[TIL] 프로젝트 8일차.. 추가 로직 생각하다 머리가 터져버려..

🌞 오늘은 어떤 하루였지..

하루 종일 배송이랑 상품 재고 감소 로직을 생각하다가 하루가 끝난 거 같다.

분명 생각할 것이 별로 없을 것 같다고 생각했는데, 막상 노트에 정리하면서 하니까 생각할 것도 많고 로직 자체도 복잡할 것 같다는 느낌이 뽜악 왔다.. 그래서 하나하나 생각하면서 노트에 정리하고 이 정도면 됐겠지?!라고 생각했는데 추가적으로 생각할 것이 생겨버렸다 ㅎ..

Kafka와 Redis를 사용해서 상품 관련 요청과 배송 관련 요청의 토픽을 분리하고, 메시지 분기 처리와 동시성 제어 등등을 더 생각해야 했다. 아직 Kafak에 대한 이해도가 낮아서 로직을 구현하려면 시간이 꽤나 걸릴 것 같지만, 한번 구현해놓고 나면 확실히 나에게 도움이 많이 될 것 같다는 생각이 들었다.

어렵다는 생각보다는 차근차근 하나씩 해결해나가자는 생각만 가지고 내가 맡은 부분을 완벽하게 해결할 수 있도록 꾸준히 생각하고 구현해야 할 것 같다!

 

💡 새롭게 알게 된 내용은 뭐가 있더라..?!

배송과 재고 감소 분리 설계

왜 배송과 재고 로직을 분리해야 할까?

• 배송 생성 시 재고를 동기적으로 차감하면 배송 응답이 지연될 수 있다.
• 재고 감소는 시간이 걸릴 수 있는 I/O 작업이므로, 별도 Kafka 토픽으로 비동기 처리하는 것이 효율적이다.
• 따라서 배송 생성 로직과 재고 감소 로직은 분리하고, Kafka 메시지를 통해 재고 감소를 요청하도록 구조 설계를 진행해야 한다.

🧱 구조 설계 목표

• Kafka로 재고 관련 요청을 메시지로 전달
• 재고 관리 서비스(Consumer)가 메시지를 수신하여 비동기 처리
• 처리 완료 여부는 Redis를 통해 추적
• 배송 생성은 재고 차감 요청만 발행하고 즉시 응답
  → 결과 확인은 Redis or 추가 알림으로 후속 처리

🧩 Kafka + Redis 기반 구성 요소 정리

1. 재고 관리용 Kafka 토픽 분리

• 목적: 재고 관리 요청은 상품/주문/결제 등 다양한 곳에서 발생하므로, 배송 알림 토픽과 분리해야 한다.
• 예시
  • stock-management-topic
  • delivery-created-topic (별도)

2. Kafka Consumer 설계 – 메시지 타입 분기

• Switch-case or if-else 로 메시지 타입(messageType)에 따라 분기 처리를 진행한다.
• 예시 메시지 타입
  • STOCK_DECREASE
  • PRICE_UPDATE
  • STOCK_CORRECTION

switch (message.getType()) {
  case STOCK_DECREASE:
      handleStockDecrease(message);
      break;
  case PRICE_UPDATE:
      handlePriceUpdate(message);
      break;
  ...
}

 

3. 재고 감소 로직 (동시성 제어 포함)

• STOCK_DECREASE 메시지를 수신한 Consumer는 DB 또는 Redis 락을 활용해 동시성 제어
• 재고가 충분하지 않으면 처리 실패 → 별도 예외 처리 큐 또는 보류 상태 저장

4. Redis를 통한 상태 저장 및 조회

• 예: 가격 변경 요청이 완료되면 Redis에 완료 여부 저장
• Redis Key 예시:

product:price:update:12345 → true
stock:decrease:orderId:111 → success

• Value는 Boolean 타입으로 저장할 예정이다.

🧩 예시 흐름 – 가격 변경 요청

1. 관리자가 상품 가격 변경 요청
2. Kafka에 PRICE_UPDATE 메시지 전송
3. Consumer가 메시지 수신 → 처리 완료 후
4. Redis에 "product:price:update:12345" → true 저장
5. 판매자 화면에서 Redis 값 확인 후 최종 응답 전송

✅ 정리: 내가 해야 할 작업 (우선순위)

1. Kafka 토픽 분리 → stock-management-topic 따로 생성
2. 메시지 타입 정의 → 재고 감소, 가격 변동 등 구분
3. Consumer 설계 → switch로 타입별 분기 처리
4. Redis 저장 구현 → 완료 여부를 키로 저장(Boolean)
5. 재고 감소 로직은 락 + 실패 처리 포함 → 비관적 락 or Redis 락 사용 가능

 

🗓️ 내일은 뭐 하지?!

✔️ Kafka + Redis 로직 생각하고 구현 시작하기
✔️ API 명세서 수정
✔️ TIL 작성