- 대기열 시스템: Redis Sorted Set 기반의 대기열로 요청 순서(FIFO)를 보장하며, 공연 일정별 독립적인 대기열 관리를 통해 시스템 부하를 제어합니다.
- 동시성 제어: Redisson Distributed Lock을 AOP로 설계하여 동시성을 제어하고, Watchdog 기반 TTL 자동 갱신으로 장애 시에도 Stale Lock 없이 안전하게 동작합니다.
- 예약 라이프사이클 관리: 예약 생성 시 TTL 기반 임시 점유를 부여하고, 스케줄러가 만료된 예약을 자동 정리하여 좌석 리소스를 효율적으로 관리합니다.
- 이벤트 기반 아키텍처: Transactional Outbox Pattern으로 도메인 이벤트를 안전하게 발행하여, 트랜잭션 원자성을 유지하면서 후속 처리를 비동기로 수행합니다.
- 포인트 결제: 구현 편의 상, 미리 충전한 사용자 포인트 잔액을 차감하는 형태로 결제가 이루어지도록 설계했습니다.
| 과제 | 성과 | 상세 문서 |
|---|---|---|
| 애플리케이션 병목 원인 분석 및 해결 | P99 Latency 66% 개선 (1.04s → 355ms) / 처리량 53.3% 향상(성능 포화점 기준) (813 RPS → 1.25K RPS) | JDK Flight Recorder를 활용한 JVM 성능 병목 분석 |
| 데이터 정합성을 위한 동시성 제어 | 단위·통합 테스트 및 Grafana K6 부하 테스트를 통해 중복 0건 검증 | 예약 & 결제 3중 API 멱등성 설계 |
Backend: Java 17, Spring Boot 3, Spring Data JPA
Frontend: React 기반 SPA (Vite, TypeScript, Tailwind CSS). Claude Code, Antigravity(Gemini 3 Pro)를 활용한 AI 네이티브 개발
Data: MySQL 8.0, Redis 7.0 (Redisson)
Infra: AWS (EC2, RDS, ECR), Docker, GitHub Actions
Observability: Prometheus, Grafana, Grafana Loki & Promtail
AI Stacks: 프론트엔드 개발에 Claude Code & Antigravity 활용, CodeRabbit을 통한 AI 기반 PR 리뷰