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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_COMMUNITY산식은 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_COMMUNITY조회는 대상일snapshotAt스냅샷이 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_COMMUNITY스냅샷은 최근 7일 데이터를 기반으로 생성한다.- 인기 커뮤니티 점수 산식을
((좋아요 수 * 0.50) + (댓글 수 * 0.50)) * 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_COMMUNITYrefresh 로직을 재사용한다. - 대상일
snapshotAt스냅샷이 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
popularCommunityPosts빈 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_COMMUNITY이외 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_snapshot구조를 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_COMMUNITY추천 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_COMMUNITY점수는 아래 산식으로 계산한다.score = ((likeCount * 0.50) + (commentCount * 0.50)) * newBoost
likeCount는 집계 기간 안에 생성된 활성 좋아요 수다.- 좋아요 수는
creator_community_like.is_active = true인 row를 기준으로distinct id집계한다. commentCount는 집계 기간 안에 생성된 활성 댓글 수다.- 댓글 수는
creator_community_comment.is_active = true인 row를 기준으로distinct id집계한다. - 댓글 불가 게시글은 댓글 row가 있어도 산식의
commentCount를 0으로 계산한다. - 점수 산식 상수는
RecommendationScoreSpec등 기존 점수 정책 위치에 모아 DB expression과 Kotlin 정책 테스트가 같은 값을 참조하도록 한다. - 스냅샷 정렬은 점수 내림차순, 동점이면 스냅샷 생성 시 저장한
randomTieBreaker오름차순을 유지한다. - 최종 저장 수는 기존 홈 노출 안정성을 위해
POPULAR_COMMUNITY최대 20개를 유지한다.
Edge Cases
likeCount, 산식에 반영 가능한commentCount가 모두 0인 게시글은 스냅샷 후보에서 제외한다.- 좋아요는 없지만 산식에 반영 가능한 댓글 수가 있으면 산식에 따라 점수를 계산한다.
- 댓글은 없지만 좋아요 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 변환한windowEndExclusiveUtc.minusSeconds(1)을 사용한다.- 기존 코드에 남아 있는
created_at <= :snapshotAt방식은 이번 범위에서 half-open end-exclusive 조건으로 맞춘다.
Edge Cases
- 집계 기간에 좋아요와 산식에 반영 가능한 댓글 데이터가 모두 없으면 추천 후보가 될 수 없다.
- 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 코드의CreatorCommunity.isFixed및 DB 컬럼is_fixed = true와 동일한 의미로 해석한다. - 유료 게시글은 스냅샷 후보에서 제외한다.
- 유료 게시글 제외 조건은
creator_community.price > 0이며, 추천 후보는price <= 0또는 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
- 데뷔 후 10일 이내:
- 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 대상일snapshotAt의POPULAR_COMMUNITY스냅샷 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
snapshotAt스냅샷이 없으면 fallback refresh를 시도한다. - 기존 노출 정보는 유지한다.
communityIdcreatorId- 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
snapshotAt스냅샷 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
snapshotAt의POPULAR_COMMUNITY스냅샷이 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
snapshotAt계산 - 대상일
snapshotAt의POPULAR_COMMUNITY스냅샷 조회 - 대상일 스냅샷이 없으면 fallback refresh 진입
- refresh 전 섹션 전용 lock 획득 시도
- lock 안에서 대상일
snapshotAt스냅샷을 한 번 더 조회 - 여전히 없으면 스케줄러와 동일한
POPULAR_COMMUNITYrefresh 로직 실행 - 대상일
snapshotAt에 저장된 스냅샷을 다시 조회해 반환 - refresh 후에도 노출 가능한 스냅샷이 없으면 빈 배열 반환
- 홈 API 호출 시각 기준 대상일
- lock key는 섹션 단위로 분리한다.
- 권장:
lock:recommendation-snapshot-refresh:POPULAR_COMMUNITY
- 권장:
- 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
snapshotAt스냅샷을 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
snapshotAt스냅샷을 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 = 0empty snapshot marker를POPULAR_COMMUNITY에도 적용하는 것이다. - 조회 쿼리는 기존처럼
target_id <> 0을 유지해 marker가 사용자 응답에 노출되지 않게 한다. - 대상일
snapshotAt존재 여부 확인은 marker를 포함해 판단하여, 집계 결과가 없는 날 매 홈 요청마다 fallback refresh가 반복되지 않도록 한다. - 이 방식은 별도 DDL 없이 기존
recommendation_snapshot구조를 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.recommendation패키지 경계와v2.api.home에서v2.recommendation을 호출하는 의존 방향을 유지한다. - 기존
RecommendationSnapshot,RecommendationSnapshotPort,HomeRecommendationQueryPort기반 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_COMMUNITY집계는 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_COMMUNITY스냅샷 생성 성공/실패 로그POPULAR_COMMUNITY스냅샷 최종 저장 수- fallback refresh 실행/성공/실패/timeout 로그
- fallback refresh lock 획득 성공/실패 로그
likeCount,commentCount입력값 분포- empty snapshot marker 저장 횟수
- 홈 API
popularCommunityPosts빈 응답 비율 - 홈 API fallback refresh 대기 시간
10. Open Questions
- 없음.
11. Decisions
- 요구사항의
is_pin은 현재 코드의CreatorCommunity.isFixed및 DB 컬럼is_fixed로 매핑한다. - 유료 게시글 제외는
price > 0제외로 정의한다. - 일 단위 최신성을 강제하며, fallback 조건은 최신 스냅샷 부재가 아니라 대상일
snapshotAt스냅샷 부재로 확정한다. - fallback 방식은 사용자 제안의 동일 refresh 로직 재사용, lock, double-check 원칙을 채택한다.
- 더 나은 구현 방향은 기존
RecommendationSnapshotFallbackService에POPULAR_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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