Troubleshooting

Troubleshooting

1. 동시 지원 레이스컨디션

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
- DataIntegrityViolationException catch → 409 응답
- 락 획득 순서를 항상 게시글 → 지원 단방향 고정으로 데드락 제거

---
2. 알림 처리로 인한 API 응답 지연

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)

---
3. 비동기 스레드에서 MDC 컨텍스트 소실

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 컨텍스트 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()
        }
    }
}

---
4. 멀티 인스턴스 알림, 채팅 미수신

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

---
5. Kafka 발행 실패 시 알림 유실

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

---
6. CI 빌드 시 jOOQ 코드 생성 실패

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 태스크 스킵.
생성된 jOOQ 클래스는 소스로 커밋해 CI에서 별도 생성 없이 빌드

---
7. IdempotencyFilter 응답 이중 쓰기

증상: Idempotency-Key 헤더가 있는 요청에서
Trailing token found after value Jackson 역직렬화 오류 발생

원인: IdempotencyResponseWrapper.flushBuffer()가 실제 response에 body를 쓰고,
IdempotencyFilter에서도 wrapper.flushBuffer()를 명시적으로 호출해 body가 두 번 write됨

해결:
- flushBuffer()에서 실제 response 쓰기 제거 (내부 버퍼 flush만 수행)
- IdempotencyFilter에서 캡처한 body를 딱 한 번만 response에 쓰도록 수정
- status code도 함께 캐시("201|{body}" 형식)해 재응답 시 원래 상태 코드 복원

// 수정 전: flushBuffer()에서 response에 write → filter에서도 write → 이중 쓰기
// 수정 후: filter에서만 write
val capturedBody = wrapper.capturedBody
val capturedStatus = wrapper.statusCode
idempotencyStoragePort.set(redisKey, "$capturedStatus|$capturedBody", TTL)
response.status = capturedStatus
response.writer.write(capturedBody)

---
8. Redis 캐시 역직렬화 오류 (Jackson 3.x)

증상: 게시글 단건 조회 시 Redis 캐시 역직렬화 실패,
Cannot construct instance of StudyPostResponse (no Creators) 오류

원인: Spring Boot 4.x는 Jackson 3.x(tools.jackson)를 사용하는데,
Kotlin data class에 @JsonCreator가 없으면 역직렬화 시 생성자를 찾지 못함

해결: StudyPostResponse에 @JsonCreator + 각 파라미터에 @JsonProperty 추가
data class StudyPostResponse @JsonCreator constructor(
    @JsonProperty("id") val id: UUID,
    @JsonProperty("title") val title: String,
    ...
)

동일 문제 발생 위치: KakaoIdTokenPayload, KakaoTokenResponse도 같은 방식으로 수정

---
9. 중복 지원 비즈니스 룰 누락

증상: 동일 사용자가 다른 Idempotency-Key로 같은 게시글에 재지원 시 중복 저장

원인: Idempotency-Key는 네트워크 재시도만 방지하며,
사용자가 의도적으로 다시 지원하는 경우는 비즈니스 룰로 막아야 함

해결: 도메인 엔티티에 중복 검증 추가
// StudyPost.kt
fun validateNotDuplicateApply(alreadyApplied: Boolean) {
    if (alreadyApplied) throw CustomException(ErrorCode.ALREADY_APPLIED)
}

// ApplyStudyPostService.kt
post.validateNotDuplicateApply(
    applyRepository.existsByPostIdAndApplicantId(postId, userId)
)

---
10. 스파이크 테스트 dial: i/o timeout

증상: 15,000 VU 스파이크 테스트에서 dial: i/o timeout 발생, 에러율 100%

원인: Tomcat accept 큐(기본 200개) 포화 → TCP 연결 시도조차 타임아웃
서버가 응답을 못 주는 게 아니라 연결 자체가 OS 레벨에서 드롭됨

분석: accept-count를 늘리면 빠른 실패(Fail Fast) 원칙에 어긋남.
근본 원인은 단일 서버 인스턴스 한계 — k6와 앱이 같은 머신에서 자원 경쟁

결론: 설정값으로 해결할 문제가 아닌 단일 서버 한계.
실무라면 Auto Scaling으로 수평 확장, prod 환경 2개 인스턴스 + Nginx 로드밸런싱 구성이 이미 되어 있음

---
11. 스파이크 테스트 한글 URL 인코딩 오류

증상: spike-search.js에서 Invalid character found in the request target 오류,
검색 요청 62% 실패

원인: k6에서 한글 키워드를 URL 인코딩 없이 그대로 전송
→ Tomcat이 RFC 7230/3986 위반으로 요청 거부 (400)

해결: encodeURIComponent() 적용
// 수정 전
const res = http.get(`${BASE_URL}/api/posts/search?keyword=${keyword}`);

// 수정 후
const keyword = encodeURIComponent(KEYWORDS[__VU % KEYWORDS.length]);
const res = http.get(`${BASE_URL}/api/posts/search?keyword=${keyword}`);

---
12. 스파이크 테스트 Idempotency 캐시로 인한 테스트 실패

증상: 새 토큰으로 spike-idempotency.js 재실행 시에도 100% 실패

원인: 이전 실패 테스트(만료 토큰으로 실행)에서 401 응답이 Redis에 캐시됨
(idem-test-{VU} 키로 "401|..." 저장, TTL 24시간)
새 토큰으로 재실행해도 동일 키로 캐시된 401 응답 반환

해결: 테스트 실행마다 고유한 키 prefix 사용
const RUN_ID = Date.now();

export default function () {
    const idempotencyKey = `idem-test-${RUN_ID}-${__VU}`;
    // ...
}
실행 단위로 키가 달라져 이전 캐시와 충돌하지 않음

---
## 13. 비관적 락 쿼리의 불필요한 JOIN FETCH로 인한 락 범위 확대

**증상**: 락 쿼리 점검 중, 지원 동시성 제어에 쓰이는 `PESSIMISTIC_WRITE` 쿼리가 락 대상
엔티티 외에 연관 엔티티까지 `JOIN FETCH`하고 있는 것을 발견. `SELECT ... FOR UPDATE`가
조인된 테이블 행까지 함께 잠가, 게시글 하나에 지원이 몰릴 때 그 게시글 작성자의 User 행이
매 지원 요청마다 반복적으로 잠기는 구조였음 — 작성자와 무관한 지원 트랜잭션들이 작성자의
User 행을 두고 불필요하게 경합.

**원인**: 지원 락 쿼리(`findByIdWithPostAndApplicantForUpdate`)와 게시글 락 쿼리
(`findByIdWithAuthorForUpdate`)가 실제로는 필드를 쓰지 않는 연관관계(`a.applicant`,
`p.author`)까지 `JOIN FETCH`하고 있었음. 락 대상 행 하나만 잠그려는 의도와 달리, JPA가
생성한 `FOR UPDATE` 쿼리는 조인에 포함된 모든 테이블 행을 잠금 범위에 포함시킴.

**해결**:
\```kotlin
// 수정 전: a.applicant까지 JOIN FETCH → applicant(User) 행도 락 범위에 포함
@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@Query("SELECT a FROM ApplyJpaEntity a JOIN FETCH a.post JOIN FETCH a.applicant WHERE a.id = :applyId")

// 수정 후: 실제 값이 필요한 a.post만 유지, 미사용 a.applicant 제거
@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@Query("SELECT a FROM ApplyJpaEntity a JOIN FETCH a.post WHERE a.id = :applyId")
fun findByIdWithPostAndApplicantForUpdate(...)
\```

- 락 쿼리는 실제 필드 사용 여부 기준으로 JOIN 제거 → 락 범위를 대상 행 자체로 한정
- 같은 패턴이 락과 무관한 조회 7곳(`DeleteStudyPostService`, `CloseStudyPostService`,
  `UpdateStudyPostService`, `FindAppliesService`, `UpdateCommentService`,
  `DeleteCommentService`, `PostScheduler`)
  `author.id`/`applicant.id`만 비교하는데 JOIN FETCH 버전으로 조회하고 있어 기본
  `findById()`로 교체해도 동작 동일
- 반대로 응답 직렬화(`FindStudyPostService`), ES 색인(`PostSyncKafkaConsumer`),
  실제 연관 필드 사용(`TeamScheduleJpaRepository`)은 JOIN FETCH가 정당해 유지
- 재발 방지를 위해 "소유자 검증 전용" 경량 조회 메서드를 별도로 두고 재사용하도록 정리