🛒 Allday Project Commerce

Allday Project 아티스트의 공식 굿즈·앨범·이벤트 티켓을 판매하는 커머스 플랫폼
회원가입·로그인부터 상품 조회, 장바구니, 주문, 결제 확정, 실시간 채팅 상담까지
커머스의 전체 흐름을 직접 설계하고 구현한 프로젝트입니다.

프로젝트 기간: 2026.04.08 ~ 2026.04.28
팀명: A.D.P
서버 포트: 8090

📋 목차

팀원별 역할
기술 스택
핵심 설계 결정 사항
ERD 설계
패키지 구조
API 명세
도전 구현 — 동시성 제어
필수 구현 — 캐싱 및 인기 검색어
도전 구현 — 실시간 채팅
도전 구현 — 인덱스 최적화
비즈니스 로직 플로우
기술적 고려사항
로컬 실행 방법

👥 팀원별 역할

역할	이름	담당 업무
👑 리더·개발	이재민	마일스톤, 인증/인가(JWT), 공통 코드, 주문 도메인, 실시간 채팅, 인기 검색어
💳 개발·기록	문혜린	사용자 도메인, 장바구니 상품 도메인, 회의록·SA 문서, API 명세서, ERD, 인덱싱
📦 개발	박경화	상품 도메인, 재고 관리, 상품 검색 캐싱
💰 개발	박소영	결제 도메인, 주문 및 재고차감 상태 전이, API 명세서, ERD, Docker-Compose , 동시성

🛠️ 기술 스택

분류	기술
Language	Java 21
Framework	Spring Boot 3.5.13
Security	Spring Security + JWT (HttpOnly 쿠키)
ORM / Query	Spring Data JPA + QueryDSL 6.10.1
DB	MySQL 8.0 (운영) / H2 (로컬)
Cache / Lock	Redis (Lettuce + Redisson 3.51.0), Caffeine
실시간 채팅	WebSocket + STOMP + Redis Pub/Sub
Frontend	Thymeleaf + Vanilla JS
인프라	Docker, Docker Compose
부하 테스트	k6
ID 생성	jnanoid 2.0.0

🔑 핵심 설계 결정사항

항목	결정 내용
인증 방식	JWT Access Token(30분) + Refresh Token(7일), HttpOnly 쿠키 저장
주문 식별자	NanoId 기반 날짜 포함 UID — `ORD-YYYYMMDD-XXXXXXXX` / `PAY-YYYYMMDD-XXXXXXXX`
재고 차감 시점	결제 확정(서버 검증 완료) 후 차감. 변경 이력은 `product_stock_logs`에 기록
동시성 처리	Redisson 기반 Redis 분산락 - BLOCKING Watchdog + AOP ,Pessimistic Lock
주문 스냅샷	결제 완료 시 `order_products`(상품명·가격) + `order_users`(주문자 정보) 별도 저장
페이징 방식	주문·장바구니: 커서 기반 무한 스크롤 / 상품 목록: Offset 페이징 (QueryDSL)
인기 검색어	Redis ZSet 실시간 집계 → 1시간마다 DB Write-back → 자정 Top5 스냅샷. Caffeine L1 캐시
실시간 채팅	WebSocket + STOMP + Redis Pub/Sub (다중 서버 브로드캐스트 지원)
캐시 구조	L1(Caffeine 로컬) + L2(Redis) CompositeCacheManager 이중 적용
배송비	3,000원 고정 (50,000원 이상 구매 시 무료)
채팅방 제한	유저당 활성 채팅방 1개. `UNIQUE(user_id, active_flag)` NULL 트릭

🗂️ ERD 설계

<<ERD 전체 다이어그램 이미지>>

📁 패키지 구조

src/main/java/jpa/basic/alldayprojectcommerce/
├── application/
│   ├── OrderPaymentFacade       # 결제 확정 오케스트레이션
│   └── EventOrderFacade         # 이벤트 선착순 주문 (다양한 락 전략)
│
├── common/
│   ├── ApiResponse              # 공통 응답 {success, code, data, timestamp}
│   ├── CursorResponse           # 커서 기반 페이지네이션 래퍼
│   ├── RestPage                 # Redis 직렬화 호환 Page 구현체
│   ├── cache/                   # CacheName, CacheType, CompositeCacheManager
│   ├── config/                  # Redis, Redisson, WebSocket, QueryDSL, Cache 설정
│   ├── exception/               # GlobalExceptionHandler, ErrorCode, CustomException
│   ├── lock/
│   │   ├── annotation/          # @RedisLock, @RedissonLock
│   │   ├── aspect/              # RedisLockAspect, RedissonLockAspect
│   │   ├── enums/               # RedisLockStrategy (FAIL_FAST, RETRY, BLOCKING)
│   │   ├── repository/          # RedisLockRepository (SET NX + Lua Script 해제)
│   │   └── service/             # RedisLockService, RedissonLockService
│   └── security/
│       ├── auth/                # AuthService, JWT, LoginUser 어노테이션
│       ├── config/              # SecurityConfig, WebMvcConfig, RedisWarmUpRunner
│       ├── cookie/              # CookieUtils
│       └── jwt/                 # JwtTokenProvider, JwtAuthenticationFilter
│
└── domain/
    ├── user/                    # 사용자 (조회·수정·비밀번호 변경·마스킹)
    ├── product/                 # 상품 (단건·목록·검색·재고 관리·캐시 무효화)
    ├── cartProduct/             # 장바구니 (추가·수량변경·삭제·비우기)
    ├── order/                   # 주문 (주문서 생성·조회·상세·이벤트 주문)
    │   └── service/event/       # EventOrderService (이벤트 전용 주문 로직)
    ├── payment/                 # 결제 (생성·확정·멱등성 보장)
    ├── keyword/                 # 인기 검색어 (Redis ZSet + Write-back + Caffeine)
    │   └── scheduler/           # KeywordScheduler (Write-back·자정 초기화)
    ├── chat/                    # 실시간 채팅
    │   ├── redis/               # ChatRedisPublisher, ChatRedisSubscriber
    │   └── scheduler/           # ChatInactivityScheduler (자동 종료)
    └── view/                    # Thymeleaf 뷰 컨트롤러

📡 API 명세

인증

Method	경로	설명	인증
POST	`/api/auth/signup`	회원가입	❌
POST	`/api/auth/login`	로그인 (쿠키 발급)	❌
POST	`/api/auth/logout`	로그아웃 (쿠키 삭제)	✅
POST	`/api/auth/reissue`	Access Token 재발급	❌
GET	`/api/auth/check-duplicate`	이메일 중복 확인	❌

사용자

Method	경로	설명	인증
GET	`/api/users/me`	내 정보 조회 (마스킹)	✅
GET	`/api/users/me/unmasked`	내 정보 조회 (비마스킹)	✅
PATCH	`/api/users/me`	내 정보 수정	✅
PATCH	`/api/users/password`	비밀번호 변경	✅

상품

Method	경로	설명	인증
GET	`/api/products`	상품 목록 조회 (카테고리·키워드 필터)	❌
GET	`/api/products/{productId}`	상품 단건 조회	❌
GET	`/api/products/search/v1`	상품 검색 (DB 직접 조회)	❌
GET	`/api/products/search/v2`	상품 검색 (캐시 적용)	❌
PUT	`/api/products/{productId}`	상품 수정 (캐시 무효화)	✅

장바구니

Method	경로	설명	인증
POST	`/api/cart`	상품 추가 (기존 수량 합산)	✅
GET	`/api/cart`	장바구니 목록 (커서 페이징)	✅
PATCH	`/api/cart/{cartProductId}`	수량 변경	✅
DELETE	`/api/cart/{cartProductId}`	상품 개별 삭제	✅
DELETE	`/api/cart`	장바구니 비우기	✅

주문 / 결제

Method	경로	설명	인증
POST	`/api/orders`	주문서 생성	✅
GET	`/api/orders`	주문 목록 조회	✅
GET	`/api/orders/{orderUid}`	주문서 조회 (결제 전)	✅
GET	`/api/orders/{orderUid}/details`	주문 상세 조회 (결제 후)	✅
POST	`/api/orders/{orderUid}/payments`	결제 생성	✅
POST	`/api/orders/{orderUid}/payments/{paymentUid}/confirm`	결제 확정	✅

이벤트 / 검색어 / 채팅

Method	경로	설명	인증
POST	`/api/events/products/{productId}/orders`	이벤트 선착순 주문	❌
POST	`/api/keywords/search`	검색어 기록	선택
GET	`/api/keywords/v1/top5`	인기 검색어 Top5 (실시간)	❌
GET	`/api/keywords/v2/top5`	인기 검색어 Top5 (캐시)	❌
POST	`/api/chat/rooms`	채팅방 생성/조회	✅
GET	`/api/chat/rooms/my`	내 활성 채팅방	✅
GET	`/api/chat/rooms/{roomId}/messages`	메시지 목록 (커서)	✅
POST	`/api/chat/rooms/{roomId}/close`	채팅방 종료	✅
GET	`/api/chat/admin/rooms`	전체 채팅방 목록	ADMIN
POST	`/api/chat/admin/rooms/{roomId}/join`	상담 시작	ADMIN

⚡ 필수 구현 — 동시성 제어

문제 상황

이벤트 티켓 선착순 판매처럼 순간적으로 수천 명이 동시에 요청이 쏟아지는 상황에서 데이터 정합성이 깨지는 문제가 발생합니다.

예) 재고 10개인 티켓에 100명이 동시에 주문 → 락 없이는 10개 초과 판매 가능

동시성 이슈 검증 테스트

EventOrderFacadeConcurrencyTest에서 ExecutorService + CyclicBarrier를 사용해 100명 동시 요청 시나리오를 구현했습니다.

// 100개 스레드가 동시에 출발
CyclicBarrier startBarrier = new CyclicBarrier(100);
// 락 없는 버전은 정합성이 깨지는 것이 목적, 즉 정상 기대값(10/90/10/0)과 달라야 한다.
boolean isExactlyCorrect =
        result.successCount() == 10 &&
                result.failCount() == 90 &&
                orderCount == 10 &&
                product.getStock() == 0;

assertThat(isExactlyCorrect).isFalse();

Redis 분산 락 구현

Lettuce 기반 분산 락 (`RedisLockRepository`)

// SET NX (원자적 락 획득)
Boolean result = redisTemplate.opsForValue()
    .setIfAbsent(key, value, Duration.ofSeconds(timeoutSeconds));

// Lua Script로 본인 락만 원자적 해제
String script = """
    if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
        return redis.call('del', KEYS[1])
    else
        return 0
    end
""";

3가지 락 전략

전략	설명	적용 시나리오
FAIL_FAST	락 획득 실패 시 즉시 예외	빠른 실패가 필요한 경우
RETRY	최대 15회, 100ms 간격 재시도	재시도가 의미 있는 경우
BLOCKING	최대 5초, 50ms 간격 대기	처리량보다 정합성 우선

Redisson 기반 분산 락 구현

if (leaseTimeMillis < 0) {
    locked = lock.tryLock(waitTimeMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
    locked = lock.tryLock(waitTimeMillis, leaseTimeMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

if (locked && lock.isHeldByCurrentThread()) {
    lock.unlock();
    log.info("[RedissonLock] 락 해제 성공 key={}", key);
}

AOP 기반 락 적용 (`@RedisLock`, `@RedissonLock`)

비즈니스 코드에서 락 처리 로직을 완전히 분리했습니다.

@RedissonLock(
    key = "'lock:product:' + #productId",
    waitTimeMillis = 10000,
    leaseTimeMillis = -1  // Watchdog 모드 (TTL 자동 연장)
)
public EventOrderResponse createEventOrderWithRedissonLockAopBlockingWatchdog(
        Long productId, Long userId) {
    return eventOrderService.createEventOrder(productId, userId);
}```

SpEL 표현식으로 동적 키 생성:

'lock:product:' + #productId  →  lock:product:4

Redisson Watchdog

leaseTimeMillis = -1 설정 시 Watchdog이 TTL을 자동 연장합니다. 비즈니스 로직이 예상보다 길어져도 락이 만료되지 않아 안전합니다.

비관적 락

결제 확정 시 Order 레코드, 재고 차감 시 Product 레코드에 PESSIMISTIC_WRITE 락을 적용해 DB 레벨에서 동시 처리를 직렬화합니다.

@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@Query("SELECT p FROM Product p WHERE p.id = :productId")
Optional<Product> findByIdForUpdate(@Param("productId") Long productId);

락 버전별 비교 테스트 (v1 ~ v8)

방식	성공 수	최종 재고	초과 판매	p95	TPS	lock_fail_count	waitTime	leaseTime	병목 위치	평가
v1 락 없음	998	❌ 초과 판매	❌ 발생	8.31s	116 req/s	0	-	-	DB 정합성	❌ 탈락
v2 DB 비관락	100	0	0	2.21s	413 req/s	0	-	-	DB row lock	✅ 매우 우수
v3 Redis Retry (TTL)	100	0	0	7.97s	119 req/s	4	5s	3s	Redis 대기	⚠️ 느림
v4 Redis Blocking (TTL)	100	0	0	5.50s	169 req/s	0	10s	5s	Redis 대기	△ 경계
v5 Redis FailFast	6	❌ 재고 남음	0	1.14s	567 req/s	994	0	3s	lock fail	❌ 탈락
v6 Redis Retry (Watchdog)	100	0	0	5.06s	191 req/s	0	5s	-1	Redis 대기	△ 경계
v7 Redis Blocking (Watchdog)	100	0	0	3.91s	226 req/s	0	10s	-1	Redis 직렬화	🔥 최고
v8 Redis + DB 비관락	100	0	0	5.83s	164 req/s	0	10s	-1	Redis + DB	✅ 안정 but 느림

최종 선택: v7 — Redisson Blocking + Watchdog

선택 이유:

Blocking 전략으로 재고 100개(티켓 10개 기준)를 모두 소진
Watchdog으로 비즈니스 로직이 길어져도 TTL 자동 연장 → 안전
비관락 중첩(v8) 대비 불필요한 DB 락 오버헤드 없음
비관락 대비 DB 부하 분산 가능

🔍 필수 구현 — 캐싱 및 인기 검색어

왜 캐싱을 적용했나?

상품 검색과 인기 검색어는 반복 요청이 많고 데이터 변경 빈도가 낮은 전형적인 캐시 적용 대상입니다.

검색어가 같으면 결과가 같음 → 매번 DB 조회 불필요
인기 검색어는 실시간이 아니어도 됨 → 1분 캐시로 충분

L1 + L2 복합 캐시 구조 (`CompositeCacheManager`)

요청 → L1 Caffeine(로컬 인메모리) → L2 Redis(분산 캐시) → DB
         ↑ 없으면 L2 조회 후 L1 저장

// CompositeCacheCacheManager: L1 → L2 순서로 조회
// L2 히트 시 L1에도 저장 (write-back to local)
for (int i = 0; i < caches.size(); i++) {
    ValueWrapper wrapper = caches.get(i).get(key);
    if (wrapper != null) {
        if (i > 0) {
            localCacheManager.putToCache(name, key, wrapper.get()); // L1에 저장
        }
        return wrapper;
    }
}

캐시별 설정 (`CacheName` Enum)

캐시명	TTL	타입	최대 크기
`productSearch`	5분	COMPOSITE (L1+L2)	500
`productDetail`	5분	COMPOSITE (L1+L2)	500
`top5Keywords`	1분	LOCAL (Caffeine만)	10

로컬 캐시의 한계와 Redis 전환 이유

Scale-out 환경에서 서버 A와 서버 B가 각각 다른 로컬 캐시를 가지면 데이터 불일치가 발생합니다. → Redis L2 캐시로 모든 서버가 동일한 캐시를 공유

상품 검색 API — v1 vs v2

v1 — DB 직접 조회

GET /api/products/search/v1?keyword=볼캡
→ QueryDSL → MySQL LIKE 쿼리 → 매번 DB 왕복

v2 — 복합 캐시 적용

GET /api/products/search/v2?keyword=볼캡
→ L1 Caffeine 확인 → L2 Redis 확인 → DB (캐시 미스 시만)

@Cacheable(
    value = "productSearch",
    key = "'product:' + #searchRequest.keyword() + ':' + #pageable.pageNumber + ':' + #pageable.pageSize",
    sync = true  // 동시 DB 조회 방지
)
public RestPage<SearchProductResponse> searchProductsV2(
        SearchProductRequest searchRequest, Pageable pageable) { ... }

캐시 Key 설계: keyword:pageNumber:pageSize 조합으로 키 충돌 방지

성능 테스트 결과 (k6)

테스트 조건: VU 50명, 30초, 동일 키워드(apple) 반복 요청

k6 성능 테스트 결과 — v1(DB) vs v2(캐시) 응답 시간 비교표

지표	v1 (DB)	v2 (캐시)	개선율
평균 응답시간	91.54 ms	9.29 ms	89.8% 향상
p95 응답시간	126.61 ms	15.83 ms	87.5% 향상
TPS	266.72req/s	470.44req/s	76.3% 향상

v1 성능 테스트 결과 사진

v2 성능 테스트 결과 사진

캐시 무효화 (`@CacheEvict`)

상품 수정 시 관련 캐시를 즉시 삭제합니다.

@Caching(evict = {
    @CacheEvict(value = "productDetail", key = "'product:' + #productId"),
    @CacheEvict(value = "productSearch", allEntries = true)
})
public ProductUpdateResponse updateProduct(Long productId, ProductUpdateRequest request) { ... }

💬 도전 구현 — 실시간 채팅

아키텍처

클라이언트 (SockJS)
    ↓ WebSocket 연결
STOMP CONNECT
    ↓ JWT 검증 (StompChannelInterceptor)
StompPrincipal 설정
    ↓
@MessageMapping("/chat/{roomId}")
    ↓
채팅방 상태·권한 검증
    ↓
chat_messages 저장 + lastMessageAt 갱신
    ↓
Redis Publish (chat:room:{roomId})
    ↓
모든 서버의 ChatRedisSubscriber 수신
    ↓
STOMP /sub/chat/{roomId} 브로드캐스트

<<실시간 채팅 아키텍처 구성도>>

왜 WebSocket + STOMP?

HTTP 폴링 대비 실시간 양방향 통신 가능, 불필요한 요청 없음
순수 WebSocket만으로는 메시지 라우팅, 구독/발행 패턴 직접 구현 필요 → STOMP로 해결

Redis Pub/Sub — 다중 서버 문제 해결

단일 서버에서는 WebSocket 세션이 같은 서버에 있어 직접 전달 가능합니다. 서버 2대 이상이면 서버 A에 접속한 사용자와 서버 B에 접속한 사용자가 메시지를 주고받을 수 없습니다.

해결: Redis 채널(chat:room:{roomId})을 매개로 모든 서버가 메시지를 브로드캐스트합니다.

// Publisher: 어느 서버에서나 Redis 채널에 발행
chatRedisTemplate.convertAndSend("chat:room:" + roomId, message);

// Subscriber: 모든 서버에서 수신 → 자기 서버 구독자에게 전달
simpMessagingTemplate.convertAndSend("/sub/chat/" + roomId, response);

JWT 인증 — HTTP Filter가 아닌 ChannelInterceptor

WebSocket 연결은 HTTP Filter를 통하지 않으므로 StompChannelInterceptor에서 CONNECT 시점에 JWT를 검증합니다.

if (StompCommand.CONNECT.equals(accessor.getCommand())) {
    String token = extractToken(accessor); // Authorization 헤더 또는 쿠키에서 추출
    if (!jwtTokenProvider.validateToken(token)) {
        throw new CustomException(ErrorCode.CHAT_UNAUTHORIZED);
    }
    accessor.setUser(new StompPrincipal(userId, role)); // Principal 설정
}

채팅방 동시 생성 안전 처리

// 1단계: 앱 레벨 — 기존 활성 방 조회
return chatRoomRepository.findByUserIdAndActiveFlag(userId, ACTIVE_FLAG)
    .orElseGet(() -> {
        try {
            // 2단계: REQUIRES_NEW 별도 트랜잭션으로 생성
            return chatRoomCreator.createNewRoom(userId, title);
        } catch (DataIntegrityViolationException e) {
            // 3단계: 동시 생성 충돌 시 재조회
            return chatRoomRepository.findByUserIdAndActiveFlag(userId, ACTIVE_FLAG)
                .map(ChatRoomResponse::from).orElseThrow(...);
        }
    });

유저당 활성 방 1개 보장: UNIQUE(user_id, active_flag) + active_flag=NULL 트릭

활성 상태: active_flag = 1 → 유니크 제약 적용
종료 상태: active_flag = NULL → NULL은 여러 개 허용

비활성 채팅방 자동 종료 스케줄러

1분마다 실행, lastMessageAt 기준 10분 경과 방을 자동 종료합니다.

// No-Offset 배치 조회 (OOM 방지)
List<ChatRoom> targets = chatRoomRepository.findInactiveRooms(cutOff, lastId, BATCH_SIZE);

// Bulk UPDATE (IN 쿼리로 한 번에 상태 변경 → DB 커넥션 최소화)
chatRoomRepository.bulkCompleteRooms(roomIds);

<<실시간 채팅 화면 캡처>>

📊 도전 구현 — 인덱스 최적화

인덱스 설계 기준

대용량 데이터(5만 건 이상)에서 자주 실행되는 쿼리를 선정하여 인덱스를 적용했습니다.

적용된 인덱스

products 테이블

-- price 범위 검색 최적화
CREATE INDEX idx_products_price ON products (price);

-- name LIKE 검색 최적화
CREATE INDEX idx_products_name ON products (name);

-- status 필터 + id DESC 커서 페이징 최적화 (복합 인덱스)
CREATE INDEX idx_products_status_id ON products (status, id);

-- category + status 동시 필터링
CREATE INDEX idx_products_category_status ON products (category, status);

EXPLAIN 분석 결과

<<EXPLAIN 실행 계획 Before 사진>>

<<EXPLAIN 실행 계획 After 사진>>

<<EXPLAIN 실행 계획 best 사진>>

지표	인덱스 적용 전	인덱스 적용 후
type	ALL (Full Table Scan)	ref / range
key	NULL	해당 인덱스명
rows	49680	18170
Extra	Using filesort	-

🔄 비즈니스 로직 플로우

주문 및 결제 플로우

[주문서 생성 POST /api/orders]
상품 판매 상태(ON_SALE) 확인 → 재고 확인 → 총 금액 계산
→ orders(PENDING) 저장 → order_products 스냅샷 저장 → orderUid 반환

[결제 생성 POST /api/orders/{orderUid}/payments]
주문 PENDING 상태 확인 → 주문자 정보 존재 확인(name/phone/address)
→ 중복 SUCCESS 결제 여부 확인 → 금액 검증
→ payments(PENDING, expiresAt=+5분) 저장 → paymentUid 반환

[결제 확정 POST /api/orders/{orderUid}/payments/{paymentUid}/confirm]
비관적 락으로 Order 조회 → 주문자 소유권 검증
→ Payment PENDING 확인 (이미 처리된 경우 즉시 반환 — 멱등성)
→ 비관적 락으로 재고 차감
→ order_users 스냅샷 저장
→ orders: PENDING → COMPLETED → DELIVERY_COMPLETED
→ payments: PENDING → SUCCESS

회원가입 / 로그인 플로우

[회원가입]
이메일 중복 확인 → BCrypt 비밀번호 암호화 → users 저장

[로그인]
이메일 조회 → 비밀번호 검증
→ Access Token(30분) + Refresh Token(7일) 발급
→ HttpOnly 쿠키에 저장

[토큰 재발급]
Refresh Token 쿠키 검증 → 새 Access Token 발급 → 쿠키 갱신

🛡️ 기술적 고려사항

멱등성 보장

결제 확정: payment_uid 기준으로 이미 SUCCESS 상태인 결제가 있으면 중복 처리 없이 현재 상태를 반환 (ConfirmPaymentResult.alreadyProcessed)
OrderUser 스냅샷: 결제 재시도로 이미 저장된 스냅샷이 있으면 중복 저장 방지

보안

Access Token + Refresh Token 모두 HttpOnly 쿠키로 전달 → XSS 방어
마이페이지 조회 시 이메일·이름·전화번호·주소 마스킹 처리 (MaskingUtils)
JWT 시크릿 키 최소 256bit(32바이트) 이상 강제 검증
비밀번호 BCryptPasswordEncoder로 단방향 암호화

커서 기반 페이징

// cursorId 없으면 Long.MAX_VALUE로 최신 데이터부터
long cursor = (cursorId == null) ? Long.MAX_VALUE : cursorId;

// size+1개 조회로 hasNext 판별
List<Order> orders = orderRepository.findByUserIdWithCursor(loginId, cursor, size);
boolean hasNext = rawContent.size() > size;
Long nextCursor = hasNext ? getId.apply(content.getLast()) : null;

재고 관리

재고 차감은 결제 확정 후 수행 → 미결제 주문으로 인한 재고 선점 방지
재고 0 → 자동 SOLD_OUT 전환 / 재고 복구 → 자동 ON_SALE 전환
모든 재고 변경 → product_stock_logs 이력 저장

🚀 로컬 실행 방법

사전 요구사항

Docker & Docker Compose

환경변수 설정

.env.example을 참고하여 .env 파일을 생성합니다.

SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
DB_URL=jdbc:mysql://localhost:3306/allday_project_commerce
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=your_password
JWT_SECRET_KEY=your_256bit_secret_key

실행

# Docker Compose로 MySQL + Redis + 앱 한 번에 실행
docker compose up -d

# 앱 단독 로컬 실행 (H2 사용)
./gradlew bootRun --args='--spring.profiles.active=local'

k6 부하 테스트

# 이벤트 선착순 주문 부하 테스트
PRODUCT_ID=4 VUS=1000 BASE_URL=http://app:8090 DB_PASSWORD=12345678 ./run-event-order-compare.sh

서버 실행 후 http://localhost:8090 접속

📈 트러블슈팅

1. Redis 직렬화 문제 (`LocalDateTime`)

문제: Redis에 Page<SearchProductResponse> 저장 시 LocalDateTime 직렬화 오류

해결: ObjectMapper에 JavaTimeModule 등록 + RestPage 커스텀 구현

ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());
objectMapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);

2. 채팅방 동시 생성 Race Condition

문제: 동일 유저가 동시에 채팅방 생성 요청 시 DataIntegrityViolationException 발생

해결: REQUIRES_NEW 별도 트랜잭션 + 예외 catch 후 재조회 패턴

3. Caffeine 캐시 최대 크기 초과 시 Eviction 지연

문제: maximumSize 초과 후 Caffeine의 비동기 Eviction으로 실제 크기가 일시적으로 초과

해결: 테스트에서 nativeCache.cleanUp() 명시적 호출로 강제 정리

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