포인트 서비스 동시성 제어 분석

📌 개요

현재 구현된 포인트 서비스에는 사용자의 포인트 충전/사용에 대한 동시성 제어가 구현되어 있음

🔒 동시성 제어 방식

Lock 기반 동시성 제어

✨ 주요 특징

• 사용자별 독립적인 락

  • ConcurrentHashMap으로 사용자별 ReentrantLock 관리
  • 서로 다른 사용자의 트랜잭션은 독립적 실행

• 타임아웃 메커니즘

  • tryLock(timeout, unit) 사용으로 데드락 방지
  • 5초 타임아웃으로 무한 대기 방지

• 락 조정

  • 트랜잭션의 핵심 부분만 락으로 보호
  • 불필요한 대기 시간 최소화

🛡️ 구현된 안전장치

검증 로직(PointValidator 일부)

@Component
public class PointValidator {
    public void validateBalance(long currentAmount, long useAmount) {
        if (currentAmount < useAmount) {
            throw new InsufficientPointException();
        }
    }

    public void validateAmountOverflow(long current, long amount) {
        if (Long.MAX_VALUE - current < amount) {
            throw new IllegalArgumentException("충전 포인트가 너무 큽니다.");
        }
    }
}

트랜잭션 안전성(PointService)

try {
if (!lockManager.tryLock(id, 5, TimeUnit.SECONDS)) {
    throw new RuntimeException("포인트 처리 중 타임아웃이 발생했습니다.");
}
try {
    // 트랜잭션 로직
} finally {
    lockManager.unlock(id);
}

🚀 성능 분석

장점

1. 높은 동시성 사용자별 독립적 락으로 간섭 최소화 전체 시스템 처리량 향상
2. 안전성 락 획득/해제의 명확한 생명주기 finally 블록으로 확실한 락 해제
3. 확장성 ConcurrentHashMap으로 동적 사용자 확장 효율적인 메모리 관리

⚠️ 잠재적 이슈

• 메모리 사용
  • 사용자별 Lock 객체 생성
  • 미사용 Lock 객체 정리 필요
• 타임아웃 설정
  • 5초 타임아웃이 일부 상황에서 부적절할 수 있음
  • 상황별 최적화 필요

🧪 테스트 케이스

1. 동시 포인트 충전/사용에 대한 테스트 케이스
2. 다수 유저가 api를 요청할 경우에 대비, 조회, 충전, 사용 스레드를 생성 무작위로 실행

✅ 검증 항목

1. 동시 충전 시 금액 정확성
2. 동시 사용 시 잔액 일관성
3. 혼합 작업 시 데이터 정합성

🔄 개선 제안사항

1. Lock 타임아웃 설정 최적화
2. 미사용 Lock 객체 정리 메커니즘
3. 실패 시 재시도 로직

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