[Step11] 시나리오에서 발생할 수 있는 동시성 이슈 파악 및 분석 보고서 작성

[lgm1007]

변경 사항

• 시나리오에서 발생할 수 있는 동시성 이슈 파악
  • 시나리오에서 발생할 수 있는 동시성 이슈
    1. 한 상품에 대한 여러 주문 요청 시 상품의 재고 차감 수행에서 발생할 수 있는 동시성 이슈
    2. 중복 결제 요청이 발생할 경우 잔액 차감 수행에서 발생할 수 있는 동시성 이슈
    3. 중복 충전 요청이 발생할 경우 잔액 충전 수행에서 발생할 수 있는 동시성 이슈
• 동시성 제어 종류 파악 및 장단점 분석
  • DB Lock (비관적 락/낙관적 락)
  • 분산락
    • 스핀락 (Lettuce 활용)
    • Pub/Sub 방식 (Redisson 활용)
  • Kafka MQ 기능
• 각 시나리오 별 가장 적절한 동시성 제어 방식 선택 및 해당 이유에 대해 정리
• 동시성 제어 시나리오 분석 보고서 작성
  • 동시성 제어 시나리오 분석 보고서 👈📝

배경

• 동시성 제어 방식 별 성능 테스트는 각 방식 별 통합 테스트를 구현하여 로직 실행 시간을 측정하여 진행했습니다.
• 테스트를 위해 구현한 로직은 시나리오 특성 상 선택할 만한 제어 방식 후보가 다양했던 주문 시나리오를 구현했습니다.
• 비교해 본 방식은 DB Lock에서 비관적 락, 분산락에서 스핀락과 Pub/Sub, Kafka MQ 방식입니다.
• 분산락은 Redis를 활용하여 구현했으며, 스핀락은 Lettuce, Pub/Sub 방식은 Redisson을 활용해 구현했습니다.
  • 스핀락 구현 👈⛏️
    • ProductService.updateProductQuantityDecreaseWithLettuce()
  • Pub/Sub 구현 👈🔧
    • ProductService.updateProductQuantityDecreaseWithRedisson()
• 최종적으로 Kafka 방식을 선택했으며, Kafka 사용 방식의 실제 구현 및 통합테스트 작성은 Step12 에서 진행했습니다.
  • Step12 PR 링크 👈🎟️

Issue

• 16