Backend · 2025.02

2025 PNU Mini Bootcamp - Backend

A 2-week backend bootcamp with LikeLion. Cloned a second-hand marketplace API (Karrot-style) using only official docs - no ChatGPT - and cut list loading from 5-10s to under 1s with Redis caching.

FastAPI
Python
SQLite
Redis
SQLModel
pydantic
JWT

Repository ↗

This article is written in Korean.

개요

멋쟁이사자처럼과 함께한 2025 PNU 미니 부트캠프(백엔드) 과정에서, 당근마켓을 모델로 중고거래 서비스의 백엔드를 만들었다. 새 서비스를 기획하는 대신 이미 존재하는 서비스의 API를 비슷하게 되짚어 구현하며, 2주 동안 웹 백엔드의 기본기를 다지는 게 목표였다.

기간: 2주 (2025.02.03-14), 총 70시간 이수
역할: 백엔드 단독(1인 팀). 프론트엔드(React)는 별도 저장소를 참고했다.
스택: FastAPI · SQLite(SQLModel) · Redis · pydantic · jose(JWT) · bcrypt
시연 영상: youtu.be/Ef-teuYRaN4

FastAPI가 자동 생성한 Swagger UI — 인증·게시물 API 명세

챗GPT 없이, 공식 문서만으로

이 프로젝트의 규칙을 하나 정했다. 챗GPT를 쓰지 않는 것. 답을 빨리 얻는 대신, 막히는 지점을 공식 문서와 검색으로 직접 파고들기로 했다. 편하려고 만든 규칙이 아니라, 프로그래밍과 디버깅 실력을 올리고 내가 짠 코드를 완전히 이해한 채로 넘어가려는 규칙이었다.

실제로 이 방식은 느렸다. FastAPI의 의존성 주입, SQLModel 쿼리, Redis 클라이언트 사용법을 하나씩 문서에서 확인하며 붙였고, 에러가 나면 스택트레이스를 끝까지 읽었다. 대신 2주가 끝났을 때, 이 백엔드에서 내가 이유를 설명 못 하는 줄은 없었다. 챗GPT 없이 처음부터 끝까지 만든 첫 프로젝트였고, “막히면 문서로 돌아간다”는 습관은 이후 프로젝트 내내 남았다.

구조

백엔드는 라우터 - 서비스 - 모델로 계층을 나눴다. 요청은 routers(auth, post)가 받고, 실제 로직은 services(auth, post, redis)가 처리하며, DB·Redis·JWT 유틸은 dependencies로 분리했다. FastAPI를 처음 쓰면서도 파일이 뒤엉키지 않게, 역할별로 자른 구조를 지키려 했다.

app/
├── routers/       auth_routers · post_routers
├── services/      auth_service · post_service · redis_service
├── models/        user · post · parameter
└── dependencies/  jwt_utils · sqlite_db · redis_db

DB는 SQLite를 골랐다. 테이블과 데이터가 적고 쿼리가 복잡하지 않은 학습용 규모라, 별도 DB 서버를 띄우는 대신 파일 하나로 끝나는 SQLite가 맞았다. 라이브러리는 프로젝트별 venv로 격리했다. “무거운 도구부터 깔지 말고, 규모에 맞는 걸 고른다”를 처음 의식한 선택이었다.

데이터 모델 — 사용자·게시물·사진 관계

핵심 기능

Redis 캐싱과 무한 스크롤

메인 화면은 게시물을 최신순으로 보여주고, 스크롤이 끝에 닿으면 다음 페이지를 이어 불러오는 무한 스크롤이다. 백엔드는 page/limit로 페이지를 끊고, updated_at 내림차순으로 정렬해 넘긴다.

여기서 가장 체감된 개선이 Redis 캐싱이었다. 게시물을 매번 DB에서 조인해 읽으면 목록이 느렸다. 그래서 게시물을 POST#{id} 해시로 Redis(인메모리)에 캐싱하고, 조회 순서를 캐시 먼저, 없으면 DB로 바꿨다. 캐시에 있으면 Redis에서 바로 꺼내고, 미스면 DB에서 읽어 캐시에 채운 뒤 짧은 TTL로 만료시킨다.

async def get_post(self, redis, post_id: int) -> Post | None:
    post = await redis.hgetall(self.make_post_key(post_id))   # POST#{id}
    if not post:
        return None            # 캐시 미스 → 호출부가 DB로 폴백
    return _to_post(post)

효과는 분명했다. 게시물 20개 기준 전체 목록 로딩이 기존 5-10초에서 Redis 적용 후 1초 이내로 줄었다. 캐싱이 왜 필요한지를 숫자로 처음 실감한 지점이었다.

게시물 목록 — 스크롤 끝에 닿으면 4개씩 이어 불러오고, Redis로 캐싱한다

JWT 인증

로그인은 JWT 토큰으로 처리했다(jose로 발급·검증, 비밀번호는 bcrypt로 해시). HTTP는 상태를 안 들고 가는(stateless) 프로토콜이라, 매 요청에 토큰을 헤더에 실어 사용자를 식별하도록 했다. 부트캠프에서 세션 기반 인증도 함께 배웠는데, 서버가 상태를 안 들어도 되는 stateless 쪽을 골라 붙여봤다. 액세스 토큰만 쓰면 탈취 시 만료까지 무방비라, 리프레시 토큰을 함께 둬 보안을 보완했다. 세션과 토큰, 두 방식의 장단을 직접 짜보며 비교한 게 이 프로젝트의 수확 중 하나였다.

끌어올리기

당근마켓의 “끌어올리기”를 구현하려면, 정렬 기준과 표시 기준을 나눠야 했다. Post 테이블에 created_at과 updated_at을 따로 두고, 목록 정렬은 updated_at 순으로, 상세의 작성일자는 created_at으로 보여줬다. 끌어올리기는 updated_at만 현재 시각으로 갱신해, 글은 그대로인데 목록 맨 위로 다시 올라오게 했다.

끌어올리기 결과 — updated_at만 갱신돼 글이 목록 최상단으로 다시 올라온다

사진 첨부

한 게시물은 사진을 최대 5장 가진다. 사진은 서버에 static/{사용자 id}/{게시물 id}/{번호}.{확장자} 규칙으로 저장하고, FastAPI의 static 서빙으로 /static/... 경로에서 바로 내려준다. 업로드 입력은 그대로 믿지 않고 파싱했다 - 파일명은 1-5번으로 치환하고, 확장자는 jpg·png·webp 등 몇 가지로만 제한해 임의의 파일명이 경로에 끼어들지 않게 했다.

게시물 작성 — 제목·내용·가격·지역과 함께 사진을 최대 5장 첨부한다

남긴 것과 배운 점

2주짜리 학습 프로젝트라 끝맺지 못한 것도 정직하게 남아 있다. 검색은 API는 만들었지만 프론트에서 스크롤로 불러온 목록 안에서만 걸러, API를 제대로 활용하지 못했다. 배포(Amazon Lightsail)와 실시간 채팅·댓글은 다음 과제로 미뤘다.

과정 자체도 순탄치 않았다. 프론트와 백엔드 사이에서 고민하다 백엔드 1인 팀으로 방향을 틀었고, 그 뒤로는 끊임없이 나는 오류를 혼자 붙잡았다. 하루에 열 시간씩 코드만 들여다본 날도 있었다. 처음엔 막히면 강사님을 디버거처럼 불렀지만, 챗GPT 없이 문서로 파는 규칙을 지키다 보니 어느새 스스로 원인을 찾아 해결하고 있었다. 오류를 무서워하지 않게 된 게, 2주에서 가장 크게 바뀐 점이다.

그럼에도 이 프로젝트에서 웹 백엔드의 뼈대를 처음 손으로 세웠다. 라우터-서비스-모델로 나누는 감각, JWT로 인증을 유지하는 법, 그리고 Redis 캐싱이 목록 로딩을 몇 초에서 1초 이내로 바꾸는 걸 직접 재보며, 백엔드가 무엇을 고민하는 일인지 처음 몸으로 알았다. 백엔드 외에 GitHub 협업, Figma, React도 곁들여 배웠다. 무엇보다 챗GPT 없이 문서만으로 끝까지 밀어붙인 경험이, 이후 더 큰 프로젝트를 겁 없이 시작하게 해준 바탕이 됐다.