티켓 재고 관리 시스템 설계

[3Juhwan]

티켓 재고 관리 시스템 설계를 고민합니다.

[khabh]

역정규화

• 각 사용자의 탐사 티켓 구매 수 별도 컬럼으로 관리

Application level synchronized

• 한 개의 스레드에서만 접근이 가능하도록 제한
• TPS 요건을 충족하기 어렵다
• @Transactional과 함께 쓸 수 없다

Database Lock

• 비관적 락
  • 데이터 접근 제약을 두어 정합성을 맞추는 방식
  • Exclusive lock을 걸게 되면 다른 트랜잭션에서는 Lock이 해제되기 전에 데이터를 가져올 수 없음
  • 데드락 발생 가능성 존재

public interface StockRepository extends JpaRepository<Stock, Long> {

	@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) 
	@Query("select s from Stock s where s.id = :id") 
	Stock findByIdWithPessimisticLock(Long id); 
}

• 낙관적 락
  • 데이터 버전을 이용해 정합성을 맞추는 방식
  • 업데이트 중 버전이 달라지면 실패하고, 다시 데이터를 조회해 업데이트를 재수행

@Entity
public class Stock { 
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) 
	private Long id; 
	private Long productId; 
	private Long quantity; 
	
	@Version 
	private Long version;
}

public interface StockRepository extends JpaRepository<Stock, Long> {

	@Lock(LockModeType.OPTIMISTIC)
	@Query("select s from Stock s where s.id = :id") 
	Stock findByIdWithOptimisticLock(Long id); 
}																	 

Redis 분산 락

큐 기반 요청 처리 (Kafka, RabbitMQ)

• 구매 요청을 큐에 넣어 순차적으로 처리하여 한 번에 여러 요청이 처리되지 않도록 한다.

[3Juhwan]

참고하면 좋을 자료입니다!

• 우아한테크코스 5기: 선착순 티켓 예매의 동시성 문제
• 우아한테크코스 6기: 쿠폰 동시성 미션
• 우아한형제들: WMS 재고 이관을 위한 분산 락 사용기
• MySQL을 이용한 분산락으로 여러 서버에 걸친 동시성 관리
• 인프런: 동시성 강의
• 우아한테크코스 5기 선배 개인 블로그: 동시성 해결 방법

[3Juhwan]

위에 첨부한 인프런 강의 구성을 따라가면 어떨까요?

1. Application Level
   • synchronized
   • java Lock
   • API Throttling
2. Database Lock
   • 낙관락
   • 비관락
   • 네임드락
3. Redis Distributed Lock

이렇게 분류해서 접근하면 체계적으로 사고할 수 있겠어요.
솔루션도 이에 맞게 고민하면 좋을 것 같고요.