는 과정은 쉽게 일반화할 수 있습니다.
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**"언제, 어떤 회원이(식별자) 무엇을(행위) 하여 어떤 변화(변화 속성)가 발생했는가"**
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`식별자`와 `행위`, `속성`, `이벤트 시간` 이 있다면 어떠한 시스템에서도 필요한 이벤트를 인지할 수 있음을 알 수 있습니다. 이를 페이로드로 구현하면 이벤트를 수신하는 측에서 필요한 이벤트를 분류하여 각 시스템에서 필요한 행위를 수행할 수 있습니다.
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```java
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public class ExternalEvent {
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private final String memberNumber;
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private final MemberEventType eventType;
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private final List<MemberEventAttributeType> attributeTypes;
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||||
private final LocalDateTime eventDateTime;
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}
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```
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||||
외부 시스템들은 정해진 이벤트 형식 내에서 필요한 행위를 수행하면 되므로, 이벤트를 발행하는 시스템은 외부 시스템의 변화에 영향을 받지 않을 수 있습니다.
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> TIP. **SNS 속성을 이용하여 구독자들이 원하는 이벤트만 구독하기**
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>
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> "AWS SNS" 의 속성을 기반으로 구독자마다 이벤트를 필터링할 수 있는 기능을 사용할 수 있습니다.
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>
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> 각 구독자는 필요한 이벤트 형식 혹은 속성 종류를 필터로 정의하여 어플리케이션에 필요한 이벤트만 유입되도록 만들 수도 있습니다. 필터링 기능을 통해 어플리케이션이 직접 이벤트를 분류해야하는 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다.
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##### ZERO-PAYLOAD 방식
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닫혀있는 외부이벤트의 부가 데이터를 전달하는 방식으로는 `ZERO-PAYLOAD` 방식을 선택했습니다.
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`ZERO-PAYLOAD` 방식은 이벤트의 순서에 대한 보장 문제를 해소하는 방식으로 주로 소개되곤 하지만, 페이로드에 외부시스템에 대한 의존을 제거하여 느슨한 결합을 만들 수 있는 장점 또한 있습니다.
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외부시스템은 일반화된 이벤트를 필터링하여 필요한 이벤트를 구독하고, 필요한 부가 정보는 API 를 통해 보장된 최신상태의 데이터를 사용할 수 있습니다.
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**어플리케이션 이벤트를 통해 이벤트의 트랜잭션 제어를 할 수 있었으며, 내부 이벤트를 통해 내부의 비관심사를 효율적으로 분리할 수 있었으며, 외부 이벤트를 통해 외부시스템과 의존없는 이벤트를 발행하게 되었습니다.**
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**이렇게 회원 시스템에 이벤트 기반의 아키텍처가 구축되었습니다.**
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## 이벤트 저장소 구축
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이벤트의 계층을 분리하고, 메시징 시스템을 통해 안정적인 이벤트를 처리할 수 있게 되었지만 여전히 문제점들이 존재하고 있습니다.
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### 첫번째 문제. 이벤트 발행에 대한 보장 유실
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`SNS-SQS-어플리케이션` 구간에서는 SQS의 정책을 통해 안정적인 실패 처리, 재시도 처리가 가능하지만 `어플리케이션-SNS` 구간에서는 HTTP 통신을 사용하므로 이벤트를 발행하는 과정에 문제가 발생할 수 있습니다.
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내부 이벤트를 발행하는 과정을 트랜잭션 내부로 정의하면서, 메시징 시스템의 장애가 곧 시스템의 장애로 이어질 수 있습니다. 메시징 시스템의 장애가 시스템 장애로 이어지는 문제는 굉장히 큰 문제이므로 반드시 해결이 필요합니다.
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```java
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@Async(EVENT_HANDLER_TASK_EXECUTOR)
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||||
@TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT)
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||||
public void handleJoinEvent(MemberJoinApplicationEvent event) {
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||||
MemberJoinEventPayload payload = MemberJoinEventPayload.from(event);
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||||
notificationMessagingTemplate.sendNotification(clientNameProperties.getSns().getJoin(), payload, null);
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}
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```
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이 문제는 내부 이벤트 발행을 트랜잭션 이후로 정의를 하면서 해결할 수 있습니다.
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그러나 트랜잭션 외부에서 처리되기 때문에 이벤트 발행에 대한 보장이 사라지게 되었습니다. `어플리케이션-SNS` 구간에서는 HTTP 통신을 사용하므로 네트워크 구간에서는 다양한 문제로 충분히 실패가 발생할 수 있습니다.
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### 두번째 문제. 이벤트 재발행
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구독자들이 이벤트를 정상적으로 처리하더라도, 이벤트 처리를 잘못할 수 있기 때문에 언제든 이벤트를 재발행 해줄 수 있어야 합니다.
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이 때 구독자들이 원하는 이벤트들의 형태는 자유롭습니다. 특정 이벤트, 특정 기간, 특정 회원이나, 특정 타입, 특정 속성 의 이벤트 발행을 원할 수 있습니다. 일부 메시징 시스템은 재발행에 대한 기능을 제공하지만, 모든 메시징 시스템이 이 기능을 제공하지 않으며 모든 요구사항을 수용하기도 힘듭니다.
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대부분의 데이터는 최종 상태만을 보관하여 특정 시점의 상태를 복원하기 어려우며, 변경 내역을 가지고 있다고 하더라도 이벤트를 고려하지 않고 저장된 데이터로 이벤트를 복원하기는 쉽지 않습니다.
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**이 두 가지 문제점을 해결하기 위해 우리는 이벤트 저장소를 구축하기로 하였습니다.**
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### 이벤트 저장 시점
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메시징 시스템의 장애가 시스템의 장애로 이어지지 않도록 메시징 시스템으로 이벤트 발행을 별도 트랜잭션으로 정의를 하였습니다. 이는 "메시징 시스템으로 이벤트 발행을 도메인의 중요한 행위로 본다"는 정의를 깨버리는 것이었고, 이것이 이벤트 발행에 대한 보장을 사라지게 만들었습니다.
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이 정의를 이벤트 저장소로 다시 복구를 하기 위해 우리는 "이벤트 저장소에 이벤트 저장하는 것을 도메인의 중요한 행위로 본다" 고 정의를 하였습니다. 모든 도메인 이벤트는 반드시 저장소에 저장되어야 하며, 저장소에 저장이 실패하게 되었을 때 도메인 행위도 실패했다고 간주한다는 리스크가 있지만, 어딘가에서는 반드시 데이터를 보장을 해야하기 때문에 이런 정의가 필요합니다.
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```java
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@EventListener
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@Transactional
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public void handleEvent(MemberJoinApplicationEvent event) {
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memberEventRecorder.record(event.toEventCommand());
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}
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```
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이 정의를 통해 이벤트 저장소에 대한 저장을 트랜잭션 범위 내에서 처리하는 구독자를 만들었습니다.
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### 저장소의 종류
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이벤트는 작은 단위로 저장이 되고, 고속 처리되어야하기 때문에 RDBMS 가 아닌 다른 데이터베이스를 선택해야한다고 생각할 수 있습니다.
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도메인 저장소와 다른 종류의 데이터베이스를 사용할 경우 두 저장소에 대한 트랜잭션 처리를 할 수 있어야 합니다. 그러나 다종 데이터베이스의 분산 트랜잭션을 구현 하는 것은 굉장히 어려운 일 입니다.
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이벤트 저장소를 도메인 저장소와 동일한 저장소로 선택을 했을 경우 트랜잭션에 대한 처리는 DBMS 를 믿고 맡길 수 있으며, 인프라에 장애가 발생해도 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 보장할 수 있습니다.
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동일 저장소를 통해 데이터베이스를 저장하고 이벤트를 발행함에 안정적인 정합성을 보장하는 방식은 [Transactional outbox Pattern](https://microservices.io/patterns/data/transactional-outbox.html) 이라고 소개되기도 합니다. 이 패턴의 핵심은 로컬 트랜잭션(동일 저장소를 사용한 트랜잭션)을 사용하여 데이터베이스를 저장하고 이벤트를 발행함에 정합성을 보장하는 내용입니다. 이벤트 저장소를 사용하기로 한 것이 이벤트 발행에 대한 보장 문제를 해결하기 위함이니 이 구현은 `Transactional outbox Pattern` 의 또다른 구현이라고 볼 수도 있습니다.
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단일 저장소의 쓰기량 및 읽기량에 대한 성능적 리스크를 동반할 수 있겠지만, 이는 스케일업/아웃 혹은 샤딩을 하는 등 충분히 확장하여 대응 가능합니다.
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그래서 이벤트 저장소로는 도메인 저장소와 동일한 저장소인 RDBMS 를 선택하게 되었습니다.
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### 데이터의 형태
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#### 이벤트 발행을 보장하기 위해 이벤트가 발행되었는지 확인할 수 있어야 한다.
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이벤트 발행에 대한 여부를 확인할 수 있도록 발행 여부 플래그가 필요했으며, 이벤트 자체에 대한 식별자가 필요했습니다.
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```sql
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create table member_event
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(
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id varchar(128) not null primary key,
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published tinyint not null,
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published_at datetime null,
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created_at datetime not null
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||||
);
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||||
create index ix_member_event_created_at_published
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on member_event (created_at, published);
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```
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#### 특정 회원, 특정 행위, 특정 속성 변화, 특정 기간을 조회하여 재발행할 수 있어야 한다.
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다행히 이벤트 조회를 해결할 수 있는 일반화는 이미 진행되었었습니다. 바로 외부 이벤트 발행에서 입니다. "식별자"와 "행위", "속성", "이벤트 시간" 이 있다면 어떠한 시스템에서도 필요한 이벤트를 인지할 수 있다는 것을 알고 있습니다.
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"식별자"와 "행위", "속성", "이벤트 시간" 를 정의하여 이벤트 조회를 해결합니다.
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```sql
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alter table member_event add member_number varchar(12) not null;
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alter table member_event add event_type varchar(255) not null;
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alter table member_event add attributes text not null;
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create index ix_member_event_event_type_created_at
|
||||
on member_event (event_type, created_at);
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||||
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||||
create index ix_member_event_member_number
|
||||
on member_event (member_number);
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||||
```
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하나의 행위에서 여러 속성이 변화될 수 있습니다. 속성을 풀어서 외래키를 갖는 별도 테이블로 작성할 수 있겠지만, 이벤트-속성에 대한 카디널러티는 다소 작기 때문에 속성을 JSON 형태로 보관하고 어플리케이션에서 필터링하도록 설계하였습니다.
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- 회원 시스템은 이벤트 타입과 속성 타입의 N-M 관계를 정의하여 스팩 문서로 제공하고 있습니다.
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#### 사용자 활동 추적
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정의된 이벤트를 다시 살펴보았을 때 이벤트 저장소가 회원에 대한 모든 활동과 변화를 추적할 수 있는 데이터가될 수 있다는 것을 알게 되었습니다. **우리가 정의한 이벤트는 구독자의 필요로 의해 만들어진 이벤트가 아닌, 이벤트 스토밍을 통해 회원에게 발생할 수 있는 모든 이벤트를 정의하였기 때문입니다.**
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활동과 변화를 추적할 수 있는 데이터가 될 수 있도록 "수행 시스템", "수행 주체", "수행 사유" 를 추가로 기록하기로 했습니다. 또한 도메인의 상태 변화까지 추적할 수 있도록, 속성 타입 뿐만 아니라 속성 자체도 기록을 하기로 하였습니다.
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```sql
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alter table member_event add reason text not null;
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alter table member_event add event_channel varchar(36) not null;
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alter table member_event add requested_by varchar(36) not null;
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```
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||||
**이렇게 문제 해결을 위한 저장소 스키마가 구성되었습니다.**
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### 문제해결
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#### 이벤트 발행 보장
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이벤트 발행에 대한 보장이 필요한 지점은 **내부 이벤트를 발행하는 과정** 이었습니다. 최초 이벤트를 기록할 때는 발행 여부를 `false`로 저장하고, 두번째 구독자 계층에 이벤트 발행 여부를 기록하는 구독자를 추가하여 데이터를 업데이트 처리하였습니다.
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이 때 이벤트 발행 여부를 기록하는 구독자는 이벤트의 ID만 있다면 처리할 수 있습니다. 모든 이벤트의 `super class`를 정의하여 모든 이벤트가 이벤트 ID를 가지도록 만들었습니다.
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```java
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||||
public abstract class EventPayload {
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||||
private final String eventId;
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}
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```
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구독자는 이벤트의 공통 페이로드를 사용하므로, 모든 `SNS`의 이벤트를 하나의 `Queue`를 통해 구독하여 처리할 수 있습니다.
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```java
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||||
@SqsListener(value = "${sqs.event-publish-record}", deletionPolicy = SqsMessageDeletionPolicy.ON_SUCCESS)
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||||
public void recordEventPublish(@Payload EventPayload eventPayload) {
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||||
eventPublishRecordCommand.record(eventPayload.getEventId());
|
||||
}
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||||
```
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**1) 도메인 이벤트가 발생할 때 `첫번째 계층의 이벤트 저장 구독자` 는 트랜잭션을 확장하여 도메인 행위와 함께 이벤트가 저장소에 저장되게 됩니다.**
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**2) `첫번째 계층의 SNS 발행 구독자`는 `AFTER_COMMIT` 옵션으로 인해 도메인의 트랜잭션이 정상 처리되었을 때 SNS로 내부이벤트를 발행하게 됩니다.**
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**3) `두번째 계층의 이벤트 발행 기록 구독자`는 내부이벤트를 수신하여 이벤트가 정상 발행되었음을 기록합니다.**
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이제 내부 이벤트가 메시징 시스템으로 정상 발행되었다면 반드시 이벤트의 발행여부가 업데이트될 것 입니다.
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우리는 이벤트 발행이 누락된 케이스를 사람이 감지하는 것이 아닌 시스템이 감지하여 자동으로 재발행할 수 있도록 배치 프로그램을 구성했습니다.
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이 배치 프로그램은 이벤트 저장 시간을 기준으로 5분이 지나도 발행처리 되지 않은 이벤트를 SNS 에 재발행 합니다.
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- 5분을 기준으로 한 이유는 `AWS SQS`의 재시도 처리가 최대 5분까지 진행될 수 있도록 설정을 해두었기 때문입니다.
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- 이 배치 프로그램은 직접 이벤트의 상태를 변경하지 않습니다. 이벤트를 재발행하여 메시징 시스템에 정상적으로 전달이 된다면 이벤트 발행 처리 구독자에 의해 구독 처리가 될 것이기 때문입니다.
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**4) 정상 발행되지 않은 이벤트는 `이벤트 발행 감지 배치` 를 통해 자동 재발행 처리됩니다.**
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**이렇게 이벤트 저장소와 발행 처리 구독자, 배치 프로그램을 통해 메시지 발행이 보장되는 이벤트 시스템을 구축하였습니다.**
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#### 이벤트 재발행
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이벤트 저장소에 모든 이벤트가 남아있기 때문에 이벤트 저장소를 통해 모든 이벤트를 재발행할 수 있습니다.
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이를 쉽게 처리할 수 있는 배치 프로그램을 구성했습니다.
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`기간` `특정 행위` `특정 속성` `특정 회원` `특정 이벤트` 의 조건을 통해 `내부 이벤트` `외부 이벤트`를 선택하여 이벤트를 발행할 수 있도록 하였습니다.
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||||
> TIP. **SNS 속성을 이용하여 특정 구독자 계층으로 이벤트 전송하기**
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||||
>
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||||
> `AWS SNS` 의 속성을 기반으로 구독자마다 이벤트를 필터링할 수 있는 기능을 사용할 수 있습니다.
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||||
>
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||||
> 모든 SNS 속성에 "target" 이라는 속성을 정의하였습니다.
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||||
>
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||||
> 각 구독자에게 고유 ID 를 발급하고, `target` 에 대한 조건으로 `고유 ID`, `ALL` 을 정의합니다.
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||||
>
|
||||
> `ALL` 은 모든 구독자에게 대한 공통 속성으로 모든 이벤트를 구독받게 하기 위함입니다.
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||||
>
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||||
> 평상시에는 `target` 속성에 `ALL` 타입을 사용하여 모든 구독자가 이벤트를 사용할 수 있도록 발급을 하며, 특정 구독자로 발행이 필요한 이벤트는 배치시스템에서 `고유 ID` 를 `target` 속성에 작성하여 발행하도록 합니다.
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||||
>
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||||
> 이 방법을 통해 특정 구독자로만 이벤트를 발행하는 메커니즘을 만들 수 있습니다.
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#### 기록 테이블 통합
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회원시스템은 개인정보를 처리하는 시스템으로 데이터 조회에 대한 많은 요구사항을 가지고 있습니다.
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고객센터 인입 문제를 해결을 위해, 부정 사용자를 추적하기 위하여, 수사 기관의 협조를 하기 위하는 등 회원의 활동을 추적할 수 있어야 합니다. 그래서 회원시스템에는 이 요구사항을 수행하기 위한 수십개의 기록 테이블이 존재하였습니다.
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이벤트 저장소를 구축함으로써 회원에 대한 모든 활동이 일관성있는 방식으로 저장되었고, 이로 인해 더 이상 별도 기록 테이블들이 필요하지 않게 되었습니다.
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이벤트 저장소까지 구축하며 회원시스템의 이벤트기반 아키텍처 만들기는 완료되었습니다.
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## 마무리
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회원은 대부분의 시스템에 존재하는 도메인입니다. 어떤 시스템에나 존재하는 가장 평범한 도메인이기도 하지만, 동시에 모든 도메인이 회원을 의존하지 않을 수 없는 가장 중심적인 도메인이기도 합니다. 또한 개인정보를 집중적으로 다루고 있는 가장 치명적인 도메인이기도 합니다.
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MSA 의 가장 중심에 위치한 회원 도메인이 외부 시스템에 의한 영향이 없기 위한, 외부 시스템에 영향을 주지 않기 위한, 회원의 개인정보를 안전하게 다루기 위한 고민 끝에 이러한 이벤트 기반의 아키텍처가 만들어졌습니다.
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MSA 중심에서 가장 안정적인 시스템이기 위한 회원시스템의 고민은 계속되고 있습니다.
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@@ -0,0 +1,31 @@
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# 통과 기준이 되는 글 여섯 편
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우아한형제들 기술블로그에서 가져왔다. **이 저장소의 글이 이 정도로 읽히면 통과다.**
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| 파일 | 원문 | 무엇을 보나 |
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|---|---|---|
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| `17386-kafka-in-our-team.md` | [17386](https://techblog.woowahan.com/17386/) | 개념을 모르는 독자를 데리고 가는 법. 용어 정의 → 우리 사례 |
|
||||
| `20161-elasticsearch-query-optimization.md` | [20161](https://techblog.woowahan.com/20161/) | 현상 → 원인 분석 → 해결 → 개선 결과를 다섯 번 반복 |
|
||||
| `22396-real-distance-system.md` | [22396](https://techblog.woowahan.com/22396/) | 왜 이 문제가 어려운지를 수로 먼저 세운다. 시도 1 실패 → 시도 2 |
|
||||
| `7835-member-event-architecture.md` | [7835](https://techblog.woowahan.com/7835/) | 같은 코드를 네 번 고쳐 보이며 「왜 아직 부족한가」를 쌓는다 |
|
||||
| `13569-10x-faster-batch.md` | [13569](https://techblog.woowahan.com/13569/) | 수정 전/후 코드를 나란히. 빨라져서 생긴 문제까지 |
|
||||
| `23625-rdb-task-queue.md` | [23625](https://techblog.woowahan.com/23625/) | 요구사항 목록 → 표 설계 → 트레이드오프 (본문 일부) |
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||||
`23625` 는 페이지가 자바스크립트로 그려져 본문 일부만 받았다. 나머지 다섯은 전문이다.
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## 이 여섯 편의 공통 골격
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여섯 편이 서로 다른 주제인데도 같은 뼈대를 쓴다. `../references/article-shape.md` 가 그 뼈대를
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규칙으로 적은 것이다.
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1. **누가 읽으면 좋은지, 무엇을 알아야 하는지 먼저 말한다** — 17386 의 「누가 읽으면 좋을까」
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2. **문제를 수로 세운다** — 22396 의 「분당 20만 건 × 6 = 120만 건, 초당 2만 TPS」
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3. **코드를 보여 준다. 이름과 줄 번호로 대신하지 않는다** — 13569 의 수정 전/수정 후 전문
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4. **틀린 시도를 지우지 않는다** — 22396 의 「시도 1. 데이터 압축」이 실패한 채로 남아 있다
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||||
5. **결과를 수로 닫는다** — 20161 의 「980ms → 104ms」, 13569 의 「390분 → 30분」
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6. **감수한 것을 적는다** — 23625 의 「트레이드오프」, 22396 의 TTL 대 명시적 삭제 표
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## 쓰지 않는 방법
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이 글들을 흉내 내지 않는다. 문체를 베끼면 남의 목소리가 된다. 보는 것은 **골격과 밀도**다 —
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독자가 모르는 것을 어디서 채워 주는가, 주장 하나에 근거를 몇 개 대는가, 코드를 언제 꺼내는가.
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@@ -0,0 +1,139 @@
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||||
# 밀도 — 설명을 어디까지 하는가
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||||
순서는 [document-skeleton.md](document-skeleton.md)가 맡는다. 이 문서는 **한 절 안을 무엇으로
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채우는가**를 맡는다. 순서가 맞는데도 얇게 읽히는 글이 있고, 그것이 이 저장소가 실제로 겪은 문제다.
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기준이 되는 글은 [`../examples/`](../examples/) 여섯 편이다.
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## 잰 값
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`scripts/density.mjs`로 잰 것이다. **글 한 편과 기록 본문은 다른 잣대로 본다.** 기록은 문제·결론·
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검증 환경·재현 조건을 Studio 칸이 따로 들고 있고, 본문의 `##`는 「본문」 칸 아래라 층이 한 단
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낮다. 그래서 본문은 절대값이 아니라 밀도로 잰다 — 절 하나가 몇 낱말인가, 1,000 낱말에 수치가
|
||||
몇 개인가.
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||||
| | 여섯 편 (글 한 편) | 기록 본문 기준 |
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|---|---|---|
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||||
| 낱말 | 1,277 ~ 2,871 | — |
|
||||
| 문장 평균 낱말 | 14.2 ~ 18.3 | 14.2 ~ 18.3 |
|
||||
| 코드블록 | 1 ~ 13 | 1 ~ 13 |
|
||||
| 표 줄 | 0 ~ 15 | 0 ~ 15 |
|
||||
| 절당 낱말 | 160 ~ 718 | 160 ~ 718 |
|
||||
| 1,000 낱말당 수치 | 측정 글 10.2 ~ 13.8 · 구조 글 0.9 ~ 1.7 | 측정 9 ~ 45 · 구조 0.8 ~ 8 |
|
||||
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||||
고치기 전 AP4 본문은 절 하나가 68 낱말, 수치는 본문 전체에 1개, 표 37줄이었다. 손대지 않은
|
||||
`clean-architecture-backend-template` 기록들은 지금도 **절 하나가 31 낱말**이다. 갈리는 것은 셋이다.
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||||
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||||
## 1. 수치 — 크기를 말하지 않으면 독자는 판단할 수 없다
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여섯 편은 문단마다 잰 값을 댄다. 구조만 말하고 크기를 말하지 않는 문단이 거의 없다.
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||||
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||||
> 라이더에게 할당된 신규 배달이 N개라고 했을 때 … 간선: C(2N, 2)개
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||||
> n=2, C(4, 2) = 6 … 분당 20만 건의 경로를 계산해야 한다면, 시스템은 분당 120만 건의
|
||||
> 실거리 계산을 수행해야 합니다. 이는 초당 약 2만 건으로 … (22396)
|
||||
|
||||
세는 과정을 보여 준다. 결과만 적지 않는다. 이 절이 없으면 뒤에 나오는 Redis 자료구조 선택이
|
||||
과한 짓처럼 읽힌다.
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||||
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||||
**무엇을 세는가.** 자료에 있는 것 중에서 고른다 — 몇 개인가, 몇 번 도는가, 몇 바이트인가,
|
||||
몇 밀리초인가, 몇 곳에서 부르는가, 그중 몇이 프로덕션인가, 전과 후가 각각 얼마인가.
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||||
|
||||
**없으면 만들지 않는다.** 재지 않았으면 「재지 않았다」로 적고 그 자리를 비운다. 다만 자료에
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||||
숫자가 있는데 「여러 곳」·「대부분」·「크게」로 뭉갠 자리는 되돌린다. 그것이 이 저장소가 가장
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||||
자주 하는 실수다.
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||||
## 2. 절 — 잘게 자르면 설명이 자리를 못 잡는다
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||||
여섯 편의 `##` 절은 4~9개다. 절 하나가 600~900 낱말인 것도 있다.
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||||
한 절은 **주장 하나 + 그 근거**다. 근거는 코드·출력·수치·표 중 하나 이상이다. 절이 문단
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||||
두 개로 끝나면 자른 자리가 틀린 것이므로 앞뒤와 합친다.
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||||
|
||||
절 제목은 그 절이 무엇을 하는지 말한다. 「현상」·「문제 원인 분석 및 해결」·「개선 결과」처럼
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일하는 이름이 낫다. 「같은 이름의 헤더」처럼 명사구만 두면 무엇을 할 절인지 알 수 없다.
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||||
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||||
## 3. 표 — 산문을 대신하지 못한다
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||||
표는 **이미 산문으로 말한 것을 대조할 때** 쓴다. 22396의 TTL 표는 앞 세 문단이 설명한 것을 두
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열로 정리한 것이고, 20161의 개선 전/후 표도 마찬가지다.
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표로 설명을 시작하면 독자가 각 칸을 스스로 풀어야 한다. 표 줄이 산문 문단보다 많으면 그 글은
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명세서다.
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## 코드는 이름과 줄 번호로 대신하지 않는다
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읽는 사람은 그 파일을 열 수 없다. `InboxCleanupJob:56`이라고만 적으면 독자에게는 아무 일도
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일어나지 않는다.
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13569는 「수정 전」과 「수정 후」 메서드를 통째로 싣는다. 7835는 같은 `login` 메서드를 두 번
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싣는다 — 비관심사가 섞인 판과 분리한 판. 20161은 문제의 ES 쿼리 전문을 싣고 `1️⃣` `2️⃣`로 어디가
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문제인지 표시한다.
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코드블록 앞이나 뒤에 **무엇을 보라는 한 줄**을 붙인다. 코드만 던지지 않는다.
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인용할 코드가 길면 그 절에 필요한 부분만 자른다. 자른 자리는 `// …`로 표시한다. 자르는 것과
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이름만 대는 것은 다르다.
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## 틀린 시도를 지우지 않는다
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22396은 「시도 1. 데이터 압축」을 실패한 채로 남긴다.
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> 하나의 지역에 1000개의 서로 다른 좌표 간 모든 실거리를 저장할 경우, JSON 데이터 원본
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> 크기는 약 24MB였으며, 압축한 크기는 3MB였습니다. 만약 최대 대역폭이 10Gbps라고 했을 때,
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> 3MB 크기로는 초당 3400회의 조회도 버티기 어렵습니다.
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실패도 수로 닫는다. 24MB → 3MB는 성공한 압축률인데, 그것으로도 모자란다는 것을 3400회로 보인다.
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자료에 실패한 시도가 있으면 살린다. 없는 실패를 지어내지 않는다.
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## 감수한 것을 적고 닫는다
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좋아진 것만 적고 닫는 글은 여섯 편에 없다. 23625는 「트레이드오프」를 목록으로 적고, 22396은
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TTL 삭제와 명시적 삭제를 장단점 표로 나란히 놓고 **왜 단점이 있는 쪽을 골랐는지** 적는다.
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13569는 빨라져서 생긴 문제와 그 대응 코드까지 싣는다.
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## 독자를 어디서 채워 주나
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**쓰기 직전에** 채운다. 앞에 몰아 두지 않고 뒤로 미루지도 않는다.
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> 여기서 이야기하는 네트워크 대역폭은, ElastiCache 노드가 네트워크를 통해 초당 전송할 수
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> 있는 최대 데이터 용량을 의미합니다. (22396 — 대역폭 이야기를 시작하는 자리)
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> track_scores : ES 검색 쿼리에서 각 문서의 관련성 점수(`_score`)를 계산하고 저장할지 여부를
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> 결정하는 설정 (20161 — 그 설정을 바꾼 절의 첫머리)
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기준은 하나다. **이 낱말을 모르면 다음 문단을 못 읽는가.** 그러면 한 줄로 편다.
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용어 절을 따로 두는 것은 그 글의 중심 개념일 때다(17386의 카프카 용어 일곱 개). 한두 개면
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쓰는 자리에서 푼다.
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## 검사기를 만족시키려고 문장을 넣지 않는다
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이것은 겪은 일이다. `check_prose.mjs`의 `monotone-endings`가 「물음(~할까요?)·권유(~봅시다)를
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섞으라」고 안내했고, 그 글을 고친 사람이 절 제목을 물음으로 바꾸고 문단 가운데 수사 의문을 끼워
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넣었다. 수치는 통과했고 글에는 없던 화자가 생겼다.
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**종결어미 변화는 문장이 하는 일에서 나온다.** 한다체 안에도 어미는 여럿이다.
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| 문장이 하는 일 | 어미 |
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|---|---|
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| 확인한 것 | ~였다 · ~했다 · ~됐다 |
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| 지금 그러한 것 | ~한다 · ~된다 · ~넘긴다 |
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| 아닌 것 | ~아니다 · ~없다 · ~않는다 |
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| 이유 | ~때문이다 · ~뿐이다 · ~까지다 |
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| 값·이름으로 끝나는 문장 | 명사 종결 |
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물음은 그 절이 실제로 답할 때만 쓴다. 22396의 「왜 실거리가 중요할까?」·「어떤 내비게이션을
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사용할까?」는 그 절이 답하는 물음이라 제목으로 맞다. 답이 예·아니오뿐인 물음
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(「~인 걸까?」·「~되지 않을까?」)은 답하지 않고 분위기만 만든다. `rhetorical-question`이 잡는다.
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마무리도 같다. 「지금까지 ~를 살펴봤다」로 끝나면 앞 내용을 한 번 더 읽힌 것뿐이다. 17386은 그
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||||
문장으로 마무리를 **열고** 회고와 참고 자료로 닫는다. 되풀이 뒤에 남은 일이 오면 두고, 되풀이가
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마무리의 전부면 지운다. `closing-recap`이 경고로 알린다.
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## 낱말 수는 목표가 아니다
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설명을 다 하면 따라오는 값이다. 늘리려고 문단을 넣으면 검사기는 통과하고 글은 나빠진다.
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반대로 1,700 낱말짜리 글이 코드도 수치도 없이 표만 서른 줄이라면, 그것은 짧아서가 아니라
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||||
**설명을 안 해서** 얇은 것이다.
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||||
@@ -13,6 +13,16 @@ import { readFileSync } from 'node:fs';
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||||
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const ERR = 'error', WARN = 'warn';
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||||
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||||
// 관형형 어미 `-ㄴ`·`-ㄹ` 이 붙은 음절. 「적힌」·「만들」처럼 받침이 ㄴ 이나 ㄹ 인 글자를
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||||
// 코드포인트로 만든다. 「두 자리」·「세 자리」 같은 자릿수는 앞 글자에 받침이 없어 빠진다.
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const ADNOMINAL = (() => {
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||||
const out = [];
|
||||
for (let cho = 0; cho < 19; cho++)
|
||||
for (let jung = 0; jung < 21; jung++)
|
||||
for (const jong of [4, 8]) out.push(String.fromCharCode(0xAC00 + cho * 588 + jung * 28 + jong));
|
||||
return out.join('');
|
||||
})();
|
||||
|
||||
const RULES = [
|
||||
{ id: 'idiom-follow', sev: ERR, re: /[를을]\s*(따라갔|따라\s*늘|따라\s*증가|좇았|좇아)/g,
|
||||
msg: '개수에 `따라가다/좇다`를 붙였습니다. `~에 비례해`, `~가 커지는 만큼`, `~와 같은 수로`, 또는 값을 그대로 적으세요.' },
|
||||
@@ -28,6 +38,40 @@ const RULES = [
|
||||
{ id: 'wrap-up', sev: ERR, re: /(이\s*(관찰|결과|측정)은[^.\n]{0,40}(보여준|드러낸|말해\s*준)|이는[^.\n]{0,30}보여준다)/g,
|
||||
msg: '방금 보여 준 것을 다시 선언합니다. 지우세요.' },
|
||||
|
||||
// 마무리가 되풀이로 끝나는 것을 본다. 17386 은 「지금까지 ~ 소개했습니다」로 열고 회고로
|
||||
// 닫으므로 그 자체는 defect 가 아니다. 뒤에 남은 일이 오는지는 사람이 본다 — 그래서 경고다.
|
||||
{ id: 'closing-recap', sev: WARN,
|
||||
re: /(지금까지|여기까지)[^.\n]{0,80}(살펴봤|살펴보았|알아봤|알아보았|소개했|정리했|다뤘|다루었)/g,
|
||||
msg: '앞 내용을 다시 늘어놓았습니다. 이 뒤에 남은 일이나 감수한 것이 오면 두고, 이것으로 끝나면 지우세요.' },
|
||||
|
||||
// 검사기의 종결어미 수를 채우려고 끼워 넣는 물음. 「왜 ~할까?」·「어떤 ~할까?」처럼 그 절이
|
||||
// 실제로 답하는 물음은 참고 글도 쓴다(22396). 잡는 것은 답이 예·아니오뿐인 수사 의문이다.
|
||||
{ id: 'rhetorical-question', sev: ERR,
|
||||
re: /[^\n?]{4,60}([가-힣]\s*걸까\?|지\s*않을까\?|[가-힣]\s*게\s*아닐까\?|[가-힣]\s*것일까\?)/g,
|
||||
msg: '답이 예·아니오뿐인 물음을 끼워 넣었습니다. 종결어미 수를 채우려고 넣은 문장이면 지우고, 답할 물음이면 무엇을 묻는지 적으세요.' },
|
||||
|
||||
// 역할을 세어 대칭을 만들고 닫는 문장. 「하나가 나머지 둘을 대신하지 못한다」·「각각 다른 구간을
|
||||
// 맡는다」·「그 자리를 메우지 못한다」. 참고 여섯 편에 한 건도 없다. 무엇이 실제로 통과하는지를
|
||||
// 말하지 않고 구조가 정연하다는 인상만 남긴다.
|
||||
{ id: 'role-symmetry', sev: ERR,
|
||||
re: /(나머지\s*(둘|셋|하나)[^.\n]{0,20}(대신|자리|메우)|어느\s*하나도[^.\n]{0,25}(대신|자리)|각각\s*다른\s*[가-힣]{1,8}(을|를|에서|에)\s*(맡|쓰이|담당)|그\s*자리를\s*(대신|메우)|서로\s*독립된\s*[가-힣\d]{1,6}\s*곳|만으로는[^.\n]{0,40}(속성|성질)을\s*대신)/g,
|
||||
msg: '역할을 세어 대칭을 만들었습니다. 그것 하나만 있을 때 무엇이 실제로 통과하는지 적으세요.' },
|
||||
|
||||
// 무엇이 어디서 일어나는지를 「자리」로 대신한다. 「적힌 자리가 없다」·「그 자리에서 푼다」·
|
||||
// 「검사기가 자리다」. 참고 여섯 편에 한 건도 없다(자리 0 · 옆 0 · 칸 0). 곳·부분으로 바꾸거나,
|
||||
// 애초에 장소가 아니라 순서·동작이면 그것을 적는다.
|
||||
// 관형형 어미와 지시어 뒤만 본다. 「앞 두 자리」 같은 자릿수는 걸리지 않는다.
|
||||
{ id: 'spatial-metaphor', sev: ERR,
|
||||
re: new RegExp(`(?:[${ADNOMINAL}]|는|던|[그이저])\\s*자리`, 'g'),
|
||||
msg: '`자리`로 설명했습니다. 장소를 뜻하면 `곳`·`부분`으로 바꾸고, 장소가 아니면 거기서 무엇이 일어나는지 동사로 적으세요.' },
|
||||
|
||||
// 할 일이나 노출을 「그대로 남아 있다」로 닫는다. 누가 무엇을 해야 하는지 말하지 않고 상태만
|
||||
// 보고한다. 참고 여섯 편에 한 건도 없다 — 그 글들의 「남아있다」 3건은 의존관계가 실제로 남는
|
||||
// 것이라 형태가 다르다. 값·쿠키가 진짜 남는 문장은 걸리지 않는다.
|
||||
{ id: 'leftover-state', sev: ERR,
|
||||
re: /(그대로\s*남[아는])|((일|것|부분|점|과제|몫)(은|이|도)\s*(아직\s*)?남[아는])|(아직\s*남아\s*있)/g,
|
||||
msg: '무엇이 「남아 있다」로 닫았습니다. 누가 무엇을 해야 하는지, 또는 무엇을 아직 막지 못하는지로 적으세요.' },
|
||||
|
||||
{ id: 'nominalized', sev: ERR, re: /(채워진\s*목록\s*수|준비한\s*SQL\s*문장|획득한[^.\n]{0,10}객체\s*수|[가-힣]+에\s*대한\s*(측정|비교|확인|분석))/g,
|
||||
msg: '사건을 명사구로 바꿨습니다. 동사로 적으세요.' },
|
||||
|
||||
@@ -99,32 +143,82 @@ function positiveChecks(text, lines, docMode, rulesMode) {
|
||||
// 문서 어디에든 `약어(...)` 형태가 있으면 푼 것으로 본다
|
||||
if (!new RegExp(a + '\\s*\\(').test(text)) {
|
||||
out.push({ id: 'unexpanded-acronym', sev: WARN,
|
||||
msg: `약어 \`${a}\`을(를) 글 어디에서도 풀지 않았습니다. 처음 나오는 자리에 \`${a}(전체 이름, 우리말 뜻)\`으로 폅니다.` });
|
||||
msg: `약어 \`${a}\`을(를) 글 어디에서도 풀지 않았습니다. 처음 나오는 곳에 \`${a}(전체 이름, 우리말 뜻)\`으로 폅니다.` });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. 종결어미가 한 가지뿐인가
|
||||
//
|
||||
// 한다체 문서는 `한다`·`였다`·`아니다`·`없다`·명사 종결이 전부 다른 어미다. 이것을 한 덩어리로
|
||||
// 세면 잘 쓴 한다체 글이 단조롭다고 잡히고, 고치려는 사람은 물음표 문장을 끼워 넣게 된다.
|
||||
// 실제로 그렇게 됐다. 그래서 어미를 잘게 센다.
|
||||
const kinds = new Set();
|
||||
for (const st of sentences) {
|
||||
if (/(습니다|았습니다|었습니다)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('습니다');
|
||||
if (/입니다[.!]?$/.test(st)) kinds.add('입니다');
|
||||
if (/(했다|이다|였다|된다|한다)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('한다');
|
||||
if (/(겠습니다|하겠습니다|보겠습니다)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('겠습니다');
|
||||
if (/(한다|된다|만든다|넘긴다|받는다)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('한다');
|
||||
if (/(했다|였다|됐다|되었다|았다|었다)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('했다');
|
||||
if (/(아니다|없다|같다|다르다|이다)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('이다');
|
||||
if (/(못한다|않는다|않았다|못했다)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('부정');
|
||||
if (/(뿐이다|때문이다|까지다|것이다)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('설명');
|
||||
if (/[가-힣A-Za-z0-9`)\]]$/.test(st.replace(/[.!]$/, ''))) kinds.add('명사');
|
||||
if (/까요\??$/.test(st) || /\?$/.test(st)) kinds.add('물음');
|
||||
if (/(봅시다|보자|맙시다|주세요)[.!]?$/.test(st)) kinds.add('청유');
|
||||
}
|
||||
// 3-1. 문장을 「~것이 ~이다」로 닫는 버릇
|
||||
//
|
||||
// 사건을 서술하는 대신 그것이 무엇인지 이름 붙이고 끝낸다. 「확인한 자리다」·「~하는 실례다」·
|
||||
// 「~라는 점이다」. 참고 여섯 편은 이 어미를 통틀어 세 번 쓴다(17386 1 · 22396 2). 한 문서에
|
||||
// 이것이 몰려 있으면 사건을 적지 않고 분류만 한 것이다.
|
||||
// 「자리다」·「실례다」·「경우다」는 받침이 없어 `이`가 붙지 않는다. `이다` 만 찾으면 정작
|
||||
// 가장 나쁜 세 개를 놓친다 — 처음 이 규칙을 넣었을 때 그렇게 됐다.
|
||||
const namingEnd = [
|
||||
...text.matchAll(/[가-힣)\]`]\s*(사실|이유|점|것|뿐|셈)(이다|입니다)[.!]?(?=\s|$)/g),
|
||||
...text.matchAll(/[가-힣)\]`]\s*(자리|실례|경우|출발점|사례|대목)(다|이다|입니다)[.!]?(?=\s|$)/g),
|
||||
];
|
||||
const alwaysBad = namingEnd.filter((m) => /(자리|실례|출발점|대목)/.test(m[1]));
|
||||
for (const m of alwaysBad) {
|
||||
out.push({ id: 'naming-instead-of-telling', sev: ERR, index: m.index,
|
||||
excerpt: text.slice(Math.max(0, m.index - 30), m.index + m[0].length),
|
||||
msg: '무슨 일이 있었는지 적는 대신 그것이 무엇인지 이름 붙이고 닫았습니다. 거기서 실제로 일어나는 일을 동사로 적으세요.' });
|
||||
}
|
||||
if (!rulesMode && namingEnd.length >= 4) {
|
||||
out.push({ id: 'naming-instead-of-telling', sev: ERR,
|
||||
msg: `문장을 「~것이 ~이다」로 닫은 곳이 ${namingEnd.length}군데입니다(참고 여섯 편은 글 하나에 0~2회). `
|
||||
+ `분류하지 말고 거기서 무엇이 일어나는지 적으세요.` });
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (!rulesMode && sentences.length >= 8 && kinds.size <= 1) {
|
||||
out.push({ id: 'monotone-endings', sev: ERR,
|
||||
msg: `문장 ${sentences.length}개가 모두 같은 종결어미입니다. 예고(~살펴보겠습니다)·물음(~할까요?)·권유(~봅시다)를 섞습니다.` });
|
||||
msg: `문장 ${sentences.length}개가 모두 같은 종결어미입니다. 문장이 하는 일이 다르면 어미도 달라집니다 — `
|
||||
+ `확인한 것은 ~였다, 지금 그러한 것은 ~한다, 아닌 것은 ~아니다, 이유는 ~때문이다. `
|
||||
+ `물음이나 권유를 끼워 넣어 수를 채우지 마세요.` });
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. 독자를 데리고 다니는 문장
|
||||
const steer = /(살펴보|알아보|파보|확인해\s*봅|정리해\s*보|소개해\s*보|다뤄\s*보|짚어\s*보|나중에\s*살펴|딴 길로|먼저[^\n]{0,25}부터|이번에는|공유합니다|공유하고자|다루겠습니다|보겠습니다|하겠습니다)/;
|
||||
// 강제하지 않는다. 강제했더니 `먼저 ~를 구분해야 합니다` 같은 지도형 문장이 절마다 붙어서
|
||||
// 문장이 아니라 구조가 기계처럼 읽히게 됐다.
|
||||
if (!rulesMode && !steer.test(text)) {
|
||||
out.push({ id: 'no-reader-steering', sev: WARN,
|
||||
msg: '독자를 안내하는 문장이 없습니다. 필요하면 하나 두되, 없어도 됩니다.' });
|
||||
// 안내 문장이 없다고 경고하지 않는다. 그 경고가 「필요하면 하나 두라」로 읽혀 평가·안내 문장을
|
||||
// 보태는 쪽으로 작용했다. 문서는 대상을 설명하지 독자의 읽기를 지시하지 않는다.
|
||||
|
||||
// 문장이 끝나지 않은 채 문단이 끝나는 줄 — 지우다 남은 조각이거나 마침표가 빠진 것.
|
||||
// 연결어미·조사로 끝나고 다음 줄이 비어 있을 때만 잡는다. 문단 안에서 줄을 바꾼 것은
|
||||
// 다음 줄이 이어지므로 걸리지 않는다. 줄 끝에 인라인 코드가 있었으면(strip 이 공백으로
|
||||
// 바꿔 둔 자리) 판단할 수 없으니 건너뛴다. 「이름 : 값」 줄도 문장이 아니라 건너뛴다.
|
||||
const DANGLING = /(때|고|며|면|를|을|는|은|이|가|에서|으로|에|와|과|도|서|아|어|지|니|라서|라|의)$/;
|
||||
let inFront = lines[0] === '---';
|
||||
for (let i = 0; i < lines.length; i++) {
|
||||
const line = lines[i];
|
||||
if (inFront) { if (i > 0 && line === '---') inFront = false; continue; }
|
||||
const t = line.trimEnd();
|
||||
if (!t.trim() || t !== line) continue; // 빈 줄 · 끝에 공백(인라인 코드 자리)
|
||||
if (/^\s*(#|-|\*|\d+\.|:::|<!--|\||>)/.test(t) || t.includes(' : ')) continue;
|
||||
const next = (lines[i + 1] ?? '').trim();
|
||||
if (next !== '') continue; // 문단이 이어진다
|
||||
if (DANGLING.test(t)) {
|
||||
out.push({ id: 'dangling-sentence', sev: ERR, line: i + 1,
|
||||
msg: `문장이 끝나지 않은 채 문단이 끝납니다("…${t.slice(-24)}"). 지우다 남은 조각이거나 마침표가 빠졌습니다.` });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 독자에게 사고를 지시하는 문장 — 사건으로 바로 들어가면 될 자리
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,105 @@
|
||||
#!/usr/bin/env node
|
||||
// 글이 얼마나 채워져 있는지 잰다. 문체가 아니라 밀도를 본다.
|
||||
//
|
||||
// node density.mjs 초안.md [...] 기준값과 나란히 보여 준다
|
||||
// node density.mjs --baseline dir/*.md 기준값을 다시 잰다
|
||||
//
|
||||
// 기준값은 ../examples 의 여섯 편에서 잰 것이다. 맞히려고 문단을 넣지 않는다 —
|
||||
// 낮게 나오면 설명이 빠진 자리를 찾으라는 뜻이지 분량을 늘리라는 뜻이 아니다.
|
||||
|
||||
import { readFileSync } from "node:fs";
|
||||
import { basename } from "node:path";
|
||||
|
||||
// examples 의 여섯 편에서 잰 값. 23625 는 본문 일부만 받아서 낱말 수 기준에서 뺐다.
|
||||
const BASE = {
|
||||
words: [1277, 2871], sentWords: [14.2, 18.3], code: [1, 13],
|
||||
sections: [4, 9], tableLines: [0, 15],
|
||||
};
|
||||
|
||||
// Tech Log 기록의 본문은 글 한 편이 아니라 그 가운데 토막이다. 문제·결론·검증 환경·재현 조건은
|
||||
// Studio 칸이 따로 들고 있고, 본문의 `##` 는 「본문」 칸 아래라 층이 한 단 낮다. 그래서 절 수와
|
||||
// 낱말 수를 절대값으로 재면 잘 쓴 본문이 「절이 모자람」으로 잡힌다.
|
||||
// 대신 밀도로 본다 — 절 하나가 몇 낱말인가, 1,000 낱말에 수치가 몇 개인가.
|
||||
// 여섯 편: 절당 160 ~ 718 낱말 · 측정 글은 1,000 낱말에 10.2 ~ 13.8 개
|
||||
const BODY = {
|
||||
sentWords: [14.2, 18.3], code: [1, 13], tableLines: [0, 15],
|
||||
wordsPerSection: [160, 718],
|
||||
};
|
||||
const BODY_NUM_RATE = { 측정: [9, 45], 구조: [0.8, 8] };
|
||||
|
||||
// 수치 개수는 장르가 가른다. 잰 것을 쓰는 글과 구조를 쓰는 글의 기준이 다르다.
|
||||
// 측정 글 13569(13) · 23625(18) · 20161(24) · 22396(36)
|
||||
// 구조 글 17386(2) · 7835(5)
|
||||
const NUMBERS = { 측정: [13, 36], 구조: [2, 12] };
|
||||
|
||||
const NUM = /\d[\d,.]*\s*(?:ms|초|분|시간|일|년|개월|주|배|%|건|개|줄|번|회|명|자|KB|MB|GB|TB|Gbps|TPS|QPS|만|천|억)/g;
|
||||
|
||||
function measure(text) {
|
||||
// 본문 마커부터 찾는다. 주석을 먼저 지우면 마커도 같이 지워진다 — 그러면 Studio 칸까지
|
||||
// 세게 되고, 기록 하나가 절 아홉 개인 것처럼 보인다.
|
||||
const marked = text.match(/<!-- body:start -->([\s\S]*?)<!-- body:end -->/);
|
||||
let t = marked ? marked[1] : text.replace(/^---\n.*?\n---\n/s, "");
|
||||
t = t.replace(/<!--.*?-->/gs, "");
|
||||
|
||||
const code = (t.match(/^```/gm) || []).length / 2;
|
||||
const tableLines = (t.match(/^\s*\|/gm) || []).length;
|
||||
const sections = (t.match(/^## /gm) || []).length;
|
||||
const prose = t.replace(/```[\s\S]*?```/g, "").replace(/^\s*\|.*$/gm, "");
|
||||
const words = prose.split(/\s+/).filter(Boolean).length;
|
||||
const sentences = prose.split(/(?<=[.!?다])\s+/).filter((s) => s.trim().length > 10);
|
||||
const numbers = (t.match(NUM) || []).length;
|
||||
const proseParas = prose.split(/\n\s*\n/).filter((p) => p.trim().length > 40).length;
|
||||
|
||||
return { isBody: Boolean(marked), words,
|
||||
sentWords: +(words / Math.max(sentences.length, 1)).toFixed(1),
|
||||
code, numbers, sections, tableLines, proseParas,
|
||||
wordsPerSection: Math.round(words / Math.max(sections, 1)),
|
||||
numberRate: +((numbers / Math.max(words, 1)) * 1000).toFixed(1) };
|
||||
}
|
||||
|
||||
const args = process.argv.slice(2);
|
||||
// 잰 것을 쓴 글인가 구조를 쓴 글인가. Case 는 측정, Concept 은 `--구조` 로 부른다.
|
||||
const genre = args.includes("--구조") ? "구조" : "측정";
|
||||
const files = args.filter((a) => !a.startsWith("--"));
|
||||
|
||||
if (args.includes("--baseline")) {
|
||||
const all = files.map((f) => measure(readFileSync(f, "utf8")));
|
||||
const range = (k) => [Math.min(...all.map((m) => m[k])), Math.max(...all.map((m) => m[k]))];
|
||||
for (const k of [...Object.keys(BASE), "numbers"]) console.log(` ${k}: [${range(k)}]`);
|
||||
process.exit(0);
|
||||
}
|
||||
if (!files.length) {
|
||||
console.error("쓰는 법: node density.mjs [--구조] 초안.md");
|
||||
process.exit(2);
|
||||
}
|
||||
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||||
const LABEL = { words: "낱말", sentWords: "문장 평균 낱말", code: "코드블록",
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||||
numbers: "수치", sections: "## 절", tableLines: "표 줄",
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||||
wordsPerSection: "절당 낱말", numberRate: "1,000 낱말당 수치" };
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||||
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||||
let bad = 0;
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||||
for (const file of files) {
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||||
const m = measure(readFileSync(file, "utf8"));
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||||
const where = m.isBody ? "기록 본문" : "글 한 편";
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||||
console.log(`\n${basename(file)} (${where} · ${genre} 글 기준)`);
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||||
const bands = m.isBody
|
||||
? { ...BODY, numberRate: BODY_NUM_RATE[genre] }
|
||||
: { ...BASE, numbers: NUMBERS[genre] };
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||||
for (const [k, [lo, hi]] of Object.entries(bands)) {
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||||
const v = m[k];
|
||||
const ok = v >= lo && v <= hi;
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||||
const note = ok ? "" : v < lo ? " ← 모자람" : " ← 넘침";
|
||||
if (!ok && k !== "words" && k !== "code") bad++;
|
||||
console.log(` ${LABEL[k].padEnd(16)} ${String(v).padStart(6)} 기준 ${lo}~${hi}${note}`);
|
||||
}
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||||
if (m.tableLines > m.proseParas)
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||||
console.log(` ! 표 ${m.tableLines}줄이 산문 ${m.proseParas}문단보다 많다 — 표가 설명을 대신하고 있다`);
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||||
const rateLo = m.isBody ? BODY_NUM_RATE[genre][0] : null;
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||||
if (rateLo !== null && m.numberRate < rateLo)
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||||
console.log(` ! 1,000 낱말에 수치가 ${m.numberRate}개다 — 자료에 있는 크기를 「여러」·「대부분」으로 뭉갠 자리를 찾는다`);
|
||||
if (!m.isBody && m.numbers < NUMBERS[genre][0])
|
||||
console.log(` ! 수치가 ${m.numbers}개다 — 자료에 있는 크기를 「여러」·「대부분」으로 뭉갠 자리를 찾는다`);
|
||||
if (m.wordsPerSection < 160)
|
||||
console.log(` ! 절 하나가 ${m.wordsPerSection} 낱말이다 — 문단 두세 개짜리 절을 앞뒤와 합친다`);
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||||
}
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||||
process.exit(bad ? 1 : 0);
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||||
@@ -53,7 +53,13 @@ export function profile(raw) {
|
||||
for (const s of sents) {
|
||||
if (/(습니다|았습니다|었습니다)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('습니다');
|
||||
if (/입니다[.!]?$/.test(s)) kinds.add('입니다');
|
||||
if (/(했다|이다|였다|된다|한다)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('한다');
|
||||
// 한다체 안에도 어미는 여럿이다. 한 덩어리로 세면 잘 쓴 한다체 글이 1점을 받고,
|
||||
// 점수를 올릴 길이 물음·청유밖에 남지 않아 없던 화자가 생긴다. 실제로 그렇게 됐다.
|
||||
if (/(한다|된다|만든다|넘긴다|받는다)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('한다');
|
||||
if (/(했다|였다|됐다|되었다|았다|었다)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('했다');
|
||||
if (/(아니다|없다|같다|다르다|이다)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('이다');
|
||||
if (/(못한다|않는다|않았다|못했다)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('부정');
|
||||
if (/(뿐이다|때문이다|까지다|것이다)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('설명');
|
||||
if (/(겠습니다|보겠습니다)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('겠습니다');
|
||||
if (/\?$/.test(s)) kinds.add('물음');
|
||||
if (/(봅시다|보자|맙시다|주세요)[.!]?$/.test(s)) kinds.add('청유');
|
||||
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||||
@@ -0,0 +1,160 @@
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---
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||||
name: running-tech-log-pipeline
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||||
description: Use when a codebase must go all the way to a saved Tech Log Studio draft — running the seven stages (SSOT, tree, record, diagram, prose, voice, Studio save) as separate subagents, one skill per stage, with a run ledger that records which skill each stage actually used and which gate it passed.
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# Tech Log 파이프라인 실행
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## 이 스킬이 하는 일
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스킬 일곱 개를 **한 줄기로 잇는다.** 각 스킬은 자기 단계만 알고 앞뒤를 모른다. 이 스킬이
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단계 사이의 인계물과 순서와 관문을 정하고, 단계마다 **서브에이전트를 하나씩 띄운다.**
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한 실행이 남기는 것은 산출물과 **런 원장**(`runs/<프로젝트>/<runId>/run.json`) 둘이다.
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||||
원장은 단계마다 어떤 스킬을 실제로 읽었고 어떤 관문을 어떤 종료 코드로 지났는지를 적는다.
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`python3 scripts/verify-pipeline-run.py <원장>` 이 그 원장을 검사한다.
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**원장이 이 스킬의 존재 이유다.** 스킬을 안 읽고 쓴 글과 읽고 쓴 글은 결과물만 봐서는
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구분되지 않는다. 원장은 그것을 기계가 구분할 수 있게 만든다.
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## 왜 단계마다 서브에이전트인가
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한 세션이 일곱 단계를 이어서 하면 앞 단계의 문맥이 뒤 단계로 새어 든다. 그러면 세 가지가
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망가진다.
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- **스킬을 안 읽고도 그럴듯하게 쓴다.** 3단계에서 본문 규칙을 읽었으니 5단계에서
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`rewriting-technical-prose-naturally` 를 열지 않아도 문장이 나온다. 스킬이 적용됐는지
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||||
확인할 방법이 사라진다.
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- **관문이 형식이 된다.** 자기가 쓴 글을 자기가 검사하면 실패를 「이건 예외」로 넘긴다.
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||||
- **어디서 어긋났는지 못 찾는다.** 결과가 이상할 때 일곱 단계 중 어디가 원인인지 가릴 수 없다.
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||||
서브에이전트는 **자기 단계의 입력 파일과 자기 스킬만** 받는다. 다른 단계가 무엇을 했는지
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모른다. 그래서 스킬을 안 읽으면 못 쓰고, 못 쓰면 원장에 남는다.
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## 일곱 단계
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| # | 단계 | 스킬 | 산출물 |
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|---|---|---|---|
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| S1 | 코드베이스 → SSOT | `analyzing-codebase-for-tech-log` | `docs/<프로젝트>/final/document.md` |
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| S2 | SSOT → 분해 계약 | `deriving-tech-log-root-tree` | `docs/<프로젝트>/tech-log-studio/tech-log-tree.json` |
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| S3 | 글감 → 기록 | `writing-tech-log-records` | `.../<주제>/<종류>/<기록>.md` |
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||||
| S4 | 기록 → 그림 | `technical-visualizer` | `final/assets/<이름>/` · `final/.techviz/<이름>/` |
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||||
| S5 | AI 티 제거 | `rewriting-technical-prose-naturally` | 같은 기록 파일 (제자리 수정) |
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||||
| S6 | 일한 사람의 목소리 | `writing-as-the-person-who-did-it` | 같은 기록 파일 (제자리 수정) |
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||||
| S7 | Studio 저장 | `publishing-tech-log-to-studio` | Studio 작업본 + `studio:` URL. **게시하지 않는다** |
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||||
|
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단계마다의 입력·관문·원장 칸은 [references/stage-contracts.md](references/stage-contracts.md).
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||||
서브에이전트에 그대로 넣는 프롬프트는 [references/subagent-prompts.md](references/subagent-prompts.md).
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## 순서가 고정된 곳
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세 자리는 바꾸면 결과가 틀어진다.
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**S3 → S4.** 그림은 기록을 쓴 다음에 만든다. 무엇을 그릴지는 기록 본문이 정하고
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||||
(`writing-tech-log-records/references/choosing-a-diagram.md` 의 세 관문), 그림의 근거는 그
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||||
기록의 `source` 앵커가 가리키는 SSOT 절이다. **기록 본문이 그림의 소재를 고르고, SSOT 절이
|
||||
그림의 사실을 댄다.** 기록 `.md` 를 `techviz prepare` 에 넣지 않는다 — 기록은 SSOT 의 인용이라
|
||||
줄 번호가 근거가 되지 못한다.
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||||
|
||||
**S4 → S5 → S6.** 문장 손질은 본문이 다 찬 뒤에 한다. 그림을 붙이면 본문에 그림을 읽는 문단이
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||||
한둘 늘고, 그 문단도 같은 손질을 받아야 한다. S5 가 먼저다 — 번역투와 반복 문형을 걷어낸 뒤라야
|
||||
S6 이 채울 자리(선택·비교·어긋남)가 보인다. 순서를 뒤집으면 S5 가 S6 이 넣은 목소리를
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||||
「과한 대구」로 다시 깎는다.
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||||
|
||||
**S6 → S7.** Studio 에는 문장 손질이 끝난 것만 넣는다. 저장한 뒤에 고치면 Studio 쪽 `version`
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||||
이 올라가고 검증 산출물이 무효가 된다.
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||||
|
||||
## S5·S6 뒤에는 S3 관문을 다시 돌린다
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||||
문장을 고치면 본문 문법과 인용이 함께 움직인다. `check_prose` 가 error 0 이어도 `check_body`
|
||||
가 깨지거나, 고쳐 쓴 코드블록 한 줄이 SSOT 와 달라져 `check_evidence` 가 걸린다.
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||||
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||||
```bash
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||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> -o /tmp/studio-body.md
|
||||
node --experimental-transform-types \
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||||
.agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_body.mjs /tmp/studio-body.md
|
||||
node .agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_evidence.mjs <프로젝트> --repo
|
||||
```
|
||||
|
||||
원장에서는 이것이 S5·S6 의 관문이지 S3 의 재실행이 아니다.
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||||
|
||||
## 건너뛰어도 되는 단계
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||||
|
||||
이미 있는 것을 다시 만들지 않는다. 건너뛴 단계도 **원장에 `SKIPPED` 와 사유를 적는다.**
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||||
적지 않고 빠뜨린 것과 판단해서 건너뛴 것을 구분해야 한다.
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||||
|
||||
| 단계 | 건너뛰는 조건 |
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|---|---|
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||||
| S1 | `final/document.md` 가 있고 그 안에서 이 글감의 근거를 찾을 수 있다 |
|
||||
| S2 | `tech-log-tree.json` 에 이 글감이 `PROMOTE` · `CONFIRMED` 로 이미 있다 |
|
||||
| S4 | 그림이 필요 없다(세 관문에 걸린다) 또는 `ssot-assets` 가 배정한 그림이 이미 있다 |
|
||||
| S7 | 사용자가 Studio 반입을 요청하지 않았다 |
|
||||
|
||||
**S3·S5·S6 은 건너뛰지 않는다.** 기록을 쓰는 단계와 문장을 고치는 두 단계는 이 파이프라인의
|
||||
산출물 자체다.
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||||
## 실행 절차
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### 0. 런을 연다
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||||
```bash
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||||
python3 scripts/verify-pipeline-run.py --init runs/<프로젝트>/<runId>/run.json \
|
||||
--project <프로젝트> --record <기록 경로>
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||||
```
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||||
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||||
`runId` 는 `YYYY-MM-DD-HHMM` 이다. 원장의 틀은
|
||||
[templates/run.json](templates/run.json) 이고, `--init` 이 그 틀을 채워 놓는다.
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||||
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||||
### 1. 단계마다 서브에이전트를 띄운다
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|
||||
프롬프트는 [references/subagent-prompts.md](references/subagent-prompts.md) 의 것을 쓴다.
|
||||
프롬프트에 **반드시** 들어가야 하는 넷이 있다.
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||||
|
||||
1. **스킬 이름과 「먼저 그 SKILL.md 를 끝까지 읽어라」** — 요약을 주지 않는다. 요약을 주면
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||||
에이전트가 스킬을 안 연다.
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||||
2. **자기 단계의 입력 파일 경로만.** 앞 단계가 무엇을 했는지 설명하지 않는다.
|
||||
3. **관문 명령 원문과 「error 0 까지 고쳐라」.**
|
||||
4. **스킬 영수증** — 그 SKILL.md 에서 자기 단계에 해당하는 규칙 한 줄을 **원문 그대로**
|
||||
인용해 돌려보내게 한다. 이것이 스킬을 열었다는 기계 검증 가능한 증거다
|
||||
(`verify-pipeline-run.py` 가 그 문자열이 실제 SKILL.md 안에 있는지 대조한다).
|
||||
|
||||
한 단계가 끝나면 그 결과를 원장에 적고 다음 단계를 띄운다. **단계를 병렬로 띄우지 않는다** —
|
||||
S1~S7 은 앞 단계의 산출물이 뒤 단계의 입력이다. 병렬이 되는 것은 같은 단계 안에서
|
||||
**서로 다른 기록 여러 건**을 처리할 때뿐이다.
|
||||
|
||||
### 2. 원장을 검사한다
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||||
|
||||
```bash
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||||
python3 scripts/verify-pipeline-run.py runs/<프로젝트>/<runId>/run.json
|
||||
```
|
||||
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||||
error 0 이어야 런이 끝난 것이다. 이 검사기가 보는 것은 결과물의 품질이 아니라 **절차의
|
||||
준수**다 — 단계가 빠졌는지, 스킬 영수증이 그 스킬의 실제 문장인지, 관문이 돌았고 종료 코드가
|
||||
0 이었는지, 적어 낸 산출물이 디스크에 있는지.
|
||||
|
||||
### 3. 프로젝트 검사기를 돌린다
|
||||
|
||||
```bash
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||||
python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <프로젝트>
|
||||
python3 scripts/verify-project-layout.py <프로젝트>
|
||||
python3 scripts/audit-records.py <프로젝트>
|
||||
python3 scripts/check-figure-text.py <프로젝트>
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 이 스킬이 하지 않는 것
|
||||
|
||||
- **판단을 대신하지 않는다.** 어떤 후보를 `PROMOTE` 할지, 그림이 필요한지, 어떤 종류인지는
|
||||
각 단계의 스킬이 정한다. 이 스킬은 그 스킬이 실제로 불렸는지만 본다.
|
||||
- **관문을 완화하지 않는다.** 관문이 error 를 내면 그 단계는 끝나지 않은 것이다. 원장에
|
||||
`FAILED` 로 적고 멈춘다. 다음 단계로 넘기지 않는다.
|
||||
- **게시하지 않는다.** S7 은 저장까지다. 게시는 사람이 공개 화면을 보고 판단한다.
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||||
|
||||
## 자주 어긋나는 자리
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||||
|
||||
| 증상 | 원인 | 원장에 남는 모습 |
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|---|---|---|
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| 문장이 여전히 AI 같다 | S5 를 같은 세션이 겸했다 | `skillEcho` 가 비었거나 SKILL.md 에 없는 문장 |
|
||||
| 그림 안에 문장이 있다 | S4 가 `check-figure-text.py` 를 안 돌렸다 | 관문 목록에 그 명령이 없다 |
|
||||
| SSOT 에 없는 인용이 있다 | S3 이 앞 기록에서 코드를 옮겨 적었다 | `check_evidence` 종료 코드 ≠ 0 |
|
||||
| 기록이 색인에 없다 | S2 를 건너뛰고 S3 을 했다 | S2 가 `SKIPPED` 인데 사유가 없다 |
|
||||
| Studio 에서 그림이 안 보인다 | S7 이 Asset 을 올리기 전에 본문을 넣었다 | S7 관문에 미리보기 확인이 없다 |
|
||||
@@ -0,0 +1,254 @@
|
||||
# 단계 계약
|
||||
|
||||
단계마다 넷을 정한다 — **입력 · 스킬 · 관문 · 산출물.** 원장에 적히는 것도 이 넷이다.
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||||
|
||||
관문은 종료 코드가 0 이어야 지난 것이다. 0 이 아니면 그 단계는 `FAILED` 이고 다음 단계로
|
||||
넘어가지 않는다.
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||||
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||||
---
|
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||||
## S1 — 코드베이스 → SSOT
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||||
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||||
| | |
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|---|---|
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| 스킬 | `analyzing-codebase-for-tech-log` |
|
||||
| 입력 | 분석 대상 저장소 경로(사용자가 준다) · 그 저장소의 `AGENTS.md`(있으면) |
|
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| 산출물 | `docs/<프로젝트>/final/document.md` |
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||||
| 관문 | `python3 scripts/verify-project-layout.py <프로젝트>` |
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||||
|
||||
**분석 대상 저장소는 이 저장소 밖이다.** `docs/<프로젝트>` 는 이 저장소 기준이고, 분석 대상은
|
||||
사용자가 준 절대 경로다. 두 저장소를 섞지 않는다 — 대상 저장소를 고치지 않는다.
|
||||
|
||||
**`analysis-queue.yaml` 은 여러 프로젝트를 줄 세울 때만 쓴다.** 사용자가 저장소 하나를
|
||||
지목했으면 큐 없이 그 하나를 분석한다. 큐가 있으면 큐가 정한 활성 프로젝트를 따른다.
|
||||
|
||||
작업 재료(`analysis/` · `notes/` · `checkpoints/` · `state.json` · `source-index.md`)는 분석
|
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중에만 있고, 끝나면 `final/document.md` 로 합치고 지운다.
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|
||||
```bash
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python3 scripts/fold-analysis-into-final.py <프로젝트>
|
||||
```
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||||
**S2 가 무엇을 기대하는지 알고 쓴다.** S2 는 `final/document.md` 를 절 단위로 훑어 후보를
|
||||
찾는다. 절 제목이 무엇을 다루는지 말하지 않으면 후보가 안 잡힌다. 접어 넣은 문서라면
|
||||
제1부(통합 분석)가 후보 범위이고 제2·3부는 근거다.
|
||||
|
||||
산출물이 이미 있고 이 글감의 근거가 그 안에 있으면 `SKIPPED` 로 적고 사유를 남긴다.
|
||||
|
||||
### 이미 접어 넣은 프로젝트를 다시 볼 때 — 대조 모드
|
||||
|
||||
`final/document.md` 가 이미 있는 프로젝트에 S1 을 다시 돌리는 것은 **분석이 아니라 대조**다.
|
||||
스킬의 절차(작업 재료를 만들고 → 분석하고 → 접어 넣는다)를 그대로 밟으면 두 곳이 깨진다.
|
||||
|
||||
- `docs/<프로젝트>/` 에 `state.json`·`analysis/` 를 만들면 배치 검사기가 error 로 센다.
|
||||
완료된 프로젝트의 폴더는 `final/` 과 `tech-log-studio/` 뿐이다.
|
||||
- `final/document.md` 를 고치면 `ssotSha256` 이 어긋나 분해 계약이 통째로 무효가 된다.
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||||
|
||||
그래서 대조 모드는 이렇게 돈다.
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||||
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||||
| | 분석 모드 | 대조 모드 |
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|---|---|---|
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| 작업 재료 | `docs/<프로젝트>/analysis/` | `runs/<프로젝트>/<runId>/stage/S1/` |
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||||
| SSOT | 만들거나 접어 넣는다 | **고치지 않는다.** 보강 후보만 적는다 |
|
||||
| 끝 조건 | fold 하고 재료를 지운다 | 어긋난 것·빠진 것을 목록으로 남긴다 |
|
||||
|
||||
SSOT 가 코드와 **어긋나는** 것을 찾으면 그것은 보강 후보가 아니다. 크게 적고 사람에게
|
||||
올린다 — 이미 그 SSOT 를 근거로 쓴 기록이 있기 때문이다.
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---
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||||
## S2 — SSOT → 분해 계약
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| | |
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|---|---|
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| 스킬 | `deriving-tech-log-root-tree` |
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||||
| 입력 | `docs/<프로젝트>/final/document.md` **하나** |
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| 산출물 | `docs/<프로젝트>/tech-log-studio/tech-log-tree.json` |
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||||
| 관문 | `python3 scripts/build-tech-log-tree.py <프로젝트>` → `python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <프로젝트>` (error 0) |
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||||
`analysis/**` 를 후보를 찾으려고 열지 않는다. 분석에만 있는 자료를 발견하면 `final/document.md`
|
||||
를 먼저 보강한다.
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||||
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||||
**검사기나 계약이 요구하는데 스킬의 절차가 안 적는 칸이 있다.** 손으로 채운다.
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||||
| 칸 | 무엇 |
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|---|---|
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||||
| `candidateScope` | 후보를 찾은 범위. 적지 않으면 모듈 분석 절 제목이 전부 글감이 된다 |
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||||
| `sourceRepository` | 분석한 저장소의 경로·리비전·그렇게 판단한 근거. 모르면 `null`, 지어내지 않는다 |
|
||||
| `ssotSha256` | `build-tech-log-tree.py` 가 채운다. 그래서 build 를 먼저 돌리고 verify 를 돌린다 |
|
||||
| `ssot-assets` · `ssot-evidence` | SSOT 가 이미 그린 그림과 이미 돌린 측정을 글감에 배정한다. 계약 문서에만 있고 절차에는 이 단계가 없다 |
|
||||
| `candidateScope.excludedAnchorPattern` | 「범위 밖 글감」 검사가 이 칸으로 판정한다. 없으면 그 검사가 통째로 꺼진다 |
|
||||
|
||||
`assetLedger` 는 계약이 요구하지만 스크립트 어느 것도 읽지 않는다. 사람이 보는 칸이다.
|
||||
|
||||
**`source` 앵커의 형식이 어디에도 적혀 있지 않다.** keycloak 은 「h2 슬러그 + `-ap1`」 같은
|
||||
합성 앵커를 쓰고, 제목 슬러그를 쓴 프로젝트도 있다. 검사기는 SSOT 경로를 포함하는지만 보고
|
||||
실재하는 heading 으로 풀지 않는다. **한 프로젝트 안에서는 한 형식으로 통일한다** — S4 가
|
||||
`--heading` 값을 이 앵커에서 옮기기 때문이다.
|
||||
|
||||
**검사기는 「후보 ↔ 글감」만 본다. 「SSOT ↔ 후보」는 안 본다.** 그래서 SSOT 에 있는 재료를
|
||||
후보 대장에 올리지도 않고 지나쳐도 error 가 0 이다. 범위의 절을 끝까지 읽는 것은 사람의 일이다.
|
||||
|
||||
제외가 0 건인 분해는 선별하지 않은 분해다. 후보마다 처분(`PROMOTE`·`MERGE_INTO`·
|
||||
`KEEP_IN_SSOT`·`NEEDS_EVIDENCE`·`NEEDS_DECISION`)을 적고, 사람이 다시 읽은 것만
|
||||
`dispositionReview: CONFIRMED` 로 둔다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## S3 — 글감 → 기록
|
||||
|
||||
| | |
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||||
|---|---|
|
||||
| 스킬 | `writing-tech-log-records` |
|
||||
| 입력 | `tech-log-tree.json` 의 노드 하나 · 그 노드의 `source` 앵커가 가리키는 SSOT 절 |
|
||||
| 산출물 | `docs/<프로젝트>/tech-log-studio/<주제>/<종류>/<기록>.md` |
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| 관문 | 아래 셋 |
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```bash
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python3 scripts/studio-body.py <기록.md> -o /tmp/studio-body.md
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node --experimental-transform-types \
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||||
.agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_body.mjs /tmp/studio-body.md
|
||||
node .agents/skills/rewriting-technical-prose-naturally/scripts/check_prose.mjs --warn <기록.md>
|
||||
node .agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_evidence.mjs <프로젝트> --repo
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```
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||||
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**노드가 `PROMOTE` 이고 `CONFIRMED` 인지 먼저 본다.** 아니면 쓰지 않는다.
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**인용한 줄은 SSOT 에서 찾아 대조한다.** 앞선 기록에서 옮겨 적은 것은 확인한 것이 아니다 —
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그렇게 게시된 기록에 SSOT 와 다른 redirect URI 가 네 곳 있었다.
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그림이 필요해 보이면 **`final/assets/` 에 이미 있는지부터 본다.** 계약의 `ssot-assets` 가 이
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글감에 배정한 그림이 있으면 그 파일을 그대로 가리킨다. 없을 때만 S4 로 넘긴다.
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---
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## S4 — 기록 → 그림
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|---|---|
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| 스킬 | `technical-visualizer` |
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| 입력 | S3 이 쓴 기록 `.md`(무엇을 그릴지) · 그 기록의 `source` 앵커가 가리키는 SSOT 절(그림의 사실) |
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| 산출물 | `final/.techviz/<이름>/{context.json,prompt.md,spec.json}` · `final/assets/<이름>/` |
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| 관문 | `techviz lint` · `check-figure-text.py` · `check-figure-overlap.py` · `preview-figure.py` 로 눈 확인 |
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**입력이 둘이라는 것이 이 단계의 전부다.**
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- **무엇을 그릴지는 기록 본문이 정한다.** 세 관문(자리가 Case·Concept 인가 · 표가 아닌가 ·
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||||
옆 문단이 이미 말하지 않았는가)을 지나야 그린다. 그리고 **그림이 주장하는 것을 기록 본문이
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||||
말해야 한다.** 본문이 안 적은 단계를 그림만 넣으면 설명 없는 주장이 남는다. 순서는
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본문을 먼저 보강하고 그다음 그림을 붙인다.
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||||
- **그림의 사실은 SSOT 절이 댄다.** 기록은 SSOT 의 인용이라 줄 번호가 근거가 되지 못한다.
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||||
`techviz prepare` 에는 `final/document.md` 를 넣고, 절은 기록의 `source` 앵커로 지목한다.
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```bash
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||||
./scripts/techviz prepare docs/<프로젝트>/final/document.md \
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||||
--heading "<기록의 source 앵커가 가리키는 절 제목>" \
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||||
-o docs/<프로젝트>/final/.techviz/<이름>/context.json
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||||
```
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`--line` 은 쓰지 않는다. context 는 관리 블록을 접은 좌표를 쓰므로 파일 줄 번호와 어긋난다.
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||||
**그림 안에는 이름만 넣는다.** 문장은 `<desc>` 와 옆 문단에 둔다. lint 는 이것을 못 잡는다 —
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||||
`check-figure-text.py` 가 잡는다.
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||||
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||||
**lint 는 좌표를 안 본다.** 관계가 이어져 있는지만 본다. 그래서 구역 둘이 겹쳐 그려지거나
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라벨이 상자에 먹혀도 통과한다. `check-figure-overlap.py` 가 그것을 본다.
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||||
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||||
```bash
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||||
python3 scripts/check-figure-overlap.py <프로젝트>
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||||
python3 scripts/check-figure-overlap.py --file 그림.svg
|
||||
```
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||||
|
||||
**그래도 마지막에는 눈으로 본다.** 검사기가 보는 것은 배경 사각형의 좌표라, 글자가 상자
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||||
밖으로 조금 나가거나 화살표가 라벨을 지나는 것은 못 잡는다.
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||||
기록에 되적는다 — frontmatter `assets:` 에 `key` 와 `file`(=`final/assets/<이름>/<이름>.svg`)
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||||
을 적고, 본문에는 마크다운 이미지로 넣는다. `:::evidence` 는 저장소에 쓰지 않는다. 사본을
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||||
`tech-log-studio/` 쪽에 두지 않는다 — 사본에는 `.techviz/<이름>/` 이 없어 다시 못 만든다.
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## S5 — AI 티 제거
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|---|---|
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| 스킬 | `rewriting-technical-prose-naturally` |
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| 입력 | S3·S4 를 지난 기록 `.md` (제자리 수정) |
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| 산출물 | 같은 파일 |
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| 관문 | `check_prose.mjs` error 0 · `style_profile.mjs` · S3 관문 재실행 |
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||||
```bash
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||||
S=.agents/skills/rewriting-technical-prose-naturally/scripts
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||||
node $S/check_prose.mjs --warn <기록.md> # error 0 까지 고친다
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||||
node $S/style_profile.mjs <기록.md>
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||||
```
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||||
|
||||
문서 전체를 다시 쓴 것이 아니면 `--doc` 을 빼고 부른다.
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||||
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||||
**`density.mjs` 는 본문이 있는 종류에만 건다.** 그 기준은 글 한 편(낱말 1277+ · 코드블록 1+ ·
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||||
수치 13+)을 잰 값이고, Reference·Question·Decision 은 칸이 평문이라 코드블록을 넣는 것 자체가
|
||||
규칙 위반이다. 본문 없는 종류에 걸면 구조적으로 통과할 수 없는 관문이 되고, 통과시키려면
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||||
없는 측정값을 지어내야 한다.
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|
||||
**문체 수치를 맞추려고 문장을 넣지 않는다.** 검사기는 표면 패턴만 보고 뜻은 못 본다.
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**보호 구간을 건드리지 않는다** — 수치·날짜·버전·단위·코드·명령어·URL·직접 인용·공식 명칭은
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||||
원문과 한 글자도 달라지면 안 된다. 그래서 문장을 고친 뒤 `check_evidence.mjs` 를 다시 돌린다.
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## S6 — 일한 사람의 목소리
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|---|---|
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| 스킬 | `writing-as-the-person-who-did-it` |
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| 입력 | S5 를 지난 기록 `.md` · **그리고 그 기록의 상류 자료** (SSOT · 커밋 메시지 · 주석 · `확인하지 못한 것` 칸) |
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| 산출물 | 같은 파일 |
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| 관문 | `check_voice.mjs` · `check_prose.mjs` 재실행 · S3 관문 재실행 |
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```bash
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node .agents/skills/writing-as-the-person-who-did-it/scripts/check_voice.mjs <기록.md>
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||||
node .agents/skills/rewriting-technical-prose-naturally/scripts/check_prose.mjs --warn <기록.md>
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||||
```
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||||
**S5 다음이다.** 번역투와 반복 문형을 걷어낸 뒤라야 채울 자리가 보인다. 그리고 이 스킬이
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넣은 문장을 `check_prose` 가 다시 본다 — 그래서 재실행이 관문이다.
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**자료에 흔적이 없으면 이 단계는 여기서 끝난다.** 없는 사람을 만들지 않는다. 「처음에는」·
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||||
「고민 끝에」·「놀랍게도」를 자료 없이 쓰면 지어낸 것이다. 원장에는 `DONE` 에 「흔적 없음」을
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적는다 — `SKIPPED` 가 아니다. 찾아봤다는 것이 이 단계의 일이다.
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**`check_voice.mjs` 는 목소리가 모자란지 재지 않는다.** 지어낸 목소리를 잡는다. 조용하다고
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목소리가 생긴 것은 아니다.
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||||
## S7 — Studio 저장
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|---|---|
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| 스킬 | `publishing-tech-log-to-studio` |
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| 입력 | S6 을 지난 기록 `.md` · frontmatter `assets:` 가 가리키는 SVG |
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| 산출물 | Studio 작업본. 기록 frontmatter 의 `id`·`studio:` |
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| 관문 | 상태 레일이 `저장됨` · `python3 scripts/build-tech-log-tree.py` → `verify-tech-log-tree.py` |
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||||
**저장까지다. 게시하지 않는다.**
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Asset 을 본문보다 먼저 올린다. 순서를 뒤집으면 미리보기가 본문 전체를 막는다.
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바뀐 것이 없으면 저장 버튼을 누르지 않는다 — 누를 때마다 `version` 이 올라가고 앞서 만든
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검증·미리보기 산출물이 무효가 된다.
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## 관문 요약
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| 단계 | 명령 |
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|---|---|
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| S1 | `verify-project-layout.py <프로젝트>` |
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| S2 | `build-tech-log-tree.py` → `verify-tech-log-tree.py` (error 0) |
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||||
| S3 | `studio-body.py` → `check_body.mjs` · `check_prose.mjs` · `check_evidence.mjs --repo` |
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||||
| S4 | `techviz lint` · `check-figure-text.py` · `check-figure-overlap.py` · `preview-figure.py` (눈 확인) |
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||||
| S5 | `check_prose.mjs` (error 0) · `style_profile.mjs` · S3 관문 |
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||||
| S6 | `check_voice.mjs` · `check_prose.mjs` · S3 관문 |
|
||||
| S7 | `저장됨` 확인 · `build-tech-log-tree.py` → `verify-tech-log-tree.py` |
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||||
@@ -0,0 +1,275 @@
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||||
# 서브에이전트 프롬프트
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||||
단계마다 에이전트를 하나 띄운다. 아래를 그대로 쓰고 `<...>` 만 바꾼다.
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||||
## 모든 프롬프트에 들어가는 넷
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1. **스킬 이름과 「SKILL.md 를 끝까지 먼저 읽어라」.** 요약을 주지 않는다. 요약을 주면
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||||
스킬을 안 연다.
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||||
2. **자기 단계의 입력 경로만.** 앞 단계가 무엇을 했는지 설명하지 않는다.
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||||
3. **관문 명령 원문.** 「검사해라」가 아니라 붙여 넣을 수 있는 명령을 준다.
|
||||
4. **스킬 영수증** — SKILL.md 에서 한 줄을 **원문 그대로** 인용해 돌려보내게 한다.
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||||
`verify-pipeline-run.py` 가 그 문자열이 실제 파일 안에 있는지 대조한다.
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||||
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||||
## 돌려받는 형식 (모든 단계 공통)
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||||
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||||
```json
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||||
{
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||||
"stage": "S3",
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||||
"skill": "writing-tech-log-records",
|
||||
"skillEcho": "<SKILL.md 에서 그대로 옮긴 한 줄>",
|
||||
"status": "DONE",
|
||||
"outputs": ["docs/keycloak/tech-log-studio/.../case-x.md"],
|
||||
"gates": [{"cmd": "node ... check_body.mjs /tmp/studio-body.md", "exit": 0}],
|
||||
"notes": "<판단한 것과 못 한 것>"
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
`skillEcho` 를 지어내지 말라고 프롬프트에 적는다. 파일에 없는 문장이면 검사기가 잡는다.
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||||
|
||||
## 파일을 쓰라고 할 때는 방법을 함께 준다
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||||
|
||||
서브에이전트의 `Write` 는 「보고는 파일이 아니라 글로 돌려라」는 기본 정책에 막힐 수 있다.
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||||
S1 처럼 산출물이 `.md` 인 단계는 그래서 한 줄을 더한다.
|
||||
|
||||
```
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||||
파일을 쓸 때 Write 툴이 막히면 Bash heredoc (`cat > 경로 <<'EOF'`) 을 써라.
|
||||
```
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||||
|
||||
이것을 안 적으면 에이전트가 산출물을 만들지 못하고 본문에 통째로 붙여 돌려준다.
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## S1 — 코드베이스 → SSOT
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||||
```
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||||
너는 Tech Log 파이프라인의 1단계를 맡는다.
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||||
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||||
먼저 .agents/skills/analyzing-codebase-for-tech-log/SKILL.md 를 끝까지 읽어라.
|
||||
references/ 아래 문서도 그 스킬이 읽으라는 것을 읽어라. 요약본은 주지 않는다.
|
||||
|
||||
대상 저장소: <절대 경로>
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||||
쓸 곳: docs/<프로젝트>/
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||||
|
||||
analysis-queue.yaml 이 없으면 이 저장소 하나만 분석한다. 큐가 없다는 이유로 멈추지 마라.
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||||
대상 저장소를 고치지 마라. 읽기만 한다.
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||||
|
||||
끝나면 분석 재료를 SSOT 로 합쳐라:
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||||
python3 scripts/fold-analysis-into-final.py <프로젝트>
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||||
합친 뒤 analysis/ · notes/ · checkpoints/ · state.json · source-index.md 를 지운다.
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||||
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||||
관문:
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||||
python3 scripts/verify-project-layout.py <프로젝트>
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||||
error 0 이 될 때까지 고쳐라.
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||||
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||||
돌려줄 것 (JSON):
|
||||
stage, skill, skillEcho, status, outputs, gates, notes
|
||||
skillEcho 는 방금 읽은 SKILL.md 에서 네 작업에 해당하는 규칙 한 줄을 원문 그대로 옮긴 것이다.
|
||||
지어내지 마라 — 파일에 그 문자열이 있는지 기계가 대조한다.
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## S2 — SSOT → 분해 계약
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||||
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||||
```
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||||
너는 Tech Log 파이프라인의 2단계를 맡는다.
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||||
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||||
먼저 .agents/skills/deriving-tech-log-root-tree/SKILL.md 를 끝까지 읽어라.
|
||||
references/candidate-disposition.md 와 references/decomposition-checklist.md 도 읽어라.
|
||||
출력 계약은 .agents/skills/writing-tech-log-records/references/tech-log-tree-contract.md 다.
|
||||
|
||||
입력: docs/<프로젝트>/final/document.md — 이것 하나다.
|
||||
analysis/** 를 후보를 찾으려고 열지 마라.
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||||
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||||
출력: docs/<프로젝트>/tech-log-studio/tech-log-tree.json
|
||||
|
||||
검사기가 error 로 요구하는데 스킬 본문이 안 적는 칸 셋을 손으로 채워라:
|
||||
candidateScope — 후보를 찾은 범위
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||||
sourceRepository — 분석한 저장소의 경로·리비전·판단 근거. 모르면 null 로 두고 지어내지 마라
|
||||
ssotSha256 — build 가 채운다. 그래서 build 를 먼저 돌린다
|
||||
|
||||
제외가 0 건인 분해는 선별하지 않은 분해다. 후보마다 처분을 적고, 다시 읽은 것만
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||||
dispositionReview: CONFIRMED 로 둬라.
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||||
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||||
관문:
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||||
python3 scripts/build-tech-log-tree.py <프로젝트>
|
||||
python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <프로젝트>
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||||
error 0 까지 고쳐라.
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||||
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||||
돌려줄 것: 위 JSON 형식. skillEcho 포함.
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||||
```
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## S3 — 글감 → 기록
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```
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너는 Tech Log 파이프라인의 3단계를 맡는다.
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||||
먼저 .agents/skills/writing-tech-log-records/SKILL.md 를 끝까지 읽어라.
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||||
그 스킬이 가리키는 references/ 중 네 종류에 해당하는 것을 읽어라 —
|
||||
record-kinds.md · writing-each-kind.md · body-syntax.md · code-tables-diagrams.md ·
|
||||
explaining.md · ai-tells.md · choosing-a-diagram.md.
|
||||
|
||||
글감: docs/<프로젝트>/tech-log-studio/tech-log-tree.json 의 <주제> / <종류> / "<제목>"
|
||||
그 노드가 PROMOTE 이고 dispositionReview 가 CONFIRMED 인지 먼저 확인해라. 아니면 쓰지 마라.
|
||||
|
||||
근거: 그 노드의 source 앵커가 가리키는 docs/<프로젝트>/final/document.md 의 절.
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||||
인용하는 줄은 SSOT 에서 찾아 대조해라. 기억이나 다른 기록에서 옮겨 적지 마라.
|
||||
|
||||
쓸 곳: docs/<프로젝트>/tech-log-studio/<주제>/<종류>/<파일>.md
|
||||
|
||||
그림이 필요해 보이면 docs/<프로젝트>/final/assets/ 에 이미 있는지부터 봐라.
|
||||
없으면 이 단계에서 만들지 말고 notes 에 "그림 필요: <무엇을>" 이라고 적어라. 4단계가 만든다.
|
||||
|
||||
관문:
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||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> -o /tmp/studio-body.md
|
||||
node --experimental-transform-types \
|
||||
.agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_body.mjs /tmp/studio-body.md
|
||||
node .agents/skills/rewriting-technical-prose-naturally/scripts/check_prose.mjs --warn <기록.md>
|
||||
node .agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_evidence.mjs <프로젝트> --repo
|
||||
error 0 까지 고쳐라.
|
||||
|
||||
돌려줄 것: 위 JSON 형식. skillEcho 포함.
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## S4 — 기록 → 그림
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||||
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||||
```
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||||
너는 Tech Log 파이프라인의 4단계를 맡는다.
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||||
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||||
먼저 두 개를 읽어라:
|
||||
.agents/skills/technical-visualizer/SKILL.md — 끝까지
|
||||
.agents/skills/writing-tech-log-records/references/choosing-a-diagram.md
|
||||
|
||||
기록: <기록.md>
|
||||
이 기록을 읽고 무엇을 그릴지 정해라. 세 관문을 지나야 그린다 —
|
||||
자리가 Case·Concept 인가 / 표로 될 것이 아닌가 / 옆 문단이 이미 말하지 않았는가.
|
||||
그리고 그림이 주장하는 것을 이 기록 본문이 말하고 있어야 한다. 본문이 안 적은 단계를
|
||||
그림만으로 넣지 마라.
|
||||
|
||||
그림의 근거는 기록이 아니라 기록의 source 앵커가 가리키는 SSOT 절이다:
|
||||
./scripts/techviz prepare docs/<프로젝트>/final/document.md \
|
||||
--heading "<그 절 제목>" \
|
||||
-o docs/<프로젝트>/final/.techviz/<이름>/context.json
|
||||
--line 은 쓰지 마라.
|
||||
|
||||
그림 안의 <text> 는 전부 이름이어야 한다. 문장은 <desc> 와 옆 문단에 둬라.
|
||||
|
||||
관문:
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||||
./scripts/techviz lint docs/<프로젝트>/final/.techviz/<이름>/spec.json \
|
||||
--context docs/<프로젝트>/final/.techviz/<이름>/context.json
|
||||
python3 scripts/check-figure-text.py <프로젝트>
|
||||
python3 scripts/check-figure-overlap.py <프로젝트>
|
||||
python3 scripts/preview-figure.py <프로젝트> -o /tmp/figs
|
||||
마지막 것은 PNG 로 떠서 라벨이 상자를 덮지 않는지 눈으로 봐라. lint 는 그것을 못 잡는다.
|
||||
|
||||
기록에 되적어라 — frontmatter assets: 에 key 와 file, 본문에는 마크다운 이미지.
|
||||
:::evidence 를 저장소 .md 에 쓰지 마라.
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||||
|
||||
돌려줄 것: 위 JSON 형식. skillEcho 포함. 그리지 않기로 했으면 status 를 SKIPPED 로 하고
|
||||
어느 관문에 걸렸는지 적어라.
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||||
```
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||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## S5 — AI 티 제거
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||||
|
||||
```
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||||
너는 Tech Log 파이프라인의 5단계를 맡는다.
|
||||
|
||||
먼저 .agents/skills/rewriting-technical-prose-naturally/SKILL.md 를 끝까지 읽어라.
|
||||
그 스킬이 "첫 rewrite 전에 읽으라"고 지정한 references 세 개도 읽어라 —
|
||||
document-skeleton.md · article-shape.md · korean-tech-blog-register.md.
|
||||
|
||||
고칠 파일: <기록.md> (제자리에서 고친다)
|
||||
|
||||
너의 일은 문체다. 사실을 만들지 마라. 분류가 틀렸거나 근거가 모자란 것은 네 일이 아니다 —
|
||||
발견하면 고치지 말고 notes 에 적어라.
|
||||
|
||||
보호 구간을 건드리지 마라: 수치 · 날짜 · 버전 · 단위 · 코드 · 명령어 · URL · 직접 인용 ·
|
||||
공식 명칭. 한 글자도 달라지면 안 된다.
|
||||
|
||||
관문:
|
||||
S=.agents/skills/rewriting-technical-prose-naturally/scripts
|
||||
node $S/check_prose.mjs --warn <기록.md> # error 0 까지
|
||||
node $S/style_profile.mjs <기록.md>
|
||||
그리고 문장을 고쳤으니 본문 문법과 인용을 다시 본다:
|
||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> -o /tmp/studio-body.md
|
||||
node --experimental-transform-types \
|
||||
.agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_body.mjs /tmp/studio-body.md
|
||||
node .agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_evidence.mjs <프로젝트> --repo
|
||||
|
||||
수치를 맞추려고 문장을 넣지 마라. 검사기는 표면 패턴만 본다.
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||||
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||||
돌려줄 것: 위 JSON 형식. skillEcho 포함.
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||||
```
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||||
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---
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||||
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||||
## S6 — 일한 사람의 목소리
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||||
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||||
```
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너는 Tech Log 파이프라인의 6단계를 맡는다.
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||||
|
||||
먼저 .agents/skills/writing-as-the-person-who-did-it/SKILL.md 를 끝까지 읽어라.
|
||||
references/voice-moves.md 도 읽어라. 그 스킬이 "이것보다 먼저 본다"고 한
|
||||
../rewriting-technical-prose-naturally/references/article-shape.md 를 먼저 읽어라.
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||||
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||||
고칠 파일: <기록.md> (제자리에서 고친다)
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||||
상류 자료: docs/<프로젝트>/final/document.md · <대상 저장소의 커밋 메시지·주석·README>
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||||
|
||||
찾을 것은 자료에 남아 있는 사람의 흔적이다 — 무엇을 골랐고 무엇과 견주었나,
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||||
확인하지 못한 것이 무엇이고 그것이 어느 주장에 걸리나, 처음 생각과 어긋난 자리가 있나.
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||||
|
||||
없는 사람을 만들지 마라. 「처음에는」·「고민 끝에」·「놀랍게도」를 자료 없이 쓰면 지어낸 것이다.
|
||||
넣은 문장마다 그것이 어느 파일 어느 줄에서 왔는지 댈 수 있어야 한다.
|
||||
자료에 흔적이 없으면 아무것도 넣지 말고 그렇게 보고해라. 그것도 이 단계를 한 것이다.
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||||
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||||
관문:
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||||
node .agents/skills/writing-as-the-person-who-did-it/scripts/check_voice.mjs <기록.md>
|
||||
node .agents/skills/rewriting-technical-prose-naturally/scripts/check_prose.mjs --warn <기록.md>
|
||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> -o /tmp/studio-body.md
|
||||
node --experimental-transform-types \
|
||||
.agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_body.mjs /tmp/studio-body.md
|
||||
node .agents/skills/writing-tech-log-records/scripts/check_evidence.mjs <프로젝트> --repo
|
||||
|
||||
check_voice.mjs 는 목소리가 모자란지 재지 않는다. 지어낸 목소리를 잡는다.
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||||
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||||
돌려줄 것: 위 JSON 형식. skillEcho 포함. 흔적이 없었으면 status DONE 에 notes 로 적어라.
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```
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---
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||||
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||||
## S7 — Studio 저장
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```
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너는 Tech Log 파이프라인의 7단계를 맡는다.
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||||
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||||
먼저 .agents/skills/publishing-tech-log-to-studio/SKILL.md 를 끝까지 읽어라.
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||||
references/studio-form-map.md 와 references/playwright-recipes.md 도 읽어라.
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||||
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||||
넣을 기록: <기록.md>
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||||
도구: Playwright MCP (mcp__playwright__browser_*)
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||||
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||||
저장까지만 한다. 게시 버튼을 누르지 마라. 한 번 게시한 문서는 취소해도 삭제가 409 로 거절된다.
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||||
|
||||
상태 레일 aside[class*="studio-document-status"] 가 25초 안에 안 뜨면 인증이 안 된 것이다.
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||||
로그인 화면에 자격증명을 입력하지 말고 거기서 멈추고 사용자에게 알려라.
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||||
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||||
frontmatter 의 id 와 studio: 가 이미 있으면 그 주소로 가라. 새로 만들지 마라.
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||||
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||||
그림이 있으면 Asset 을 본문보다 먼저 올려라. 순서를 뒤집으면 미리보기가 본문을 막는다.
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||||
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||||
관문:
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||||
상태 레일의 글자가 저장됨 으로 바뀌는 것을 확인 (최대 30초)
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||||
python3 scripts/build-tech-log-tree.py <프로젝트>
|
||||
python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <프로젝트>
|
||||
|
||||
저장됨 이 안 뜨면 버튼을 다시 누르지 말고 레일의 글자를 그대로 보고해라.
|
||||
|
||||
돌려줄 것: 위 JSON 형식. skillEcho 포함. gates 에 저장 전후 version 을 적어라.
|
||||
```
|
||||
@@ -0,0 +1,101 @@
|
||||
{
|
||||
"schemaVersion": 1,
|
||||
"runId": "<YYYY-MM-DD-HHMM>",
|
||||
"project": "<프로젝트>",
|
||||
"record": "<docs/<프로젝트>/tech-log-studio/<주제>/<종류>/<기록>.md — 이 런이 만드는 기록>",
|
||||
"startedAt": "<ISO-8601>",
|
||||
"finishedAt": null,
|
||||
"stages": [
|
||||
{
|
||||
"id": "S1",
|
||||
"name": "코드베이스 → SSOT",
|
||||
"skill": "analyzing-codebase-for-tech-log",
|
||||
"runBy": "subagent",
|
||||
"status": "PENDING",
|
||||
"skipReason": "",
|
||||
"skillEcho": "",
|
||||
"inputs": [],
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"gates": [],
|
||||
"notes": ""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "S2",
|
||||
"name": "SSOT → 분해 계약",
|
||||
"skill": "deriving-tech-log-root-tree",
|
||||
"runBy": "subagent",
|
||||
"status": "PENDING",
|
||||
"skipReason": "",
|
||||
"skillEcho": "",
|
||||
"inputs": [],
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"gates": [],
|
||||
"notes": ""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "S3",
|
||||
"name": "글감 → 기록",
|
||||
"skill": "writing-tech-log-records",
|
||||
"runBy": "subagent",
|
||||
"status": "PENDING",
|
||||
"skipReason": "",
|
||||
"skillEcho": "",
|
||||
"inputs": [],
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"gates": [],
|
||||
"notes": ""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "S4",
|
||||
"name": "기록 → 그림",
|
||||
"skill": "technical-visualizer",
|
||||
"runBy": "subagent",
|
||||
"status": "PENDING",
|
||||
"skipReason": "",
|
||||
"skillEcho": "",
|
||||
"inputs": [],
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"gates": [],
|
||||
"notes": ""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "S5",
|
||||
"name": "AI 티 제거",
|
||||
"skill": "rewriting-technical-prose-naturally",
|
||||
"runBy": "subagent",
|
||||
"status": "PENDING",
|
||||
"skipReason": "",
|
||||
"skillEcho": "",
|
||||
"inputs": [],
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"gates": [],
|
||||
"notes": ""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "S6",
|
||||
"name": "일한 사람의 목소리",
|
||||
"skill": "writing-as-the-person-who-did-it",
|
||||
"runBy": "subagent",
|
||||
"status": "PENDING",
|
||||
"skipReason": "",
|
||||
"skillEcho": "",
|
||||
"inputs": [],
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"gates": [],
|
||||
"notes": ""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "S7",
|
||||
"name": "Studio 저장",
|
||||
"skill": "publishing-tech-log-to-studio",
|
||||
"runBy": "subagent",
|
||||
"status": "PENDING",
|
||||
"skipReason": "",
|
||||
"skillEcho": "",
|
||||
"inputs": [],
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"gates": [],
|
||||
"notes": ""
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -192,6 +192,16 @@ Load supporting guidance only as needed:
|
||||
|
||||
`techviz build ... --document docs/<프로젝트>/final/document.md` 가 그 블록을 갱신한다.
|
||||
|
||||
### Tech Log 파이프라인에서 불릴 때
|
||||
|
||||
`running-tech-log-pipeline` 의 4단계가 이 스킬이다. 입력이 둘이라는 것만 다르다.
|
||||
|
||||
- **무엇을 그릴지는 방금 쓴 기록 본문이 정한다.** 세 관문은
|
||||
`../writing-tech-log-records/references/choosing-a-diagram.md` 에 있고, 그림이 주장하는
|
||||
것을 기록 본문이 말하고 있어야 한다.
|
||||
- **그림의 사실은 SSOT 절이 댄다.** 기록은 SSOT 의 인용이라 줄 번호가 근거가 되지 못한다.
|
||||
`prepare` 에는 `final/document.md` 를 넣고 절은 기록의 `source` 앵커로 지목한다.
|
||||
|
||||
### Tech Log 기록으로 옮길 때
|
||||
|
||||
런의 `document.md` 는 마크다운 이미지로 그림을 싣지만, Studio 기록은 다르다. SVG 를 Studio 에 Asset 으로
|
||||
@@ -203,10 +213,45 @@ Load supporting guidance only as needed:
|
||||
```
|
||||
|
||||
`references/code-tables-diagrams.md`(writing-tech-log-records)의 규칙이 함께 적용된다. 특히
|
||||
**`<text>` 는 이름만 담고 문장은 `<desc>` 와 옆 문단에 둔다.** 이 저장소의 기존 손그림 SVG 는 이 규칙을
|
||||
**`<text>` 는 이름만 담고 문장은 `<desc>` 와 옆 문단에 둔다.** `render` 뒤에 반드시 돌린다 —
|
||||
`spec.json` 의 `label`·`details`·edge `label` 이 그대로 `<text>` 가 되므로 스펙을 쓸 때부터 이름으로 쓴다.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python3 scripts/check-figure-text.py <프로젝트> # <text> 가 전부 이름인가
|
||||
python3 scripts/check-figure-overlap.py <프로젝트> # 상자와 라벨이 서로를 덮지 않는가
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 컴파일한 뒤 반드시 눈으로 본다
|
||||
|
||||
**lint 는 라벨이 상자를 덮는 것을 못 잡는다.** 엣지가 노드를 지나가는 것(`edge-through-node`)은
|
||||
보지만 라벨은 앵커 점만 보고 폭을 재지 않는다. 그래서 `PASS` 인 그림에도 라벨이 상자에 먹히거나
|
||||
경계선 위에 얹히는 일이 생긴다. SVG 를 PNG 로 떠서 본다.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python3 scripts/preview-figure.py <프로젝트> -o /tmp/figs
|
||||
python3 scripts/preview-figure.py --file 그림.svg
|
||||
```
|
||||
|
||||
지금까지 확인한 것:
|
||||
|
||||
| 증상 | 원인 | 대응 |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| 엣지 라벨이 옆 상자에 먹힌다 | 라벨이 길다 | 라벨을 짧은 이름으로. 자세한 것은 노드 `details` 로 |
|
||||
| 라벨이 group 점선 위에 얹힌다 | `two-zone-pipeline` 은 지역 **안쪽** 엣지 라벨을 캔버스 top 에 고정한다 | 지역 안 엣지를 없애거나 `component-flow` + `groups` 로 바꾼다 |
|
||||
| 원기둥이 제목·항목을 덮는다 | `shape: cylinder` 에 `details` 가 많다 | `details` 를 줄이거나 `shape: box` | 이 저장소의 기존 손그림 SVG 는 이 규칙을
|
||||
어기고 문단과 각주 번호·커밋 해시를 캔버스 안에 넣어 두었다. 다시 만들 때 그 문장들은 본문으로 내린다.
|
||||
|
||||
### 그림을 만들기 전에
|
||||
|
||||
`rewriting-technical-prose-naturally` 의 `## Figures` 를 먼저 읽는다. 옆 문단이 이미 말한 것을 상자와
|
||||
화살표로 다시 그린 그림은 만들지 않는다. 그림이 담아야 할 것은 순서·구조·측정값·실제 산출물이다.
|
||||
|
||||
**표로 되는 것을 그림으로 그리지 않는다.** `comparison` 프로필은 연결성 검사에서 빠지기 때문에
|
||||
항목을 나란히 늘어놓기만 해도 lint 를 통과한다. 그것이 표다 — 표는 값을 비교하고 그림은
|
||||
포함·순서·경계처럼 자리로만 보이는 것을 맡는다. 스펙을 쓰기 전에 묻는다.
|
||||
|
||||
> **관계선을 다 지워도 뜻이 남는가.** 남으면 표다. 마크다운 표로 쓴다.
|
||||
|
||||
`verify-project-layout.py` 의 「표로 되는 그림」이 관계선 없이 항목마다 같은 수의 `details` 를
|
||||
늘어놓은 spec 을 센다. `comparison` 이 맞는 자리는 비교 자체가 자리로 드러나는 때다 — 겹치는
|
||||
범위, 갈라지는 경계처럼.
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,117 @@
|
||||
---
|
||||
name: writing-as-the-person-who-did-it
|
||||
description: Use when a Korean technical document is accurate, well-ordered and well-evidenced but reads like a report produced by nobody — no one chose anything, nothing surprised anyone, and the limits are an inventory instead of an admission.
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 일한 사람이 쓴 글로 만들기
|
||||
|
||||
## 무엇을 고치는 스킬인가
|
||||
|
||||
문장도 맞고 순서도 맞고 근거도 붙어 있는데 **아무도 쓰지 않은 글처럼 읽히는** 상태를 고친다.
|
||||
증상은 셋이다.
|
||||
|
||||
- 무엇을 골랐다는 말은 있는데 **왜 그것을 골랐는지, 무엇과 견주었는지**가 없다
|
||||
- 확인하지 못한 것이 **목록**으로 있고, 그것이 걸리는 대목에는 없다
|
||||
- 어긋난 자리가 없다. 처음부터 지금 구조를 알고 있었던 것처럼 읽힌다
|
||||
|
||||
고치는 방법은 하나뿐이다. **자료에 남아 있는 사람의 흔적을 찾아서 제자리에 놓는다.**
|
||||
|
||||
## 절대 규칙 — 없는 사람을 만들지 않는다
|
||||
|
||||
이 스킬을 잘못 쓰면 지어낸 경험이 붙는다. 그것이 아무 목소리도 없는 글보다 나쁘다.
|
||||
|
||||
**쓸 수 있는 것은 자료가 기록한 사람의 행동과 판단뿐이다.** 넣은 문장마다 그것이 어느 파일,
|
||||
어느 칸, 어느 줄에서 왔는지 댈 수 있어야 한다. 못 대면 지어낸 것이다.
|
||||
|
||||
| 이런 말이 떠오르면 | 실제로 벌어지는 일 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 「처음에는 X를 의심했다」 | 자료에 그런 기록이 없으면 없던 수사 과정을 만든 것이다 |
|
||||
| 「놀랍게도」·「당황스럽게도」 | 감정을 지어냈다. 관측이 뜻밖이었다는 근거가 자료에 없다 |
|
||||
| 「고민 끝에 Y를 골랐다」 | 대안을 견주었다는 기록이 없으면 고민도 없었다 |
|
||||
| 「많은 시행착오를 겪었다」 | 시행착오가 자료에 있으면 그것을 적고, 없으면 이 문장도 없다 |
|
||||
| 「이 글이 도움이 되길 바란다」 | 기록에는 독자에게 인사하는 자리가 없다. 참고 글의 습관을 옮겨 온 것이다 |
|
||||
| 「~로 읽기 쉽다. 그렇지 않다」 | 자료에 그런 오독 기록이 없으면 독자를 지어낸 것이다. 관측부터 적는다 |
|
||||
|
||||
`../rewriting-technical-prose-naturally/references/protected-content.md`가 함께 걸린다. 수치·버전·
|
||||
식별자는 이 스킬에서도 한 글자도 바뀌지 않는다.
|
||||
|
||||
## 자료 어디에 사람이 남아 있나
|
||||
|
||||
기록을 열기 전에 이것부터 찾는다. 대개 **이미 문서 안에 있고 자리가 틀렸을 뿐**이다.
|
||||
|
||||
| 어디 | 무엇이 있나 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| `확인하지 못한 것` 칸 | 재지 않은 것을 아는 사람이 적어 둔 것이다. 목록이 아니라 그 대목에서 할 말이다 |
|
||||
| `재현 조건` 칸 | 누군가 실제로 이 순서로 돌렸다. 그 순서가 왜 그 순서인지가 대개 빠져 있다 |
|
||||
| javadoc·README·주석 | 코드를 쓴 사람이 남긴 말. 그대로 옮길 수 있다 |
|
||||
| 커밋 메시지 | 왜 지웠는지·왜 바꿨는지가 한 줄로 남아 있다 |
|
||||
| `final/document.md` | 기록으로 뽑으면서 잘라낸 판단이 여기 남아 있는 경우가 많다 |
|
||||
| 결정 기록의 `판단 이유`·`영향` | 감수한 비용이 적혀 있다 |
|
||||
|
||||
찾은 것이 없으면 **이 스킬은 여기서 끝난다.** 없는 목소리를 채우지 않는다.
|
||||
|
||||
## 옮길 수 있는 다섯 가지
|
||||
|
||||
참고 여섯 편에서 뽑았고, 각 항목이 어느 글에서 왔는지는
|
||||
[references/voice-moves.md](references/voice-moves.md)에 있다. 여섯 편이 다 쓰는 것이 아니다 —
|
||||
13569 한 편에 몰려 있고 23625는 거의 쓰지 않는다. **글마다 자료가 허락하는 만큼만 쓴다.**
|
||||
|
||||
1. **고른 이유를 견준 대상과 함께 적는다** — 무엇을 놓고 무엇을 골랐고 무엇을 감수했나
|
||||
2. **확인하지 못한 것을 그 대목에서 말한다** — 끝의 목록이 아니라 그 주장 옆에서
|
||||
3. **어긋난 자리를 남긴다** — 예상과 결과가 달랐던 지점이 자료에 있으면 지우지 않는다
|
||||
4. **남의 말을 그대로 옮긴다** — javadoc·문서·커밋 메시지·사용자 문의. 요약하지 않는다
|
||||
5. **자료에 남은 오독을 그 자리에 둔다** — 누군가 실제로 틀리게 읽었다는 기록(버그·정정·문의)이 있을 때만.
|
||||
독자가 틀릴 것이라고 가정해서 만든 「~로 읽기 쉽다」는 이 항목이 아니라 지어낸 독자다
|
||||
|
||||
다섯을 다 쓰지 않는다. 한 기록에 둘이면 충분하고 **하나도 없어도 된다.** 이미 충분히 설명된 문단에
|
||||
사람의 목소리를 더하려고 문장을 붙이면 그것이 「설명 뒤의 평가」가 된다. 다섯을 채우면 그것이 또 다른 틀이 된다.
|
||||
|
||||
## 문체는 옮기지 않는다
|
||||
|
||||
참고 글은 합니다체이고 `~는데요`·`~텐데요`·`~거든요`로 말을 부드럽게 한다. 이 저장소의 기록은
|
||||
한다체다. **부드러움을 흉내 내면 그 회사 목소리가 되고, 기록의 어조가 무너진다.**
|
||||
|
||||
한다체에서 사람이 드러나는 자리는 어미가 아니라 **무엇을 말하기로 했는가**다.
|
||||
|
||||
```text
|
||||
없는 목소리 컨트롤러가 직접 내부 토큰을 확인한다.
|
||||
지어낸 목소리 컨트롤러가 직접 내부 토큰을 확인하는데요, 이게 좀 아쉬운 부분입니다.
|
||||
평가만 더한 것 컨트롤러가 직접 내부 토큰을 확인한다. 지금 구조에서 이것을 막는 것은 없다.
|
||||
있는 목소리 컨트롤러가 직접 내부 토큰을 확인한다. /edge/** 전체를 보호하는 filter 는 없어서,
|
||||
새 엔드포인트가 같은 메서드를 부르지 않으면 그 엔드포인트는 검사를 지나친다.
|
||||
```
|
||||
|
||||
네 번째가 사람이 쓴 글이다. 어미는 그대로이고, 아는 사람만 할 수 있는 말이 하나 붙었다 — 그리고 그
|
||||
말이 **사실을 더한다**(filter 가 없다, 어느 경로가 검사를 지나치는가). 세 번째처럼 판정만 더하면
|
||||
(「막는 것은 없다」) 그것은 목소리가 아니라 평가다. 그런 문장은 빼는 쪽이 맞다.
|
||||
|
||||
## 절차
|
||||
|
||||
1. **자료를 먼저 훑는다.** 위 표의 자리를 다 열고, 쓸 수 있는 흔적을 목록으로 적는다
|
||||
2. **흔적이 없으면 멈춘다.** 문서에 그렇게 보고한다
|
||||
3. **흔적마다 놓일 자리를 정한다.** 대개 그 주장이 나오는 문단 바로 뒤다
|
||||
4. **옮긴다.** 문장을 새로 짓지 말고, 자료의 말을 그 자리에 놓는 것으로 시작한다
|
||||
5. **검사한다** — `scripts/check_voice.mjs`. 이 검사기는 목소리가 **모자란지** 재지 않는다.
|
||||
**지어낸 목소리**를 잡는다
|
||||
6. `../rewriting-technical-prose-naturally`의 `check_prose.mjs`를 다시 돌린다
|
||||
|
||||
## 검사
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
node .agents/skills/writing-as-the-person-who-did-it/scripts/check_voice.mjs <파일.md>
|
||||
```
|
||||
|
||||
세 가지를 본다.
|
||||
|
||||
- **지어낸 경험** — 자료가 뒷받침하지 않으면 error인 표현들
|
||||
- **참고 글에서 옮겨 온 인사말** — 「도움이 되길 바랍니다」 계열
|
||||
- **합니다체 부드러움을 한다체에 섞은 자리**
|
||||
|
||||
검사기가 조용하다고 목소리가 생긴 것은 아니다. **모자란 것은 사람이 읽어야 안다.**
|
||||
|
||||
## 참조
|
||||
|
||||
- [references/voice-moves.md](references/voice-moves.md) — 다섯 가지가 여섯 편에서 어떻게 쓰였나
|
||||
- `../rewriting-technical-prose-naturally/examples/` — 원문 여섯 편
|
||||
- `../rewriting-technical-prose-naturally/references/article-shape.md` — 밀도. 이 스킬보다 먼저 본다
|
||||
- `../writing-tech-log-records/references/writing-each-kind.md` — 종류마다 어느 칸이 사람의 자리인가
|
||||
@@ -0,0 +1,160 @@
|
||||
# 다섯 가지가 여섯 편에서 어떻게 쓰였나
|
||||
|
||||
원문은 `../../rewriting-technical-prose-naturally/examples/`에 있다. 인용은 그 파일에서 그대로
|
||||
옮긴 것이다.
|
||||
|
||||
## 먼저 — 여섯 편이 고르게 쓰지 않는다
|
||||
|
||||
세어 보면 이렇다.
|
||||
|
||||
| | 1인칭 | 그때 든 생각 | 예상이 빗나감 | 독자에게 말 걸기 | 모순·자조 | 겸양 닫기 |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| 13569 | 12 | 3 | 5 | 3 | 5 | 1 |
|
||||
| 17386 | 10 | 5 | 0 | 2 | 1 | 0 |
|
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| 7835 | 8 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 |
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| 20161 | 5 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 |
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| 22396 | 4 | 0 | 0 | 2 | 0 | 4 |
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| 23625 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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**13569 한 편에 몰려 있다.** 23625는 거의 쓰지 않는데도 읽힌다. 그러니까 이것은 채워야 할 칸이
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아니라, **자료가 그런 글일 때만 나오는 것**이다.
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13569이 그렇게 쓸 수 있었던 이유는 그 글이 「예상보다 빨라져서 문제가 생겼다」는 사건을 실제로
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겪었기 때문이다. 겪지 않은 글이 같은 어조를 쓰면 그때부터 거짓이 된다.
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## 1. 고른 이유를 견준 대상과 함께 적는다
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무엇을 골랐다가 아니라, **무엇을 놓고 무엇을 골랐고 무엇을 감수했나**를 적는다.
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22396은 상용 내비게이션을 쓰지 않은 이유를 돈으로 적는다.
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> 하지만 초당 2만 건에 달하는 경로 계산을 위해 API 호출마다 비용이 발생하는 상용 내비게이션을
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> 사용하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 게다가 배차를 추천받은 라이더분이 바로 수락하는 경우,
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> 한 번 계산한 거리를 오랜 시간 재활용하기도 쉽지 않습니다.
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그리고 고르지 **않은** 쪽을 표로 남긴다 — TTL 삭제 대 명시적 삭제. 장점 칸이 채워진 쪽을 버리고
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단점이 하나뿐인 쪽을 골랐다는 것이 표에 그대로 보인다.
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7835는 저장소를 고르는 대목에서 반대 의견을 먼저 적는다.
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> 이벤트는 작은 단위로 저장이 되고, 고속 처리되어야하기 때문에 RDBMS 가 아닌 다른 데이터베이스를
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> 선택해야한다고 생각할 수 있습니다.
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그리고 왜 그럼에도 RDBMS인지로 이어 간다.
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**한다체로 옮길 때** — 어미만 바꾸면 된다. 「~하는 것은 현실적으로 어렵다」·「~라고 생각할 수 있다」.
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**쓸 수 없는 경우** — 자료에 대안이 없으면 이 항목은 건너뛴다. 「여러 방법을 검토했다」는 검토한
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기록이 없으면 지어낸 문장이다.
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## 2. 확인하지 못한 것을 그 대목에서 말한다
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이 저장소의 기록은 `확인하지 못한 것`을 끝에 목록으로 모아 둔다. 참고 글은 **그 말이 걸리는 자리**
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에서 한다.
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22396은 압축을 시도한 절 안에서 바로 닫는다.
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> 압축률이 높더라도 원본 데이터가 워낙 커서 압축만으로는 대역폭 문제를 해결할 수 없었습니다.
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13569은 배포 전 검토 항목을 늘어놓은 뒤 그 자리에서 한계를 인정한다.
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||||
> 문제가 없을 것으로 예상하였지만 일들이 항상 마음처럼 굴러가던가요?
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||||
**한다체로 옮길 때** — 끝의 목록을 지우라는 말이 아니다. 목록은 두고, **그중 하나를 그 주장이
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||||
나오는 문단 뒤에 한 번 더** 놓는다. 읽는 사람이 그 주장을 믿을지 정하는 자리가 거기이기 때문이다.
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|
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```text
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전 (본문 끝) ## 확인하지 못한 것
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role 전달은 확인하지 않았다.
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||||
후 (그 대목) 지금 edge 응답은 사용자와 이메일만 전달한다. role을 넘기면 무엇이 달라지는지는
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||||
확인하지 않았다.
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||||
(본문 끝) ## 확인하지 못한 것 ← 목록은 그대로 둔다
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||||
```
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||||
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||||
---
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## 3. 어긋난 자리를 남긴다
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**자료에 있을 때만 쓴다.** 없으면 이 항목은 통째로 건너뛴다.
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||||
13569의 「빨라도 문제」 절 전체가 이것이다.
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> 근데 이거 빨라도 너무 빨라진 것 같습니다.
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||||
> '내가 뭘 놓친 게 있나?' 아니면 '코드를 잘못 짰나?' 생각이 들었지만…
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||||
|
||||
그리고 배포 뒤 실제로 문제가 났고, 그 대응이 스스로 모순임을 적는다.
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||||
|
||||
> 근본적으로는 실행 속도가 너무 빨라진 것이 문제이기 때문에
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||||
> 모순적이지만 우선 단기적인 대응 방안으로 의도적으로 지연 시간을 설정해 천천히 실행하도록
|
||||
> 수정하였습니다.
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||||
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22396은 실패한 시도를 지우지 않는다 — 「시도 1. 데이터 압축」이 실패한 채로 남아 있고, 24MB → 3MB
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||||
라는 성공한 압축률까지 적은 다음 그것으로도 모자란다고 닫는다.
|
||||
|
||||
**한다체로 옮길 때** — 감탄사와 혼잣말은 옮기지 않는다. 옮기는 것은 **순서**다. 그때 그렇게
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||||
생각했다 → 실제로는 이랬다 → 그래서 이렇게 했다.
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||||
|
||||
```text
|
||||
지어낸 것 놀랍게도 응답은 200이었다.
|
||||
있는 것 세션 자체는 유효하므로 이 요청이 200으로 처리되는 것은 정상이고, 그래서 이 테스트의
|
||||
판정 기준은 상태 코드가 아니다.
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||||
```
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||||
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||||
두 번째는 읽는 사람이 200을 보고 「뚫렸다」고 짐작할 것을 알고 쓴 문장이다. 감정을 적지 않고도
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||||
사람이 보인다.
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---
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## 4. 남의 말을 그대로 옮긴다
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||||
여섯 편이 가장 자주 쓰는 방법이고, **증거로 뒷받침되므로 지어낼 수 없다.**
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||||
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||||
13569은 최적화를 말하다 말고 격언 셋을 통째로 옮긴다.
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||||
> "우리는 최적화에 대해서 다음 두가지 규칙을 따른다. 첫째. 하지 마라. 둘째. (전문가 한정)
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||||
> 아직은 하지 마라."
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||||
> M. A. Jackson (1975)
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||||
23625는 사용자 문의를 그대로 옮긴다.
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> 심각한 문제는 사용자가 "같은 엑셀 파일을 여러 번 받았다"는 문의였습니다.
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||||
20161은 Nginx 문서와 Lucene 문서를 원문 그대로 인용문으로 넣는다.
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|
||||
**이 저장소에서 쓸 수 있는 것** — javadoc이 가장 많다. 코드를 쓴 사람이 자기 코드의 위험을 적어
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||||
둔 자리가 있으면 그것을 요약하지 말고 그대로 옮긴다.
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||||
|
||||
> `InboxCleanupJob`의 javadoc이 스스로 적는다 — "A single unbounded DELETE over a table that has
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||||
> been accumulating for weeks holds locks long enough to block the very reservations the inbox
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||||
> exists to serve, so the cleanup would cause the outage it is meant to prevent."
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||||
이 한 줄이 있으면 「이 결함은 알려져 있었다」는 말을 따로 할 필요가 없다.
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## 5. 한 번은 독자 쪽을 본다
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읽는 사람이 **틀리게 짐작할 자리**에서 한 문장이다. 인사가 아니다.
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20161은 겉보기에 멀쩡한 쿼리를 보여 주고 나서 짚는다.
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> 겉으로 보기에는 문제가 없어 보이는 쿼리였지만, 카테고리 필터가 있을 때와 없을 때 검색 API의
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||||
> 응답 속도 차이는 매우 큰 편이었습니다.
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||||
22396은 강조를 두 번 한다고 말하고 두 번 한다.
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||||
> 앞서 언급했지만 중요한 내용이기에 다시 한번 강조드립니다.
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||||
> **배달료 책정이나 배민커넥트 앱상에서 활용되는 거리 계산에는 상용 내비게이션이 사용됩니다.**
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||||
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||||
17386은 글 첫머리에 「누가 읽으면 좋을까」를 두고 전제 지식을 못 박는다.
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||||
**한다체로 옮길 때** — 「~라고 생각하기 쉽다」·「겉보기에는 ~이지만」·「여기서 확인할 값은
|
||||
~가 아니다」. 한 기록에 **한 번**이다. 두 번 넘으면 독자를 끌고 다니는 글이 된다.
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||||
|
||||
**옮기지 않는 것** — 「도움이 되길 바랍니다」·「공유드립니다」·「즐거움을 느끼고 있습니다」.
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||||
블로그 글의 맺음말 자리에 있는 인사이고, 기록에는 그 자리가 없다.
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||||
@@ -0,0 +1,115 @@
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||||
#!/usr/bin/env node
|
||||
// 지어낸 목소리를 잡는다. 모자란 목소리는 재지 않는다 — 그것은 사람이 읽어야 안다.
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||||
//
|
||||
// node check_voice.mjs [--블로그] <파일.md> [...]
|
||||
//
|
||||
// 왜 세지 않는가: 이 저장소에서 「종결어미 종류 수」를 세는 검사를 넣었더니, 그것을 맞추려고
|
||||
// 없던 물음표 문장과 「~해 보자」가 문서에 끼어들었다. 목소리를 개수로 재면 같은 일이 난다.
|
||||
// 그래서 이 검사기는 있어야 할 것을 요구하지 않고, 있으면 안 되는 것만 잡는다.
|
||||
//
|
||||
// 참고 여섯 편을 그냥 돌리면 떨어진다. 그것은 규칙이 과해서가 아니라 장르가 달라서다 —
|
||||
// 여섯 편은 합니다체 블로그 글이라 `~는데요`를 쓰고 맺음말에 인사를 둔다. 기록은 한다체이고
|
||||
// 인사할 자리가 없다. 여섯 편에 돌려 볼 때는 `--블로그`를 붙인다. 그러면 이 두 규칙만 꺼지고
|
||||
// 지어낸 목소리를 잡는 규칙은 그대로 돈다 — 여섯 편은 그쪽에 한 건도 걸리지 않는다.
|
||||
|
||||
import { readFileSync } from "node:fs";
|
||||
import { basename } from "node:path";
|
||||
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||||
const ERR = "error", WARN = "warn";
|
||||
|
||||
const RULES = [
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||||
// 1. 수사 과정을 말하는 문구.
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||||
//
|
||||
// 이것만으로는 지어냈는지 알 수 없다. 22396 의 「여러 시행착오를 겪었습니다」는 바로 뒤에
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||||
// 실패한 시도 1 을 통째로 싣고, 7835 의 「고민 끝에」는 글 전체가 그 고민이다. 둘 다 정당하다.
|
||||
// 나쁜 것은 문장만 있고 과정이 없는 경우인데, 그건 문서를 읽어야 안다. 그래서 판단 항목이다.
|
||||
{ id: "process-claimed", sev: WARN,
|
||||
re: /(처음에는[^.\n]{0,30}(의심|생각|짐작)|한참[^.\n]{0,15}(헤매|찾|고민)|여러[^.\n]{0,10}(시행착오|삽질)|고민\s*끝에|우여곡절|검토\s*끝에)/g,
|
||||
msg: "겪은 과정을 말했습니다. 이 문서가 그 과정을 실제로 보여 주면 두고, 문장만 있으면 지우세요." },
|
||||
|
||||
{ id: "invented-emotion", sev: ERR,
|
||||
re: /(놀랍게도|당황스럽|의외로|뜻밖에도|아쉽게도|다행히도|기쁘게도|흥미롭게도|충격적)/g,
|
||||
msg: "감정을 지어냈습니다. 관측이 뜻밖이었다는 근거가 자료에 있어야 쓸 수 있습니다." },
|
||||
|
||||
// 2. 참고 글의 맺음말을 옮겨 온 자리. 기록에는 독자에게 인사하는 칸이 없다.
|
||||
{ id: "borrowed-greeting", sev: ERR,
|
||||
re: /(도움이\s*되(길|기를)|되었으면\s*좋겠|공유(드립니다|하고자|합니다)|읽어\s*주셔서|감사합니다|즐거움을\s*느끼|노력하겠습니다|기대합니다)/g,
|
||||
msg: "블로그 맺음말의 인사입니다. 기록에는 그 자리가 없습니다. 남은 일이나 감수한 것으로 닫으세요." },
|
||||
|
||||
// 3. 합니다체의 부드러움을 한다체 문서에 섞은 자리
|
||||
{ id: "register-mix", sev: ERR,
|
||||
re: /(는데요|거든요|텐데요|인데요|한데요|잖아요|네요)/g,
|
||||
msg: "합니다체의 부드러운 어미를 섞었습니다. 참고 글의 어조이지 이 기록의 어조가 아닙니다." },
|
||||
|
||||
// 4. 겪지 않은 1인칭. 기록의 주어는 대개 코드와 요청이다.
|
||||
// 앞 글자가 한글이면 낱말 안이다 — 「브라우저는」의 「저는」을 잡지 않는다
|
||||
{ id: "unsupported-first-person", sev: WARN,
|
||||
re: /(?<![가-힣])(저는|저희(는|가|의|도)|제가|우리는)\s/g,
|
||||
msg: "1인칭입니다. 자료가 그 사람의 행동을 기록했으면 두고, 아니면 무엇이 그렇게 했는지로 바꾸세요." },
|
||||
|
||||
// 5. 독자를 끌고 다니는 문장이 여러 번 나오는 것은 참고 글도 하지 않는다 (개수는 아래에서 본다)
|
||||
{ id: "steering", sev: WARN,
|
||||
re: /(라고\s*생각하기\s*쉽|겉보기에는|여기서\s*확인할\s*값은|짐작하기\s*쉽|헷갈리기\s*쉽)/g,
|
||||
msg: "독자 쪽을 보는 문장입니다. 한 기록에 한 번이면 충분합니다." },
|
||||
];
|
||||
|
||||
function strip(src) {
|
||||
return src
|
||||
.replace(/```[\s\S]*?```/g, (m) => m.replace(/[^\n]/g, " "))
|
||||
.replace(/`[^`\n]*`/g, (m) => " ".repeat(m.length))
|
||||
.replace(/^---\n[\s\S]*?\n---\n/, (m) => m.replace(/[^\n]/g, " "));
|
||||
}
|
||||
|
||||
function lineOf(text, index) {
|
||||
return text.slice(0, index).split("\n").length;
|
||||
}
|
||||
|
||||
let failed = 0;
|
||||
const argv = process.argv.slice(2);
|
||||
// 합니다체 블로그 글에 돌릴 때는 어조·인사 규칙을 끈다. 장르가 다르지 글이 나빠서가 아니다.
|
||||
const blogMode = argv.includes("--블로그");
|
||||
const GENRE = new Set(["register-mix", "borrowed-greeting"]);
|
||||
const files = argv.filter((a) => !a.startsWith("--"));
|
||||
if (!files.length) {
|
||||
console.error("쓰는 법: node check_voice.mjs [--블로그] <파일.md>");
|
||||
process.exit(2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
for (const file of files) {
|
||||
const raw = readFileSync(file, "utf8");
|
||||
const text = strip(raw);
|
||||
const found = [];
|
||||
for (const r of RULES) {
|
||||
if (blogMode && GENRE.has(r.id)) continue;
|
||||
for (const m of text.matchAll(r.re)) {
|
||||
found.push({ ...r, line: lineOf(text, m.index), hit: m[0].trim() });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 독자 쪽을 보는 문장은 하나까지가 정상이다
|
||||
const steering = found.filter((f) => f.id === "steering");
|
||||
const rest = found.filter((f) => f.id !== "steering");
|
||||
const shown = steering.length > 1 ? rest.concat(steering) : rest;
|
||||
|
||||
const errors = shown.filter((f) => f.sev === ERR).length;
|
||||
const warns = shown.length - errors;
|
||||
if (errors) failed = 1;
|
||||
|
||||
console.log(
|
||||
errors
|
||||
? `FAIL ${basename(file)} — error ${errors}건${warns ? ` · 경고 ${warns}건` : ""}`
|
||||
: `OK ${basename(file)}${warns ? ` (경고 ${warns}건)` : ""}`
|
||||
);
|
||||
for (const f of shown) {
|
||||
const mark = f.sev === ERR ? " " : "·";
|
||||
console.log(` ${mark} ${basename(file)}:${f.line} [${f.id}] "${f.hit}"`);
|
||||
console.log(` ${f.msg}`);
|
||||
}
|
||||
if (steering.length > 1) {
|
||||
console.log(` · [steering] 독자 쪽을 보는 문장이 ${steering.length}개입니다 — 하나만 남기세요.`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
console.log(
|
||||
"\n검사기가 조용해도 목소리가 생긴 것은 아닙니다. 모자란 것은 사람이 읽어야 압니다."
|
||||
);
|
||||
process.exit(failed);
|
||||
@@ -30,30 +30,78 @@ Concept 에 담고 `관계`로 가리킨다. `references/record-kinds.md`
|
||||
|
||||
## 필수 절차
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||||
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||||
0. **글감 나누기** — 긴 글(SSOT)에서 옮겨 오는 것이면 먼저 나눈다. 기준과 `tech-log-tree.json`
|
||||
형식은 `references/from-ssot-to-records.md`. 나눈 뒤 글을 쓴다.
|
||||
0. **글감 나누기** — 긴 글(SSOT)에서 옮겨 오는 것이면 먼저 나눈다. 기준은
|
||||
`references/from-ssot-to-records.md`, 계약은 `references/tech-log-tree-contract.md`.
|
||||
**`tech-log-tree.json` 에 노드가 없는 글은 쓰지 않는다** — 트리에 먼저 올리고, 그 노드의
|
||||
후보가 `PROMOTE` 이면서 `dispositionReview: CONFIRMED` 인지 확인한 뒤에 쓴다. `PENDING` 은
|
||||
사람이 다시 읽지 않았다는 뜻이라, 그 위에 쓴 글은 과분류를 그대로 물려받는다. 계약 밖에서 쓴
|
||||
기록은 색인에 `unlisted` 로 남는다. 그 노드의 `ssot-assets`·`ssot-evidence` 도 함께 본다 —
|
||||
SSOT 가 이미 그린 그림과 이미 돌린 측정 가운데 이 글감에 배정된 것이 거기 적혀 있다.
|
||||
1. **종류 선택** — 위 표. 애매하면 "재현했나"를 묻는다.
|
||||
2. **칸 채우기** — 칸과 게시 조건은 `references/record-kinds.md`.
|
||||
3. **본문 작성**(Case·Concept) — **종류마다 무엇을 어떤 순서로 쓰는지는
|
||||
`references/writing-each-kind.md`.** 문법은 `references/body-syntax.md`, 표·코드·그림은
|
||||
`references/code-tables-diagrams.md`. **문장은 `references/explaining.md`.**
|
||||
**문서군 전체의 리듬은 `references/ai-tells.md`.**
|
||||
그림이 필요하면 손으로 그리지 말고 `technical-visualizer` 스킬로 만든다.
|
||||
이미 쓴 문장이 AI가 쓴 것처럼 읽히면 `rewriting-technical-prose-naturally` 로 다시 쓴다.
|
||||
4. **검사** — 둘 다 돌린다. 파서와 문장은 다른 것을 본다.
|
||||
- `scripts/check_body.mjs` — Case 본문이 Studio 파서를 통과하는지. 같은 파서를 그대로 부른다.
|
||||
**문서군 전체의 리듬은 `references/ai-tells.md`.** 이 둘은 첫 초안부터 적용한다 — AI 티를
|
||||
남겨 두고 나중에 걷어내는 순서가 아니다. **문체를 손보기 전에 문장을 고른다** — 설명이 끝난
|
||||
뒤에 붙은 평가·예고·되풀이·독자 오해 가정을 먼저 뺀다(`ai-tells.md` 첫 절). 문체 규칙의
|
||||
정본은 `ai-tells.md` 다.
|
||||
**그림이 필요한지, 필요하면 무엇을 그릴지는 `references/choosing-a-diagram.md`.** 자리(Case·
|
||||
Concept 만) · 표가 아닌지 · 옆 문단이 이미 말하지 않았는지 세 관문을 지나야 그린다.
|
||||
순서·경계·상태 전이처럼 문장만으로 따라가기 어려운 관계가 있으면 **`final/assets/` 에 그
|
||||
그림이 이미 있는지부터 본다.** SSOT 를 만들 때 그려 둔 것이 있고 계약의 `ssot-assets` 가 이
|
||||
글감에 배정해 두었으면 기록의 `assets` 가 **그 파일을 그대로** 가리킨다. 사본을 따로 만들지
|
||||
않는다 — 사본에는 `.techviz/<이름>/` 이 없어 다시 만들 수 없다. **없을 때만**
|
||||
`technical-visualizer` 로 새로 만든다. 손으로
|
||||
SVG 를 그리지 않고, 모든 글에 그림을 만들지도 않는다.
|
||||
인용할 측정도 같다. `final/evidence/` 에 있는 원문을 가리키고 같은 것을 다시 돌리지 않는다.
|
||||
**그림과 측정을 그 자리에서 만들어 내기 전에 SSOT 가 이미 가진 것을 먼저 찾는다** — keycloak
|
||||
에서는 그러지 않아 정본까지 갖춘 그림 13 장이 남고 이름이 다른 그림 5 장이 새로 만들어졌다.
|
||||
4. **검사** — 셋 다 돌린다. 파서와 문장과 증빙은 각각 다른 것을 본다.
|
||||
- `scripts/check_body.mjs` — 본문이 Studio 파서를 통과하는지. 같은 파서를 그대로 부른다.
|
||||
저장소의 그림은 마크다운 이미지이므로 `python3 scripts/studio-body.py <기록> -o /tmp/x.md`
|
||||
로 바꾼 파일에 돌린다. 저장소 파일에 그대로 돌리면 `unsafe image URL` 로 실패한다.
|
||||
- `rewriting-technical-prose-naturally/scripts/check_prose.mjs` — 문장 규범. **error 0 이 될 때까지 고친다.**
|
||||
칸 하나나 한 절만 고쳤으면 `--doc` 없이 부른다. 이어서 `style_profile.mjs` 로 문체 수치를 본다.
|
||||
- `scripts/check_evidence.mjs <프로젝트> --repo` — **인용한 것이 실재하는지.** 본문 코드블록의
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||||
각 줄이 SSOT 안에 있는지, `source` 앵커가 SSOT 를 가리키는지, 제목이 계약과 같은지,
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||||
`sourceRepository` 의 리비전이 그 저장소에 있는지를 본다.
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||||
5. **관계 연결** — Decision은 근거가 **1개 이상** 없으면 게시가 거절된다.
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6. **Studio에서 확인** — 넣고 **저장까지만** 한 뒤 미리보기로 읽는다.
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절차는 `references/studio-draft-review.md`. **게시하지 않는다.**
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7. **게시** — 고칠 것이 없을 때만. 못 채운 칸은 그 칸 아래에 표시된다.
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7. **색인 갱신** — 기록을 쓰거나 지웠으면 다시 만들고 검사한다.
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`python3 scripts/build-tech-log-tree.py <프로젝트>` ·
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`python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <프로젝트>` — error 0 이어야 한다.
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8. **게시** — 고칠 것이 없을 때만. 못 채운 칸은 그 칸 아래에 표시된다.
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## 어느 스킬이 무엇을 하나
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이 스킬이 첫 초안을 만든다. 나머지는 초안이 나온 뒤에 각각 다른 것을 고친다.
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| 스킬 | 하는 일 | 하지 않는 일 |
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|---|---|---|
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| `deriving-tech-log-root-tree` | 후보에 처분을 매기고 `PROMOTE` 를 글감으로 올린다 | 글을 쓰지 않는다 |
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| `writing-tech-log-records` | 종류를 고르고 칸과 본문을 쓴다. `explaining.md`·`ai-tells.md` 를 처음부터 적용한다 | — |
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| `technical-visualizer` | 문장으로 따라가기 어려운 관계를 그림으로 만든다 | 무엇을 그릴지 정하지 않는다 — `choosing-a-diagram.md` 가 정한다 |
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| `rewriting-technical-prose-naturally` | 사실과 구조가 이미 맞는 초안의 번역투·반복 문형·과한 대구를 고친다 | 분류가 틀렸거나 근거가 모자란 것은 못 고친다 |
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||||
| `writing-as-the-person-who-did-it` | 자료에 남아 있는 선택·비교·어긋남·확인하지 못한 범위를 제자리에 놓는다 | 자료에 없는 「처음에는」·「고민 끝에」를 만들지 않는다 |
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Reference·Question·Decision 은 그림을 렌더링할 자리가 없다. 그림이 필요한 내용은 짝이 되는
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Case 나 Concept 에 담고 `관계`로 가리킨다.
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## 보호 구간
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수치, 날짜, 버전, 단위, 코드, 명령어, URL, 인용, 공식 명칭은 원문과 한 글자도 달라지면 안 된다.
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측정하지 않은 값을 채우지 않는다 — 검증일은 실제로 확인한 날이다.
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**옮겨 적었다고 확인한 것이 아니다.** 앞선 기록에서 코드를 가져오거나 기억으로 경로를 쓰면
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SSOT 에 없는 인용이 생긴다. 실제로 그렇게 게시된 기록에 잘못된 redirect URI 가 네 곳 남아 있었고,
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realm 설정이 와일드카드라 실행해도 드러나지 않았다. **인용한 줄은 SSOT 에서 찾아 대조한다.**
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`check_evidence.mjs` 가 그 대조를 기계로 한 번 더 한다.
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SSOT 에 없는데 필요한 인용이라면 순서가 반대다 — `final/document.md` 를 먼저 보강하고,
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그것도 저장소에서 확인한 뒤에 한다. `sourceRepository.path` 가 그 저장소를 가리킨다.
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## 쓰지 않는 것
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- 자료가 뒷받침하지 않는 선택 이유. 썼다는 사실을 왜 골랐는지로 바꾸지 않는다.
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@@ -79,7 +127,12 @@ Concept 에 담고 `관계`로 가리킨다. `references/record-kinds.md`
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| 문서마다 같은 문형·같은 길이 | `references/ai-tells.md` |
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| 표를 `:::table`로 감쌈 | 그냥 파이프로 쓴다 |
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| `` | Asset으로 올려 `/api/v1/public/media/…` |
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| SSOT 에 있는 그림을 두고 새로 그림 | `final/assets/` 를 먼저 본다. `ssot-assets` 가 배정한 것을 쓴다 |
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||||
| SSOT 에 있는 측정을 두고 다시 돌림 | `final/evidence/` 의 원문을 가리킨다 |
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| Decision에 근거 없음 | 관계 1개 이상 연결 |
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| 측정 안 한 검증일 | 비워 둔다 |
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||||
| 설명 직후에 「~증거다」「~가 아니다」로 평가 | 지운다. 앞 문장이 사실을 말했으면 거기서 끝낸다 |
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| 「~로 읽기 쉽다. 그렇지 않다」 | 오해를 지어내지 않는다. 관측부터 적는다 |
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||||
| 「먼저 ~를 보고 …」 차례 예고 · 「~를 함께 적는다」 | 지운다. 다음 절이 바로 시작한다 |
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||||
작성 후 `references/review-checklist.md`로 대조한다.
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||||
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||||
@@ -3,6 +3,95 @@
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문장 하나하나는 멀쩡한데 문서군 전체가 같은 리듬으로 굴러갈 때 티가 난다. 개별 문장을 일부러
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어눌하게 만드는 방향은 역효과다. 아래는 실제 리뷰에서 지적된 것들이다.
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||||
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||||
**이 문서가 문체 규칙의 정본이다.** `explaining.md` 는 무엇을 더 설명할지를 다루고, 둘이 어긋나면
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이쪽을 따른다.
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## 설명 뒤에 평가를 붙이지 않는다
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가장 많이 지적된 형태다. 기술 설명은 이미 끝났는데 그 뒤에 **그 설명을 평가하거나, 다음을 예고하거나,
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||||
독자가 오해할 것이라고 가정하거나, 어떻게 읽고 써야 하는지 지시하는 문장**이 하나 더 붙는다.
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||||
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문장마다 무엇을 주는지 본다 — 동작, 정의, 근거, 판단에 영향을 주는 조건 가운데 하나여야 한다.
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||||
그 넷 중 어느 것도 주지 않고 판정만 하는 문장은 지운다. 특정 단어를 금지하는 방식은 쓰지 않는다.
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||||
「중요하다」가 나쁜 것이 아니라 그 문장이 아무것도 더하지 않는 것이 문제다.
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||||
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||||
**고치는 순서는 내용이 먼저다.** 필요 없는 문장을 남긴 채 표현만 자연스럽게 바꾸면 어색한 문장의
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||||
표현만 달라진다. 평가·예고·되풀이를 걷어낸 뒤에 문장을 다듬는다.
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||||
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||||
네 가지가 반복된다. 전부 「다른 표현으로 고치는 사례」가 아니라 **「통째로 지우는 사례」**다.
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||||
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### 설명한 것의 중요성을 다시 평가한다
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||||
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||||
```text
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||||
✗ 다른 하나는 앞 단계가 어긋났는데도 나머지를 계속 돌려 마지막에 전체 통과를 남기는 일이다.
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||||
그렇게 만든 기록은 경계가 지켜졌다는 근거가 되지 않는다.
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||||
○ 다른 하나는 앞 단계가 어긋났는데도 나머지를 계속 돌려 마지막에 전체 통과를 남기는 일이다.
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||||
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||||
✗ 발행된 SQL에 Limit 노드가 없다는 것 자체가 DB가 페이징을 하지 않았다는 증거다.
|
||||
○ 발행된 SQL에는 Limit 노드가 없었다.
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||||
```
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||||
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||||
「증거다」「핵심이다」「너무 넓다」「서로를 대신하지 않는다」로 끝나는 꼬리 문장이 이 형태다.
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||||
앞 문장이 사실을 말했으면 거기서 끝낸다.
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||||
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||||
### 독자가 오해할 것이라고 먼저 가정한다
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||||
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||||
```text
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||||
✗ 훑은 행만 보면 keyset이 결과까지 줄인 것으로 짐작하기 쉽다. 커서로 넘긴 두 번째 페이지는
|
||||
OFFSET의 두 번째 페이지와 같은 20개 식별자를 같은 순서로 반환했다.
|
||||
○ 커서로 넘긴 두 번째 페이지는 OFFSET의 두 번째 페이지와 같은 20개 식별자를 같은 순서로 반환했다.
|
||||
|
||||
✗ Web Storage에 토큰을 쓰지 않으니 JavaScript에서도 토큰이 사라진다고 읽기 쉽다. 그렇지 않다.
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||||
액세스·리프레시·ID 토큰은 실행 중 메모리에 있다.
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||||
○ 액세스·리프레시·ID 토큰은 실행 중 메모리에 있다.
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||||
```
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||||
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||||
「~로 읽기 쉽다」「~라고 생각하면 안 된다」「~로 보기 쉽다」. 자료에 누군가 실제로 그렇게 읽었다는
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||||
기록(버그·정정·문의)이 없으면 독자를 지어낸 것이다. 관측부터 적으면 오해는 생기지 않는다.
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||||
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||||
### 어떻게 읽고 어떻게 써야 하는지 지시한다
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||||
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||||
```text
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||||
✗ AP2와 AP3의 쿠키는 서버 쪽 상태를 찾는 열쇠이고, AP4의 쿠키는 최소 상태를 담은 값이다.
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||||
두 쿠키를 같은 문장으로 설명하면 서버 저장소가 있는 쪽과 없는 쪽이 구분되지 않는다.
|
||||
○ AP2와 AP3의 쿠키는 서버 쪽 상태를 찾는 열쇠이고, AP4의 쿠키는 최소 상태를 담은 값이다.
|
||||
|
||||
✗ 이 두 낱말만 알면 따라올 수 있고, 나머지는 처음 나오는 곳에서 푼다.
|
||||
✗ 먼저 브라우저가 들고 있는 값부터 보고, 그 값이 Bearer 요청이 되기까지를 따라간다.
|
||||
✗ native로 내려갔다는 것과 그 범위를 함께 적는다.
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||||
```
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||||
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||||
「~라고 설명하면 ~가 구분되지 않는다」「~를 함께 적는다」「먼저 ~를 보고 다음에 ~를 본다」. 독자에게
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||||
필요한 것은 각 쿠키가 무엇을 보관하는지이지 그것을 어떻게 설명해야 하는지가 아니다. 이런 문장은
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||||
작성자의 검토 메모다. 차례 예고도 같다 — 다음 절이 바로 시작하면 된다.
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||||
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||||
### 이미 설명한 것을 다시 말한다
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||||
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||||
```text
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||||
✗ 배치는 SQL 왕복 횟수를 줄이고 프로젝션은 적재할 대상을 줄인다. 두 효과는 서로를 대신하지 않는다.
|
||||
○ 배치는 SQL 왕복 횟수를 줄이고 프로젝션은 적재할 대상을 줄인다.
|
||||
|
||||
✗ 반복이 사라진 것이 아니라 스트림 뒤로 숨었다.
|
||||
○ 현재 매핑에서는 각 아이템의 getHighlights()에 접근하면서 지연 로딩이 실행된다.
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||||
```
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||||
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||||
같은 대조를 추상어로 한 번 더 하거나, 동작 설명 뒤에 인상적인 문장으로 닫는 것. 동작을 그대로
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||||
적으면 독자가 비유를 코드 동작으로 다시 번역하지 않아도 된다.
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||||
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||||
### SSOT 에 같은 문장이 있어도 옮기지 않는다
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`final/document.md` 는 사실과 근거의 기준이지 문장의 기준이 아니다. 원문에 「너무 넓은 성공 기준입니다」가
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있어도 기록에 옮길 이유는 없다. 옮기는 것은 수치·조건·동작·판단이고, 평가는 옮기지 않는다.
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||||
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||||
### 무엇을 남기나
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- 코드가 그렇게 동작하는 이유, 측정 조건, 결과를 읽는 데 필요한 예외
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- 실제 선택을 바꾼 판단 — 「200 이어도 정상인 이유는 세션이 유효하기 때문이다」처럼 판정에 영향을 주는 것
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- 요약·결론·본문 사이의 반복 — Studio 칸 구조상 필요하다. 걷어낼 것은 **한 칸 안에서** 설명 직후에 붙은 문장이다
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어미 수·절 수·안내 문장 수 같은 수치는 참고 정보다. `style_profile.mjs` 가 「벗어남」을 내도 그것을
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맞추려고 문장을 넣지 않는다. 위 첫 예시는 문장 검사를 error 0 으로 통과한 채로 지적됐다.
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## 억지 구어체를 만들지 않는다
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AI 티를 지우려고 넣은 질문체와 청유형이 오히려 「AI 문장을 억지로 인간화한 것」으로 읽힌다.
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@@ -0,0 +1,82 @@
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||||
# 기록에 어떤 그림이 필요한지 정하는 기준
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`code-tables-diagrams.md` 는 그림을 **어떻게** 그리는지를 말한다. 이 문서는 그 앞 단계 —
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**이 기록에 그림이 필요한가, 필요하다면 무엇을 그리는가** 를 정한다.
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## 세 관문
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순서대로 통과해야 그림을 만든다. 하나라도 걸리면 그리지 않는다.
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### 1. 자리가 있는가
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`assets` 는 본문이 있는 두 종류만 갖는다 — **Case 와 Concept**. Reference·Question·Decision 의
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칸은 평문으로 렌더링돼 그림이 들어갈 자리가 없다.
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파생 기록에 그림이 필요해 보이면 그 그림은 **짝이 되는 Case 나 Concept 의 것**이다. 거기 담고
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||||
`관계`로 가리킨다. 담을 Case 나 Concept 이 없으면 그 그림은 아직 집이 없다 — 계약의
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||||
`assetLedger.unassigned` 에 그렇게 적고, 새 글감을 세울지는 따로 판단한다.
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||||
### 2. 표가 아닌가
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> **관계선을 다 지워도 뜻이 남는가.** 남으면 표다.
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표는 값을 비교하고, 그림은 **포함·순서·경계**처럼 자리로만 보이는 것을 맡는다. 항목을 같은
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||||
속성으로 늘어놓은 것은 마크다운 표로 쓴다. `verify-project-layout.py` 의 「표로 되는 그림」이
|
||||
관계선 없이 항목마다 같은 수의 `details` 를 늘어놓은 spec 을 센다.
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||||
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||||
### 3. 옆 문단이 이미 말하지 않았는가
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||||
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||||
> **이 그림이 없으면 독자가 무엇을 못 보나.** 한 문장으로 답할 수 없으면 그리지 않는다.
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||||
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||||
기록에 이미 그 비교표가 있으면 그림은 중복이다. 실제로 그렇게 만든 그림 셋을 지웠다 —
|
||||
`keyset-vs-offset` 을 넣은 기록에는 훑은 행·buffers·exec 까지 있는 플랜 비교표가 이미 있었다.
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||||
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## 종류마다 무엇을 그리나
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세 관문을 통과했을 때, 그 기록이 요구하는 그림은 종류마다 다르다.
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| 종류 | 그림이 답하는 물음 | 흔한 profile |
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|---|---|---|
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| **Case** | 이 요청 한 번이 어떤 순서로 무엇을 지나갔나 | `sequence` · `component-flow` |
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||||
| **Case** (경계가 논지일 때) | 무엇이 어느 경계 안에 있고 무엇이 밖에 있나 | `two-zone-pipeline` |
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||||
| **Concept** | 남의 것이 어떤 순서·구조로 동작하나 | `sequence` · `component-flow` · `ports-adapters` |
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||||
|
||||
Case 는 **내가 돌려서 본 것**이라 대개 순서가 논지다. Concept 은 **남의 것이 어떻게 동작하는지**라
|
||||
구조나 변환 사슬이 논지다. 어느 쪽이든 「무엇이 무엇으로 바뀌는가」를 못 적으면 아직 그릴 것이
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||||
없다는 뜻이다.
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||||
|
||||
**한 절에 그림 하나.** 같은 절에 구조 그림과 흐름 그림을 둘 다 넣으면 독자가 어느 쪽을 먼저
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||||
읽어야 하는지 알 수 없다. 둘 다 필요하면 절을 나눈다.
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||||
|
||||
## 어디를 근거로 삼나 — 기록의 `source` 가 앵커다
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||||
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||||
`techviz prepare` 는 `final/document.md` 를 받는다. 기록은 `tech-log-studio/` 에 있지만 **그림의
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||||
근거는 기록이 아니라 기록이 가리키는 SSOT 절**이다. 기록의 `source` 앵커를 그대로 쓴다.
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||||
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```bash
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||||
# 기록의 source: final/document.md#선택의-이유와-지킨-경계-ap1 이면
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./scripts/techviz prepare docs/<프로젝트>/final/document.md \
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||||
--heading "AP1: OAuth와 JWT 계약을 가장 가까이서 관찰한다" \
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||||
-o docs/<프로젝트>/final/.techviz/<id>/context.json
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||||
```
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||||
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||||
`--line` 은 쓰지 않는다. context 는 관리 블록을 접은 좌표를 쓰므로 파일의 줄 번호와 어긋난다.
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||||
`--heading` 이나 `--marker` 로 절을 지목한다.
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||||
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||||
**그림이 주장하는 것을 기록 본문이 말해야 한다.** SSOT 에 근거가 있어도 기록이 그 단계를 적지
|
||||
않았으면 그림만 넣지 않는다 — 설명 없는 주장이 남는다. 순서는 하나다.
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||||
|
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> 본문을 먼저 보강한다 → 그다음 그림을 붙인다.
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||||
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||||
`ap1-browser-bearer-flow` 가 그랬다. 마지막 단계인 `/api/me` 응답 4필드를 기록이 말하지 않아
|
||||
붙이지 못하고 있다가, SSOT §474 를 근거로 본문에 한 줄을 더한 뒤에 붙였다.
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||||
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||||
## 만든 뒤
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||||
`code-tables-diagrams.md` 의 규범과 아래 둘을 함께 돌린다. lint 는 라벨이 상자를 덮는 것을
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||||
못 잡는다.
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||||
```bash
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||||
python3 scripts/check-figure-text.py <프로젝트> # <text> 가 전부 이름인가
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||||
python3 scripts/preview-figure.py <프로젝트> -o /tmp/figs # PNG 로 떠서 눈으로 본다
|
||||
```
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||||
@@ -160,6 +160,28 @@ SVG는 `image/svg+xml`로 올라가고 다른 이미지와 같게 다뤄진다.
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||||
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||||
`READY`가 아닌 Asset은 게시 시 거절된다.
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||||
### 저장소의 `.md` 에는 `:::evidence` 를 쓰지 않는다
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||||
`:::evidence`는 Studio 렌더러의 구문이다. 저장소의 `.md`를 그 형태로 쓰면 편집기에서 그림이
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||||
보이지 않고 구문이 글자로 남는다. **저장소는 읽는 형태로 쓴다.**
|
||||
|
||||
```markdown
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||||
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||||
```
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||||
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||||
`alt`는 그림의 `alt`를 그대로 쓰고, 경로는 frontmatter `assets`의 `file`과 같아야 한다.
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||||
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||||
Studio 로 보낼 때만 `:::evidence` 로 바꾼다. 손으로 고치지 않는다.
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```bash
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||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> -o /tmp/x.md # check_body 는 이 파일에 돌린다
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||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> --body-only # Studio 에 붙여넣을 본문
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||||
python3 scripts/studio-body.py <기록.md> --key a=a-1a2b3c4d # 서버가 준 키로
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||||
```
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||||
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||||
Studio 파서는 상대 경로 이미지를 `unsafe image URL`로 거절하므로 `check_body.mjs`는 **바꾼
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||||
파일**에 돌린다. 저장소 파일에 그대로 돌리면 그림 자리에서 실패한다.
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||||
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||||
## 일반 이미지
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Asset이 아닌 그림은 Markdown으로 쓴다.
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||||
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@@ -2,6 +2,12 @@
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가장 자주 나오는 지적은 **설명이 짧다**는 것이다. 사실은 맞는데 독자가 따라오지 못한다.
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||||
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||||
그 반대도 같은 무게로 지적된다 — 설명이 끝난 뒤에 그 설명을 평가하거나, 다음 절을 예고하거나,
|
||||
독자가 오해할 것이라고 가정하는 문장이 붙는 것. 이 문서는 **무엇을 더 설명하는가**를 다루고,
|
||||
무엇을 빼는가는 `ai-tells.md` 첫 절이 다룬다. **문체 규칙의 정본은 `ai-tells.md` 다.** 두 문서가
|
||||
어긋나면 그쪽을 따른다. 여기 규칙은 전부 「그 설명이 없으면 독자가 막히는 자리」에서만 쓴다.
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||||
이미 설명된 문단에 더하지 않는다.
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||||
|
||||
## 이름을 댔으면 왜 있는지도 댄다
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||||
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||||
낯선 클래스·기법·설정 이름을 적고 다음 문장으로 넘어가지 않는다. **왜 그것이 존재하는지**를 한
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||||
@@ -13,13 +19,13 @@ XorCsrfTokenRequestAttributeHandler가 token을 XOR와 Base64로 가린다.
|
||||
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||||
쓴다
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||||
XorCsrfTokenRequestAttributeHandler가 token을 XOR와 Base64로 가린다.
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||||
BREACH 공격을 줄이기 위해서다. 여기서 깊게 다루지는 않는다 — HTTP 응답 압축 크기의
|
||||
차이로 응답 안의 비밀값을 조금씩 추측하는 공격이고, 그래서 응답에 실리는 값을 매번
|
||||
다르게 만든다.
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||||
BREACH 공격을 줄이기 위해서다. HTTP 응답 압축 크기의 차이로 응답 안의 비밀값을 조금씩
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||||
추측하는 공격이고, 그래서 응답에 실리는 값을 매번 다르게 만든다.
|
||||
```
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||||
|
||||
깊게 안 갈 것이면 **안 간다고 밝히고 한 문장 요약을 준다.** 이름만 던지고 넘어가면 독자는 그
|
||||
자리에서 검색하러 나간다.
|
||||
깊게 안 갈 것이면 **한 문장 요약만 준다.** 「여기서 깊게 다루지는 않는다」 같은 예고는 붙이지 않는다 —
|
||||
요약이 있으면 그것으로 충분하고, 없으면 독자는 그 자리에서 검색하러 나간다. 이 규칙은 **처음
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||||
나오는 낯선 이름**에만 걸린다. 이미 설명한 이름이나 문맥에서 분명한 이름에는 붙이지 않는다.
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||||
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||||
## 「역할이 다르다」로 끝내지 않는다
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||||
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||||
@@ -87,27 +93,6 @@ sessionStorage에도 accessToken과 refreshToken이 없었다.
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||||
쓴다 identity-header-trust
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||||
```
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||||
## 제목은 묻고 본문은 답한다
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절 제목에 `~해보자` `~하지?` `~일까?`를 쓴다. 그리고 **첫 문장에서 그 질문을 다시 던지고**
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||||
답한다.
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||||
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| 쓰지 않는다 | 쓴다 |
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|---|---|
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| 브라우저에 남은 것 | 브라우저에 관리 대상 |
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| 위조 요청은 어떻게 생겼나 | 위조 요청은 어떻게 생겼을까? |
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||||
| 세 겹으로 나눠서 막는다 | 세 겹으로 나눠서 막아보자 |
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| 무엇이 서버로 넘어왔나 | 무엇이 서버로 책임이 넘어왔지? |
|
||||
| upstream이 JWT를 받지 않는다는 뜻 | upstream이 JWT를 받지 않는다? |
|
||||
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||||
```text
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||||
## 브라우저에 관리 대상
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브라우저에 관리 대상은 그럼 어떤 게 될까?
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||||
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| 무엇 | 브라우저에 있나..? | JavaScript가 읽나..? |
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```
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## 굵게를 걷어낸다
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`**굵게**`는 거의 쓰지 않는다. 한 절에 하나를 넘기면 강조가 아니라 얼룩이 된다. 강조는
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@@ -155,9 +140,6 @@ authorization code와 함께 redirect되고, 그 code를 mediator가 token으로
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이 구조에서는 token 관리와 교환의 위치가 브라우저에서 Spring backend로 옮겨지게 된다.
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```
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같은 대조를 절 끝에서 한 번 더 쓴다 — 「앞선 구조에서는 브라우저가 OIDC client였다면 이
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구조에서는 mediator가 OIDC client가 된다」처럼.
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## 결론은 문장 끝에 붙인다
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한 줄짜리 단정문을 따로 떼어 강조하지 않는다. 앞 문장에서 `그래서` · `그렇기 때문에`로
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@@ -205,11 +187,6 @@ access token이 필요하고, 그것을 응답 본문으로 받게 된다. 그
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Reference의 규칙 제목과 Decision의 결정문도 `~한다`로 끊는다. 그 자리는 기준이다.
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## 그림은 한 줄로 예고한다
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`전체적인 구조를 보면 다음과 같다` 같은 한 줄을 두고 그림을 넣는다. 문단 사이에 말없이
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끼우지 않는다.
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## 번역투를 걷어낸다
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가장 자주 나오는 지적 두 번째다. 어미는 한국어인데 **문장 구조가 영어**여서 읽기 힘들다.
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@@ -409,5 +386,4 @@ Reference의 규칙 제목과 Decision의 결정문도 `~한다`로 끊는다.
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- **`~하면 된다`를 쓰지 않는다.** 조언하는 말투이지 기록하는 말투가 아니다.
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`정하면 된다` → `정한다`, `적으면 된다` → `적는다`, `두면 된다` → `둔다`
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- `A는 B다`보다 `A는 B라는 점이 문제가 된다` — 무엇이 걸리는지까지 말한다
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- 무엇을 하자고 이끌 때는 `~해 보자`를 쓴다. 절 제목과 여는 문장에만 쓰고 규칙에는 쓰지 않는다
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- 명령조를 줄인다. 검사 항목이 아니라 같이 읽는 사람의 말로 쓴다
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@@ -1,8 +1,73 @@
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# SSOT에서 글감을 뽑는 기준
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`final/`의 긴 글 하나가 정본(SSOT)이다. 거기서 Studio에 올릴 기록을 뽑아낸다. 이 문서는 **무엇을
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몇 건으로 나눌지**를 정하는 기준이다. 나눈 결과는 `tech-log-tree.json`에 제목만 먼저 적고, 글은
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그다음에 쓴다.
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`final/document.md` 하나가 정본(SSOT)이다. 거기서 Studio에 올릴 기록을 뽑아낸다. 이 문서는
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**무엇을 몇 건으로 나눌지**를 정하는 기준이다. 나눈 결과는 `tech-log-tree.json` 하나에 적는다 —
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분해 계약과 색인이 같은 파일이라 둘이 어긋날 자리가 없다.
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## 어느 파일에서 뽑나
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| 층 | 하는 일 |
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|---|---|
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| 코드·설정·실행 증거 | 사실의 근거 |
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| `final/document.md` | **글감 범위의 SSOT** — 후보를 발견하는 유일한 입력 |
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| `final/assets/` · `final/.techviz/` | 이미 그린 그림과 그 정본. 새 후보를 내지 않고 글감에 배정된다 |
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| `final/evidence/` | 이미 실행한 측정의 원문. 마찬가지로 배정된다 |
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| `analysis/**/*.md` | final이 이미 채택한 주장을 상세히 확인하는 보조 근거 |
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| `tech-log-tree.json` | 사람이 고른 글감. 분해 계약이자 색인이고 이 파일이 정본이다 |
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**`analysis/**`를 글감을 찾으려고 열지 않는다.** 이미 final에 있는 주장의 세부를 확인할 때만
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연다. 분석에만 있고 final에는 없는 자료를 발견하면 트리에 바로 넣지 말고 `final/document.md`를
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먼저 보강한다. 그러지 않으면 모듈 문서 61편이 각각 정본 노릇을 하고, 트리는 그 절 수의 합만큼
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자란다.
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## 후보를 찾는 범위
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접어 넣은 `final/document.md`가 전부 후보 자리는 아니다. **제1부(통합 분석)가 후보를 찾는
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범위**이고, 제2부(모듈 분석 전문)와 제3부(분석 재료)는 근거다. 제2부의 절 제목을 후보로 읽으면
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||||
모듈 분석 편수만큼 글감이 늘어난다 — 접어 넣기 전에 있던 문제가 그대로 돌아온다.
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범위는 기억하지 말고 계약에 적는다.
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```json
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||||
"candidateScope": {
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||||
"document": "final/document.md",
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||||
"sections": ["§3", "§4", "§5", "§6", "§7", "§8", "§9", "§10", "§11"],
|
||||
"excluded": ["제2부 — 모듈 분석 전문", "제3부 — 분석 재료"]
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
범위 밖의 앵커는 후보가 아니라 근거다. 제1부에서 나온 글감의 `source`로 건다.
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||||
## 그림과 증거는 후보가 아니라 배정 대상이다
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||||
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||||
`final/assets/`의 그림과 `final/evidence/`의 측정은 글감을 새로 만들지 않는다. 이미 정해진
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||||
글감에 붙는다. 그래서 처분을 매기는 자리가 아니라 **배정하는 자리**이고, 계약의
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||||
`ssot-assets`·`ssot-evidence`가 그 자리다.
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||||
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||||
글감을 다 고른 뒤 두 폴더를 한 번 훑는다. 물음은 하나다.
|
||||
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||||
> **이 그림이나 이 측정은 어느 글감의 것인가. 붙을 글감이 없으면 왜 없는가.**
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||||
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||||
```json
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||||
"ssot-assets": ["ap3-bff-session-flow"],
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||||
"ssot-evidence": ["raw/explain/l3-cartesian-join-plan.txt"]
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||||
```
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||||
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||||
배정한 것은 기록의 `assets`·`evidence`가 실제로 가리켜야 한다. 배정해 놓고 쓰지 않으면
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||||
`verify-tech-log-tree.py`가 error로 센다.
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||||
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||||
**배정하지 않으면 글을 쓸 때 같은 그림을 새로 그린다.** keycloak이 그렇게 됐다. SSOT에
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||||
`ap3-bff-session-flow`, `ap4-edge-forward-auth-flow`를 포함한 그림 13장이 `.techviz` 정본까지
|
||||
갖춘 채 있었는데, 기록 24편은 그중 한 장도 가리키지 않고 이름이 다른 그림 5장을 새로 만들어
|
||||
썼다. 새로 만든 5장에는 정본이 없어서 고칠 수도 없다.
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||||
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||||
붙을 글감이 없는 그림도 있다. 패턴 넷을 나란히 놓고 비교하는 그림은 Reference에 붙어야 맞는데
|
||||
Reference에는 본문이 없다. 그런 그림은 그대로 두고, 왜 두는지 계약에 적는다 — 「Reference에만
|
||||
쓸 자리가 있어 본문 있는 종류에 담지 못한다」처럼. `verify-project-layout.py`가 「기록이 쓰지
|
||||
않는 SSOT 그림」으로 세므로, 센 숫자가 설명되지 않은 채 남지 않게 한다.
|
||||
|
||||
증거도 같다. 재료로만 쓰고 인용하지 않기로 한 측정은 정상이다. 「기록이 인용하지 않는 raw 증거」가
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||||
전부 설명되는지만 본다.
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||||
## 왜 먼저 나누는가
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@@ -10,6 +75,22 @@
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Reference의 칸도 반쯤만 맞는 기록이 나온다. 종류를 먼저 정하고 그 종류가 요구하는 것이 SSOT에
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||||
있는지 확인해야 한다.
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||||
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||||
## 고르는 것이지 남김없이 내는 것이 아니다
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||||
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||||
분석에 빠진 것이 없는지 볼 때는 recall 100%가 맞다. 공개할 글을 정할 때는 아니다. 「분석에서
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||||
보존할 가치」와 「독립된 글로 읽을 가치」는 다른 물음이고, 둘을 한 축으로 재면 분석 부산물이
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||||
전부 글이 된다.
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||||
|
||||
물음은 하나다.
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||||
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||||
> **이 기록을 없애고 관련 Case나 Concept의 한 절로 넣어도 이해·결정·재사용성이 그대로라면
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||||
> 독립 기록으로 만들지 않는다.**
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||||
|
||||
후보마다 처분을 적는다 — `PROMOTE` · `MERGE_INTO` · `KEEP_IN_SSOT` · `NEEDS_EVIDENCE` ·
|
||||
`NEEDS_DECISION` · `BLOCKED`. `KEEP_IN_SSOT`은 버린 것이 아니라 분석에 남기고 글로 만들지
|
||||
않기로 한 것이고, 그것도 정상적인 결과다. 자세한 것은
|
||||
`.agents/skills/deriving-tech-log-root-tree/references/candidate-disposition.md`.
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||||
|
||||
## 한 건으로 자르는 단위
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||||
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||||
**절이 아니라 주장이다.** SSOT의 `##` 하나가 기록 하나가 아니다. 다음 넷 중 하나가 한 건이다.
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||||
@@ -46,12 +127,20 @@ Reference 하나로 나누고 `관계`로 잇는다.
|
||||
**같은 관측을 두 건으로 쪼개지 않는다.** 「N+1이 났다」와 「그래서 몇 개가 나갔다」는 한 건이다.
|
||||
쪼개면 둘 다 반쪽이 된다.
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||||
|
||||
**주제를 먼저 정한다.** Studio는 주제 아래에 다섯 종류를 나눠 보여 준다. 주제가 다르면 같은
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||||
프로젝트여도 폴더가 갈린다. 주제 slug는 Studio의 것을 그대로 쓴다.
|
||||
**Concept은 거꾸로 뽑는다.** Case·Reference·Decision·Question을 먼저 고르고, 그것을 읽는 사람이
|
||||
미리 알아야 하는 구조가 있을 때만 Concept을 만든다. 메커니즘처럼 보이는 절을 훑어 채우면 어느
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||||
기록도 필요로 하지 않는 개념이 쌓인다.
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||||
|
||||
**주제 하나에 독자 질문 하나.** Studio는 주제 아래에 다섯 종류를 나눠 보여 준다. 그 주제의
|
||||
기록들이 함께 답하는 물음을 한 줄로 적고, 그 물음에 답하지 않는 글감은 다른 주제로 옮긴다.
|
||||
주제 slug는 Studio의 것을 그대로 쓴다.
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||||
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||||
## `tech-log-tree.json`
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||||
주제 → 종류 → 글감 순서로 담는다. 아직 쓰지 않은 글감은 `file` 없이 제목만 둔다.
|
||||
**주제·글감·`readiness`·`source`·`classification`·`relations`는 사람이 적는다.** 스크립트가
|
||||
채우는 것은 기록 파일에서 읽을 수 있는 넷뿐이다 — `file`·`publication`·`status`·`studioId`.
|
||||
주제 → 종류 → 글감 순서로 담고, 아직 쓰지 않은 글감은 `file` 없이 남는다. `readiness`는 증거가
|
||||
갖춰진 정도이고 `publication`은 Studio에 올렸는지다 — 둘은 다른 것이라 섞지 않는다.
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
@@ -75,18 +164,23 @@ Reference 하나로 나누고 `관계`로 잇는다.
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
기록을 쓰거나 지운 뒤에는 다시 만든다. 스크립트는 기록 파일에서 값을 읽어 채우고, `file`이 없는
|
||||
글감은 지우지 않는다.
|
||||
기록을 쓰거나 지운 뒤에는 파생 칸을 다시 채운다. 사람이 적은 칸은 그대로 남는다. 디렉터리를
|
||||
훑어 주제를 만들지 않으므로, 계약에서 뺀 주제의 폴더가 남아 있어도 되살아나지 않고 `unlisted`에
|
||||
적힌다.
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||||
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||||
```bash
|
||||
python3 scripts/build-tech-log-tree.py [프로젝트]
|
||||
python3 scripts/verify-tech-log-tree.py [프로젝트] # error 0 이어야 한다
|
||||
```
|
||||
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||||
## 순서
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||||
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||||
1. SSOT를 끝까지 읽는다. 절 제목만 훑지 않는다 — 수치와 근거가 어디 있는지 알아야 종류를 정한다
|
||||
2. 위 물음으로 글감을 나누고 주제를 정한다
|
||||
3. `tech-log-tree.json`에 제목만 적는다. 이때 글은 쓰지 않는다
|
||||
4. 글감 하나를 골라 `<주제>/<종류>/`에 기록을 쓴다. 형식은 `writing-each-kind.md`
|
||||
5. 트리를 다시 만든다
|
||||
6. Studio에 넣고 저장한다
|
||||
2. §3~§8에서 Case, §9에서 Reference, §10에서 Decision, §11에서 Question을 고른다
|
||||
3. 그 넷을 이해하는 데 필요한 Concept만 거꾸로 더한다
|
||||
4. 후보마다 처분을 적고, 사람이 다시 읽은 것만 `dispositionReview: CONFIRMED`로 둔다.
|
||||
`PROMOTE`이면서 `CONFIRMED`인 것만 글감이 된다
|
||||
5. 주제를 묶고 주제마다 독자 질문을 한 줄 적는다
|
||||
6. 글감 하나를 골라 `<주제>/<종류>/`에 기록을 쓴다. 형식은 `writing-each-kind.md`
|
||||
7. 색인을 다시 만들고 검사기를 돌린다
|
||||
8. Studio에 넣고 저장한다
|
||||
|
||||
@@ -44,6 +44,16 @@ slug를 비우면 제목에서 만든다. 한글 제목도 로마자로 옮겨
|
||||
**Project에 slug가 없으면 공개 화면에 프로젝트가 표시되지 않는다.** 공개 계약의
|
||||
`ProjectSummary`가 `slug`와 `path`를 요구하기 때문이다. `주제·프로젝트` 화면에서 확인한다.
|
||||
|
||||
## frontmatter 의 `topic`
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||||
|
||||
**폴더 이름과 같은 slug 를 적는다.** 화면에 보이는 한글 주제 이름은 `topicName` 에 따로 둔다.
|
||||
`topic` 이 표시 이름이면 폴더와 대조할 수 없다.
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
topic: oauth-oidc-auth-boundary
|
||||
topicName: OAuth/OIDC 인증 경계
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 기록이 가리키는 로컬 파일
|
||||
|
||||
기록은 `docs/<프로젝트>/tech-log-studio/<주제>/<종류>/` 에 있고, 그림과 증거는 같은 프로젝트의
|
||||
@@ -52,11 +62,15 @@ slug를 비우면 제목에서 만든다. 한글 제목도 로마자로 옮겨
|
||||
```yaml
|
||||
assets:
|
||||
- key: eager-lazy-query-sequence # 본문의 :::evidence key 와 같은 값
|
||||
file: ../../../final/assets/tech-log-studio/eager-lazy-query-sequence.svg
|
||||
file: ../../../final/assets/diagrams/eager-lazy-query-sequence/eager-lazy-query-sequence.svg
|
||||
evidence:
|
||||
- ../../../final/evidence/explain/highlights-child-plan-A.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`assets` 는 본문이 있는 Case 와 Concept 에만 둔다.** 나머지 세 종류는 칸이 평문으로
|
||||
렌더링돼 그림을 표시할 자리가 없다. 그림이 필요한 내용은 Case 나 Concept 에 담고 `관계`로
|
||||
가리킨다.
|
||||
|
||||
`assets` 는 Studio 에 올릴 파일이다. 아직 안 올렸으면 key 가 파일 이름과 같고, 올린 뒤에는
|
||||
서버가 준 `<이름>-<해시8>` 로 바뀐다. **Studio 에 넣을 때 이 목록을 보고 Asset 을 올리고,
|
||||
본문의 `:::evidence key` 를 서버가 준 키로 바꾼다.**
|
||||
@@ -69,6 +83,13 @@ evidence:
|
||||
본문(`bodyMarkdown`)을 뺀 모든 칸은 평문이다. 백틱·파이프·`#`는 글자 그대로 보이고 줄바꿈만
|
||||
살아난다. 그 줄바꿈이 유일한 서식이므로 아끼지 않는다.
|
||||
|
||||
**무엇을 지우나.** 백틱·별표·코드펜스는 글자 그대로 보인다. 식별자는 남기고 표시 문자만 뺀다.
|
||||
`InboxCleanupJob:56` 은 InboxCleanupJob:56 으로, `**this is the parameter**` 는 그 문장만 남긴다.
|
||||
코드펜스 안이 `이름 : 값` 꼴이면 펜스 줄만 지우면 그대로 읽힌다. 줄바꿈이 유일한 서식이므로
|
||||
문단 사이 빈 줄은 지킨다.
|
||||
|
||||
관계(`근거`) 절은 평문 칸이 아니다. 기록을 거는 목록이라 `- **제목**` 표기를 그대로 둔다.
|
||||
|
||||
**나열은 `이름 : 값`으로 끊는다.** 쉼표로 이으면 읽는 사람이 항목을 세어야 한다.
|
||||
|
||||
```text
|
||||
@@ -128,6 +149,26 @@ subrequest 가 실어 보내는 것` 같은 것이 여기 온다.
|
||||
Case 와 헷갈리면 **내가 무엇을 했는지**를 묻는다. 내가 돌려 보고 수치를 얻었으면 Case, 남의 문서와
|
||||
코드를 읽고 동작을 정리했으면 Concept 이다.
|
||||
|
||||
### Concept 이 아닌 것
|
||||
|
||||
Concept 은 **어떤 Case 를 이해하려면 먼저 알아야 하는 구조**다. 그 Case 가 없으면 Concept 도
|
||||
없다. 분석하면서 알게 된 사실을 종류가 마땅치 않아 여기 넣지 않는다.
|
||||
|
||||
| 이런 제목 | 실제로는 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 호출자가 없다 · 프로덕션에서 실행되지 않는다 | 부재는 Case 의 관측이다 |
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||||
| 구현 클래스 51개를 전부 읽었다 · 재현에 쓴 레인 | 분석 범위·방법. SSOT 의 coverage 원장에 남는다 |
|
||||
| 보류한 항목과 보류한 이유 | 분석 진행 기록. 같은 곳에 남는다 |
|
||||
| `grep refs=0` 은 시작점이지 결론이 아니다 | 분석 방법론. Reference 로 쓸 수 있으면 Reference 다 |
|
||||
| (8.4) 문서/구현 드리프트 — … · Confirmed — … | 분석 문서의 절 제목을 그대로 옮긴 것 |
|
||||
|
||||
한두 문장으로 Case 안에서 설명되는 것도 Concept 이 아니다. **없애고 Case 의 한 절로 넣어도
|
||||
이해가 그대로면 독립 기록으로 만들지 않는다.**
|
||||
|
||||
Concept 이 되는 것은 이런 것들이다 — `Spring 조립의 세 경로`, `@ConditionalOnBean 의 평가
|
||||
시점`, `커밋 증거 상태 전이`, `fenced lease 와 CAS`, `gRPC flow control 과 backpressure`.
|
||||
여러 Case 가 같은 선수 지식을 요구할 때 그것을 한 번만 설명하려고 만드는 자리다.
|
||||
|
||||
## Reference — 반복 적용할 기준
|
||||
|
||||
| 칸 | 필드 | 비고 |
|
||||
|
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@@ -23,6 +23,7 @@
|
||||
- [ ] 종류가 내용과 맞는다 (`record-kinds.md`의 판단 흐름)
|
||||
- [ ] Question의 사실과 가정이 섞이지 않았다
|
||||
- [ ] Question이 `OPEN`이면 미지수가 있다
|
||||
- [ ] Question에 닫는 조건이 있다. 「더 알아본다」로 끝나지 않았다
|
||||
- [ ] Decision에 근거 기록이 1개 이상 연결됐다
|
||||
- [ ] Decision의 영향에 감수한 비용이 있다
|
||||
- [ ] Reference의 예시가 문장이다. 코드를 밀어 넣지 않았다
|
||||
@@ -53,6 +54,9 @@
|
||||
- [ ] `여지가 생긴다`·`소지가 있다` 대신 무엇이 어디로 가는지 썼다
|
||||
- [ ] 읽는 법을 지시하는 문장이 없다. `봐야 한다`·`여기까지다`·`먼저 본다`·`읽으면 안 된다`
|
||||
- [ ] 빼도 남은 뜻이 그대로인 문장이 없다
|
||||
- [ ] 설명 직후에 그 설명의 중요성을 평가하는 문장이 없다 (「~증거다」「~핵심이다」「서로를 대신하지 않는다」)
|
||||
- [ ] 독자가 오해할 것이라고 가정하는 문장이 없다 (「~로 읽기 쉽다」「~라고 생각하면 안 된다」)
|
||||
- [ ] 다음 절을 예고하거나 「~를 함께 적는다」처럼 작성 방법을 말하는 문장이 없다
|
||||
- [ ] 규칙 제목이 말한 것을 본문 끝에서 다시 지시하지 않았다
|
||||
- [ ] `싣는다`·`낸다`·`친다`·`짠다`를 실제 동작으로 풀어 썼다
|
||||
- [ ] 동사마다 목적어가 있다. `교환이 끝난다`처럼 무엇인지 빠지지 않았다
|
||||
@@ -74,6 +78,7 @@
|
||||
- [ ] Reference가 Case를 문장만 바꿔 옮기지 않았다
|
||||
- [ ] 현재 확인한 것과 운영에서 추가로 필요한 것을 나눴다
|
||||
- [ ] 테스트를 말할 때 무엇을 단정하는지 적었다
|
||||
- [ ] 어미·절·안내 문장의 수치는 참고만 했다. 맞추려고 문장을 넣지 않았다
|
||||
|
||||
## 본문 (Case)
|
||||
|
||||
@@ -85,6 +90,10 @@
|
||||
- [ ] 그림이 있는 문단에 글을 섞지 않았다
|
||||
- [ ] `alt`가 무엇이 보이는지 말한다
|
||||
- [ ] 그림 안 `<text>`가 전부 이름이다. 문장도 숫자도 없다 (`<title>`·`<desc>`는 예외)
|
||||
- [ ] 눈으로만 보지 않고 `python3 scripts/check-figure-text.py <프로젝트>` 를 돌렸다
|
||||
- [ ] 관계선을 다 지워도 뜻이 남는 그림이 아니다 (남으면 표다 — 마크다운 표로 쓴다)
|
||||
- [ ] `python3 scripts/preview-figure.py`로 PNG 를 떠서 눈으로 봤다 (lint 는 라벨이 상자를 덮는 것을 못 잡는다)
|
||||
- [ ] 본문의 그림이 마크다운 이미지다 (`:::evidence` 는 Studio 로 보낼 때 `studio-body.py` 가 만든다)
|
||||
- [ ] 코드에 자격증명·토큰·내부 호스트가 없다. 지운 자리가 보인다
|
||||
- [ ] 제목 id와 표 id가 겹치지 않는다
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||||
|
||||
@@ -101,6 +110,8 @@
|
||||
- [ ] Project가 필요하면 지정됐고, 그 Project에 slug가 있다
|
||||
- [ ] 관계의 대상이 실제로 있는 공개 기록이다
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||||
- [ ] 코드·표·그림이 필요한 내용을 Reference나 Question에 밀어 넣지 않았다
|
||||
- [ ] 본문이 없는 세 종류에 `assets`를 선언하지 않았다
|
||||
- [ ] 이 글감의 후보가 `PROMOTE`이고 `dispositionReview`가 `CONFIRMED`다
|
||||
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||||
## 마지막
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||||
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||||
@@ -120,4 +131,6 @@
|
||||
- [ ] Decision 에 근거가 하나 이상 있고, 무엇을 보고 정했는지가 적혀 있는가
|
||||
- [ ] 지어낸 경험·실패·동기·감정이 없는가
|
||||
- [ ] 그림이 실제 asset 파일을 가리키고, 있어야 할 이유가 있는가
|
||||
- [ ] `final/assets/` 에 이미 있는 그림을 두고 같은 것을 새로 그리지 않았는가
|
||||
- [ ] 계약이 `ssot-assets`·`ssot-evidence` 로 배정한 것을 기록이 가리키는가
|
||||
- [ ] 그림이 관측하지 않은 사건을 만들어 내지 않았는가
|
||||
|
||||
@@ -1,119 +0,0 @@
|
||||
# Root Tree Contract
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||||
|
||||
The root tree is the explicit boundary between deep project analysis and Tech Log record generation.
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||||
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## Required document header
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||||
A root tree records:
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||||
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||||
- `schemaVersion`
|
||||
- `project`
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||||
- `sourceDocument`
|
||||
- `sourceDocumentSha256`
|
||||
- `sourceRevision`
|
||||
- `generatedAt`
|
||||
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||||
The hash/revision prevents a scheduled generator from treating a tree derived from old code as current.
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||||
|
||||
## Required human-readable tree
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||||
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||||
Each Topic has a title, slug, and four branches:
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||||
|
||||
```text
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||||
PROJECT
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||||
<project>
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||||
|
||||
TOPIC
|
||||
<Topic title>
|
||||
<topic-slug>
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||||
|
||||
├── CASE
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||||
├── REFERENCE
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||||
├── OPEN QUESTION
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└── DECISION
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```
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||||
Empty branches are allowed. Do not manufacture nodes to fill all four kinds.
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## Node source contract
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||||
Every candidate includes a specification after the human-readable tree.
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||||
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||||
### Case
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||||
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||||
Required:
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||||
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||||
- `slug`
|
||||
- `readiness`
|
||||
- one or more `source` anchors
|
||||
- `classification` explaining the concrete incident/experiment/diagnosis
|
||||
- relevant code/evidence when the conclusion depends on them
|
||||
- `missing-verification`
|
||||
- `relations`
|
||||
|
||||
A Case with `NEEDS_EVIDENCE`, `BLOCKED`, or `REJECTED` is not generated.
|
||||
|
||||
### Reference
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||||
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||||
Required:
|
||||
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||||
- `slug`
|
||||
- `readiness`
|
||||
- `source`
|
||||
- `classification` explaining the reusable criterion
|
||||
- `scope`
|
||||
- `exceptions`
|
||||
- `relations`
|
||||
|
||||
A Reference must be useful beyond retelling one Case. If removing the originating project's names leaves no rule, it is probably still a Case.
|
||||
|
||||
### Open Question
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||||
|
||||
Required:
|
||||
|
||||
- `slug`
|
||||
- `readiness: OPEN`
|
||||
- `source`
|
||||
- `known`
|
||||
- `unknown`
|
||||
- `next-verification`
|
||||
- `decision-criterion`
|
||||
- `relations`
|
||||
|
||||
Do not generate a Question when the detailed analysis already contains a verified answer. Move the material to Case/Reference/Decision as appropriate and update the tree first.
|
||||
|
||||
### Decision
|
||||
|
||||
Required:
|
||||
|
||||
- `slug`
|
||||
- `readiness`
|
||||
- `decision-status`
|
||||
- `source`
|
||||
- `decision-evidence`
|
||||
- `grounds`
|
||||
- `classification`
|
||||
- `relations`
|
||||
|
||||
`decision-status` is one of `PROPOSED`, `ADOPTED`, `SUPERSEDED`, `NOT_DECIDED`. A `NOT_DECIDED` candidate uses `NEEDS_DECISION` and is not generated as a Decision.
|
||||
|
||||
## Readiness semantics
|
||||
|
||||
| readiness | meaning | generation |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| `READY` | grounded enough for the kind | allowed |
|
||||
| `NEEDS_EVIDENCE` | material assertion still lacks verification | blocked |
|
||||
| `NEEDS_DECISION` | direction sounds plausible but project has not decided | blocked |
|
||||
| `OPEN` | legitimate unresolved Question | allowed as Open Question |
|
||||
| `BLOCKED` | sources are incomplete or contradictory | blocked |
|
||||
| `REJECTED` | should not become a record | blocked |
|
||||
|
||||
## Derivation rules
|
||||
|
||||
1. Start from sections and evidence already present in detailed analysis; do not begin by brainstorming titles.
|
||||
2. Prefer several narrowly grounded Cases over one broad Case that combines unrelated incidents.
|
||||
3. Extract References only after identifying the invariant/selection criterion that survives outside the incident.
|
||||
4. Extract Questions from explicit uncertainty, missing verification, operational unknowns, or conflicting constraints.
|
||||
5. Extract Decisions only from explicit project choice evidence: ADR, commit/history, configuration plus recorded rationale, issue/PR decision, or user-supplied decision record.
|
||||
6. A node may relate to several siblings, but each record has one primary purpose.
|
||||
7. If new runtime evidence changes the answer, update detailed analysis and regenerate/review the tree before editing downstream records.
|
||||
@@ -0,0 +1,245 @@
|
||||
# Tech Log Tree Contract
|
||||
|
||||
`tech-log-tree.json` is the explicit boundary between deep project analysis and Tech Log
|
||||
record generation. **It is the decomposition contract and the index at once, and it is the
|
||||
source of truth.** There is one file, so nothing can disagree with it.
|
||||
|
||||
A finished `tech-log-studio/` holds `tech-log-tree.json` and the record folders. Nothing
|
||||
else.
|
||||
|
||||
A project whose index predates this contract fails verification with one error until it is
|
||||
migrated. The per-field checks stay off for such a project — "not written yet" must not read
|
||||
as "written wrong" — but non-adoption itself is counted, because a warning lets an old index
|
||||
avoid every check indefinitely.
|
||||
|
||||
## Required top level
|
||||
|
||||
- `schemaVersion`
|
||||
- `project`
|
||||
- `ssot` and `ssotSha256` — the hash prevents treating a tree derived from old material
|
||||
as current
|
||||
- `sourceRevision`
|
||||
- `generatedAt`
|
||||
- `sourceRepository` — `path`, `revision`, and `verified`: which checkout the analysis read,
|
||||
which commit the document describes, and how that was confirmed. Leave `revision` null rather
|
||||
than inventing one; the verifier warns instead of accepting a made-up label. When the work
|
||||
is spread over branches rather than one line of commits, use `revisions` — a label to commit
|
||||
map — and pin every tip the document describes
|
||||
- `candidateScope` — which part of the SSOT candidates may come from
|
||||
- `contract` — the decomposition rules, `readinessValues`, `dispositionValues`
|
||||
- `topics`, `candidates`, `counts`, `unlisted`
|
||||
|
||||
## Candidate scope
|
||||
|
||||
A folded `final/document.md` carries the integrated analysis, the module analyses, and the
|
||||
analysis material in one file. Only the first is candidate material.
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"candidateScope": {
|
||||
"document": "final/document.md",
|
||||
"sections": ["§3", "§4", "§5", "§6", "§7", "§8", "§9", "§10", "§11"],
|
||||
"excluded": ["제2부 — 모듈 분석 전문", "제3부 — 분석 재료"]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
`document` names the SSOT and must match `ssot`. `sections` names the candidate scope, and
|
||||
`excluded` names the parts that are evidence rather than candidates. A node may cite an
|
||||
anchor from an excluded part in `source`; it may not exist because of one.
|
||||
|
||||
`excludedAnchorPattern` is optional and is the only field the verifier can act on. Without it
|
||||
the rule above is a sentence nobody enforces — the check that a node did not come *only* from
|
||||
outside the scope is switched off entirely.
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"candidateScope": {
|
||||
"document": "final/document.md",
|
||||
"sections": ["§3", "§4"],
|
||||
"excluded": ["제2부 — 모듈 분석 전문"],
|
||||
"excludedAnchorPattern": "#a[0-9]+$"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
It is a regular expression matched against each `source` anchor. A node whose anchors *all*
|
||||
match it is an error: it was promoted from evidence, not from the candidate scope.
|
||||
|
||||
## Anchors resolve to real sections
|
||||
|
||||
`source` and `sourceRefs` anchors are checked against the SSOT's own headings when the project
|
||||
writes them as heading slugs (`#검토한-선택지와-막힌-지점-ap1` = the h2 slug plus a
|
||||
discriminator). **Keep one anchor style per project.** A project that numbers its anchors
|
||||
(`#§1.1`, `#10-2`, `#a18`) gets a warning instead — the verifier cannot tell whether the
|
||||
section it names exists, and the diagram stage cannot translate the anchor into a
|
||||
`techviz prepare --heading` value without a person reading it.
|
||||
|
||||
## Topics
|
||||
|
||||
Each Topic has `topic` (its key), `title`, **`readerQuestion`**, and `kinds` with the five
|
||||
record kinds.
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"oauth-oidc-auth-boundary": {
|
||||
"topic": "oauth-oidc-auth-boundary",
|
||||
"title": "OAuth 자격증명과 세션의 보관 경계",
|
||||
"readerQuestion": "자격증명과 세션을 누가 보관하고, 누가 API 요청을 만들며, 보호 자원은 무엇을 신뢰하는가?",
|
||||
"kinds": { "case": [], "concept": [], "reference": [], "question": [], "decision": [] }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
Every node in the Topic must help answer the reader question. Two Topics do not share a
|
||||
question; one Topic does not need two. Empty kinds are allowed — do not manufacture nodes
|
||||
to fill all five.
|
||||
|
||||
## Candidates
|
||||
|
||||
Everything the analysis found lives in `candidates` with its disposition —
|
||||
`.agents/skills/deriving-tech-log-root-tree/references/candidate-disposition.md`. Only
|
||||
`PROMOTE` candidates become nodes under `topics`, and the relation runs both ways: a
|
||||
`PROMOTE` candidate whose target is not a node, and a node no `PROMOTE` candidate points
|
||||
at, are both contract errors.
|
||||
|
||||
`dispositionReview` records whether a person re-read the candidate under the independence
|
||||
test. `PENDING` means it reached the tree by recall alone, and a `PENDING` candidate is an
|
||||
error, not a warning — a record written over an unreviewed tree inherits the
|
||||
over-classification the disposition step exists to catch. Write records only for nodes
|
||||
whose candidate is `PROMOTE` and `CONFIRMED`.
|
||||
|
||||
## Written by hand, refreshed by script
|
||||
|
||||
`readiness` · `source` · `code` · `evidence` · `classification` · `relations` and the rest
|
||||
of each kind's fields are written by a person. `build-tech-log-tree.py` never touches them.
|
||||
It refreshes only what it can read from the record files — `file`, `publication`, `status`,
|
||||
`studioId`, `assets`, `assetFiles`, `evidenceFiles` — and lists records that have no node in
|
||||
`unlisted`.
|
||||
|
||||
### `ssot-assets` · `ssot-evidence`
|
||||
|
||||
The SSOT is not only `final/document.md`. `final/assets/` holds diagrams that were already
|
||||
drawn, each with its canonical `final/.techviz/<name>/`, and `final/evidence/` holds
|
||||
measurements that were already run. Neither produces candidates — both are **assigned** to
|
||||
candidates that already exist, and these two fields hold the assignment.
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"ssot-assets": ["ap3-bff-session-flow"],
|
||||
"ssot-evidence": ["raw/explain/l3-cartesian-join-plan.txt"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
`ssot-assets` names diagrams by file stem; the file must exist somewhere under
|
||||
`final/assets/`. `ssot-evidence` takes paths relative to `final/evidence/`. Both are
|
||||
written by a person and both are optional — a node that needs no picture and cites no
|
||||
measurement leaves them out.
|
||||
|
||||
What they are not optional about is follow-through. Once a node is assigned a diagram and
|
||||
its record is written, the record's `assets` must point at that file and its `evidence` at
|
||||
that path; `verify-tech-log-tree.py` reports the gap as an error. Assigning and then not
|
||||
using is the failure these fields exist to catch — without them a writer draws the picture
|
||||
again instead of finding the one that is already there.
|
||||
|
||||
`verify-project-layout.py` counts the other direction: SSOT diagrams and raw evidence that
|
||||
no record cites at all. Some of that count is correct — a four-pattern comparison diagram
|
||||
belongs to a Reference, and Reference has no body to render it in. The count is meant to be
|
||||
explained, not driven to zero.
|
||||
|
||||
### `assetLedger`
|
||||
|
||||
That explanation lives at the top level of the index, next to `candidateScope`. It names
|
||||
what was assigned and, for everything left over, why it is left over.
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"assetLedger": {
|
||||
"assigned": ["ap3-bff-session-flow", "ap3-csrf-boundary"],
|
||||
"unassigned": [
|
||||
{"asset": ["four-pattern-request-boundaries"],
|
||||
"reason": "네 패턴을 비교하는 그림이라 붙을 자리가 Reference 인데 Reference 에는 본문이 없다"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
A diagram left out for a reason is a normal outcome, the same way `KEEP_IN_SSOT` is. What
|
||||
is not normal is a leftover nobody looked at — that is the state where the next writer
|
||||
draws the picture again. Write the ledger when the count first appears, not when it grows.
|
||||
|
||||
### Case
|
||||
|
||||
`slug` · `readiness` · `source` · `classification` · `missing-verification` · `relations`,
|
||||
plus `code`/`evidence` when the conclusion depends on them.
|
||||
|
||||
One problem, an observation or reproduction, a diagnosis, a conclusion that closes. Several
|
||||
observations that answer the same question with the same conclusion are one Case with a
|
||||
table or sub-sections, not several partial Cases.
|
||||
|
||||
### Concept
|
||||
|
||||
`slug` · `readiness` · `source` · `basis-version` · `classification` · `relations`.
|
||||
|
||||
`basis-version` names what the explanation was written against — `Keycloak 26.7.0 identity
|
||||
brokering`, `Spring Boot 3.3 auto-configuration`. A Concept without it cannot be known to
|
||||
be stale.
|
||||
|
||||
A Concept exists because a Case, Decision, or Question needs it to be understood. Absence,
|
||||
call-counts, unwired subsystems, analysis scope, and coverage ledgers are not Concepts.
|
||||
|
||||
### Reference
|
||||
|
||||
`slug` · `readiness` · `source` · `classification` · `scope` · `exceptions` · `relations`.
|
||||
|
||||
A Reference must be useful beyond retelling one Case. If removing the originating
|
||||
project's names leaves no rule, it is still a Case.
|
||||
|
||||
### Open Question
|
||||
|
||||
`slug` · `readiness: OPEN` · `source` · `known` · `unknown` · `next-verification` ·
|
||||
`decision-criterion` · `relations`.
|
||||
|
||||
Do not create a Question when the analysis already contains a verified answer. Move the
|
||||
material to Case/Reference/Decision and update the tree first.
|
||||
|
||||
### Decision
|
||||
|
||||
`slug` · `readiness` · `decision-status` · `source` · `decision-evidence` · `grounds` ·
|
||||
`classification` · `relations`.
|
||||
|
||||
`decision-status` is `PROPOSED`, `ADOPTED`, `SUPERSEDED`, or `NOT_DECIDED`. A
|
||||
`NOT_DECIDED` candidate uses `NEEDS_DECISION` and is not written as a Decision.
|
||||
|
||||
## Readiness semantics
|
||||
|
||||
**`readiness` is about evidence, not about publication.** Whether a record has been
|
||||
written, and whether it has been saved into Studio, are separate facts that the generated
|
||||
index carries as `file` and `publication`. A published record with thin evidence is still
|
||||
`NEEDS_EVIDENCE`.
|
||||
|
||||
| readiness | meaning | generation |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| `READY` | grounded enough for the kind | allowed |
|
||||
| `OPEN` | legitimate unresolved Question | allowed as Open Question |
|
||||
| `NEEDS_EVIDENCE` | material assertion still lacks verification | blocked |
|
||||
| `NEEDS_DECISION` | direction sounds plausible but the project has not decided | blocked |
|
||||
| `BLOCKED` | sources are incomplete or contradictory | blocked |
|
||||
|
||||
`REJECTED` is not a readiness. Whether a candidate becomes a record at all is a
|
||||
disposition, and it lives in `candidates`, not on the node.
|
||||
|
||||
## Derivation rules
|
||||
|
||||
1. Discover candidates from `final/document.md` only. It is the whole analysis, folded in —
|
||||
there is no `analysis/` folder to search in a finished project.
|
||||
2. Give every candidate a disposition before writing any node. `KEEP_IN_SSOT` is a normal
|
||||
outcome, and a decomposition that excludes nothing has not selected anything.
|
||||
3. Apply the independence test: if folding the record into a related Case or Concept as
|
||||
one section changes nothing, it is not an independent record.
|
||||
4. Take Cases, References, Decisions, and Questions first; add Concepts backwards from
|
||||
what those four require.
|
||||
5. Prefer several narrowly grounded Cases over one broad Case combining unrelated
|
||||
incidents — but merge observations that share a question and a conclusion.
|
||||
6. Extract Decisions only from explicit choice evidence: ADR, commit/history, configuration
|
||||
plus recorded rationale, issue/PR decision, or a user-supplied decision record.
|
||||
7. A node may relate to several siblings, but each record has one primary purpose.
|
||||
8. If new runtime evidence changes the answer, update the analysis and revise the tree
|
||||
before editing downstream records.
|
||||
|
||||
## Generation and verification
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python3 scripts/build-tech-log-tree.py <project> # 파생 칸을 다시 채운다
|
||||
python3 scripts/verify-tech-log-tree.py <project> # error 0 이어야 한다
|
||||
```
|
||||
@@ -3,17 +3,22 @@
|
||||
칸 목록과 상한은 `record-kinds.md`, 문장 규칙은 `explaining.md`, 문서군의 리듬은 `ai-tells.md`에
|
||||
있다. 이 문서는 **그 칸을 무엇으로 채우는가**다.
|
||||
|
||||
**이미 쓴 47건에서 뽑았다.** keycloak 23건(Case 4·Concept 6·Reference 7·Question 4·Decision 2),
|
||||
n+1liner 24건(Case 5·Reference 7·Question 5·Decision 7). 「대개 이렇게 쓴다」는 말은 그 47건이
|
||||
그렇게 돼 있다는 뜻이다.
|
||||
**Studio 에 실제로 올라간 47건에서 뽑았다.** keycloak 23건(Case 4·Concept 6·Reference 7·
|
||||
Question 4·Decision 2), n+1liner 24건(Case 5·Reference 7·Question 5·Decision 7).
|
||||
「대개 이렇게 쓴다」는 말은 그 47건이 그렇게 돼 있다는 뜻이다.
|
||||
|
||||
`clean-architecture-backend-template` 의 949건은 다른 절 이름으로 쓰여 있었고, 지금 이 기준으로
|
||||
다시 판정하는 중이다. 아직 기준을 만족한 상태가 아니므로 그 949건을 본보기로 삼지 않는다. 올라간
|
||||
적 없는 초안이 아니라 **올라간 것**이 기준이다.
|
||||
|
||||
## 파일 뼈대 — 다섯 종류가 같다
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
---
|
||||
id · kind · slug · title · topic · project · status · studio
|
||||
id · kind · slug · title · topic · topicName · project · status · studio
|
||||
source · sourceRevision
|
||||
(종류별) basisVersion · decisionStatus · questionStatus · lastVerifiedOn
|
||||
(있으면) assets · evidence
|
||||
(있으면) evidence · assets — assets 는 Case 와 Concept 만
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 제목
|
||||
@@ -30,6 +35,21 @@ id · kind · slug · title · topic · project · status · studio
|
||||
|
||||
frontmatter 는 메타데이터, `##` 는 Studio 의 칸, 제목 아래 첫 문단은 요약이다. 47건 모두 이 모양이다.
|
||||
|
||||
**`## 요약` 이라는 절을 만들지 않는다.** 요약은 제목 바로 아래 문단이다. 절로 만들면 Studio 에
|
||||
그런 칸이 없어서 통째로 사라진다.
|
||||
|
||||
**`## 출처` 도 칸이 아니다.** 원본 분석 문서나 파일 경로는 frontmatter 의 `source` 에 적는다.
|
||||
본문 마지막에 두면 게시된 글에 저장소 내부 경로가 그대로 실린다.
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
source:
|
||||
- final/document.md#a05-adapter-outbound-persistence-jpa#L354
|
||||
sourceRevision: 21234e38cdb9a926cbc92bb97a2aee2e4a7d2916
|
||||
```
|
||||
|
||||
`source` 는 SSOT 의 앵커다. 분석을 접어 넣은 프로젝트에는 `analysis/` 가 없으므로 그 경로를 적으면
|
||||
가리키는 파일이 없다.
|
||||
|
||||
**관계 항목은 굵은 제목 한 줄 + 이유 한 줄**이다.
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
@@ -48,7 +68,9 @@ frontmatter 는 메타데이터, `##` 는 Studio 의 칸, 제목 아래 첫 문
|
||||
| 검증 환경 | 런타임·버전·DB·측정 도구. `이름 : 값`으로 줄을 나눈다 |
|
||||
| 재현 조건 | 다른 사람이 같은 값을 얻는 순서. 번호를 매긴다 |
|
||||
|
||||
**본문은 5~12절, 대개 6절이다.**
|
||||
본문의 절은 하나의 주장과 그 근거가 이어지는 단위로 나눈다. 47건에서는 대개 여섯 절 안팎이었지만
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||||
**절 수는 작성 조건이 아니다.** 숫자를 맞추려고 절을 쪼개거나 붙이면 문서마다 같은 모양이 된다.
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아래는 그 47건에서 실제로 반복된 순서다.
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- **첫 절은 무대를 세운다.** 잰 코드나 구조를 먼저 보여 준다 — 「측정한 loadFeed 구현」,
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「무대 — 페이징 한 줄만 추가」, 「가시성을 얹기 전 — 인덱스로 커서 이후만」,
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@@ -58,7 +80,10 @@ frontmatter 는 메타데이터, `##` 는 Studio 의 칸, 제목 아래 첫 문
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||||
테스트로 확인한 범위」, 「Redirect URI와 CORS에서 아직 확인하지 않은 부분」), 2건이 「다음 선택」,
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나머지가 지표 읽는 법이나 남긴 이유다. **재지 않은 것을 적지 않고 닫는 Case 는 없다**
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코드블록에는 무엇을 보라는 한 줄을 붙인다. 표 앞이나 뒤에 그 표를 어떻게 읽는지 적는다. 예시는
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그 마지막 절은 **본문 안**이다. 칸으로 빼면 Studio 에 그런 칸이 없어 사라진다.
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코드블록에는 라벨로 무엇인지 적는다. 표는 머리글이 무엇을 묻는지 말하게 하고, 그 표를 어떻게 읽는지
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||||
설명하는 문장(「이렇게 갈린다」「함께 읽어야 한다」)은 두지 않는다. 예시는
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||||
한 규모로 고정한다 — 표가 전체 계열을 이미 보여 준다.
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||||
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||||
## Concept — 6건
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||||
@@ -73,7 +98,8 @@ basisVersion: Keycloak 26.7.0 · oidc-client-ts 3.3.0
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||||
basisVersion: oauth2-proxy 7.15.2 · Nginx auth_request
|
||||
```
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||||
**본문은 5~8절, 대개 6절이다.**
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||||
절의 개수를 정해 두지 않는다. 설명해야 할 참여자와 단계가 몇 개인지가 정한다. 47건에서 반복된
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순서는 이렇다.
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- 첫 절은 무엇이 무엇을 주고받는지다 — 「두 개의 OAuth 왕복이 이어진다」,
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||||
「Resource Server가 받는 입력」, 「요청 하나가 두 번 평가된다」
|
||||
@@ -111,6 +137,18 @@ basisVersion: oauth2-proxy 7.15.2 · Nginx auth_request
|
||||
`다음 검증`은 실행할 수 있는 문장으로 적는다. 「더 알아본다」로는 닫히지 않는다 —
|
||||
「seed(1000) 뒤 `ANALYZE highlights` 를 돌리고 Plan B 를 다시 잰다」처럼 적는다.
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||||
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||||
**그 아래 닫는 조건을 한 줄 붙인다.** 어떤 결과가 나오면 이 질문을 닫거나 Decision 으로 넘기는지
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||||
적지 않으면 검증을 마쳐도 질문이 그대로 열려 있다. 계약의 `decision-criterion` 이 이 줄이다.
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||||
|
||||
```markdown
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||||
## 다음 검증
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||||
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||||
1. seed(1000) 뒤 `ANALYZE highlights` 를 돌리고 Plan B 를 다시 잰다
|
||||
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||||
닫는 조건 : Plan B 의 실제 행 수가 추정치의 2배 안에 들어오면 닫고, 벗어나면 통계 갱신 주기를
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||||
정하는 Decision 으로 넘긴다
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||||
```
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||||
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||||
## Decision — 9건
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||||
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||||
칸은 **`근거`** · `결정문` · `판단 이유` · `영향`. **다른 넷과 달리 관계 절 이름이 「근거」다.**
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||||
@@ -127,7 +165,43 @@ basisVersion: oauth2-proxy 7.15.2 · Nginx auth_request
|
||||
|
||||
## 본문이 있는 두 종류의 공통 규칙
|
||||
|
||||
- **그림이 필요한지와 무엇을 그릴지는 `choosing-a-diagram.md` 가 정한다** — 종류마다 그림이
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||||
답해야 할 물음이 다르다. Case 는 순서, Concept 은 구조나 변환 사슬이 대개 논지다
|
||||
- 그림은 `technical-visualizer` 로 만든다. 손으로 SVG 를 그리지 않는다
|
||||
- 그림 안에는 이름만 넣는다. 문장은 `<desc>` 와 옆 문단에 둔다
|
||||
- 그림과 증거는 frontmatter 의 `assets` · `evidence` 로 잇는다. 같은 파일을 기록 옆에 복사하지 않는다
|
||||
- `assets` 는 본문이 있는 두 종류만 갖는다. Reference·Question·Decision 은 그림을 렌더링할 자리가
|
||||
없어서 선언해도 화면에 나오지 않는다
|
||||
- 본문은 `<!-- body:start -->` 와 `<!-- body:end -->` 사이다. 그 밖은 Studio 로 가지 않는다
|
||||
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||||
## 관계를 어디서 가져오나
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||||
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||||
관계는 **다른 기록을 가리키는 링크**다. 지어내지 않는다. 분해 계약(`tech-log-tree.json`)이 노드마다
|
||||
`relations` 를 적어 두면 그것을 그대로 옮긴다.
|
||||
|
||||
계약이 관계를 적지 않은 노드는 한 가지 규칙만 쓸 수 있다 — **Reference 의 근거 사건은 같은
|
||||
`source` 리프의 판정이 소유한다.** 그래서 같은 분석 문서에서 나온 Reference 와 Case 는 서로
|
||||
걸 수 있다. 그 밖의 짝은 읽고 정해야 한다. 「같은 모듈이다」는 관계가 아니라 분류다.
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
## 관계
|
||||
|
||||
- **SQL 실패가 재시도 불가로 분류된다**
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||||
이 규칙의 근거는 같은 분석 리프의 판정이 소유한다.
|
||||
```
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||||
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||||
Studio 는 Decision 만 관계를 1개 이상 요구한다. 나머지는 비어도 게시되지만, 관계 없는 기록은
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||||
다른 기록에서 도달할 수 없다.
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||||
|
||||
## Studio 파서가 거절하는 세 가지
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||||
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||||
`check_body.mjs` 가 잡는다. 셋 다 글자를 바꾸지 않고 고칠 수 있다.
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||||
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||||
| 쓴 것 | 파서가 읽는 것 | 고치는 법 |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| `` `:11`~`:14` `` | `~…~` 를 취소선으로 | `` `:11`\~`:14` `` |
|
||||
| `afterPropertiesSet(:43)` | `:43` 을 인라인 디렉티브로 | `(\:43)` 또는 백틱으로 감싼다 |
|
||||
| `:::note` 안에 문단 둘 | 거절 | 문단 하나만 담거나 절 제목 아래 평문으로 푼다 |
|
||||
|
||||
`## 확인하지 못한 것` 처럼 절 제목이 이미 무엇인지 말하는 자리에서는 `:::note` 로 다시 감싸지
|
||||
않는다. 제목과 콜아웃이 같은 말을 두 번 한다.
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,150 @@
|
||||
#!/usr/bin/env node
|
||||
// 기록이 인용한 것이 정말 SSOT 에 있는지 본다.
|
||||
//
|
||||
// node check_evidence.mjs <프로젝트>
|
||||
// node check_evidence.mjs <프로젝트> --repo # 저장소까지 대조 (sourceRepository.path 필요)
|
||||
//
|
||||
// 세 가지를 본다.
|
||||
// 1. 본문 코드블록의 각 줄이 SSOT 안에 있는가
|
||||
// 2. frontmatter 의 source 앵커가 SSOT 를 가리키는가
|
||||
// 3. 기록의 title 이 계약(tech-log-tree.json)의 title 과 같은가
|
||||
//
|
||||
// 검사기가 못 보던 자리다. `verify-tech-log-tree.py` 는 slug 와 칸의 존재만 보고,
|
||||
// 인용한 코드가 실재하는지도 제목이 계약과 같은지도 보지 않는다.
|
||||
import { readFileSync, readdirSync, statSync, existsSync } from "node:fs";
|
||||
import { join, basename } from "node:path";
|
||||
import { execSync } from "node:child_process";
|
||||
|
||||
const [project, ...flags] = process.argv.slice(2);
|
||||
if (!project) { console.error("usage: check_evidence.mjs <프로젝트> [--repo]"); process.exit(2); }
|
||||
const withRepo = flags.includes("--repo");
|
||||
|
||||
const root = execSync("git rev-parse --show-toplevel", { encoding: "utf8" }).trim();
|
||||
const base = join(root, "docs", project);
|
||||
const treePath = join(base, "tech-log-studio", "tech-log-tree.json");
|
||||
if (!existsSync(treePath)) { console.error(`${project}: tech-log-tree.json 이 없다`); process.exit(2); }
|
||||
const tree = JSON.parse(readFileSync(treePath, "utf8"));
|
||||
const ssotRel = tree.ssot || "final/document.md";
|
||||
const norm = s => s.replace(/\s+/g, " ").trim();
|
||||
const ssot = norm(readFileSync(join(base, ssotRel), "utf8"));
|
||||
|
||||
// 계약이 말하는 제목
|
||||
const contractTitle = new Map();
|
||||
for (const topic of Object.values(tree.topics || {}))
|
||||
for (const [kind, items] of Object.entries(topic.kinds || {}))
|
||||
for (const n of items) if (n.slug) contractTitle.set(`${kind}:${n.slug}`, n.title || "");
|
||||
|
||||
// ``` 로 열고 닫는 펜스를 짝짓는다. ```java label="…" 도 여는 표시다
|
||||
function codeBlocks(text) {
|
||||
const out = []; let inside = false, lang = "", buf = [];
|
||||
for (const line of text.split("\n")) {
|
||||
const t = line.trimStart();
|
||||
if (t.startsWith("```")) {
|
||||
if (inside) { out.push([lang, buf.join("\n")]); buf = []; inside = false; lang = ""; }
|
||||
else { inside = true; lang = (t.slice(3).trim().split(/\s+/)[0] || "").toLowerCase(); }
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
if (inside) buf.push(line);
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ```text 는 필자가 짠 요약표·흐름도에 쓰인다. 정렬 공백이 열 구분자라 줄 단위로 대조하면
|
||||
// 전부 오탐이 된다. 그래서 text 펜스는 줄이 아니라 그 안의 식별자·URL·수치만 본다.
|
||||
const PROSE_FENCE = new Set(["text", "", "txt", "console", "diff"]);
|
||||
// 맨몸 영단어(observation, self-report …)는 필자가 붙인 열 이름이라 제외하고,
|
||||
// 경로·URL·점 있는 식별자처럼 저장소에서 온 것만 본다.
|
||||
const TOKEN = /(?:https?:\/\/[^\s"'`,)]+|\/[A-Za-z0-9_][A-Za-z0-9_./-]{4,}|[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*(?:[.][A-Za-z0-9_]+)+)/g;
|
||||
|
||||
const findings = [];
|
||||
const studio = join(base, "tech-log-studio");
|
||||
for (const topicDir of readdirSync(studio)) {
|
||||
const tp = join(studio, topicDir);
|
||||
if (!statSync(tp).isDirectory() || topicDir.startsWith("_")) continue;
|
||||
for (const kind of readdirSync(tp)) {
|
||||
const kp = join(tp, kind);
|
||||
if (!statSync(kp).isDirectory()) continue;
|
||||
for (const file of readdirSync(kp).filter(f => f.endsWith(".md"))) {
|
||||
const p = join(kp, file);
|
||||
const text = readFileSync(p, "utf8");
|
||||
const fm = text.startsWith("---") ? text.slice(4, text.indexOf("\n---", 3)) : "";
|
||||
const get = k => (fm.match(new RegExp(`^${k}: (.*)$`, "m")) || [, ""])[1].trim();
|
||||
const slug = get("slug"), title = get("title");
|
||||
|
||||
// 1. 인용한 코드가 SSOT 에 있는가
|
||||
const bodyStart = text.indexOf("<!-- body:start -->");
|
||||
const body = bodyStart === -1 ? text : text.slice(bodyStart);
|
||||
for (const [lang, block] of codeBlocks(body)) {
|
||||
if (PROSE_FENCE.has(lang)) {
|
||||
for (const tok of block.match(TOKEN) || [])
|
||||
if (tok.length >= 8 && !ssot.includes(tok))
|
||||
findings.push([file, "인용한 식별자가 SSOT 에 없다", tok.slice(0, 90)]);
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
for (const raw of block.split("\n")) {
|
||||
const t = raw.trim();
|
||||
if (t.length < 20) continue;
|
||||
if (/^(\/\/|\*|\/\*\*|#|--|>|\|)/.test(t)) continue;
|
||||
if (/[가-힣]/.test(t)) continue; // 한글이 섞인 줄은 코드가 아니다
|
||||
if (!ssot.includes(norm(t)))
|
||||
findings.push([file, "인용한 코드가 SSOT 에 없다", t.slice(0, 90)]);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. source 앵커가 SSOT 를 가리키는가
|
||||
const src = (fm.match(/^source:\n((?:\s+-\s.*\n)+)/m) || [, ""])[1];
|
||||
const anchors = src.split("\n").map(l => l.replace(/^\s*-\s*/, "").trim()).filter(Boolean);
|
||||
if (anchors.length && !anchors.some(a => a.includes(ssotRel)))
|
||||
findings.push([file, "source 가 SSOT 를 가리키지 않는다", anchors.join(" · ").slice(0, 90)]);
|
||||
|
||||
// 3. 제목이 계약과 같은가
|
||||
const key = `${kind}:${slug}`;
|
||||
if (contractTitle.has(key) && contractTitle.get(key) !== title)
|
||||
findings.push([file, "제목이 계약과 다르다", `계약 "${contractTitle.get(key)}" ≠ 기록 "${title}"`]);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. (--repo) 저장소가 실재하고 리비전이 맞는가
|
||||
if (withRepo) {
|
||||
// 저장소가 여럿인 프로젝트는 목록으로 적는다
|
||||
const declared = tree.sourceRepository || {};
|
||||
const repos = Array.isArray(declared) ? declared : [declared];
|
||||
for (const repo of repos) {
|
||||
const name = repo.name || project;
|
||||
if (!repo.path) { findings.push(["tech-log-tree.json", "sourceRepository.path 가 없다", name]); continue; }
|
||||
if (!existsSync(repo.path)) { findings.push(["tech-log-tree.json", "저장소 경로가 없다", `${name} — ${repo.path}`]); continue; }
|
||||
// 갈래가 여럿이면 revisions 로 적는다. 둘 다 없으면 verify-tech-log-tree.py 가 warn 을 낸다
|
||||
const revs = repo.revision ? { revision: repo.revision } : (repo.revisions || {});
|
||||
// 체크아웃이 없는 저장소는 반입한 쪽의 매니페스트가 리비전을 고정한다. 그럴 때는
|
||||
// path 가 그 파일이고, git 대신 그 파일이 리비전을 적고 있는지 본다
|
||||
const isCheckout = statSync(repo.path).isDirectory();
|
||||
const manifest = isCheckout ? "" : readFileSync(repo.path, "utf8");
|
||||
for (const [label, rev] of Object.entries(revs)) {
|
||||
if (isCheckout) {
|
||||
try {
|
||||
execSync(`git -C ${JSON.stringify(repo.path)} cat-file -e ${rev}^{commit}`, { stdio: "ignore" });
|
||||
} catch {
|
||||
findings.push(["tech-log-tree.json", "그 리비전이 저장소에 없다", `${name} · ${label} = ${rev}`]);
|
||||
}
|
||||
} else if (!manifest.includes(rev)) {
|
||||
findings.push(["tech-log-tree.json", "매니페스트가 그 리비전을 적고 있지 않다", `${name} · ${label} = ${rev}`]);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
const grouped = new Map();
|
||||
for (const [f, rule, detail] of findings) {
|
||||
if (!grouped.has(rule)) grouped.set(rule, []);
|
||||
grouped.get(rule).push(`${f} — ${detail}`);
|
||||
}
|
||||
console.log(`\n[${project}] 증빙 대조${withRepo ? " (저장소 포함)" : ""}`);
|
||||
if (!findings.length) { console.log(" 문제 없음"); process.exit(0); }
|
||||
for (const [rule, items] of [...grouped].sort((a, b) => b[1].length - a[1].length)) {
|
||||
console.log(` ✗ ${String(items.length).padStart(4)} ${rule}`);
|
||||
for (const it of items.slice(0, 3)) console.log(` · ${it}`);
|
||||
if (items.length > 3) console.log(` … 외 ${items.length - 3}건`);
|
||||
}
|
||||
console.log(`\n합계 ${findings.length}건`);
|
||||
process.exit(1);
|
||||
@@ -3,11 +3,15 @@ id: <Studio 가 준 uuid. 아직 없으면 빈 값>
|
||||
kind: CASE
|
||||
slug: <slug>
|
||||
title: <제목>
|
||||
topic: <주제 이름>
|
||||
topic: <topic-slug — 폴더 이름과 같다>
|
||||
topicName: <화면에 보이는 주제 이름>
|
||||
project: <프로젝트 이름>
|
||||
status: 게시 전
|
||||
studio: "<편집 화면 주소. 아직 없으면 빈 값>"
|
||||
lastVerifiedOn: <실제로 확인한 날 또는 빈 값>
|
||||
source:
|
||||
- final/document.md#<anchor>
|
||||
sourceRevision: <분석한 리비전>
|
||||
assets:
|
||||
- key: <본문의 :::evidence key 와 같은 값>
|
||||
file: <../../../final/assets/… 상대 경로>
|
||||
@@ -44,6 +48,6 @@ evidence:
|
||||
|
||||
<!-- body:start -->
|
||||
|
||||
<rich Case body>
|
||||
<rich Case body — 절은 주장 하나와 그 근거가 이어지는 단위로 나눈다. 정해진 개수는 없다>
|
||||
|
||||
<!-- body:end -->
|
||||
|
||||
@@ -3,11 +3,15 @@ id: <Studio 가 준 uuid. 아직 없으면 빈 값>
|
||||
kind: CONCEPT
|
||||
slug: <slug>
|
||||
title: <제목>
|
||||
topic: <주제 이름>
|
||||
topic: <topic-slug — 폴더 이름과 같다>
|
||||
topicName: <화면에 보이는 주제 이름>
|
||||
project: <프로젝트 이름>
|
||||
status: 게시 전
|
||||
studio: "<편집 화면 주소. 아직 없으면 빈 값>"
|
||||
basisVersion: <무엇을 보고 썼는지. 예 Keycloak 26.7.0 · oidc-client-ts 3.3.0>
|
||||
source:
|
||||
- final/document.md#<anchor>
|
||||
sourceRevision: <분석한 리비전>
|
||||
assets:
|
||||
- key: <본문의 :::evidence key 와 같은 값>
|
||||
file: <../../../final/assets/… 상대 경로>
|
||||
@@ -34,6 +38,8 @@ evidence:
|
||||
|
||||
## <단계마다 실제로 일어나는 일>
|
||||
|
||||
<설명할 단계가 몇 개인지가 절의 개수를 정한다. 미리 정해 둔 수에 맞추지 않는다>
|
||||
|
||||
## <그 설계가 막지 않는 것>
|
||||
|
||||
## <지금 확인한 범위>
|
||||
|
||||
@@ -3,18 +3,24 @@ id: <Studio 가 준 uuid. 아직 없으면 빈 값>
|
||||
kind: PROJECT_DECISION
|
||||
slug: <slug>
|
||||
title: <제목>
|
||||
topic: <주제 이름>
|
||||
topic: <topic-slug — 폴더 이름과 같다>
|
||||
topicName: <화면에 보이는 주제 이름>
|
||||
project: <프로젝트 이름>
|
||||
status: 게시 전
|
||||
studio: "<편집 화면 주소. 아직 없으면 빈 값>"
|
||||
decisionStatus: PROPOSED
|
||||
assets:
|
||||
- key: <본문의 :::evidence key 와 같은 값>
|
||||
file: <../../../final/assets/… 상대 경로>
|
||||
source:
|
||||
- final/document.md#<anchor>
|
||||
sourceRevision: <분석한 리비전>
|
||||
evidence:
|
||||
- <../../../final/evidence/raw/… 상대 경로>
|
||||
---
|
||||
|
||||
<!--
|
||||
본문이 없는 종류라 `assets` 를 두지 않는다. 칸이 평문으로 렌더링되므로 그림과 코드블록은
|
||||
표시되지 않는다. 그런 자료는 근거로 건 Case 나 Concept 에 담는다.
|
||||
-->
|
||||
|
||||
# <title>
|
||||
|
||||
<summary>
|
||||
|
||||
@@ -3,18 +3,24 @@ id: <Studio 가 준 uuid. 아직 없으면 빈 값>
|
||||
kind: QUESTION
|
||||
slug: <slug>
|
||||
title: <제목>
|
||||
topic: <주제 이름>
|
||||
topic: <topic-slug — 폴더 이름과 같다>
|
||||
topicName: <화면에 보이는 주제 이름>
|
||||
project: <프로젝트 이름>
|
||||
status: 게시 전
|
||||
studio: "<편집 화면 주소. 아직 없으면 빈 값>"
|
||||
questionStatus: OPEN
|
||||
assets:
|
||||
- key: <본문의 :::evidence key 와 같은 값>
|
||||
file: <../../../final/assets/… 상대 경로>
|
||||
source:
|
||||
- final/document.md#<anchor>
|
||||
sourceRevision: <분석한 리비전>
|
||||
evidence:
|
||||
- <../../../final/evidence/raw/… 상대 경로>
|
||||
---
|
||||
|
||||
<!--
|
||||
본문이 없는 종류라 `assets` 를 두지 않는다. 칸이 평문으로 렌더링되므로 그림과 코드블록은
|
||||
표시되지 않는다. 그런 자료는 Case 나 Concept 에 담고 `관계`로 가리킨다.
|
||||
-->
|
||||
|
||||
# <title>
|
||||
|
||||
<summary of unresolved issue>
|
||||
@@ -49,3 +55,5 @@ evidence:
|
||||
## 다음 검증
|
||||
|
||||
1. <next concrete verification>
|
||||
|
||||
닫는 조건 : <어떤 결과가 나오면 이 질문을 닫거나 Decision 으로 넘기는가>
|
||||
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||||
@@ -3,17 +3,24 @@ id: <Studio 가 준 uuid. 아직 없으면 빈 값>
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kind: REFERENCE
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slug: <slug>
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title: <제목>
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topic: <주제 이름>
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topic: <topic-slug — 폴더 이름과 같다>
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topicName: <화면에 보이는 주제 이름>
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project: <프로젝트 이름>
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status: 게시 전
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studio: "<편집 화면 주소. 아직 없으면 빈 값>"
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assets:
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- key: <본문의 :::evidence key 와 같은 값>
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file: <../../../final/assets/… 상대 경로>
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source:
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- final/document.md#<anchor>
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sourceRevision: <분석한 리비전>
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evidence:
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- <../../../final/evidence/raw/… 상대 경로>
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---
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<!--
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본문이 없는 종류라 `assets` 를 두지 않는다. 이 기록의 칸은 평문으로 렌더링되므로 그림도
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코드블록도 표시되지 않는다. 그림이 필요한 내용은 Case 나 Concept 에 담고 `관계`로 가리킨다.
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`evidence` 는 이 기록이 인용한 측정 자료의 출처이고 화면에는 나오지 않는다.
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-->
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# <title>
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<summary>
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@@ -0,0 +1 @@
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../../.agents/skills/publishing-tech-log-to-studio
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@@ -0,0 +1 @@
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||||
../../.agents/skills/running-tech-log-pipeline
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@@ -0,0 +1 @@
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../../.agents/skills/writing-as-the-person-who-did-it
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@@ -0,0 +1,2 @@
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__pycache__/
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*.pyc
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@@ -0,0 +1 @@
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[ 563ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/session:0
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@@ -0,0 +1,3 @@
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||||
[ 240ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/session:0
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||||
[ 5732ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/assets?limit=60:0
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||||
[ 11698ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/assets?limit=60:0
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||||
@@ -0,0 +1 @@
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||||
[ 108ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/session:0
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@@ -0,0 +1,2 @@
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||||
[ 179760ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/bf675775-4f3e-4744-8014-f0efff51422a/versions:0
|
||||
[ 179790ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/bf675775-4f3e-4744-8014-f0efff51422a/revisions:0
|
||||
@@ -0,0 +1,2 @@
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||||
[ 26888ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/public/documents/spa-browser-credential-boundary:0
|
||||
[ 26915ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/public/records/spa-browser-credential-boundary:0
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||||
@@ -0,0 +1 @@
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||||
[ 275ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/session:0
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@@ -0,0 +1 @@
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||||
[ 349ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/session:0
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@@ -0,0 +1,10 @@
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||||
[ 27961ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/versions:0
|
||||
[ 27984ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/history:0
|
||||
[ 28008ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/previews:0
|
||||
[ 28031ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/validations:0
|
||||
[ 46083ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/cases/identity-header-trust:0
|
||||
[ 46111ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/public/documents/identity-header-trust:0
|
||||
[ 216423ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/revisions:0
|
||||
[ 216453ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/versions/41:0
|
||||
[ 216482ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/snapshots:0
|
||||
[ 216563ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/publication:0
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
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||||
[ 15511ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 409 (Conflict) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/references/036563a1-3a43-4931-a017-0e693b591e89:0
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@@ -0,0 +1,5 @@
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||||
[ 369ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/session:0
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||||
[ 70884ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/studio/topics:0
|
||||
[ 70915ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/studio/projects:0
|
||||
[ 70946ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/topics:0
|
||||
[ 70978ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/api/projects:0
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
[ 677ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/session:0
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||||
@@ -0,0 +1,2 @@
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||||
[ 36ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/studio/topics:0
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||||
[ 78ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/favicon.ico:0
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||||
@@ -0,0 +1,2 @@
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||||
[ 389876ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 500 (Internal Server Error) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/assets:0
|
||||
[ 439129ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 500 (Internal Server Error) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/assets:0
|
||||
@@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
[ 815920ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 422 (Unprocessable Entity) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/catalog?type=PROJECT&limit=100:0
|
||||
[ 815921ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 422 (Unprocessable Entity) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/catalog?type=TOPIC&limit=100:0
|
||||
[ 815970ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 422 (Unprocessable Entity) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/catalog?type=EVIDENCE&limit=100:0
|
||||
[ 815971ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 422 (Unprocessable Entity) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/catalog?type=RELATION&limit=100:0
|
||||
[ 853400ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 422 (Unprocessable Entity) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/catalog?type=RELATION&limit=200:0
|
||||
[ 853424ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 422 (Unprocessable Entity) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/catalog?type=RELATION&limit=500:0
|
||||
@@ -0,0 +1,3 @@
|
||||
[ 27295ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/api/v1/studio/session:0
|
||||
[ 1459990ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 401 (Unauthorized) @ https://hyeonworks.com/login?error:0
|
||||
[ 1460025ms] [ERROR] Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) @ https://hyeonworks.com/favicon.ico:0
|
||||
@@ -0,0 +1,13 @@
|
||||
- generic [ref=e3]:
|
||||
- link "본문으로 건너뛰기" [ref=e4] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: "#main-content"
|
||||
- main [ref=e5]:
|
||||
- generic [ref=e7]:
|
||||
- generic [ref=e8]:
|
||||
- paragraph [ref=e9]: STUDIO
|
||||
- heading "세션을 복구하고 있습니다." [level=1] [ref=e10]
|
||||
- paragraph [ref=e11]: 이전 로그인이 아직 살아 있는지 확인하고 있습니다. 잠시 뒤에도 이 화면이면 다시 시도해 주세요.
|
||||
- generic [ref=e12]:
|
||||
- button "세션 복구" [ref=e13] [cursor=pointer]
|
||||
- paragraph [ref=e14]: 로그인하면 /studio/documents/bf675775-4f3e-4744-8014-f0efff51422a/edit 로 돌아옵니다.
|
||||
- paragraph [ref=e15]
|
||||
@@ -0,0 +1,176 @@
|
||||
- generic [ref=f2e3]:
|
||||
- link "본문으로 건너뛰기" [ref=f2e4] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: "#main-content"
|
||||
- banner [ref=f2e5]:
|
||||
- generic [ref=f2e6]:
|
||||
- link "TechLog Studio" [ref=f2e7] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio
|
||||
- text: TechLog
|
||||
- generic [ref=f2e8]: Studio
|
||||
- navigation "Studio 주 탐색" [ref=f2e10]:
|
||||
- link "작업본" [ref=f2e11] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents
|
||||
- link "게시 기록" [ref=f2e12] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/publications
|
||||
- link "새 문서" [ref=f2e13] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/new
|
||||
- link "주제·프로젝트" [ref=f2e14] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/taxonomy
|
||||
- link "릴리즈" [ref=f2e15] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/releases
|
||||
- link "공개 사이트 보기" [ref=f2e16] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /
|
||||
- button "로그아웃" [ref=f2e17]
|
||||
- main [ref=f2e18]:
|
||||
- generic [ref=f2e19]:
|
||||
- generic [ref=f2e20]:
|
||||
- generic [ref=f2e21]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e22]: WORKSPACE
|
||||
- heading "작업 흐름" [level=1] [ref=f2e23]
|
||||
- paragraph [ref=f2e24]: 작성 중인 기록을 이어서 정리하고 검증·게시 흐름으로 연결합니다.
|
||||
- link "새 문서" [ref=f2e25] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/new
|
||||
- region "Studio 요약" [ref=f2e26]:
|
||||
- generic [ref=f2e27]:
|
||||
- generic [ref=f2e28]: 전체 작업본
|
||||
- strong [ref=f2e29]: "47"
|
||||
- generic [ref=f2e30]:
|
||||
- generic [ref=f2e31]: 검증할 기록
|
||||
- strong [ref=f2e32]: "5"
|
||||
- generic [ref=f2e33]:
|
||||
- generic [ref=f2e34]: 게시 준비
|
||||
- strong [ref=f2e35]: "0"
|
||||
- generic [ref=f2e36]:
|
||||
- generic [ref=f2e37]: 게시 기록
|
||||
- strong [ref=f2e38]: "21"
|
||||
- generic [ref=f2e39]:
|
||||
- generic [ref=f2e40]:
|
||||
- heading "이어서 작성" [level=2] [ref=f2e41]
|
||||
- link "전체 보기" [ref=f2e42] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents
|
||||
- paragraph [ref=f2e44]: 이어서 작성할 문서가 없습니다.
|
||||
- generic [ref=f2e45]:
|
||||
- generic [ref=f2e46]:
|
||||
- heading "검증과 미리보기" [level=2] [ref=f2e47]
|
||||
- link "전체 보기" [ref=f2e48] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents
|
||||
- generic [ref=f2e49]:
|
||||
- article [ref=f2e50]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e51]: 검증 기록
|
||||
- generic [ref=f2e52]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f2e53]:
|
||||
- link "Refresh Token 관리만 서버로 이전, Access Token은 여전히 Browser에 노출" [ref=f2e54] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/488ce49b-afa4-42a5-a2ce-de2e0653cd82/edit
|
||||
- paragraph [ref=f2e55]: KeyCloak Patterns · 검증하기
|
||||
- time [ref=f2e56]: 2026. 9. 7.
|
||||
- article [ref=f2e57]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e58]: 열린 질문
|
||||
- generic [ref=f2e59]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f2e60]:
|
||||
- link "ANALYZE 이후 Cardinality Estimate는 어떻게 달라지는가" [ref=f2e61] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/e1e0e2a0-c6b6-45bf-be42-f697ba5e2fff/edit
|
||||
- paragraph [ref=f2e62]: Liner N + 1문제 · 검증하기
|
||||
- time [ref=f2e63]: 2026. 9. 4.
|
||||
- article [ref=f2e64]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e65]: 열린 질문
|
||||
- generic [ref=f2e66]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f2e67]:
|
||||
- link "Round Trip과 Row Volume을 독립 측정할 것인가" [ref=f2e68] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/5159c415-232d-424a-970a-b0db52746767/edit
|
||||
- paragraph [ref=f2e69]: Liner N + 1문제 · 검증하기
|
||||
- time [ref=f2e70]: 2026. 9. 4.
|
||||
- article [ref=f2e71]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e72]: 검증 기록
|
||||
- generic [ref=f2e73]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f2e74]:
|
||||
- link "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제" [ref=f2e75] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/7ed75172-fd56-42bf-956a-8f9fc1cca235/edit
|
||||
- paragraph [ref=f2e76]: Liner N + 1문제 · 검증하기
|
||||
- time [ref=f2e77]: 2026. 9. 4.
|
||||
- article [ref=f2e78]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e79]: 적용 기준
|
||||
- generic [ref=f2e80]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f2e81]:
|
||||
- link "JPA N+1 정량 진단 기준" [ref=f2e82] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/b0b55ac9-c0a3-4c01-ba84-0aa478923ace/edit
|
||||
- paragraph [ref=f2e83]: Liner N + 1문제 · 검증하기
|
||||
- time [ref=f2e84]: 2026. 9. 4.
|
||||
- generic [ref=f2e85]:
|
||||
- generic [ref=f2e86]:
|
||||
- heading "게시 준비" [level=2] [ref=f2e87]
|
||||
- link "전체 보기" [ref=f2e88] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents
|
||||
- paragraph [ref=f2e90]: 게시 준비가 끝난 문서가 없습니다.
|
||||
- region [ref=f2e91]:
|
||||
- generic [ref=f2e92]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e93]: PUBLIC HOME
|
||||
- heading "지금 집중하는 것" [level=2] [ref=f2e94]
|
||||
- paragraph [ref=f2e95]: 공개 홈 맨 위 영역입니다. 셋 다 비워 두면 그 영역은 나타나지 않습니다.
|
||||
- generic [ref=f2e96]:
|
||||
- generic [ref=f2e97]:
|
||||
- generic [ref=f2e98]:
|
||||
- generic [ref=f2e99]: 현재 작업 (프로젝트)
|
||||
- combobox "현재 작업 (프로젝트) 단계·현재 목표·다음 작업이 카드에 함께 나옵니다." [ref=f2e100]:
|
||||
- option "고르지 않음"
|
||||
- option "Liner N + 1문제"
|
||||
- option "Backend Clean Architecture"
|
||||
- option "KeyCloak Patterns" [selected]
|
||||
- generic [ref=f2e101]: 단계·현재 목표·다음 작업이 카드에 함께 나옵니다.
|
||||
- generic [ref=f2e102]:
|
||||
- generic [ref=f2e103]: 열린 질문
|
||||
- combobox "열린 질문" [ref=f2e104]:
|
||||
- option "고르지 않음"
|
||||
- option "Forward-Auth 구조에서 Application Authorization을 어디까지 Edge에 둘 것인가"
|
||||
- option "BFF의 Session과 OAuth2AuthorizedClient를 어디에 저장할 것인가" [selected]
|
||||
- option "서버 세션 기반 인증 구조는 다중 인스턴스에서 어떻게 운영할 것인가"
|
||||
- option "Refresh Token Rotation과 다중 Replica 경쟁을 어떻게 처리할 것인가"
|
||||
- generic [ref=f2e105]:
|
||||
- generic [ref=f2e106]: 최근 결정
|
||||
- combobox "최근 결정" [ref=f2e107]:
|
||||
- option "고르지 않음"
|
||||
- option "브라우저에 OAuth token을 노출하지 않으면서 애플리케이션이 Resource Server 호출을 중계하고 조합해야 하는 경우, BFF가 authorization code 교환과 token 보관, downstream API 호출을 소유한다. 브라우저에는 애플리케이션 session만 제공한다." [selected]
|
||||
- option "외부 IdP 연동은 별도의 인증 구조가 아니다. Google과 같은 외부 IDP는 사용자의 인증을 담당하고, Keycloak은 그 인증 결과를 받아 애플리케이션이 신뢰할 수있는 토큰을 발급한다. SPA, Mediator, BFF, OAuth2-proxy와 같은 4가지 구조는 이렇게 발급된 토큰이나 세션을 애플리케이션에서 어디까지 노출하고 관리할지를 구분한다."
|
||||
- generic [ref=f2e108]:
|
||||
- button "홈 설정 저장" [ref=f2e109]
|
||||
- paragraph [ref=f2e110]:
|
||||
- text: 저장하면 공개 홈에 바로 반영됩니다.
|
||||
- link "주제·프로젝트" [ref=f2e111] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/taxonomy
|
||||
- text: 에서 프로젝트를 만들고 게시할 수 있습니다.
|
||||
- generic [ref=f2e112]:
|
||||
- generic [ref=f2e113]:
|
||||
- heading "최근 게시" [level=2] [ref=f2e114]
|
||||
- link "게시 기록 보기" [ref=f2e115] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/publications
|
||||
- generic [ref=f2e116]:
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||||
- article [ref=f2e117]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e118]: 게시
|
||||
- generic [ref=f2e119]:
|
||||
- heading "Collection Fetch Join Pagination의 In-memory Paging" [level=3] [ref=f2e120]
|
||||
- paragraph [ref=f2e121]: Liner N + 1문제
|
||||
- time [ref=f2e122]: 2026. 9. 1.
|
||||
- article [ref=f2e123]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e124]: 게시
|
||||
- generic [ref=f2e125]:
|
||||
- heading "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제" [level=3] [ref=f2e126]
|
||||
- paragraph [ref=f2e127]: Liner N + 1문제
|
||||
- time [ref=f2e128]: 2026. 9. 1.
|
||||
- article [ref=f2e129]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e130]: 게시
|
||||
- generic [ref=f2e131]:
|
||||
- heading "Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1" [level=3] [ref=f2e132]
|
||||
- paragraph [ref=f2e133]: Liner N + 1문제
|
||||
- time [ref=f2e134]: 2026. 9. 1.
|
||||
- article [ref=f2e135]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e136]: 게시
|
||||
- generic [ref=f2e137]:
|
||||
- heading "외부 IdP Brokering의 동작" [level=3] [ref=f2e138]
|
||||
- paragraph [ref=f2e139]: KeyCloak Patterns
|
||||
- time [ref=f2e140]: 2026. 9. 1.
|
||||
- article [ref=f2e141]:
|
||||
- paragraph [ref=f2e142]: 게시
|
||||
- generic [ref=f2e143]:
|
||||
- heading "BFF가 OAuth Token을 관리하는 조건" [level=3] [ref=f2e144]
|
||||
- paragraph [ref=f2e145]: KeyCloak Patterns
|
||||
- time [ref=f2e146]: 2026. 8. 31.
|
||||
- paragraph [ref=f2e147]
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
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@@ -0,0 +1,176 @@
|
||||
- generic [ref=f3e3]:
|
||||
- link "본문으로 건너뛰기" [ref=f3e4] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: "#main-content"
|
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- banner [ref=f3e5]:
|
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- generic [ref=f3e6]:
|
||||
- link "TechLog Studio" [ref=f3e7] [cursor=pointer]:
|
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- /url: /studio
|
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- text: TechLog
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- generic [ref=f3e8]: Studio
|
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- navigation "Studio 주 탐색" [ref=f3e10]:
|
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- link "작업본" [ref=f3e11] [cursor=pointer]:
|
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- /url: /studio/documents
|
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- link "게시 기록" [ref=f3e12] [cursor=pointer]:
|
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- /url: /studio/publications
|
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- link "새 문서" [ref=f3e13] [cursor=pointer]:
|
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- /url: /studio/documents/new
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- link "주제·프로젝트" [ref=f3e14] [cursor=pointer]:
|
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- /url: /studio/taxonomy
|
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- link "릴리즈" [ref=f3e15] [cursor=pointer]:
|
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- /url: /studio/releases
|
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- link "공개 사이트 보기" [ref=f3e16] [cursor=pointer]:
|
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- /url: /
|
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- button "로그아웃" [ref=f3e17]
|
||||
- main [ref=f3e18]:
|
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- generic [ref=f3e19]:
|
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- generic [ref=f3e20]:
|
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- generic [ref=f3e21]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e22]: WORKSPACE
|
||||
- heading "작업 흐름" [level=1] [ref=f3e23]
|
||||
- paragraph [ref=f3e24]: 작성 중인 기록을 이어서 정리하고 검증·게시 흐름으로 연결합니다.
|
||||
- link "새 문서" [ref=f3e25] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/new
|
||||
- region "Studio 요약" [ref=f3e26]:
|
||||
- generic [ref=f3e27]:
|
||||
- generic [ref=f3e28]: 전체 작업본
|
||||
- strong [ref=f3e29]: "47"
|
||||
- generic [ref=f3e30]:
|
||||
- generic [ref=f3e31]: 검증할 기록
|
||||
- strong [ref=f3e32]: "5"
|
||||
- generic [ref=f3e33]:
|
||||
- generic [ref=f3e34]: 게시 준비
|
||||
- strong [ref=f3e35]: "0"
|
||||
- generic [ref=f3e36]:
|
||||
- generic [ref=f3e37]: 게시 기록
|
||||
- strong [ref=f3e38]: "21"
|
||||
- generic [ref=f3e39]:
|
||||
- generic [ref=f3e40]:
|
||||
- heading "이어서 작성" [level=2] [ref=f3e41]
|
||||
- link "전체 보기" [ref=f3e42] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents
|
||||
- paragraph [ref=f3e44]: 이어서 작성할 문서가 없습니다.
|
||||
- generic [ref=f3e45]:
|
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- generic [ref=f3e46]:
|
||||
- heading "검증과 미리보기" [level=2] [ref=f3e47]
|
||||
- link "전체 보기" [ref=f3e48] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents
|
||||
- generic [ref=f3e49]:
|
||||
- article [ref=f3e50]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e51]: 검증 기록
|
||||
- generic [ref=f3e52]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f3e53]:
|
||||
- link "Forward-Auth에서 Client가 보낸 Identity Header를 신뢰하면 안 되는 이유" [ref=f3e54] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/a0e1cc05-92b3-4dac-bce1-513ab8cd862b/edit
|
||||
- paragraph [ref=f3e55]: KeyCloak Patterns · 검증하기
|
||||
- time [ref=f3e56]: 2026. 9. 7.
|
||||
- article [ref=f3e57]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e58]: 검증 기록
|
||||
- generic [ref=f3e59]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f3e60]:
|
||||
- link "Browser Token을 없애면서 BFF에 Session과 CSRF 책임이 생긴 과정" [ref=f3e61] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/d85bd6af-7599-4ef7-9407-6609927d5b5c/edit
|
||||
- paragraph [ref=f3e62]: KeyCloak Patterns · 검증하기
|
||||
- time [ref=f3e63]: 2026. 9. 7.
|
||||
- article [ref=f3e64]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e65]: 검증 기록
|
||||
- generic [ref=f3e66]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f3e67]:
|
||||
- link "Refresh Token 관리만 서버로 이전, Access Token은 여전히 Browser에 노출" [ref=f3e68] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/488ce49b-afa4-42a5-a2ce-de2e0653cd82/edit
|
||||
- paragraph [ref=f3e69]: KeyCloak Patterns · 검증하기
|
||||
- time [ref=f3e70]: 2026. 9. 7.
|
||||
- article [ref=f3e71]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e72]: 검증 기록
|
||||
- generic [ref=f3e73]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f3e74]:
|
||||
- link "SPA에서 OAuth Token을 JavaScript Memory에 보관한 경우" [ref=f3e75] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/bf675775-4f3e-4744-8014-f0efff51422a/edit
|
||||
- paragraph [ref=f3e76]: KeyCloak Patterns · 검증하기
|
||||
- time [ref=f3e77]: 2026. 9. 7.
|
||||
- article [ref=f3e78]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e79]: 열린 질문
|
||||
- generic [ref=f3e80]:
|
||||
- heading [level=3] [ref=f3e81]:
|
||||
- link "ANALYZE 이후 Cardinality Estimate는 어떻게 달라지는가" [ref=f3e82] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents/e1e0e2a0-c6b6-45bf-be42-f697ba5e2fff/edit
|
||||
- paragraph [ref=f3e83]: Liner N + 1문제 · 검증하기
|
||||
- time [ref=f3e84]: 2026. 9. 4.
|
||||
- generic [ref=f3e85]:
|
||||
- generic [ref=f3e86]:
|
||||
- heading "게시 준비" [level=2] [ref=f3e87]
|
||||
- link "전체 보기" [ref=f3e88] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/documents
|
||||
- paragraph [ref=f3e90]: 게시 준비가 끝난 문서가 없습니다.
|
||||
- region [ref=f3e91]:
|
||||
- generic [ref=f3e92]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e93]: PUBLIC HOME
|
||||
- heading "지금 집중하는 것" [level=2] [ref=f3e94]
|
||||
- paragraph [ref=f3e95]: 공개 홈 맨 위 영역입니다. 셋 다 비워 두면 그 영역은 나타나지 않습니다.
|
||||
- generic [ref=f3e96]:
|
||||
- generic [ref=f3e97]:
|
||||
- generic [ref=f3e98]:
|
||||
- generic [ref=f3e99]: 현재 작업 (프로젝트)
|
||||
- combobox "현재 작업 (프로젝트) 단계·현재 목표·다음 작업이 카드에 함께 나옵니다." [ref=f3e100]:
|
||||
- option "고르지 않음"
|
||||
- option "Liner N + 1문제"
|
||||
- option "Backend Clean Architecture"
|
||||
- option "KeyCloak Patterns" [selected]
|
||||
- generic [ref=f3e101]: 단계·현재 목표·다음 작업이 카드에 함께 나옵니다.
|
||||
- generic [ref=f3e102]:
|
||||
- generic [ref=f3e103]: 열린 질문
|
||||
- combobox "열린 질문" [ref=f3e104]:
|
||||
- option "고르지 않음"
|
||||
- option "Forward-Auth 구조에서 Application Authorization을 어디까지 Edge에 둘 것인가"
|
||||
- option "BFF의 Session과 OAuth2AuthorizedClient를 어디에 저장할 것인가" [selected]
|
||||
- option "서버 세션 기반 인증 구조는 다중 인스턴스에서 어떻게 운영할 것인가"
|
||||
- option "Refresh Token Rotation과 다중 Replica 경쟁을 어떻게 처리할 것인가"
|
||||
- generic [ref=f3e105]:
|
||||
- generic [ref=f3e106]: 최근 결정
|
||||
- combobox "최근 결정" [ref=f3e107]:
|
||||
- option "고르지 않음"
|
||||
- option "브라우저에 OAuth token을 노출하지 않으면서 애플리케이션이 Resource Server 호출을 중계하고 조합해야 하는 경우, BFF가 authorization code 교환과 token 보관, downstream API 호출을 소유한다. 브라우저에는 애플리케이션 session만 제공한다." [selected]
|
||||
- option "외부 IdP 연동은 별도의 인증 구조가 아니다. Google과 같은 외부 IDP는 사용자의 인증을 담당하고, Keycloak은 그 인증 결과를 받아 애플리케이션이 신뢰할 수있는 토큰을 발급한다. SPA, Mediator, BFF, OAuth2-proxy와 같은 4가지 구조는 이렇게 발급된 토큰이나 세션을 애플리케이션에서 어디까지 노출하고 관리할지를 구분한다."
|
||||
- generic [ref=f3e108]:
|
||||
- button "홈 설정 저장" [ref=f3e109]
|
||||
- paragraph [ref=f3e110]:
|
||||
- text: 저장하면 공개 홈에 바로 반영됩니다.
|
||||
- link "주제·프로젝트" [ref=f3e111] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/taxonomy
|
||||
- text: 에서 프로젝트를 만들고 게시할 수 있습니다.
|
||||
- generic [ref=f3e112]:
|
||||
- generic [ref=f3e113]:
|
||||
- heading "최근 게시" [level=2] [ref=f3e114]
|
||||
- link "게시 기록 보기" [ref=f3e115] [cursor=pointer]:
|
||||
- /url: /studio/publications
|
||||
- generic [ref=f3e116]:
|
||||
- article [ref=f3e117]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e118]: 게시
|
||||
- generic [ref=f3e119]:
|
||||
- heading "Collection Fetch Join Pagination의 In-memory Paging" [level=3] [ref=f3e120]
|
||||
- paragraph [ref=f3e121]: Liner N + 1문제
|
||||
- time [ref=f3e122]: 2026. 9. 1.
|
||||
- article [ref=f3e123]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e124]: 게시
|
||||
- generic [ref=f3e125]:
|
||||
- heading "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제" [level=3] [ref=f3e126]
|
||||
- paragraph [ref=f3e127]: Liner N + 1문제
|
||||
- time [ref=f3e128]: 2026. 9. 1.
|
||||
- article [ref=f3e129]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e130]: 게시
|
||||
- generic [ref=f3e131]:
|
||||
- heading "Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1" [level=3] [ref=f3e132]
|
||||
- paragraph [ref=f3e133]: Liner N + 1문제
|
||||
- time [ref=f3e134]: 2026. 9. 1.
|
||||
- article [ref=f3e135]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e136]: 게시
|
||||
- generic [ref=f3e137]:
|
||||
- heading "외부 IdP Brokering의 동작" [level=3] [ref=f3e138]
|
||||
- paragraph [ref=f3e139]: KeyCloak Patterns
|
||||
- time [ref=f3e140]: 2026. 9. 1.
|
||||
- article [ref=f3e141]:
|
||||
- paragraph [ref=f3e142]: 게시
|
||||
- generic [ref=f3e143]:
|
||||
- heading "BFF가 OAuth Token을 관리하는 조건" [level=3] [ref=f3e144]
|
||||
- paragraph [ref=f3e145]: KeyCloak Patterns
|
||||
- time [ref=f3e146]: 2026. 8. 31.
|
||||
- paragraph [ref=f3e147]
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
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