Kafka & Redis 활용 미니 프로젝트 기획서
🎯 프로젝트 개요: 실시간 이벤트 기반 주문 처리 시스템
핵심 컨셉
전자상거래 플랫폼의 실시간 주문 처리 및 재고 관리 시스템
- 대용량 주문 트래픽 처리
- 실시간 재고 업데이트
- 이벤트 기반 아키텍처
- 캐싱을 통한 성능 최적화
🏗️ 시스템 아키텍처
핵심 컴포넌트
- Order Service (주문 접수)
- Inventory Service (재고 관리)
- Notification Service (알림 처리)
- Analytics Service (실시간 분석)
기술 스택 활용
- Kafka: 이벤트 스트리밍, 서비스 간 비동기 통신
- Redis: 세션 관리, 재고 캐싱, 실시간 랭킹
- Spring Boot: 마이크로서비스 구현
- PostgreSQL: 주문/상품 데이터 영속성
📋 상세 기능 명세
1. 주문 처리 플로우
사용자 주문 → Order Service → Kafka (order-events)
→ Inventory Service (재고 차감)
→ Kafka (inventory-events)
→ Notification Service (주문 완료 알림)2. Kafka 토픽 설계
- order-created: 주문 생성 이벤트
- order-confirmed: 주문 확정 이벤트
- order-cancelled: 주문 취소 이벤트
- inventory-updated: 재고 업데이트 이벤트
- notification-requested: 알림 요청 이벤트
3. Redis 활용 시나리오
- 재고 캐싱: 상품별 실시간 재고 수량
- 세션 관리: 사용자 장바구니, 로그인 세션
- 실시간 랭킹: 인기 상품, 실시간 주문량
- 분산 락: 동시 주문 처리 시 재고 충돌 방지
- Rate Limiting: 사용자별 주문 요청 제한
🎨 구현할 핵심 패턴
1. Event Sourcing
- 모든 주문 상태 변화를 이벤트로 저장
- 주문 히스토리 추적 가능
2. CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
- 명령(주문 생성/수정)과 조회를 분리
- 읽기 성능 최적화
3. Saga Pattern
- 분산 트랜잭션 처리
- 주문 → 재고 차감 → 결제 → 배송 단계별 보상 처리
4. Circuit Breaker
- 외부 서비스 장애 시 시스템 안정성 확보
🔥 고도화 기능 (차별화 포인트)
1. 실시간 대시보드
- Kafka Streams로 실시간 주문 통계 처리
- Redis에 실시간 메트릭 캐싱
- WebSocket으로 실시간 데이터 전송
2. 동적 재고 관리
- 예상 수요 기반 자동 재입고 알림
- 재고 부족 시 대체 상품 추천
3. 이벤트 기반 개인화
- 사용자 행동 이벤트 수집
- 개인화된 상품 추천 (Redis Sorted Set 활용)
4. 분산 락을 활용한 플래시 세일
- Redis 분산 락으로 한정 수량 상품 동시성 제어
- 대용량 트래픽 처리 검증
📊 성능 테스트 시나리오
1. 대용량 주문 처리
- 목표: 초당 1,000건 주문 처리
- 검증: Kafka 파티셔닝으로 병렬 처리 성능
2. 캐시 성능 측정
- 목표: 재고 조회 응답시간 10ms 이하
- 검증: Redis vs DB 조회 성능 비교
3. 장애 복구 테스트
- 시나리오: Kafka 브로커 다운, Redis 클러스터 장애
- 검증: 시스템 복원력 및 데이터 일관성
🛠️ 개발 단계별 계획
Phase 1: 기본 인프라 구축 (1주)
- Kafka, Redis, PostgreSQL 환경 구성
- 기본 Spring Boot 서비스 템플릿 생성
Phase 2: 핵심 기능 구현 (2주)
- 주문 생성/처리 API
- 재고 관리 로직
- Kafka Producer/Consumer 구현
Phase 3: Redis 통합 (1주)
- 재고 캐싱 로직
- 세션 관리
- 분산 락 구현
Phase 4: 고도화 & 모니터링 (1주)
- 실시간 대시보드
- 성능 테스트
- 로깅 및 모니터링 설정
📝 경력 기술서 어필 포인트
기술적 성과
- "Kafka를 활용한 이벤트 기반 아키텍처로 주문 처리 성능 300% 향상"
- "Redis 분산 락으로 동시성 이슈 해결 및 데이터 정합성 보장"
- "마이크로서비스 패턴 적용으로 시스템 확장성 및 유지보수성 개선"
문제 해결 능력
- 대용량 트래픽 처리를 위한 아키텍처 설계
- 분산 환경에서의 데이터 일관성 문제 해결
- 실시간 처리 요구사항을 위한 기술 스택 선택 및 최적화
비즈니스 임팩트
- 실시간 재고 관리로 과잉/부족 재고 문제 해결
- 이벤트 기반 개인화로 사용자 경험 향상
- 시스템 안정성 향상으로 비즈니스 연속성 보장
🔧 추천 개발 환경
로컬 개발
- Docker Compose: Kafka, Redis, PostgreSQL 컨테이너화
- Kafka UI: 토픽 및 메시지 모니터링
- Redis Insight: Redis 데이터 시각화
배포 환경
- AWS/GCP: 클라우드 환경에서의 확장성 테스트
- Kubernetes: 컨테이너 오케스트레이션 경험
이 프로젝트를 완성하면 Event-Driven Architecture, 분산 시스템, 대용량 처리 등 현재 트렌드에 맞는 핵심 기술들을 모두 경험할 수 있어 경력 기술서에 강력한 어필이 될 것 같아요!