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sodalive-backend-spring-boot/docs/20260710_메인_홈_추천_인기커뮤니티_스냅샷/prd.md

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Raw Blame History

PRD: 메인 홈 추천 인기 커뮤니티 스냅샷 수정

1. Overview

메인 홈 추천 탭의 POPULAR_COMMUNITY 스냅샷 생성과 조회를 최근 7일 데이터 기반 인기 점수로 수정하고, 스냅샷이 없을 때 홈 API가 동일 refresh 로직을 안전하게 재사용하도록 fallback 흐름을 보강한다.

2. Problem

  • 기존 POPULAR_COMMUNITY 산식은 댓글 가중치와 신규 부스트 값이 이번 요구사항과 다르다.
  • 기존 구현은 공지/고정 게시글과 유료 게시글 제외 조건을 일부 갖고 있으나, 요구사항의 제외 조건을 테스트로 명확히 고정해야 한다.
  • 현재 POPULAR_COMMUNITY 조회는 대상일 snapshotAt 스냅샷이 없으면 별도 fallback 없이 빈 결과가 될 수 있다.
  • 스케줄러 refresh와 홈 API fallback refresh가 같은 생성 로직을 공유하지 않으면 산식 drift가 발생할 수 있다.
  • 집계 산식이 추천 노출 순서를 직접 바꾸므로 DB-side 계산과 Kotlin-side 계산 중 어떤 방식을 선택하더라도 산식/부스트 경계값 테스트가 필요하다.

3. Goals

  • POPULAR_COMMUNITY 스냅샷은 최근 7일 데이터를 기반으로 생성한다.
  • 인기 커뮤니티 점수 산식을 ((좋아요 수 * 0.50) + (댓글 수 * 0.40) + (크리에이터 팔로우 수 * 0.10)) * 신규 부스트로 변경한다.
  • 신규 부스트는 크리에이터 데뷔일 기준 10일 이내 1.15, 20일 이내 1.10, 30일 이내 1.05, 그 외 1.0을 적용한다.
  • 공지/고정 게시글과 유료 게시글은 스냅샷 후보와 조회 결과에서 제외한다.
  • 스케줄러 refresh와 fallback refresh는 동일한 POPULAR_COMMUNITY refresh 로직을 재사용한다.
  • 대상일 snapshotAt 스냅샷이 없을 때 fallback refresh는 lock, double-check, single-flight 대기로 중복 refresh를 방지한다.
  • 홈 API는 fallback refresh 완료를 최대 1,500ms까지만 기다리고, lock 대기는 최대 300ms로 제한한다.
  • fallback refresh 실패, timeout, refresh 결과 없음은 홈 API 전체 실패로 전파하지 않고 popularCommunityPosts 빈 배열로 처리한다.
  • 산식과 신규 부스트는 단위 테스트에서 경계값과 가중치 계산을 촘촘히 검증한다.

4. Non-Goals

  • 메인 홈 추천 API URL, 응답 필드, 응답 JSON 스키마는 변경하지 않는다.
  • POPULAR_COMMUNITY 이외 추천 섹션의 산식과 조회 정책은 변경하지 않는다.
  • 커뮤니티 게시글 작성/수정/삭제, 좋아요, 댓글, 구매 동작 자체는 변경하지 않는다.
  • 관리자 화면, 수동 추천 편집, A/B 테스트, 개인화 추천은 이번 범위에 포함하지 않는다.
  • 신규 추천 스냅샷 테이블을 만들지 않고, 기존 recommendation_snapshot 구조를 우선 재사용한다.

5. Target Users

  • 회원/비회원: 메인 홈 추천 탭에서 최근 반응이 좋은 무료 커뮤니티 게시글을 발견하는 사용자
  • 앱 클라이언트: 기존 응답 계약을 유지한 채 POPULAR_COMMUNITY 추천 순서만 변경된 결과를 받는 클라이언트
  • 운영자: 최근 7일 커뮤니티 반응이 추천 노출에 반영되는지 확인해야 하는 운영 담당자

6. User Stories

  • 사용자는 메인 홈 추천 탭에서 최근 좋아요와 댓글 반응이 많은 커뮤니티 게시글을 우선 보고 싶다.
  • 사용자는 유료 게시글이나 공지 게시글이 인기 추천 영역에 섞이지 않기를 기대한다.
  • 사용자는 신규 크리에이터의 커뮤니티 게시글도 일정 기간 동안 적절한 노출 기회를 받기를 기대한다.
  • 앱 클라이언트는 스냅샷이 없는 상황에서도 홈 API가 실패하지 않고 안정적으로 빈 배열 또는 생성된 스냅샷을 받기를 원한다.
  • 운영자는 배치 실패 후 첫 홈 조회가 스케줄러와 동일한 로직으로 스냅샷을 복구하기를 원한다.

7. Core Features

Feature A. 인기 커뮤니티 스냅샷 산식 변경

Requirements

  • POPULAR_COMMUNITY 점수는 아래 산식으로 계산한다.
    • score = ((likeCount * 0.50) + (commentCount * 0.40) + (creatorFollowerCount * 0.10)) * newBoost
  • likeCount는 집계 기간 안에 생성된 활성 좋아요 수다.
  • 좋아요 수는 creator_community_like.is_active = true인 row를 기준으로 distinct id 집계한다.
  • commentCount는 집계 기간 안에 생성된 활성 댓글 수다.
  • 댓글 수는 creator_community_comment.is_active = true인 row를 기준으로 distinct id 집계한다.
  • 댓글 불가 게시글은 댓글 row가 있어도 산식의 commentCount를 0으로 계산한다.
  • creatorFollowerCount는 스냅샷 생성 시점 기준 크리에이터의 활성 팔로워 총수다.
  • creatorFollowerCount는 최근 7일 신규 팔로우 수가 아니며, 스냅샷 생성 시점까지 활성 상태인 전체 팔로워 수를 의미한다.
  • 팔로워 수는 creator_following.creator_id = creator_community.member_id이고 is_active = true인 row를 기준으로 distinct id 집계한다.
  • 점수 산식 상수는 RecommendationScoreSpec 등 기존 점수 정책 위치에 모아 DB expression과 Kotlin 정책 테스트가 같은 값을 참조하도록 한다.
  • 스냅샷 정렬은 점수 내림차순, 동점이면 스냅샷 생성 시 저장한 randomTieBreaker 오름차순을 유지한다.
  • 최종 저장 수는 기존 홈 노출 안정성을 위해 POPULAR_COMMUNITY 최대 20개를 유지한다.

Edge Cases

  • likeCount, commentCount, creatorFollowerCount가 모두 0인 게시글은 스냅샷 후보에서 제외한다.
  • 좋아요는 없지만 댓글 또는 팔로워 수가 있으면 산식에 따라 점수를 계산한다.
  • 댓글은 없지만 좋아요 또는 팔로워 수가 있으면 산식에 따라 점수를 계산한다.
  • 비활성 좋아요, 비활성 댓글, 비활성 게시글, 비활성 크리에이터는 집계에서 제외한다.
  • 스냅샷에는 존재하지만 조회 시점에 게시글 또는 크리에이터가 비활성화된 경우 응답에서 제외한다.

Feature B. 최근 7일 데이터 기반 집계 기간

Requirements

  • 좋아요와 댓글 입력값은 최근 7일 데이터만 사용한다.
  • 최근 7일 기준은 KST 기준 스냅샷 대상일을 포함한 7일의 00:00:00 이상, 대상일 다음날 00:00:00 미만의 half-open 범위로 정의한다.
  • 예를 들어 스케줄러가 2026-07-10 KST에 2026-07-09 대상 스냅샷을 만들면, 집계 기간은 2026-07-03 00:00:00 KST 이상 2026-07-10 00:00:00 KST 미만이다.
  • 운영 DB 시간이 UTC 기준이면, 실제 조회는 windowStartUtc <= createdAt < windowEndExclusiveUtc로 변환해 사용한다.
  • snapshotAt은 해당 KST 대상일의 종료 시각을 UTC로 변환한 windowEndExclusiveUtc.minusSeconds(1)을 사용한다.
  • 기존 코드에 남아 있는 created_at <= :snapshotAt 방식은 이번 범위에서 half-open end-exclusive 조건으로 맞춘다.

Edge Cases

  • 집계 기간에 좋아요/댓글 데이터가 없어도 팔로워 수만으로 추천 후보가 될 수 있다.
  • 집계 기간과 무관하게 게시글 자체는 스냅샷 대상 시점 이전에 생성된 활성 무료/비공지 게시글이어야 한다.
  • 같은 sectionType, snapshotAt에 대해 재실행하면 기존 스냅샷을 대체하는 정책을 유지한다.

Feature C. 공지/유료 게시글 제외

Requirements

  • 공지 게시글은 스냅샷 후보에서 제외한다.
  • 요구사항의 is_pin == true는 현재 코드의 CreatorCommunity.isFixed 및 DB 컬럼 is_fixed = true와 동일한 의미로 해석한다.
  • 유료 게시글은 스냅샷 후보에서 제외한다.
  • 유료 게시글 제외 조건은 creator_community.price > 0이며, 추천 후보는 price <= 0 또는 현재 도메인의 무료 판정과 일치해야 한다.
  • 상세 조회 시점에도 공지/고정 게시글과 유료 게시글을 다시 제외해 스냅샷 생성 이후 상태 변경이 응답에 노출되지 않도록 한다.

Edge Cases

  • 스냅샷 생성 당시 무료였지만 조회 시점에 유료로 변경된 게시글은 응답에서 제외한다.
  • 스냅샷 생성 당시 비공지였지만 조회 시점에 공지/고정으로 변경된 게시글은 응답에서 제외한다.
  • 스냅샷 생성 당시 활성 상태였지만 조회 시점에 비활성화된 게시글은 응답에서 제외한다.

Feature D. 신규 부스트 변경

Requirements

  • 신규 부스트 기준일은 크리에이터 데뷔일이다.
  • 크리에이터 데뷔일은 기존 홈 추천 PRD와 동일하게 콘텐츠를 처음 공개한 날과 라이브를 한 날 중 빠른 날짜로 계산한다.
  • 신규 부스트 구간은 다음과 같다.
    • 데뷔 후 10일 이내: 1.15
    • 데뷔 후 20일 이내: 1.10
    • 데뷔 후 30일 이내: 1.05
    • 그 외: 1.0
  • 경계일 계산은 기존 추천 점수 정책의 날짜 단위 계산과 일관되게 한다.
  • 부스트 기준 시각은 스냅샷의 snapshotAt이다.

Edge Cases

  • 공개 콘텐츠와 라이브 이력이 모두 없어 데뷔일을 계산할 수 없는 크리에이터는 스냅샷 후보에서 제외한다.
  • 데뷔일이 snapshotAt보다 미래인 데이터는 데이터 오류로 보고 스냅샷 후보에서 제외한다.
  • 10일/20일/30일 경계값은 테스트에서 명확히 검증한다.

Feature E. POPULAR_COMMUNITY 스냅샷 조회

Requirements

  • 홈 통합 조회 GET /api/v2/home/recommendations의 인기 커뮤니티 섹션은 대상일 snapshotAt의 POPULAR_COMMUNITY 스냅샷 순서를 사용한다.
  • 대상일 snapshotAt은 홈 API 호출 시각 기준 KST 전날의 종료 시각을 UTC로 변환한 값이다.
  • 일 단위 최신성을 강제하므로, 과거 최신 스냅샷이 존재하더라도 대상일 snapshotAt 스냅샷이 없으면 fallback refresh를 시도한다.
  • 기존 노출 정보는 유지한다.
    • communityId
    • creatorId
    • 크리에이터 닉네임
    • 크리에이터 프로필 이미지
    • 이미지 경로
    • 오디오 경로
    • 본문
    • 가격
    • 생성 시각
    • 전체 좋아요 수
    • 전체 댓글 수
    • 구매 여부
    • 좋아요 여부
  • 조회 시점에도 기존 차단 필터, 성인 필터, 활성 게시글/크리에이터 필터를 적용한다.
  • 스냅샷 후보는 최대 20개까지 조회하고, 상세 조회/필터링/크리에이터 중복 제거 후 홈 첫 화면에는 최대 10개를 반환한다.
  • 동일 크리에이터의 게시글이 여러 개 스냅샷에 포함된 경우 기존 정책처럼 점수가 가장 높은 1개만 홈 응답에 노출한다.

Edge Cases

  • 대상일 snapshotAt 스냅샷 row가 존재하지만 조회 필터로 모두 제외되면 빈 배열을 반환한다.
  • 상세 조회 결과가 스냅샷 저장 개수보다 적어도 홈 조회 전체는 성공 처리한다.
  • 스냅샷 정렬 순서와 응답 순서는 일치해야 한다.

Feature F. 스냅샷 없음 fallback refresh

Requirements

  • 대상일 snapshotAt의 POPULAR_COMMUNITY 스냅샷이 없으면 fallback refresh를 시도한다.
  • fallback refresh는 홈 API에서 직접 계산 결과를 응답하지 않고, 스케줄러와 동일한 refresh 로직으로 recommendation_snapshot에 저장한 뒤 저장된 스냅샷을 다시 조회한다.
  • fallback refresh 흐름은 다음 순서를 따른다.
    • 홈 API 호출 시각 기준 대상일 snapshotAt 계산
    • 대상일 snapshotAt의 POPULAR_COMMUNITY 스냅샷 조회
    • 대상일 스냅샷이 없으면 fallback refresh 진입
    • refresh 전 섹션 전용 lock 획득 시도
    • lock 안에서 대상일 snapshotAt 스냅샷을 한 번 더 조회
    • 여전히 없으면 스케줄러와 동일한 POPULAR_COMMUNITY refresh 로직 실행
    • 대상일 snapshotAt에 저장된 스냅샷을 다시 조회해 반환
    • refresh 후에도 노출 가능한 스냅샷이 없으면 빈 배열 반환
  • lock key는 섹션 단위로 분리한다.
    • 권장: lock:recommendation-snapshot-refresh:POPULAR_COMMUNITY
  • lock 대기 시간은 최대 300ms로 제한한다.
  • 홈 API가 fallback refresh 완료를 기다리는 시간은 최대 1,500ms로 제한한다.
  • timeout은 홈 API 대기 timeout이며, 이미 시작된 refresh 작업을 반드시 중단한다는 의미가 아니다.
  • 동일 JVM에서는 single-flight 상태를 유지해 동시에 들어온 홈 요청이 중복 refresh를 시작하지 않도록 한다.
  • 다중 인스턴스에서는 Redisson 기반 분산 lock으로 인스턴스 간 중복 refresh를 방지한다.
  • lock 획득 실패 또는 refresh 진행 중인 요청은 짧게 대기한 뒤 대상일 snapshotAt 스냅샷을 다시 조회하고, 없으면 빈 배열을 반환한다.
  • fallback refresh 실패는 로그를 남기고 홈 API 전체 실패로 전파하지 않는다.
  • 구현은 기존 RecommendationSnapshotFallbackService를 섹션 단위로 확장하는 방식을 우선 검토한다. 이는 AI 캐릭터/응원 크리에이터 fallback과 lock, timeout, double-check 동작을 공유할 수 있어 사용자 제안 흐름보다 중복이 적다.

Edge Cases

  • lock 획득 직전에 다른 요청 또는 스케줄러가 스냅샷을 만들 수 있으므로 double-check가 필요하다.
  • fallback refresh가 성공했지만 집계 대상 데이터가 없으면 빈 배열을 반환한다.
  • 집계 대상 데이터가 없는 정상 refresh와 아직 한 번도 refresh되지 않은 상태를 구분해야 반복 fallback을 막을 수 있다.
  • 홈 API 대기 시간이 초과되어 빈 배열을 반환한 뒤에도 백그라운드 refresh가 완료되면 이후 요청은 저장된 대상일 snapshotAt 스냅샷을 사용한다.

Feature G. 빈 결과 refresh 마커

Requirements

  • POPULAR_COMMUNITY도 AI 캐릭터/응원 크리에이터와 같은 방식으로 빈 결과 refresh 마커를 저장하는 방안을 우선 적용한다.
  • 권장 방식은 targetId = 0 empty snapshot marker를 POPULAR_COMMUNITY에도 적용하는 것이다.
  • 조회 쿼리는 기존처럼 target_id <> 0을 유지해 marker가 사용자 응답에 노출되지 않게 한다.
  • 대상일 snapshotAt 존재 여부 확인은 marker를 포함해 판단하여, 집계 결과가 없는 날 매 홈 요청마다 fallback refresh가 반복되지 않도록 한다.
  • 이 방식은 별도 DDL 없이 기존 recommendation_snapshot 구조를 재사용할 수 있어 이번 요구사항에 가장 단순하다.

Edge Cases

  • marker가 있더라도 실제 추천 row가 없으면 홈 응답은 빈 배열이다.
  • 같은 sectionType, snapshotAt에 실제 row가 생기는 재실행이 있으면 marker는 대체되어야 한다.
  • marker 저장 정책을 모든 스냅샷 섹션으로 공통화하는 작업은 이번 범위에서는 POPULAR_COMMUNITY에 필요한 최소 변경만 수행한다.

8. Technical Constraints

  • Kotlin, Spring Boot 2.7.14, Java 17, Gradle Wrapper 구조를 유지한다.
  • 기존 kr.co.vividnext.sodalive.v2.recommendation 패키지 경계와 v2.api.home에서 v2.recommendation을 호출하는 의존 방향을 유지한다.
  • 기존 RecommendationSnapshot, RecommendationSnapshotPort, HomeRecommendationQueryPort 기반 저장/조회 구조를 재사용한다.
  • 공개 API 응답 DTO는 필드 추가 없이 유지한다.
  • 스케줄러 refresh와 fallback refresh는 산식, 기간, 저장 limit, 정렬 기준이 갈라지지 않도록 같은 application service 경로를 사용한다.
  • fallback refresh 기능은 기존 AI 캐릭터/응원 크리에이터 구현을 복사하기보다 섹션별로 재사용 가능한 형태를 우선 검토한다. 단, 과도한 일반화가 필요하면 POPULAR_COMMUNITY에 필요한 최소 추상화만 적용한다.
  • POPULAR_COMMUNITY 집계는 정확한 top 후보를 위해 최종 점수 계산 전 candidate pre-limit를 두지 않는다.
  • DB-side scoring을 유지하는 경우 Kotlin 단에는 산식 parity 검증용 정책 함수를 두고, DB expression과 같은 상수를 공유한다.
  • Kotlin-side scoring으로 변경하는 경우 DB에서 필요한 원천 metric을 정확히 집계하고, service에서 최종 점수/정렬/limit을 적용한다. 이 경우 후보 전체를 메모리에 올리는 비용과 데이터량을 구현 계획에서 검토한다.
  • 기본 권장안은 현재 구조와 성능 특성을 유지하는 DB-side exact scoring이다. 다만 산식/부스트 계산은 Kotlin 정책 테스트로 검증 가능한 형태를 둔다.
  • 시간 범위는 KST 기준 최근 7일을 UTC half-open window로 변환하는 정책 함수를 사용한다. 기존 RecommendationSnapshotWindowPolicy에 7일 window 함수를 추가하는 방식을 우선 검토한다.
  • 신규 DDL은 만들지 않는 것을 기본으로 한다. 불가피하게 필요하면 운영 DB 반영용 SQL 문서는 MySQL 기준으로 별도 작성한다.

9. Metrics

  • POPULAR_COMMUNITY 스냅샷 생성 성공/실패 로그
  • POPULAR_COMMUNITY 스냅샷 최종 저장 수
  • fallback refresh 실행/성공/실패/timeout 로그
  • fallback refresh lock 획득 성공/실패 로그
  • likeCount, commentCount, creatorFollowerCount 입력값 분포
  • empty snapshot marker 저장 횟수
  • 홈 API popularCommunityPosts 빈 응답 비율
  • 홈 API fallback refresh 대기 시간

10. Open Questions

  • 없음.

11. Decisions

  • 요구사항의 is_pin은 현재 코드의 CreatorCommunity.isFixed 및 DB 컬럼 is_fixed로 매핑한다.
  • 유료 게시글 제외는 price > 0 제외로 정의한다.
  • creatorFollowerCount는 스냅샷 생성 시점의 활성 팔로워 총수로 확정한다.
  • 일 단위 최신성을 강제하며, fallback 조건은 최신 스냅샷 부재가 아니라 대상일 snapshotAt 스냅샷 부재로 확정한다.
  • fallback 방식은 사용자 제안의 동일 refresh 로직 재사용, lock, double-check 원칙을 채택한다.
  • 더 나은 구현 방향은 기존 RecommendationSnapshotFallbackService에 POPULAR_COMMUNITY를 추가해 AI 캐릭터/응원 크리에이터와 같은 lock, timeout, single-flight 흐름을 공유하는 것이다.
  • 점수 계산은 기본적으로 DB-side exact scoring을 유지하고, Kotlin 정책 함수와 테스트로 가중치/부스트의 근거를 고정한다.

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