1만 동시 요청 환경에서 좌석 선점·결제·포인트 충전의 동시성 문제를 시나리오별 하이브리드 락 전략으로 해결한 콘서트 좌석 예약 서비스 — 낙관적 락 + Redisson 분산 락, Redis 캐싱 TPS 15배 향상, Kafka 이벤트 드리븐 아키텍처, K6 부하 테스트 기반 병목 개선

주요 내용

• •낙관적 락으로 좌석 예약 응답 시간 50% 개선 (1,678ms → 835ms)
• •시나리오별 하이브리드 락 전략 설계 (낙관적 락 + Redisson 분산 락)
• •Redis 캐싱으로 TPS 15배 향상 (100 → 1,500), DB 쿼리 94% 감소
• •Kafka 이벤트 드리븐 아키텍처로 도메인 간 결합도 제거
• •K6 부하 테스트 기반 성능 병목 식별 및 개선

담당 기능

• •좌석 예약 — 낙관적 락 기반 좌석 선점, 임시 배정 후 5분 내 결제 미완료 시 자동 해제
• •포인트 충전·결제 — Redisson 분산 락으로 동시 충전/결제 시 잔액 정합성 보장
• •대기열 시스템 — Redis Sorted Set 기반 대기열로 입장 순서 관리, 폴링 기반 순번 조회
• •Redis 캐싱 — 콘서트·좌석 조회에 캐시 적용, TPS 100→1,500 (15배 향상), DB 쿼리 94% 감소
• •Kafka 이벤트 드리븐 — 예약 완료 이벤트를 Kafka로 발행하여 결제·알림 도메인 간 결합도 제거
• •K6 부하 테스트 — 1만 동시 요청 시나리오별 성능 측정, 병목 식별 및 락 전략 비교 검증

깨달은 점

• •비관적/낙관적/분산 락의 트레이드오프를 비교하며 동시성 제어의 본질적 차이를 이해
• •시나리오별 하이브리드 락 전략 설계로 단일 솔루션이 아닌 맥락 기반 선택의 중요성 학습
• •Redis 캐싱과 DB 인덱스 최적화를 병행하여 읽기 성능을 극대화하는 계층적 캐싱 전략 경험
• •Kafka 기반 이벤트 드리븐 아키텍처로 도메인 간 결합도를 제거하는 비동기 통신 설계 학습

가족·조직 단위 공유 가계부 앱 — Next.js 16 풀스택, Supabase PostgreSQL, 3단계 역할 기반 접근 제어(OWNER/ADMIN/MEMBER), NestJS Cron 정기거래 자동 처리, 99.45% 라인 커버리지 단위 테스트 + 300건 이상 E2E 통합 테스트

주요 내용

• •Vitest 397건 단위 테스트, 라인 커버리지 99.45% 달성
• •Playwright 300건+ E2E 테스트, 역할별 시나리오 분리
• •OWNER/ADMIN/MEMBER 3단계 RBAC + Supabase RLS 적용
• •NestJS Cron 정기거래 자동 처리 (Docker 배포)
• •풀스택 통합 테스트 환경 구축 (FE+BE+Supabase)

담당 기능

• •거래 관리 — 수입·지출 CRUD, 카테고리별 분류, 날짜·메모·금액 기반 거래 기록
• •예산 관리 — 카테고리별·기간별 예산 설정 및 실시간 사용율 추적
• •조직 관리 — 다중 조직 생성·전환, 조직별 독립 데이터 관리
• •3단계 역할 기반 접근 제어 — OWNER(전체 권한), ADMIN(멤버·설정 관리), MEMBER(본인 거래 관리)
• •정기거래 자동 처리 — NestJS Cron 서비스로 매일 자정(KST) 반복 거래 자동 생성
• •재무 분석 대시보드 — Recharts 기반 수입·지출 추이, 카테고리별 비율 시각화
• •다국어 지원 — next-intl 기반 한국어·영어 UI 전환

깨달은 점

• •Next.js 16 App Router와 Supabase Auth를 조합하여 SSR 환경에서의 인증 상태 관리와 Row Level Security 기반 데이터 접근 제어를 구현하며, 서버·클라이언트 컴포넌트 간 인증 컨텍스트 전파 패턴을 학습
• •OWNER/ADMIN/MEMBER 3단계 역할 체계를 설계하며 조직 단위 멀티테넌시에서의 권한 분리와 데이터 격리 전략을 경험
• •Vercel Cron 제한을 우회하기 위해 NestJS 기반 별도 백엔드를 Docker로 분리 운영하며, 마이크로서비스 분리의 실무적 판단 기준과 공유 DB 스키마 관리 전략을 학습
• •Vitest 단위 테스트 397건(99.45% 커버리지)과 Playwright E2E 300 이상을 역할별 시나리오로 구성하고, 실제 백엔드와 로컬 Supabase를 연동한 풀스택 통합 테스트 환경을 구축하며 테스트 피라미드 전략을 체득

대신물류 배차현황 데이터를 Cheerio로 크롤링하고 카카오톡 챗봇 스킬서버와 Next.js 모바일웹으로 조회할 수 있는 서비스 — Clean Architecture + TSyringe DI, Express 5, Prisma SQLite, Traefik Blue-Green 무중단 배포

주요 내용

• •Clean Architecture + TSyringe DI로 계층 분리 설계
• •Cheerio 크롤링 + node-cron 자동 동기화 (월~토 매시)
• •카카오톡 챗봇 스킬서버 연동 (노선·차량·도착지 검색)
• •Traefik Blue-Green 무중단 배포 + 자동 배포 스크립트
• •Next.js 모바일웹 + Recharts 통계 대시보드

담당 기능

• •자동 크롤링 — Cheerio + Axios로 배차현황 데이터 수집, node-cron으로 월~토 06:00~20:00 매시 정각 자동 동기화
• •카카오톡 챗봇 스킬서버 — 카카오 i 오픈빌더 연동, 노선코드·차량번호·도착지 검색, 일별 전체 현황 및 통계 조회
• •REST API — 노선·차량·날짜별 검색 엔드포인트, 통계 조회 API, 수동 동기화 트리거
• •모바일 웹 — Next.js 기반 반응형 모바일 UI, TanStack Query 서버 상태 관리, Recharts 통계 시각화
• •Blue-Green 무중단 배포 — Traefik 리버스 프록시, 자동 배포 스크립트(빌드→헬스체크→트래픽 전환→롤백)
• •Clean Architecture — 도메인·애플리케이션·인프라 계층 분리, TSyringe DI 컨테이너, Value Object(LineCode, SearchDate) 패턴

깨달은 점

• •Clean Architecture의 도메인·애플리케이션·인프라 계층 분리와 TSyringe DI 컨테이너를 적용하며, 비즈니스 로직과 외부 의존성(크롤러, DB, 카카오 API)의 결합도를 제거하는 설계를 학습
• •카카오 i 오픈빌더 스킬서버 프로토콜을 직접 구현하며 챗봇 플랫폼의 요청·응답 규격과 시나리오 블록 연동 방식을 이해
• •Traefik 리버스 프록시 기반 Blue-Green 배포 구조를 설계하고 자동 배포 스크립트를 구축하며, 무중단 배포의 트래픽 전환·헬스체크·롤백 전략을 경험
• •Value Object 패턴(LineCode, SearchDate)으로 도메인 규칙을 타입 수준에서 강제하며, 원시 타입 남용을 방지하는 도메인 모델링 기법을 학습