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자정 배치 스케줄러 실행 중 발생하는 캐시 재오염(Stale Data) 방지 및 분산 락 제어 분야: MSA, Batch Processing, Cache Consistency (Stale Data), Distributed Lock (ShedLock), Race Condition관련 파일: CatalogVisibilityScheduler.java, ShedLockConfig.java1. 발단: 조회 성능 최적화와 자정 배치 스케줄러 도입카탈로그 서비스는 커머스 메인 화면의 대규모 조회 트래픽을 감당하기 위해 상품 목록을 Redis에 캐싱(products_cache)하여 제공하고 있었음.또한 매일 자정(00:00:00), 상품의 노출 상태(isVisible)를 일괄 동기화하는 배치 스케줄러(CatalogVisibilityScheduler)가 구동됨.초기 설계에서는 DB 업데이트 전 캐시를 초기화하기 .. 2026. 6. 30.

조회 모델(Read Model)의 가시성 처리 전략: 실시간 반영 vs 자정 배치의 Trade-off와 하이브리드 아키텍처 구축 분야: MSA, CQRS Pattern, Read Model Optimization, Performance Tuning, Hybrid Visibility Strategy관련 파일: ProductViewCommandService.java, ProductViewRepository.java, StockEventConsumer.java, DailyStockResetEvent.java1. 발단: 조회 서비스(Catalog)의 '가시성 보장'과 'I/O 부하'의 딜레마CQRS 패턴에 따라 카탈로그 서비스는 오더/인벤토리의 도메인 이벤트를 구독하여 조회 전용 데이터셋(MongoDB)을 실시간으로 동기화하고 있었음. 하지만 대규모 트래픽 시나리오를 고려했을 때, 시스템의 구조적 병목 예상이 감지됨기존 구조의 병목: 상.. 2026. 6. 5.

단일 토픽 환경에서의 메시지 분기 처리: Envelope DTO 패턴 vs 다형성 라우팅(@KafkaHandler) 분야: Spring Kafka, Message Routing, Payload Design관련 파일: OrderEventConsumer.java1. 배경: 토픽 통합으로 인한 식별 문제직전에, 카프카 메시지 순서 역전(Out-of-Order) 문제를 해결하기 위해 인벤토리 서비스로 향하는 두 가지 명령(재고 차감, 재고 복구)을 개별 토픽에서 단일 토픽(inventory.command)으로 통합함문제는 토픽이 하나로 합쳐지면서, 인벤토리 서비스의 컨슈머가 "지금 들어온 메시지가 차감 명령인지 복구 명령인지 어떻게 구분할 것인가?" 에 대한 아이디어가 잘 떠오르지 않았음...2. 고민: 전통적인 Envelope(봉투) 패턴의 한계가장 먼저 떠올린 해결책은 두 객체를 하나로 감싸는 거대한 '봉투(Envelop.. 2026. 6. 2.

비동기 분산 트랜잭션(Saga)의 멱등성, 메시지 순서 역전(Out-of-Order) 해결기 분야: MSA, Event-Driven Architecture, Saga Pattern, Idempotency, Kafka Partition Key Routing관련 파일: OrderCommandService.java , OrderEventConsumer.java1. 발단: 비동기 환경에서 발견된 '시간차 엣지 케이스'주문 생성 트랜잭션을 비동기 Saga 패턴(Kafka)으로 분리한 후, 시스템의 안정성을 검증하기 위해 여러 예외 시나리오를 시뮬레이션함. 그중 "유저의 기습 취소" 상황에서 엣지 케이스를 발견함[시나리오 타임라인]유저가 주문을 요청하여 상태가 PENDING(대기)이 됨.유저가 변심하여 즉시 주문 취소(cancelOrder)를 요청함. 상태는 CANCELED가 되고, 깎였을지 모를 재고를 .. 2026. 5. 25.

대규모트래픽 프로젝트 키워드정리 1. Inventory (재고 관리) 도메인핵심 키워드: 동시성 제어, 낙관적 락(Optimistic Lock), Redisson 분산 락, Connection Pool 고갈 방지[도입 배경 및 문제 상황]주제 특성상 특정 시간대에 다수의 요청이 몰림.초기에는 DB 수준의 낙관적 락을 통해 동시성을 제어하고자 했음.그러나 트래픽 집중 시 잦은 DB 버전 충돌이 발생했고, 이를 해결하기 위한 재시도 로직이 반복되면서 결국 DB 커넥션 풀 고갈 및 전체적인 성능 저하 문제로 이어짐.[비즈니스 로직 및 기술 선택]재고 비즈니스 룰: 점주 설정에 따라 현재 일일 재고(current_daily_stock)를 일일 한도(daily_limit) 값으로 초기화하고, 예약 서비스로부터 재고 차감 요청이 올 때마다 판매된.. 2026. 5. 21.

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