User-service

🔖 서비스 개요

• 주제: 사용자 관리 및 계좌 서비스
• 주요 역할:
  • 사용자 인증 및 계정 관리
  • 가상 계좌 생성 및 관리

🌏 주요 로직

🔗 주요 기능

1️⃣ 사용자 인증 및 계정 관리

• 구글 소셜 로그인 지원 및 JWT 기반 인증 시스템 구현
• 사용자 프로필 정보 관리 및 업데이트 기능 제공
• 보안 강화를 위한 토큰 관리 및 갱신 메커니즘 구현

2️⃣ 가상 계좌 관리

• 회원가입 시 모의 투자용 가상 자금 자동 제공
• 실시간 계좌 잔고 관리 및 업데이트 처리
• 주문 가능 금액 검증 및 계좌 잔액 변동 이벤트 처리

3️⃣ 이벤트 처리 및 연동

• Order 서비스와 연동 통한 계좌 잔액 검증
• Matching 서비스로부터 체결 이벤트 수신 및 처리
• RabbitMQ 활용한 비동기 이벤트 처리 구현

🌈 개선 사항

1️⃣ 동시성 문제 해결 - 락 및 AtomicReference 적용으로 데이터 정합성 확보

📌 문제점

• 주문 시 account 테이블 동시 접근으로 잔액 및 보유 주식 수 동기화 오류 발생.
• 데이터 부정합 가능성 존재.

✅ 해결 과정

• 1단계: synchronized 키워드 한계 분석
  • 초기 JPA 트랜잭션 서비스 메소드에 synchronized 적용 시도.
  • JVM 레벨 락으로 인한 Spring 환경에서의 심각한 성능 저하 확인.
• 2단계: 락 범위 최소화 및 AtomicReference 도입
  • JPA Repository 메소드 수준으로 락 범위 축소.
  • AtomicReference 활용, 여러 스레드에서 안전한 객체 참조 및 업데이트로 동시성 제어 강화.
• 3단계: 비관적 락 최종 적용
  • 금융 로직의 데이터 정합성 확보 위해 비관적/낙관적 락 비교.
  • 동시 접근 시 충돌 가능성 높아 낙관적 락만으로 불충분 판단.
  • 특정 엔티티 트랜잭션 시작 시점 선점하는 비관적 락 적용으로 데이터 정합성 확보.

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2️⃣ DB 커넥션 풀 최적화 - HikariCP 및 MySQL 설정 조정을 통한 성능 향상

📌 문제점

• 락 적용 후에도 HikariCP 타임아웃 지속 (주요 원인: 커넥션 고갈).
• JPA 사용 시 EntityManager 필요 DB 커넥션 부족.
  • 트랜잭션 처리 흐름: Thread → EntityManager → HikariCP → MySQL DB
  • Spring 환경, 스레드 기본 작업 단위는 JPA 트랜잭션.
  • 1 JPA 트랜잭션 = 1 영속성 컨텍스트 = 1 HikariCP 커넥션 할당.
  • 다수 동시 트랜잭션 발생 시 할당 가능 DB 커넥션 부족이 근본 원인.

✅ 해결 과정

• 1단계: HikariCP 풀 크기 산정 및 조정
  • @Transactional 내부에서 1 영속성 컨텍스트 = 1 DB 커넥션 사용 인지.
  • TPS 기반 적정 풀 크기 계산 (예: 40 TPS, 쿼리당 1초 소요 시 약 40개 + 버퍼 10 ~ 20% = 44 ~ 48개).
  • HikariCP 고정 크기 풀 권장 따라 maximum-pool-size와 minimum-idle 동일 설정.
  • 기본값(10)에서 부하 테스트 및 계산 기반으로 maximum-pool-size=50 (또는 권장 공식 기반 30)으로 상향 조정 (실제값은 환경/테스트 따라 최종 결정).
• 2단계: MySQL max_connections 설정 동시 조정
  • 애플리케이션 단 커넥션 풀 증가에도 DB 서버 수용 max_connections 낮으면 효과 없음.
  • HikariCP maximum-pool-size 증가에 맞춰 MySQL max_connections 값도 상향 조정, 양단 충분한 커넥션 확보.