1조 원이 거래되는 커머스에서 B마트 가격 할인 시스템 이관하기: 레거시 제거 여정기 #우아콘2025 #우아한형제들

새 요구가 나올 때마다 A·B·C안을 다시 비교하며 원점으로 돌아가는 일을 막기 위해 title, status, context, alternatives, decision과 consequence를 담는 Architecture Decision Record를 채택했다. Business·technical 배경과 기각한 선택의 장단점을 한 문서에서 추적해 review 속도를 높이고, 미래 담당자뿐 아니라 AI coding tool에도 code 밖의 policy와 결정 이유를 정확한 context로 제공했다.

내부 module마다 배포 가능일이 다르고 폐기할 legacy admin을 3주 더 써야 했으며 event consumer도 함께 옮겨야 해, 모든 client를 한 번에 바꾸는 big-bang과 별도 routing facade는 비용과 rollback 시차 때문에 기각했다. 대신 B마트와 promotion server 양쪽에 proxy를 두고 feature flag가 활성 server를 고르게 해 어느 endpoint로 요청해도 같은 logic을 실행하며, 두 consumer group도 flag에 따라 한쪽만 처리하고 다른 쪽은 message를 commit하도록 구성했다.

6년간 쌓인 price history와 복잡한 join을 새 schema로 옮기면서도 admin 기능과 transaction은 계속 동작해야 해, 단순 big-bang은 누락 query 하나만으로 service 장애와 어려운 rollback을 만들 수 있었다. Spring Batch·application event 방식은 점진적이지만 schema 변환, DLQ·retry와 eventual consistency를 직접 보장해야 했으므로, 기존 application 변경을 최소화하고 실시간 복제의 신뢰성을 얻는 CDC를 중심 대안으로 검토했다.

Debezium source connector와 Kafka JDBC sink로 먼저 B마트 DB의 기존 data와 신규 transaction을 promotion DB에 복제하고, 운영 전환 시 feature flag를 100% 새 service로 바꾼 뒤 CDC 방향도 promotion에서 B마트로 뒤집었다. Rollback은 flag와 CDC를 중지하면 되도록 설계했으며 실제 배포는 QA보다 짧은 한 시간 이내에 끝나 수년치 data를 한 건도 잃지 않고 service 장애 없이 migration을 완료했다.