문제 개요

• 오류 상황: 이벤트 최대 참여 인원보다 초과된 인원이 이벤트에 참여하는 문제 발생
• 발생 배경: 500명 가능 이벤트에 5000 트래픽 부하 테스트 시 4843명 참여

오류 코드 및 오류 메시지

원인 분석

• 오류 원인: 트랜잭션 동시성 문제가 발생

해결책

• 단계별 조치 방법

  • Step 1: 비관적락 사용 @Lock(LockModeType.*PESSIMISTIC_WRITE*)

  public interface EventJpaRepository extends JpaRepository<EventJpaEntity, Long> {
  
    @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
    Optional<EventJpaEntity> findByPublicId(String eventId);
  }
  

  

  • 10만 트래픽 테스트
    • 평균 응답 시간 : 6311ms
    • TPS : 153.0/sec

  

  • Step 2: 레디스 사용

    • 기존 이벤트 참여 인원 예외처리를 DB → Redis로 관리 지점 변경

      public boolean checkParticipationPossible(Event event) {
        Long currentParticipants = redisTemplate.opsForValue()
            .increment(event.getPublicId().toString(), 1);
    
        if (currentParticipants <= event.getMaxParticipants()) {
          return true;
        }
    
        redisTemplate.opsForValue().decrement(event.getPublicId().toString(), 1);
        return false;
      }
    

  • 10만 트래픽 처리

    • 평균 응답시간 : 6311ms에서 1294ms로 약 79.49% 개선
    • TPS : 153.0/sec에서 672.6/sec로 339.6% 개선

    

교훈 및 주의 사항

• 주의할 점: 항상 동시성 문제를 염두에 두고 로직을 설계해야 한다.
• 배운 점: 부하 테스트의 중요성과 이를 통해 문제를 사전에 발견하는 과정의 가치를 깨달았다.