미리보기

• 약 10만 명 회원 규모 커머스 플랫폼 백엔드 개발 및 운영

• 일 평균 490건 / 최대 6,200건 주문 처리 시스템 운영

• 동시성, 성능, 중복 요청 등 운영 이슈 해결 및 안정성 개선

• AWS EC2 기반 인프라 운영 및 Docker, GitLab Runner 기반 CI/CD 구축

기존 모바일 앱 기반 서비스를 웹 플랫폼으로 전환하며 MVP 개발부터 도메인 설계, 운영까지 전 과정에 참여. 주문·결제·회원 도메인 로직 구현 및 어드민 시스템 설계·개발·배포 전 과정을 Backend 단독으로 수행.

[조회 성능 150배 개선] 다중 조인 쿼리 분리 및 애플리케이션 조립

• 문제 상황: 복잡한 다중 조인 쿼리로 인해 DB 병목 발생 → 평균 15초 응답 지연으로 실시간 조회 불가

• 해결 과정:

  • 코드 구간별 실행 시간 측정을 통해 병목 지점 파악 후, 무거운 다중 조인 구조를 분리

  • WHERE IN 기반으로 데이터를 분리 조회하여 조인 연산을 줄이고, 애플리케이션에서 조합하도록 구조 재설계

• 개선 결과: DB 부하를 애플리케이션으로 분산하여 조회 속도 15초 → 0.1초 단축

[선착순 이벤트 초과 처리 0건 달성] 조건부 UPDATE 기반 동시성 제어

• 문제 상황: 선착순 이벤트 시 다수 요청이 동시에 유입되며 Lost Update 발생 → 동일 재고를 여러 트랜잭션이 조회 후 각각 차감하여 초과 처리 발생

• 해결 과정:

  • 재고 검증과 차감을 WHERE stock > 0 AND id = ? 형태의 조건부 UPDATE 쿼리로 처리

  • 반환된 row count로 성공/실패를 판단하여 별도 조회 없이 DB 레벨에서 동시성 제어 수행

• 개선 결과: 별도 락 없이 Atomic Update로 동시성 문제를 해결하여, 최대 1,600건 동시 요청 환경에서 선착순 이벤트 초과 처리 0건 달성

[중복 요청 오류 제거] Redis 기반 멱등성 처리

• 문제 상황: 네트워크 지연 및 사용자 중복 클릭으로 동일 결제/취소 요청이 중복 처리되며, 정상 처리된 주문이 실패된 것처럼 보이는 상태 불일치 문제 발생

• 해결 과정:

  • Redis에 요청 식별 키와 TTL을 설정하여 멱등성 보장 구조 설계

  • 커스텀 어노테이션과 AOP를 활용해 멱등성 처리 로직을 공통 모듈화하고, 중복 요청을 차단

• 개선 결과: 중복 요청으로 인한 상태 불일치를 제거하여 정상 결제/취소 건이 잘못 처리된 것으로 보이는 사용자 혼란을 해소

[정산 처리 시간 99% 단축] 정산 구조 재설계 및 실시간 전환

• 문제 상황: 개발자가 조건 수정 후 수동 실행하는 구조로 데이터 추출 30분 이상 소요 → 실시간 조회 불가, 운영 병목 발생

• 해결 과정:

  • 웹 플랫폼 전환 과정에서 정산 시스템을 재설계하여 애플리케이션 조회 구조로 전환

  • 주문별 반복 조회를 WHERE IN 기반 일괄 조회로 변경, 애플리케이션에서 데이터 조합하도록 개선

• 개선 결과: 정산 처리 시간 30분 이상 → 1분 이내 단축, 개발자 개입 없이 실시간 조회 가능한 구조로 전환

Kotlin Spring Boot MySQL JPA QueryDSL Redis Docker GitLab Runner

• AWS EC2/Route53/ALB 기반 서버 구성 및 HTTPS 설정

• Docker + GitLab Runner CI/CD 구축으로 수동 배포 완전 자동화

• 하드코딩 콘텐츠를 API 기반 구조로 전환하여 관리자 직접 수정 가능한 구조 구현

Kotlin Spring Boot MySQL JPA Docker GitLab Runner AWS EC2 AWS Route 53

• Spring Batch 기반 데이터 처리 파이프라인 단독 설계·구현

• 운영팀의 다양한 데이터 요청에 대해 매번 SQL을 작성하던 수작업 프로세스를 자동화

• 반복 업무 제거 및 휴먼 에러 방지, 데이터 추출 요청 0건 달성

Java Spring Boot Spring Batch MyBatis MySQL

메신저 기반 기록 공유에서 발생하는 기록 누락, 관리 불편 문제를 해결하기 위해 직접 기획·개발하고 실제 사용자 기반으로 운영.

• 리액션 요청을 비동기 일괄 처리(Batch) 구조로 개선하여 반복적인 DB I/O 최소화

• DB 제약조건과 애플리케이션 검증 로직을 함께 적용해 데이터 정합성 유지

• 구현 방식별 트레이드오프를 직접 검토하여 서비스 로직 설계에 반영

Kotlin Spring Boot MySQL JPA Thymeleaf Github actions