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동시성이 높은 이커머스 환경에서 상품 관리와 재고 일관성을 보장하는 시스템을 설계했습니다.

"동시성 환경에서 재고 데이터의 정합성을 어떻게 보장할 것인가?"

단순한 데이터베이스 트랜잭션만으로는 높은 동시성 상황에서 성능 저하가 발생했습니다. 또한 분산된 주문 시스템에서 재고 관련 이벤트들을 실시간으로 처리하면서도 데이터 정합성을 유지해야 했습니다.

따라서 Redis 기반 원자적 연산과 이벤트 기반 비동기 처리를 결합하여, 성능과 정합성을 모두 확보하는 방향으로 설계했습니다.

동시성 제어가 중요한 재고 차감 및 검증을 담당합니다.

• Redis Lua Script로 재고 검증과 차감을 원자적으로 처리
• 상품 상태별 캐싱 전략 구현 (메타정보, 총재고, 사용재고 분리)
• 중복 요청 방지를 위한 멱등성 처리
• 상품 상태 기반 재고 관리 (판매중/품절 자동 전환)

비동기 처리가 효율적인 재고 복구 및 히스토리 관리를 담당합니다.

• Kafka Consumer 구현: 주문 취소/만료 이벤트 수신 및 처리
• Redis ZSet 이벤트 큐: 순서 보장된 재고 이벤트 적재 시스템
• Spring Batch 재고 히스토리: 이벤트 일괄 처리 및 영속화
• StockEventProcessingService: Score 기반 순서 보장 및 중복 처리 방지
• ProductEventMapper: 이벤트 데이터 변환 및 도메인 객체 매핑
• 멱등성 보장: 중복 키 기반 재처리 방지 시스템

확장성과 안정성을 위한 시스템 최적화를 구현했습니다.

• 캐시 전략: 상품 정보와 재고 정보의 분리된 TTL 관리
• 배치 처리: 대용량 재고 이벤트의 효율적인 일괄 처리
• 분산 추적: Kafka 메시지 처리 과정의 추적 가능성 확보

-- Redis Lua Script 예시
-- 모든 상품의 재고를 검증한 후, 원자적으로 차감 처리
for i = 1, #KEYS do
    -- 재고 검증 로직
    -- 원자적 차감 실행
end

• Score 기반 정렬: timestamp * 1000 + productId로 고유 순서 생성
• 배치 처리: 마지막 처리 위치 추적으로 연속성 보장

• 중복 키 생성: orderId:timestamp 기반 중복 처리 방지
• Redis Set 활용: 24시간 TTL로 효율적인 중복 검사