diff --git a/README.md b/README.md
index b5141f3..1ec3c46 100644
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-# **선착순 쿠폰 발급 시스템**
+# 선착순 쿠폰 발급 시스템
-# **목차**
+## 📋 목차
1. [프로젝트 개요](#1-프로젝트-개요)
2. [아키텍처](#2-아키텍처)
-3. [사용한 기술](#3-사용한-기술)
-4. [선착순 쿠폰 발급 기능(시퀀스 다이어그램)](#4-선착순-쿠폰-발급-기능시퀀스-다이어그램)
-5. [패키지 구조](#5-패키지-구조)
+3. [문제 해결 과정](#3-문제-해결-과정)
+4. [사용한 기술](#4-사용한-기술)
+5. [선착순 쿠폰 발급 기능(시퀀스 다이어그램)](#5-선착순-쿠폰-발급-기능시퀀스-다이어그램)
+6. [패키지 구조](#6-패키지-구조)
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## 1. 프로젝트 개요
-**목표**: 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 쿠폰 발급 시스템 설계 및 구현
-- 제한된 서버 리소스에서 최대한의 효율을 이끌어 내보기 위한 목적을 가지고 시작
- ### AWS
-- EC2 - t3.medium(2vCPU, 4GB RAM)
-- RDS - db.t4g.micro(2vCPU, 1GB RAM)
+> **목표**: 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 쿠폰 발급 시스템 설계 및 구현
+
+제한된 서버 리소스 환경에서 최대한의 효율을 이끌어내기 위한 최적화 작업을 중점으로 진행했습니다.
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+### ☁️ AWS 환경
+- **EC2**: t3.medium (2vCPU, 4GB RAM)
+- **RDS**: db.t4g.micro (2vCPU, 1GB RAM)
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## 2. 아키텍처
-## 3. 사용한 기술
-| **분류** | **사용한 기술** |
-|-----------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| **Backend** | Java 21, Kotlin, Spring Boot 3.4.1 |
-| **Database** | MySQL 8.0.41, Redis, InfluxDB |
-| **Messaging & Streaming** | Kafka 3.x, KRaft, Kafka-UI |
-| **Load Balancer** | Nginx |
-| **Containerization** | Docker |
-| **Build & Dependency Management** | Gradle |
-| **Testing** | k6 |
-| **Monitoring** | Prometheus, Grafana, Prometheus Micrometer, Spring Boot Actuator(JVM (Micrometer), Spring Boot HikariCP / JDBC) |
-| **Exporters** | mysql-exporter, redis-exporter, kafka-exporter |
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+## 3. 문제 해결 과정
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+### 🏆 핵심 성과
+> - **동시성 이슈 해결**: 10,000명 동시 요청 환경에서 발생한 Race Condition(초과 발급)을 **100% 제어**
+> - **성능 최적화**: `DB Lock` → `Redis` → `Kafka` 순차적 고도화를 통해 응답 속도 개선 및 시스템 안정성 확보
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+### 🛠️ 단계별 해결 과정
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+#### Step 1. 데이터 정합성 보장
+- **문제**: `Java synchronized` 사용 시 다중 서버 환경에서 동시성 제어 불가 및 성능 저하 발생
+- **해결**: **DB 비관적 락(Pessimistic Lock)** 도입으로 데이터 정합성 보장
+- **결과**: 동시성 문제는 해결했으나, DB 커넥션 풀 고갈(Pending Threads 폭증)로 인한 병목 발생
+#### Step 2. 응답 속도 개선 (Latency 감소)
+- **문제**: DB 커넥션 대기 시간 증가(최대 1초) 및 CPU 사용률 100% 도달
+- **해결**: **Redis Lua Script**를 활용해 원자적 연산 처리 및 DB 접근 최소화
+- **결과**: **Latency 62% 감소**. 단, 성공 건에 대한 동기식 DB 저장(Insert) 작업이 새로운 병목지점이 됨
-## 4. 선착순 쿠폰 발급 기능(시퀀스 다이어그램)
+#### Step 3. 시스템 처리량(Throughput) 향상
+- **문제**: 동기식 DB 저장 구조로 인한 전체 처리량의 한계 확인
+- **해결**: **Kafka 기반 Event-Driven 아키텍처**로 전환하여 비동기 Batch Insert 처리
+- **결과**: DB 부하를 격리하고 소비(Consume) 속도를 Throttling하여 시스템 안정성 및 최종 처리량 향상
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+## 4. 사용한 기술
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+| 분류 | 사용한 기술 |
+| :--- | :--- |
+| **Backend** | Java 21, Kotlin, Spring Boot 3.4.1 |
+| **Database** | MySQL 8.0.41, Redis, InfluxDB |
+| **Messaging & Streaming** | Kafka 3.x, KRaft, Kafka-UI |
+| **Load Balancer** | Nginx |
+| **Containerization** | Docker |
+| **Build & Tool** | Gradle |
+| **Testing** | k6 |
+| **Monitoring** | Prometheus, Grafana, Micrometer (JVM, HikariCP), Spring Boot Actuator |
+| **Exporters** | mysql-exporter, redis-exporter, kafka-exporter |
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+## 5. 선착순 쿠폰 발급 기능(시퀀스 다이어그램)
### 1) 쿠폰 발급 정상 처리
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### 4) 쿠폰 발급 성공, Consumer 이벤트 처리 실패
-## 5. 패키지 구조
-```
+
+
+## 6. 패키지 구조
+
+```text
.
├── HELP.md
├── README.md # 프로젝트 전체 설명
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├── nginx
│ └── nginx.conf # 로드밸런싱 또는 리버스 프록시 설정
└── settings.gradle.kts # 멀티 모듈 관리 설정
-
-```
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