refactor: 지역 기반 추천 API Caffeine 캐시 도입을 통한 성능 개선

[lilloo04]

📌 개요

• 외부 Tour API를 호출하여 지역 기반 여행지 리스트를 조회하는 API의 응답 지연 문제를 개선한다.
• 반복 요청이 많은 지역 기반 조회 특성을 고려하여 Caffeine 로컬 캐시를 도입하고, 캐시 적용 전/후 성능을 비교·검증한다.

🔍 상세 내용

• 지역 기반 추천 API(/api/places) 호출 흐름 분석
  • 외부 API 호출 + 응답 가공 로직 병목 확인
• 캐시 적용 대상 선정
  • 지역 코드(areaCode, sigunguCode), 페이지 정보 기반 조회 결과
• Caffeine 캐시 도입
  • @Cacheable 적용
  • 캐시 키 설계 (지역 코드 + 페이지 파라미터 조합)
  • TTL 기반 만료 정책 및 최대 엔트리 수 설정
• 캐시 상태 모니터링
  • Spring Actuator를 활용한 캐시 히트율/미스율 확인
• 성능 측정 및 비교
  • k6 부하 테스트를 통한 캐시 적용 전/후 응답 시간, TPS, 에러율 비교
  • 10 / 50 / 100 동시 사용자 시나리오 테스트