[OpenFeign] BE, AI 통신

 

OpenFeign

OpenFeign은 Netflix에서 처음 만든 Declarative HTTP Client 도구로 외부 API를

쉽게 호출할 수 있도록 돕는다고 하여 이번 프로젝트에서  BE-AI통신에서 사용하기로 하였다!

 

 

(Interface call 실패에 대한 대안인 fallback은 작성하지 않은 상태이니 참고바라요)

 

1. 의존성 추가하기

아래는 추가해야할 코드를 찾은 사이트이니 참고하기!

Maven Central: org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign

기존에 있던 의존성에 추가로 OpenFeign과 관련된 의존성을 추가해준다.

plugins {
    id 'java'
    id 'org.springframework.boot' version '2.7.3' //스프링부트 플러그인
    id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.0'//스프링 의존성

}

group = "com.lib"
version = "1.0-SNAPSHOT"
sourceCompatibility = '17'

repositories {
    mavenCentral()
}

dependencies {
	implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign:4.1.0'
    implementation 'org.springframework:spring-web:6.1.8'
    implementation 'io.github.openfeign:feign-core:13.2.1'
    implementation 'io.github.openfeign:feign-slf4j:13.2.1'
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-loadbalancer:4.1.3'
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-commons:4.1.3'
    testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'
}

tasks.test {
    useJUnitPlatform()
}

 

 

2. OpenFeign 활성화

@EnableFeignClients → 메인 클래스에 붙여줌

package com.lib;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.ImportAutoConfiguration;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignAutoConfiguration;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaAuditing;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableJpaAuditing//자동으로 값이 들어감
public class SpringbootDeveloperApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringbootDeveloperApplication.class,args);
    }

}

 

3. 클라이언트에 대한 구성 클래스 생성

package com.lib.openFeign.feign;

import feign.Logger;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@EnableFeignClients
@Configuration
public class FeignClientConfig {
    @Bean
    Logger.Level feignLoggerLevel(){
        return Logger.Level.FULL;
    }
    }

 

4. 클라이언트 인터페이스를 활용한 마이크로서비스 간 동기 통신

package com.lib.openFeign.feign;

import com.lib.openFeign.dto.AiRequest;
import com.lib.openFeign.dto.AiResponse;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;

import java.util.List;

@FeignClient(name ="RecommendationFeignClient",url = "(맞춰서 넣어야 하는 부분)대상 URL:포트번호")
public interface RecommendationFeignClient {
    @PostMapping(path = "/recommend")
    AiResponse findAiRecommend(@RequestBody AiRequest reqDto);

}

 

 

5. 위 클라이언트 활용 

Controller

@GetMapping("/recommend/main")
public ApiResponse<ApiResponse.CustomBody<List<MainAiRecommendResponse>>>findMainAiBook(HttpServletRequest request){
    //Member memberId=(Member)request.getAttribute("memberId");
    Long memberId = 1L;//기존
    List<MainAiRecommendResponse> responseList=bookService.findByAiRecommendMain(memberId);
    System.out.println("responseList(bookController 속 메인 ai요청):"+responseList);
    return ApiResponseGenerator.success(responseList, HttpStatus.OK);
}

Service (여기에서 활용됨!)

public List<MainAiRecommendResponse> findByAiRecommendMain(Long memberId){
    System.out.println("멤버 아이디:"+memberId);

    List<String> isbnRequest =bookRepository.findByMemberId(memberId);
    System.out.println("쿼리들어간 후:"+isbnRequest);
    if (isbnRequest.isEmpty()) {
        throw new IllegalArgumentException("not found" + memberId);
    };

    //프론트에서 백으로 요청-> 백은 해당 회원 아이디에 따른 관심 서재, 기록 테이블 속 책 id를 가져오고 (리스트)
    // 그 리스트를 반복문에 넣어서 isbn 리스트를 생성-> ai에 넘김
    AiRequest request = new AiRequest(isbnRequest); //ai에 보낼 isbn리스트 생성 완료
    //--사용되는 부분 : findAiRecommend
    AiResponse aiResponse= recommendationFeignClient.findAiRecommend(request);//응답

    List<String> isbnList= aiResponse.getRecommended_isbns();

    List<MainAiRecommendResponse> bookInfoList = new ArrayList<>();
    for (String isbn : isbnList) {
        Optional<Book> optionalBook = bookRepository.findByISBN(isbn);
        if (optionalBook.isPresent()) {
            Book eachBook = optionalBook.get();
            MainAiRecommendResponse bookInfo = new MainAiRecommendResponse(eachBook);
            bookInfoList.add(bookInfo);
        }
    }
    return bookInfoList;

}

 

 

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다음에는 좀더 체화시켜서 활용해봐야겠다는 

생각과 이를 더 잘 활용해보고 싶다고 생각이 들었다.

 

 

*참고 블로그*

[Spring Cloud] Spring Cloud OpenFeign - 기본 개념 및 활용

 

[Spring] OpenFeign이란? OpenFeign 소개 및 사용법