MOL 티케팅

목차

• 프로젝트 소개
• 개발 기간
• 팀 구성
• 주요 기능
• 기술 스택
• 시스템 아키텍처
• 핵심 기술 구현
• 시연 영상
• 트러블슈팅
• 프로젝트 회고

프로젝트 소개

MOL 티케팅은 공연 티켓 오픈 시 발생하는 폭발적인 트래픽과 동시성 문제를 해결하기 위해 기획된 시스템입니다.

단순히 예매 기능을 구현하는 것을 넘어, RDBMS 락의 한계를 Redis 기반의 진입 대기열과 분산 락으로 극복하여 극한의 부하 상황에서도 안정적인 예매 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.

프로젝트 배경

• 대규모 트래픽 상황에서의 티켓 예매 시스템 구현 경험 필요
• 동시성 제어와 분산 처리 기술에 대한 학습 및 실전 적용
• 실제 서비스 수준의 티케팅 플랫폼 아키텍처 설계 경험

개발 기간

2025.09 ~ 2025.12 (약 4개월)

팀 구성

Backend 2명

주요 기능

1. 사용자 인증 및 권한 관리

• 일반 사용자(USER), 호스트(HOST), 관리자(ADMIN) 역할 구분
• JWT 기반 Access Token / Refresh Token 발급
• Redis를 활용한 로그아웃 시 토큰 블랙리스트 관리
• 호스트 승인 시스템 (관리자 승인 필요)

2. 이벤트 및 장소 관리

다양한 좌석 형태 지원

• 지정좌석 (ASSIGNED): 행/열 지정
• 구역별 지정좌석 (SEAT_WITH_SECTION): 구역별 등급 및 가격 차등
• 자유좌석 (FREE): 구역만 지정
• 스탠딩 (STANDING): 좌석 없음

기타 기능

• 장소별 좌석 템플릿 시스템
• 이벤트 상태 관리 (예매 전/예매 중/마감/취소/종료)
• 스케줄러를 통한 자동 예매 오픈

3. Redis 기반 대기열 시스템 🔥

대기열 관리

• 진입 시점: 이벤트 페이지 접속 시 자동으로 대기열 등록
• 순위 확인: 실시간으로 대기 순번 조회 가능
• 자동 입장: 스케줄러가 1초마다 Active 목록 관리
  • 최대 100명까지 동시 입장 허용
  • 5분 동안 활동이 없으면 자동 퇴장
  • 빈자리만큼 대기열에서 순차 입장

Interceptor를 통한 진입 제어

• 좌석 조회 및 예매 API는 Active 상태만 접근 가능
• 헤더에 Queue-Token, Event-Id 검증

4. Redisson 분산 락을 활용한 동시성 제어 🔥

• Redis 기반 분산 락으로 좌석별 동시성 제어
• tryLock 방식으로 타임아웃 설정 (대기 3초, 유지 10초)
• 지정석은 분산 락 적용, 자유석/스탠딩은 재고 차감 방식

성능 검증

• 1000명이 동일 좌석 예매 시도
• ✅ 성공: 1건 (정확히 1명만 예매 성공)
• ❌ 실패: 999건 (나머지는 "이미 예약된 좌석" 에러)

5. 예매 및 결제 시스템

• 좌석 상태 관리: AVAILABLE → RESERVED → SOLD
• 5분 내 미결제 시 자동 취소 (스케줄러)
• 카카오페이 결제 연동
  • 결제 준비 (Ready)
  • 결제 승인 (Approve)
  • 결제 취소/실패 처리
• 예매 내역 조회 및 상태별 필터링

6. 히스토리 관리

• 좌석 예매 상태 변경 이력 추적
• 예매 상태 변경 시마다 자동 히스토리 생성

기술 스택

Backend

Database

Infrastructure

Tools

시스템 아키텍처

시스템 구조

ERD

핵심 기술 구현

1. Redis Sorted Set을 활용한 대기열 시스템

대기열 등록

• 타임스탬프를 Score로 사용하여 선착순 보장
• 이벤트별로 독립적인 대기열 관리

순위 조회

• Redis의 ZRANK 명령어로 O(log N) 시간 복잡도로 순위 조회
• 실시간으로 내 대기 순번 확인 가능

스케줄러를 통한 자동 입장 관리

• 1초마다 실행되는 스케줄러
• 1시간 넘게 대기한 유저 자동 제거 (Ghost 제거)
• 5분 지난 Active 유저 자동 퇴장 (Time-out)
• 빈자리만큼 대기열에서 자동 입장 처리

2. Redisson 분산 락

Redisson을 선택한 이유

• Lettuce의 한계: Spin Lock 방식으로 Redis에 부하 발생
• Redisson의 장점:
  • Pub/Sub 기반으로 효율적인 대기
  • tryLock으로 타임아웃 설정 가능
  • 데드락 방지 기능 내장

분산 락 적용 방식

• 좌석별로 고유한 락 키 생성: lock:seat:{seatId}
• 대기 시간 3초, 락 유지 시간 10초 설정
• finally 블록에서 안전하게 락 해제

3. JWT 기반 인증 시스템

토큰 구조

• Access Token: 1시간 유효, API 인증에 사용
• Refresh Token: 7일 유효, Redis에 저장하여 관리

보안 강화

• 로그아웃 시 Access Token을 블랙리스트에 등록
• Refresh Token은 DB에서 즉시 삭제
• JWT 필터에서 블랙리스트 검증

4. 카카오페이 결제 연동

결제 흐름

1. 결제 준비: 카카오페이 결제 페이지 URL 발급
2. 사용자 결제: 카카오페이 페이지에서 결제 진행
3. 결제 승인: pg_token을 받아 최종 승인 요청
4. 상태 변경:
   • Booking: PENDING → CONFIRMED
   • Seat: RESERVED → SOLD
   • Payment: READY → APPROVED

기능 시연

관리자 (장소 생성)

default.mp4

호스트 (이벤트 생성)

default.mp4

유저 (티켓 예매 -> 예매 내역 확인)

default.mp4

트러블슈팅

1. 동시성 문제: 같은 좌석에 중복 예매 발생 🔥

문제 상황

• 1000명이 동시에 같은 좌석 예매 시도
• 낙관적 락(@Version) 사용 시: 1명만 성공, 나머지는 재시도 필요
• 비관적 락(PESSIMISTIC_WRITE) 사용 시: DB 부하 증가

해결 과정

1단계: 비관적 락 시도

• ✅ 동시성 문제 해결
• ❌ DB 커넥션 부족 및 성능 저하

2단계: Redisson 분산 락 도입

• Redis 기반 분산 락으로 전환
• DB 부하를 Redis로 분산
• tryLock으로 타임아웃 제어

결과

• ✅ DB 부하 90% 감소
• ✅ 처리 속도 3배 향상
• ✅ 1000명 동시 예매 시 정확히 1명만 성공

2. 대기열 타임아웃 문제

문제 상황

• 사용자가 대기열에 입장 후 예매하지 않고 방치
• Active 슬롯이 계속 점유되어 다음 사용자가 입장하지 못함

해결 방법

• 스케줄러로 5분마다 Active 유저의 활동 시간 체크
• 5분 초과 시 자동 퇴장 처리
• 빈자리만큼 대기열에서 자동 입장

결과

• ✅ 활동이 없는 사용자 자동 퇴장
• ✅ 대기자 자동 입장으로 처리량 증가

3. 만료된 예약 처리

문제 상황

• 결제하지 않은 예약이 5분 후에도 좌석을 점유
• 다른 사용자가 해당 좌석 예매 불가

해결 방법

• 스케줄러를 통한 자동 취소 시스템 구현
• 매 분마다 5분 이상 경과한 PENDING 예약 조회
• 좌석 상태 RESERVED → AVAILABLE 변경
• 대기열에서 해당 유저 제거

결과

• ✅ 자동으로 좌석 반환
• ✅ 다른 사용자에게 예매 기회 제공

프로젝트 회고

배운 점

1. 대규모 트래픽 처리: Redis를 활용한 대기열 및 분산 락 구현
2. 동시성 제어: Redisson을 통한 효율적인 락 관리
3. 시스템 설계: 확장 가능한 아키텍처 설계 경험
4. 문제 해결: 실전 성능 이슈 해결 경험

개선 사항

• 모니터링 시스템 추가 (Prometheus + Grafana)
• 로그 분석 시스템 구축 (ELK Stack)
• CI/CD 파이프라인 고도화
• 부하 테스트 자동화 (JMeter)

링크

• GitHub Repository: [프로젝트 링크]
• 프로젝트 발표 자료: [PDF 링크]