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Troubleshooting
증상: 20명이 동시에 같은 게시글에 지원 시 DataIntegrityViolationException 발생 + 일부 요청 500 에러
원인: SELECT (중복 체크) -> INSERT 사이에 다른 트랜잭션이 끼어들어 유니크 제약 위반
해결:
@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@QueryHints(QueryHint(name = JAKARTA_LOCK_TIMEOUT, value = "3000"))
fun findByPostIdWithLock(postId: UUID): StudyPost?- 비관적 락으로 게시글 행 선점
- 락 타임아웃 3초로 무한 대기 방지
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DataIntegrityViolationExceptioncatch -> 409 응답 (예외를 에러가 아닌 정상 흐름으로 처리) - 락 획득 순서를 항상 게시글 -> 지원 단방향 고정으로 순환 대기(데드락) 제거
증상: 댓글 작성 API p(95) 급등, 에러율 87%
원인: 댓글 저장 + 알림 DB 저장 + Redis Pub/Sub 발행이 동기 처리 -> 커넥션 즉시 고갈
해결: @Async("notificationExecutor")로 알림 처리 분리
@Bean(name = ["notificationExecutor"])
fun notificationExecutor(): Executor {
val executor = SimpleAsyncTaskExecutor("notification-")
executor.setVirtualThreads(true)
executor.setTaskDecorator(mdcTaskDecorator())
return executor
}ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 적용 — 풀 포화 시 알림만 조용히 버리고 API 정상 응답 유지
결과: 에러율 87% -> 2.3%, RPS 137 -> 940 (585% 향상)
증상: @Async 처리 시 로그에 requestId, userId가 빠져 Kibana에서 요청 추적 불가
원인: MDC는 ThreadLocal 기반 -> 부모 스레드의 컨텍스트가 자식 스레드로 전파되지 않음
해결: TaskDecorator로 비동기 실행 전 MDC 컨텍스트를 캡처 후 주입
private fun mdcTaskDecorator(): TaskDecorator = TaskDecorator { task ->
val mdcContext = MDC.getCopyOfContextMap()
Runnable {
try {
if (mdcContext != null) MDC.setContextMap(mdcContext)
task.run()
} finally {
MDC.clear()
}
}
}증상: App1에 연결된 클라이언트가 보낸 채팅이 App2에 연결된 클라이언트에게 전달 안 됨
원인: WebSocket STOMP 세션은 인스턴스별로 독립적 -> 다른 인스턴스의 연결에 접근 불가
해결: Redis Pub/Sub으로 인스턴스 간 브로드캐스트
- 채팅:
RedisChatPublisherAdapter.publish()-> 전 인스턴스 구독 -> 각자 WebSocket 전달 - 알림: Kafka Consumer -> Redis Pub/Sub -> 전 인스턴스 -> SSE 전달
증상: Kafka 브로커 일시 장애 시 알림 이벤트 소멸
원인: 애플리케이션 이벤트 발행 후 Kafka 전송 실패 시 재시도 수단 없음
해결: Outbox 패턴 도입
알림 이벤트 발생
-> Outbox DB 저장 (같은 트랜잭션)
-> Kafka 발행 시도
-> 실패 시 OutboxRetryScheduler가 PENDING 상태 재시도
-> 영구 실패 시 FAILED 처리 후 DLT 격리
증상: GitHub Actions에서 generateJooq 태스크 실행 시 DB 연결 없어 빌드 실패
원인: jOOQ 코드 생성이 실제 DB 스키마를 읽어야 하는데 CI 환경에 DB 없음
해결: CI Gradle 명령에 -x generateJooq 추가로 코드 생성 태스크 스킵
생성된 jOOQ 클래스는 소스로 커밋해 CI에서 별도 생성 없이 빌드
증상: 15,000 VU 스파이크 테스트에서 dial: i/o timeout 발생, 에러율 급등
원인 분석:
- accept 큐 포화 가능성 → accept-count를 10000으로 늘리려 했으나 근본 해결이 아니라고 판단해 보류
- 단일 서버 한계 -> k6와 앱이 같은 머신에서 자원 경쟁, 실제 처리 한계 도달
결론: 설정값으로 해결할 문제가 아닌 단일 서버 인스턴스 한계. 실무라면 Auto Scaling으로 서버를 수평 확장하는 방식으로 해결해야 함을 인식