하루 1억 건 이상을 처리하는 견고한 포인트 시스템 구축하기│인프콘2024

여러 내역 테이블을 공통 필드와 type·subtype·reference key, JSON 확장 데이터를 가진 하나의 히스토리로 합쳐 새 포인트 유형을 애플리케이션 변경만으로 추가하게 했다. 대신 스키마의 타입 표현력과 저장 최적화가 약해졌고, 내역과 별도 잔액을 함께 갱신하려면 트랜잭션이 필요했다. 동시에 같은 잔액을 읽은 요청들이 중복 차감하는 TOCTOU 문제는 비관적 잠금으로 막았지만, 잠금 비용과 운영 스크립트의 실수까지 완전히 없애지는 못했다.

별도 잔액을 덮어쓰면 어느 시점에 정합성이 깨졌는지 알 수 없다는 문제를 통장처럼 수정 불가능한 원장으로 해결한다. 각 히스토리 레코드에 변경 금액과 변경 후 잔액을 함께 기록해 마지막 행만으로 잔액을 읽고, 두 테이블을 갱신하던 트랜잭션도 제거했다. 사용자별 증가 버전과 유일성 제약을 이용한 낙관적 동시성 제어로 충돌한 쓰기만 재시도해 매 요청의 잠금 비용을 줄였다.

1년이 지난 미사용 포인트를 소멸하려면 단순 잔액만으로는 부족해 누적 적립액과 누적 사용액을 레코드에 분리해 기록하고 시점별 소멸 가능 금액을 계산한다. 데이터가 커지자 MySQL을 직접 샤딩하는 운영 복잡도와 관리형 NoSQL의 비용을 비교했다. 사용자 ID를 파티션 키, 버전을 정렬 키로 둔 DynamoDB와 조건식을 선택해 분산·수평 확장과 버전 유일성 보장을 서비스에 위임했다.

트랜잭션 처리에 최적화된 운영 데이터베이스에서 대규모 통계를 직접 계산하지 않고 변경 데이터를 분석 저장소로 복제해 서비스 부하를 분리한다. 사용자별 버전의 중복·누락과 이전 행에서 다음 행으로 이어지는 금액·잔액 규칙을 검사하면 원본 전체를 다시 읽지 않고도 대부분의 정합성 오류를 탐지할 수 있다. 불변 원장, 쓰기 횟수 감소, 낙관적 제어와 관리형 분산 저장소를 결합해 성능·감사 가능성·비용 효율을 함께 얻었다.