인기 차트 생성 로직 리팩토링과 조회 흐름 정리

문제 상황

인기 차트 생성 로직을 구현한 이후, 차트가 정상적으로 생성되고 조회까지 되는지 확인하는 과정에서 구조적인 아쉬움을 느꼈다.

 

generateWeeklyChart 메서드 내부에서

• 집계
• 차트 생성
• 저장

모든 로직이 한 곳에 몰려 있었고,

특히  Top100 차트 생성 로직까지 함께 포함되어 있어 코드의 흐름이 길어지고 가독성이 떨어지는 문제가 있었다.

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원인 분석

기존 구조에서는 하나의 메 서드가 다음 역할을 모두 담당하고 있었다.

• 주간 집계 흐름 제어
• Playback 데이터 조회
• Top100 차트 생성
• DB 저장

이로 인해

• 메서드의 책임이 과도하게 커졌고
• "차트 생성"이라는 하나의 의미 있는 로직이 묻히는 문제가 있었다

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해결 과정

차트 생성 로직을 별도의 메서드로 분리했다.

Before

List<PopularChart> charts = new ArrayList<>();

int rank = 1;

for (TrackPlayCountProjection result : results.stream().limit(100).toList()) {
    charts.add(
            PopularChart.create(
                    result.getTrackId(),
                    rank++,
                    result.getPlayCount(),
                    snapshotDateTime
            )
    );
}

popularChartRepository.saveAllAndFlush(charts);

After

List<PopularChart> charts = createTopCharts(results, snapshotDateTime);

popularChartRepository.saveAllAndFlush(charts);

private List<PopularChart> createTopCharts(
        List<TrackPlayCountProjection> results,
        LocalDateTime snapshotDateTime
) {
    List<PopularChart> charts = new ArrayList<>();

    int rank = 1;

    for (TrackPlayCountProjection result : results.stream().limit(TOP_CHART_LIMIT).toList()) {
        charts.add(
                PopularChart.create(
                        result.getTrackId(),
                        rank++,
                        result.getPlayCount(),
                        snapshotDateTime
                )
        );
    }

    return charts;
}

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결과

차트 생성 로직을 분리하면서

• generateWeeklyChart는 전체 흐름 제어에 집중하고
• createTopCharts는 차트 생성만 담당하도록 구조를 개선할 수 있었다

또한 코드의 의도가 더 명확해졌고,

각 로직을 개별적으로 이해하기 쉬운 구조로 변경되었다.

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조회 흐름 검증

차트 생성 이후, 실제 API를 통해 조회까지 정상적으로 동작하는지 확인했다.

GET /api/popular-charts/top100

 

이로 인해

• Playback 데이터 기반 집계
• snapshot 생성
• 인기 차트 조회

전체 흐름이 정상적으로 동작함을 확인할 수 있었다.

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느낀 점

단순히 기능을 구현하는 것을 넘어서, 로직을 의미 단위로 분리하는 것이 코드의 가독성과 유지보수성에 큰 영향을 준다는 것을 느꼈다. 이번 리팩토링을 통해 서비스 메서드의 역할을 명확히 나누는 기준을 다시 정리할 수 있었다.