e-commerce 시스템에 전반적인 기능 구현 및 다양한 기술을 적용한 학습 목적의 프로젝트입니다.
Typescript, Nestjs, MySQL, Prisma, Redis, Jest, Testcontainers, Docker, Kafka, k6, grafana
- 1. 요구사항
- 2. UML을 통한 요구사항 분석
- 3. Testcontainers와 통합 테스트 격리화
- 4. 동시성 제어와 통합테스트
- 5. 레디스 기반 캐싱전략
- 6. 이벤트와 트랜잭션 분리
- 7. 카프카 연결과 Transactional Outbox Pattern
- 8. 부하테스트
1️⃣ [주요] 잔액 충전 / 조회 API
- 결제에 사용될 금액을 충전하는 API 를 작성합니다.
- 사용자 식별자 및 충전할 금액을 받아 잔액을 충전합니다.
- 사용자 식별자를 통해 해당 사용자의 잔액을 조회합니다.
2️⃣ [기본] 상품 목록 조회 API
- 상품 정보 ( ID, 이름, 가격, 잔여수량 ) 을 조회하는 API 를 작성합니다.
- 조회시점의 상품별 잔여수량이 정확하면 좋습니다.
- 페이지네이션 고려해주세요.
3️⃣ [주요] 선착순 쿠폰 기능
- 사용자는 선착순으로 할인 쿠폰을 발급받을 수 있습니다.
- 선착순 쿠폰 발급 API 및 보유 쿠폰 목록 조회 API 를 작성합니다.
- 주문 시에 유효한 할인 쿠폰을 함께 제출하면, 전체 주문금액에 대해 할인 혜택을 부여받을 수 있습니다.
4️⃣ [주요] 주문 / 결제 API
- 사용자 식별자와 (상품 ID, 수량) 목록을 입력받아 주문하고 결제를 수행하는 API 를 작성합니다.
- 결제는 기 충전된 잔액을 기반으로 수행하며 성공할 시 잔액을 차감해야 합니다.
- 데이터 분석을 위해 결제 성공 시에 실시간으로 주문 정보를 데이터 플랫폼에 전송해야 합니다.
5️⃣ [기본] 상위 상품 조회 API
- 최근 3일간 가장 많이 팔린 상위 5개 상품 정보를 제공하는 API 를 작성합니다.
- 통계 정보를 다루기 위한 기술적 고민을 충분히 해보도록 합니다.
- 테스트 격리를 위한 Testcontainers 도입
- MySQL, Redis 컨테이너 기반 통합 테스트 환경 구축
- 테스트 데이터 초기화 및 환경 설정 자동화
- 비즈니스 로직별 동시성 제어 전략 설계
- DB Lock과 분산락(Redis) 성능 비교 분석
- 상품 조회 성능 개선을 위한 캐싱 전략 설계
- 캐시 스탬피드 현상 방지를 위한 해결책 구현
- 이벤트를 활용한 트랜잭션 분리
- 결제 프로세스 외부 API 영향 제거
- Docker를 이용한 카프카 환경 구성 및 연동
- Transactional Outbox Pattern 구현
- 메시지 재발행 스케줄러 구현
카프카 연결과 Transactional Outbox Pattern
- k6를 활용한 부하테스트 시나리오 구현
- 동시성 처리가 필요한 API 성능 측정
- 성능 개선 전후 Grafana + Influx DB를 활용한 메트릭 비교 분석