미리보기

MSA 타임세일 및 쿠폰 이커머스 서비스

기술 :

• Java 21 / Spring Boot 3.3.4 / JPA / QueryDSL / Spring Batch 5 / JWT / Eureka / Gateway / OpenFeign / Circuit Breaker

• PostgreSQL 16.4 / Kafka 2.6.3 / Redis 7.4 / Prometheus / Grafana

• Ubuntu 24.04 / AWS EC2 / RDS

인원 : BE : 4명

본인 역할

• 팀장 및 발표

• 토스페이먼츠 PG 연동 / 스프링 배치 5 정산 / Redis / 모니터링&알림 시스템

• 인프라 구축 / CI&CD(Github Actions + Docker Compose)

• Github Flow 브랜칭 전략 / 멀티모듈 / PR&이슈 템플릿 / 스타일 가이드 / 아키텍처 설계

트러블 슈팅

1. Spring Batch에서 Jpa로 배치처리 시 더티체킹되어 엔티티 마다 쿼리 요청

   • 기존에는 Jpa 엔티티를 이용하고자 JpaPagingItemReader로 배치 조회를 했지만, 더티체킹으로 인해 엔티티마다 쿼리가 요청되어 성능 하락

     • 5만건을 500개씩 배치 처리 시, 100건 + 5만건의 쿼리 발생

   • JdbcPagingItemReader로 변경하여 처리시간 4.6배 개선

     • 동일 조건으로 4분 46초 → 60초

2. 멀티 DataSourace에서 불필요한 커넥션 점유

   • 멀티 DataSource 환경에서, 스프링은 트랜잭션 진입 시 커넥션을 점유하고 이후 DataSource를 결정하여 실제로 이용하지 않아도 커넥션 점유

   • LazyConnectionDataSourceProxy로 DataSource를 감싸서 실제 DB 요청 시 커넥션 점유

3. 쿠폰 발급 시 느린 분산락을 LuaScript와 Kafka로 해결

   • 단 한 스레드에서만 처리하여 250 TPS/ 평균 응답속도 5,000ms로 비관락 및 낙관락 대비 성능 저하

   • 레퍼런스 삼았던 쿠폰 발급 이벤트 당시, TPS 3,600+ 트래픽이 발생함을 확인하고 이를 기준으로 개선

   • 쿠폰 발급 요청만 Redis LuaScript로 원자적으로 처리하고, 실제 DB 요청은 Kafka로 처리

     • TPS : 250 → 5,000 (20배 개선)

     • 평균 응답속도 : 5,000ms → 225ms (22배 개선)

기술 의사결정

1. 프로메테우스, 그라파나, 슬랙으로 모니터링 및 알림 시스템 구축

   • 여러 서비스로 구성됨에 따라 한 곳에서 관리하고 알림을 자동화할 필요 발생

   • 프로메테우스로 각 서비스 별 메트릭 수집 후, 이를 그라파나로 시각화

   • 각 서비스 별 평균 5분 CPU 사용량이 50% 초과 시 슬랙 알림 발송

2. Saga 패턴을 이용한 주문 로직 롤백 처리문제

   • MSA 환경에서는 각 서비스가 독립적인 DB를 사용하기 때문에 하나의 트랜잭션으로 데이터의 원자성과 일관성을 유지하기 어려움

   • 트랜잭션 실패 시 성공한 트랜잭션의 롤백이 복잡해짐

   • 이에 코레오그래피 사가 패턴 사용

   • 주문 로직에 연관된 각 서비스 별 DB 데이터의 정합성과 일관성을 유지할 수 있게 됨

3. Graceful shutdown 도입

   • CD로 기존의 도커 컨테이너가 강제종료되어 주문 처리 중 감소된 재고가 롤백되지 않던 문제 발생

   • 스프링 설정에 아래와 같이 설정하여 종료 전 충분한 시간을 확보

     • server.shutdown=graceful

     • spring.lifecycle.timeout-per-shutdown-phase=10s

   • 도커 컴포즈를 아래와 같이 설정하여 종료 전 시간 확보

     • stop_grace_period: 15s

관련 링크

• 깃허브 : https://github.com/autumn-radiata/radiata-backend

• 소개페이지 : https://bit.ly/3CfoHnY

• 팀노션 : https://bit.ly/3YS2i8V

고가용성 기프티콘 입찰 거래 서비스

기술 :

• Java 17 / Spring Boot 3.1.7 / JPA / QueryDSL / Spring Batch 5 / JWT

• MySQL 8.0.35 / Redis 7.1 / Prometheus / Grafana

• Ubuntu 22.04 / AWS EC2 / RDS / S3 / ElastiCache / ECR / LB

• Vite 5.0 / React 18.2 / MUI / Zustand 4.4 / Axios 1.6 / React Query 5.17

인원 : BE : 4명

본인 역할

• 팀장 및 발표

• 인증 및 인가 / 소셜 로그인 / JWT(Refresh token) / Redis

• 프론트 / S3 & CloudFront 배포 / CD(Github Actions)

• Github Flow 브랜칭 전략 / PR&이슈 템플릿 / 스타일 가이드 / 아키텍처 설계

트러블 슈팅

1. SPOF 제거를 위한 다중 EC2 인스턴스 구성

   • 최소 2개의 오토스케일링 및 로드 밸런싱 적용으로 부하 분산

     • 부하 테스트 시 CPU 사용률 87.9% → 43.9% 개선

     • 부하 테스트 시 처리율 676.7/sec → 1,107.3/sec 개선

   • 무중단 블루/그린 배포로 고가용성 확보

2. SPOF 제거를 위한 MySQL Replication 구성

   • @Transactional의 readOnly 유무로 Primary, Replica DB 요청을 구분

   • 읽기 지연 4 us → 2 us, 쓰기 지연 2 us → 0.5 us 개선

   • CPU 사용률 8% → 6% 개선

3. SPOF 제거를 위한 Redis Replication 구성

   • 고가용성 확보 및 자동 페일오버를 위해 1개의 복제본과 3개의 센티널, 1샤드로 구성

   • 이후 관리 지점 제거를 위한 ElastiCache for Redis 채택

     • EC2 t2.micro 3개의 비용(USD 0.0432/h)과, ElastiCache 비용(USD 0.048/h)이 비슷

       • 월 3달러의 추가 비용으로 관리를 위임하고, 아낀 생산성을 서비스 코드 작성에 투자함

4. 프리티어 계정의 VPC Peering 연결로 비용 절감

   • 기존의 AWS 계정에 EC2 구축된 상황에서 프리티어 계정의 ElastiCache 연결 시도

   • 서로 다른 VPC는 연결이 불가능하여, VPC Peering으로 가능함을 확인

   • Peering 연결 시 서울 리전 내에선 100GB 까지 무료임을 확인하고 도입

관련 링크

• 깃허브 : https://github.com/Team-BC-1/gream-backend

• 팀노션 : https://bit.ly/3OgSzDn

• 시연 영상 : https://youtu.be/p6yFscb7jf8

• 발표 영상 : https://youtu.be/jK5Ps2cIPNY

재무제표 기반 적정주가 추정 공식을 이용하여 10개 이상의 항목을 크롤링하여 5초 이내로 계산하는 어플

2,000 다운로드 수 기록했으며, 안드로이드 버전이 낮아 스토어에서는 게시 중지되었지만 이용은 가능

기술 : React native / AWS Lambda, DynamoDB

인원 : 개인 프로젝트

본인 역할

• 기획, 디자인, 개발, 출시, 운영, 고객응대, 마케팅

트러블 슈팅

1. 사용자 피드백으로 5초 → 2.3초로 2.17배 개선

   • 2만건의 로그 분석 후 전체 상장사의 20%가 요청의 66%를 차지함을 도출

   • 고정적으로 5초가 소요되던 재무제표 및 주가를 크롤링하는 작업을 일 단위로 변하는 주가의 특성을 이용하여 캐싱을 적용해 평균 2.3초로 개선

기술 의사 결정

1. AWS Lambda / DynamoDB 채택

   • 재무제표 크롤링에 Lambda를 이용하여 요청한 만큼만 과금하여 비용 절감

   • 로그를 DynamoDB로 기록하여 비용 절감

   • 일정 사용량까지는 무료임을 이용하여 현재까지 비용 0원

• 20개 팀 중 장려상 수상

• 공공데이터 OpenAPI를 이용한 채식 레시피 추천 및 챗GPT를 이용한 레시피 생성, 식물 성장일기 서비스

• 기획서 : https://bit.ly/4hNO2pp