Pickple Trouble Shooting Wiki

Pickple 프로젝트를 진행하면서 겪었던 기술적 의사결정, 트러블 슈팅을 소개합니다.

💬 기술적 의사결정

• 📨 대규모 트래픽 상황에 알맞는 메세징 시스템 선택 Kafka vs RabbitMQ

• 🖍️ 재고 감소 동시성 처리에 Redis와 Redisson을 선택한 이유

• 📃 QueryDSL 사용 시 응답 JSON 데이터 최적화

• 📁 Grafana 설정 관리 자동화 : 파일 프로비저닝 활용

• 🗂️ Loki를 통한 실시간 로그 분석 및 시각화

• 🎯 배송 데이터 임시 저장소로 Redis를 사용한 이유

• 🗃️ 배송 도메인에 적합한 DB 선택: RDBMS vs NoSQL

• 🎬 CI/CD 툴, Jenkins? Github Actions?

🚧 트러블 슈팅

Backend

• 📦 재고의 총 갯수보다 주문이 더 생성되는 ‘분산락 갱신 유실’ 문제 해결

• 🧩 Redis Replication, Sentinel을 통한 분산 처리 및 auto-failover

• 🔒 Kafka와 Spring의 트랜잭션 시점 차이로 인한 데이터 일관성 문제

• 💼 Resilience4j를 활용한 회복탄력성 향상

• 🎁 Kafka 직렬화/역직렬화 오류 해결

• 👁️‍🗨️ Apache Cassandra를 사용하면서 겪은 문제와 MongoDB 전환

DevOps

• 🚛 CI: Github Actions에서 서비스 컨테이너 구성

• 🎟️ CD: 각 서비스 별 Github Actions CD 워크플로우 분리

• 💬 INFRA: AWS 기반의 MSA 인프라 구성

• 🪄 CD: 서비스 별 환경 변수 관리 중앙화