querydsl 을 적용하면서 projection class 를 사용하게 되었고, 그로인해 dto 구조가 변경되었다.
테스트 코드에서 이를 사용하는 부분을 찾아 반영했다.
복권 판매점 랭킹 정렬 부분에 수정사항이 있었다.
DB 에서 가져오는 부분은 querydsl 에서 처리했으나, redis cache 저장하는 부분에서 이를 반영하는 것이 누락되었다. 그래서 동일하게 1등 횟수 DESC, 2등 횟수 DESC, 판매점 ID ASC 로 수정했다.
기존에는 scrap 하는 데이터 종류에 따라 해당 KEY 에 존재하는 cache 를 삭제했었다.
거의 모든 화면에 판매점의 1등, 2등 횟수 집계를 보여주게 되면서, shop detail 에 해당하는 cache 는 모든 scrap 마다 삭제해야할 필요가 생겼다. 그래서 모든 scrap 작업마다 redis 에 저장된 모든 cache 를 flush 할 수 있도록 했다. 일주일마다 정리되는 꼴이므로 적당한 기간인 것 같다.
docker maria db 에 사용되는 기초 데이터를 갱신해서 반영해준다. 해당 작업은 매번 해주지 않아도 되나, 큰 작업 이후 릴리즈를 편하게 하기 위해 최신 정보로 반영해준다.
querydsl 을 적용하면서 projection class 를 사용하게 되었고, 그로인해 dto 구조가 변경되었다. 테스트 코드에서 이를 사용하는 부분을 찾아 반영했다.
복권 판매점 랭킹 정렬 부분에 수정사항이 있었다. DB 에서 가져오는 부분은 querydsl 에서 처리했으나, redis cache 저장하는 부분에서 이를 반영하는 것이 누락되었다. 그래서 동일하게 1등 횟수 DESC, 2등 횟수 DESC, 판매점 ID ASC 로 수정했다.
기존에는 scrap 하는 데이터 종류에 따라 해당
KEY에 존재하는 cache 를 삭제했었다. 거의 모든 화면에 판매점의 1등, 2등 횟수 집계를 보여주게 되면서, shop detail 에 해당하는 cache 는 모든 scrap 마다 삭제해야할 필요가 생겼다. 그래서 모든 scrap 작업마다 redis 에 저장된 모든 cache 를 flush 할 수 있도록 했다. 일주일마다 정리되는 꼴이므로 적당한 기간인 것 같다.docker maria db 에 사용되는 기초 데이터를 갱신해서 반영해준다. 해당 작업은 매번 해주지 않아도 되나, 큰 작업 이후 릴리즈를 편하게 하기 위해 최신 정보로 반영해준다.
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