하루 1억 건 이상을 처리하는 견고한 포인트 시스템 구축하기│인프콘2024
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AI 핵심 요약
리워드 광고에서 하루 1억 건 이상 쌓이는 포인트를 정확하고 빠르게 처리하기 위해, 포인트 타입별 테이블을 공통 테이블로 통합하고 잔액을 거래 내역에 함께 기록하는 구조로 바꿨다. 잔액 확인과 차감 사이의 동시성 문제는 유저 ID와 버전의 유니크 제약을 활용한 낙관적 락으로 다루고, 이력 보존으로 정합성 오류를 추적할 수 있게 했다. 수평 확장에는 데이터 분할을 직접 관리하는 대신 AWS DynamoDB를 선택했으며, 분석용 데이터는 S3로 분리하고 버전과 금액 규칙으로 누락·중복을 검증했다. 불변 이력과 관리형 NoSQL을 활용해 트랜잭션·락 비용을 줄이고 확장성을 확보하되, 과거 데이터 삭제처럼 스키마 설계에 따른 운영상 제약도 고려해야 한다는 점을 공유했다.
- 잔액 확인 후 차감하는 방식은 TOCTOU 경쟁 조건을 만들 수 있으므로, 비관적 락이나 버전 기반 낙관적 락으로 동시성을 제어한다.
- 낙관적 락은 유저 ID와 버전의 유니크 제약으로 구현하고, 충돌 시 최신 레코드를 다시 읽어 재시도할 수 있다.
- 포인트 내역에 거래 후 잔액을 함께 기록하면 변경 이력이 보존되어 정합성 오류를 추적하기 쉽다.
- 분석 데이터의 누락·중복은 버전의 연속성과 레코드 간 금액 규칙을 검사해 탐지할 수 있다.
- DynamoDB의 TTL로 오래된 데이터를 삭제할 때는 마지막 레코드가 잔액 계산에 필요할 수 있어 삭제 조건을 신중히 설계해야 한다.
소개
🌱 인프런 에서 인프콘2024 강의 자료 다운로드 받고 복습해보세요. 🩵 강의 자료 다운 받기 : https://u.inf.run/4cLhYyK 🌱 인프런과 함께 배우고, 나누고, 성장하세요. 🩵 하루 1억 건 이상을 처리하는 견고한 포인트 시스템 구축하기 - 서주은 버즈빌의 리워드 광고 서비스를 통해 유저는 하루에도 수십 번 이상 광고를 보고 포인트를 적립받습니다. 이렇게 쌓이는 포인트는 일 1억 건 이상이며 이를 안정적으로 처리하는 것은 매우 도전적인 과제입니다. 또한, 포인트 데이터는 돈과 관련된 중요한 데이터이기에 한 치의 오차도 없이 정확하게 관리되어야 합니다. 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 학교에서 배운 낙관적 락을 어떻게 활용했는지 살펴보고, 초기 설계부터 최종 설계까지의 고민 과정을 공유합니다. 또한, MySQL과 AWS의 관리형 NoSQL 데이터베이스인 DynamoDB를 이용해 구현하는 방법도 소개합니다. #인프콘 #인프런 #인프콘2024 #인프...
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