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개요이번 글에서는 Filmeet 프로젝트에 적용한 redis 분산 락에 대해 글을 작성하려 합니다. 아래는 Movie 엔티티입니다.현재 Filmeet 프로젝트에서는 영화 조회 API가 다양하게 사용되고 있으며, 영화 정보를 조회할 때 좋아요 수, 평균 평점 등의 데이터가 함께 필요한 경우가 많습니다. 하지만, 영화 데이터를 조회할 때마다 매번 해당 영화의 전체 좋아요 수와 평균 평점을 계산하는 쿼리가 발생한다면, DB 부하가 커질 수 있다고 판단했습니다. 이를 해결하기 위해, Movie 엔티티에 좋아요 수, 평점 수, 평균 평점 필드를 추가하는 방식으로 반정규화를 진행했습니다. 이를 통해 조회 성능을 향상하고, 불필요한 쿼리 호출을 최소화하여 시스템의 효율성을 높이고자 했습니다.@Getter@Entity..
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Overview이번 글에서는 키즈핑 프로젝트에서 선착순 응모 시스템을 개발하는 과정에서 겪었던 다양한 이슈와, 이를 어떻게 해결해 나갔는지에 대해 이야기하려고 합니다.선착순 응모 시스템 요구사항 및 목표주어진 요구사항은 다음과 같습니다.회원은 응모 페이지에 접속 후 이름, 전화번호를 입력 후 선착순 100명 이벤트에 응모한다.사용자는 중복 응모를 못한다.다음날 오후 1시에 응모 페이지에서 이벤트 당첨 여부를 확인한다.응모 페이지는 매일 오후 1시에 가장 많은 트래픽을 받는다. (1분에 10만 요청을 10분간)이러한 요구사항을 분석하여 쿠폰 100개 발급을 보장하고, 높은 트래픽을 견디는 시스템 구축을 목표로 삼았습니다. 초기 응모 시스템의 흐름은 쿠폰 요청을 받으면, DB에서 현재 쿠폰 개수를 조회한 뒤..
