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Dealit은 AI 기반 실시간 중고거래 경매 플랫폼입니다. 사용자는 일반 중고거래 방식에서 발생하는 가격 책정의 어려움을 줄이기 위해 AI 가격 추천 기능을 활용할 수 있으며, 실시간 경매 시스템을 통해 시장 반응 기반의 합리적인 거래 가격을 형성할 수 있습니다.

또한 Redis Lua Script 기반 원자적 입찰 처리 구조와 SSE(Server-Sent Events) 기반 실시간 알림 시스템을 적용하여 동시 입찰 환경에서도 안정적인 경매 정합성을 보장하도록 설계하였습니다.

AI 추천, 실시간 경매, 검색 및 배포 인프라를 하나의 서비스 흐름으로 통합하여 실제 서비스 환경과 유사한 구조를 목표로 개발하였습니다.

• Gemini API 기반 AI 모델을 활용하여 상품 카테고리 및 예상 가격 추천
• 사용자 입력 데이터를 기반으로 상품 등록 편의성 향상
• FastAPI 기반 AI 서버와 Spring Boot 백엔드 연동

• SSE(Server-Sent Events)를 활용한 실시간 입찰 상태 반영
• 최고 입찰가 및 경매 상태를 실시간으로 사용자에게 전파
• Redis Pub/Sub 기반 이벤트 처리 구조 적용

• Redis Hash에 경매 상태를 저장하여 실시간 입찰 판단 처리
• Lua Script를 통해 입찰 검증 및 최고가 갱신을 원자적으로 수행
• 동시 입찰 상황에서도 데이터 정합성 보장

• OpenSearch 기반 상품 검색 기능 구현
• 상품명 및 키워드 기반 검색 지원
• 검색 성능 향상을 위한 검색 엔진 분리 구조 적용

• 입찰 예치금 및 거래 금액 관리 기능 구현
• 경매 종료 후 자동 정산 및 환불 처리 구조 설계
• 트랜잭션 분리를 통한 안정적인 결제 흐름 관리

• AWS EC2 기반 서비스 배포
• Docker 및 Docker Compose 기반 컨테이너 환경 구성
• NGINX Reverse Proxy 및 HTTPS 환경 적용
• GitHub Actions 기반 CI/CD 자동 배포 구축

• 실시간 경매 환경에서 동시에 여러 사용자가 입찰할 경우 현재가 조회, 입찰 금액 검증, 최고입찰자 갱신 과정 사이에 다른 요청이 개입하며 레이스 컨디션이 발생할 수 있었습니다.
• 초기에는 DB 비관적 락으로만 설계를 해야하나 했지만, 입찰 요청이 몰리는 상황에서 락 점유 시간이 길어지고 응답 지연이 발생할 가능성이 있다고 판단하였습니다.
• 이를 해결하기 위해 Redis Hash 기반으로 실시간 입찰 상태를 관리하고, Redis Lua Script를 활용해 종료 여부 확인, 최소 입찰 금액 검증, 최고 입찰자 갱신 과정을 원자적으로 처리하도록 설계하였습니다.
• 이를 통해 현재가 검증과 최고입찰자 갱신 사이에 다른 요청이 개입하지 못하도록 하여 실시간 입찰 상태의 정합성을 안정적으로 보장할 수 있었습니다.

정상상태

OpenSearch 1s 지연상태 + 동기 처리

OpenSearch 1s 지연상태 + 비동기 처리

• 상품명, 설명, 카테고리 등 검색 대상 데이터가 수정될 경우 PostgreSQL 원본 데이터와 함께 OpenSearch 검색 인덱스도 함께 갱신하고 있었습니다.
• 기존 구조에서는 OpenSearch index/delete 요청이 상품 수정 API 요청 흐름 내부에서 동기적으로 처리되고 있어, OpenSearch 지연이 사용자 응답 시간에 직접 영향을 주는 문제가 있었습니다.
• 실제로 OpenSearch 인덱싱에 지연이 발생하면 상품 수정 자체는 완료되었음에도 사용자는 API 응답이 늦어지는 현상을 경험할 수 있었습니다.
• 이를 해결하기 위해 Spring Event 기반 비동기 이벤트 처리 구조를 적용하여 상품 수정 트랜잭션과 OpenSearch 인덱싱 작업을 분리하였습니다.
• k6 부하 테스트 결과, OpenSearch 인덱싱에 1초 지연을 주입한 환경에서 상품 수정 API의 p95 응답 시간을 약 5.37초 → 59.6ms초 수준으로 개선하며 약 98.9%의 성능 개선을 확인하였습니다.