📚 GitHub 사용자 검색 및 저장소 리스트 앱 (Flutter with Clean Architecture and BLoC)

본 프로젝트는 최신 Flutter 프레임워크와 Google Architecture 패턴을 기반으로 개발된 GitHub 사용자 검색 및 저장소 리스트 애플리케이션입니다. BLoC 및 Riverpod 상태 관리 패턴을 사용하여 사용자 인터페이스와 비즈니스 로직을 분리하며, 로컬 데이터 캐싱, 페이징 처리, 광고 배너 표시 등 다양한 기능을 구현하였습니다.

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주요 기능 ✨

1. GitHub 사용자 목록 검색 및 표시 🌐

   • GitHub API를 사용하여 실시간으로 사용자 데이터를 검색하고, 아바타와 사용자명을 리스트로 보여줍니다.
   • 사용자 리스트는 무한 스크롤을 통해 동적으로 로드되며, GitHub API의 페이지네이션을 활용하여 성능 최적화를 구현했습니다.
   • 광고 배너는 10번째, 20번째, 30번째 항목마다 표시되며, 클릭 시 특정 URL로 이동됩니다.

2. 사용자 저장소 목록 🔍

   • 특정 사용자의 GitHub 저장소 목록을 검색하여 이름, 설명, 별 수, 사용 언어 등의 정보를 제공합니다.

3. 페이징 처리 🔄

   • 원격 API에서 데이터를 가져올 때, 페이지 단위로 데이터를 로드하며, 무한 스크롤을 구현하였습니다. 로컬 캐싱과 함께 사용되어 API 호출 최적화 및 성능 향상을 달성했습니다.

4. 로컬 데이터 캐싱 🏠

   • SQLite를 사용하여 사용자 정보와 광고 데이터를 로컬에 캐싱합니다. 네트워크 연결이 끊기더라도, 로컬에 저장된 데이터를 이용해 사용자 경험을 유지할 수 있습니다.

5. 상태 관리 🧠

   • BLoC 패턴과 Riverpod를 조합하여 복잡한 상태 관리 문제를 해결했습니다. 사용자 이벤트 기반 데이터 흐름 관리와 전역 상태 관리를 동시에 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

6. 테스트 🧪

   • JUnit, Mockito를 사용하여 비즈니스 로직, 로컬 및 원격 데이터 소스에 대한 유닛 테스트를 작성했습니다. 주요 기능에 대한 테스트를 포함하여 높은 안정성을 보장합니다.

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기술 스택 🛠️

• 언어: Dart
• 프레임워크: Flutter
• 상태 관리: Riverpod, BLoC
• 로컬 데이터베이스: SQLite
• 네트워크 통신: Dio
• 테스트: JUnit, Mockito

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Google Architecture 적용 🚀

이 프로젝트는 Clean Architecture 패턴을 적용하여 각각의 책임 영역을 분리하고, 유지보수와 확장성을 극대화했습니다.

• Data Layer:

  • GithubLocalDataSource: SQLite를 통해 로컬 데이터를 관리합니다.
  • GithubRemoteDataSource: GitHub API에서 데이터를 불러옵니다.

• Domain Layer:

  • GithubRepositoryImpl: 데이터를 관리하고 Presentation Layer에 제공합니다. 원격 데이터 소스와 로컬 데이터 소스 간의 동기화를 관리합니다.

• Presentation Layer:

  • BLoC 패턴과 함께 상태 관리를 수행하며, Flutter UI에서 데이터를 표시합니다.

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프로젝트 구조 🗂️

lib/
├── data/
│   ├── constants/    
│   ├── model/        # 데이터 모델 정의
│   ├── repository/   # 레포지토리 구현
│   ├── source/
│   │   ├── local/    # 로컬 데이터 소스 (SQLite)
│   │   └── remote/   # 원격 데이터 소스 (GitHub API)
├── presentation/
│   ├── bloc/         
│   ├── screens/      
│   └── widgets/      
└── main.dart         # 앱 진입점

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상태 관리 패턴 선택 이유 🎯

1. BLoC 패턴: 이벤트 기반 데이터 흐름과 상태 변경을 처리하기에 적합한 패턴으로, 사용자 이벤트에 따른 명확한 상태 변경을 보장합니다.

2. Riverpod: 전역 상태 관리의 편리함을 제공하여 복잡한 상태 관리 문제를 간단하게 해결할 수 있습니다.

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Mediator 패턴 및 페이징 처리 강조 🔄

이 프로젝트는 Paging Mediator 패턴을 적용하여 대량의 데이터를 효율적으로 관리합니다. 이를 통해 원격 API와 로컬 데이터 소스 간의 동기화를 유지하고, 네트워크 장애 시에도 사용자가 앱을 원활하게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 페이징 처리와 함께 데이터를 캐싱하여 성능을 최적화하고, 사용자 경험을 개선했습니다.

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테스트 전략 🧪

• JUnit과 Mockito를 사용하여 유닛 테스트를 작성했습니다.
• 로컬 및 원격 데이터 소스, 비즈니스 로직의 테스트를 통해 앱의 안정성을 보장합니다.