[🔥TroubleShooting - TicToc🔥] 1초마다 스케줄러 돌려서 경매 종료 확인..❓ 이거 괜찮을까..❓

📌 프로젝트 소개

팀원 : 개인 프로젝트
기간 : 2025.01 ~ 진행 중
링크 : https://github.com/M-ung/TicToc_Server
서비스 내용 : 당신의 시간에 가치를 매기다, 시간 거래 경매 플랫폼

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🔥TroubleShooting🔥

Problems

경매 등록을 구현했다면 경매 종료 시간에 맞게 경매 종료도 구현해야 한다.
처음 경매 종료 구현은 스케줄러를 1분마다 돌리고 1분마다 현재 시간과 경매 종료 시간이 일치하는 경매들을 찾아 종료 처리했다.

코드는 아래와 같다.

📍 AuctionProgressScheduler.java

@Component
@RequiredArgsConstructor
public class AuctionProgressScheduler {

    private final AuctionRepository auctionRepository;

    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 1분 간격으로 실행
    @Transactional
    public void updateAuctionProgress() {
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();

        List<Auction> finishedAuctions = auctionRepository.findByProgressNotAndAuctionCloseTime(AuctionProgress.FINISHED, now);

        finishedAuctions.forEach(Auction::finished);
    }
}

하지만 1분마다 스케줄러를 돌리고 DB 접근 및 조회를 하는 건 너무 비효율적이라는 생각이 들었다.

그래서 이를 해결할 필요가 있다고 생각했다.

1. 1분마다 돌아가는 스케줄러 해결
2. 1분마다 DB 접근 및 조회 해결

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How

위 문제들을 해결하기 위해서 처음 초점을 둔 건 "DB 접근 및 조회"를 최소화하자였다.

최소화하기 위해서는 DB 말고 경매 종료 시간을 저장할 "무언가"가 필요했다..

찾고 찾고 찾고.... 찾은 결론이 "Redis"였다.

그래서 위 문제를 "Redis"를 활용해 풀어나갈 생각이다.

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Process

처음에는 단순하게 Auction를 등록할 때 DB 뿐만 아니라 Redis에도 그대로 저장하여 관리할 생각이었다. 하지만 이 방식은 DB 접근 및 조회를 줄이긴 하지만, Redis에 부하가 커지고 결국엔 스케줄러를 돌려서 매번 Redis에 접근 및 조회를 해야했다.

그래서 Redis의 TTL과 이벤트를 활용하기로 했다.

Redis에 Auction의 id와 경매 종료 시간을 저장할 때, TTL을 경매 종료 시간까지 유지하게 설정했다.
이 결과 TTL이 만료되면 Redis에서 자동으로 삭제되며 이벤트가 발생하게 된다.

코드는 아래와 같다.

📍 CloseAuctionAdapter.java

@Component
@RequiredArgsConstructor
public class CloseAuctionAdapter implements CloseAuctionUseCase {
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Override
    public void save(final Long auctionId, LocalDateTime auctionCloseTime) {
        long secondsUntilExpire = Duration.between(LocalDateTime.now(), auctionCloseTime).getSeconds();
        String key = AuctionConstants.AUCTION_CLOSE_KEY_PREFIX + auctionId;
        redisTemplate.opsForValue().set(key, AuctionConstants.EXPIRED_STATUS, secondsUntilExpire, TimeUnit.SECONDS);
    }

    @Override
    public void delete(final Long auctionId) {
        redisTemplate.delete(AuctionConstants.AUCTION_CLOSE_KEY_PREFIX + auctionId);
    }
}

📍 CloseAuctionListener.java

@Component
@RequiredArgsConstructor
public class CloseAuctionListener implements MessageListener {
    private final AuctionRepositoryPort auctionRepositoryPort;
    private final BidRepositoryPort bidRepositoryPort;
    private final WinningBidRepositoryPort winningBidRepositoryPort;
    private final UserScheduleRepositoryPort userScheduleRepositoryPort;
    private final CloseAuctionUseCase closeAuctionUseCase;

    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
        String expiredKey = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
        if (expiredKey.startsWith(AuctionConstants.AUCTION_CLOSE_KEY_PREFIX)) {
            Long auctionId = Long.parseLong(expiredKey.replace(AuctionConstants.AUCTION_CLOSE_KEY_PREFIX, ""));
            Auction findAuction = auctionRepositoryPort.findAuctionById(auctionId);
            close(findAuction);
            closeAuctionUseCase.delete(auctionId);
        }
    }

    private void close(Auction findAuction) {
        if (findAuction.getProgress().equals(AuctionProgress.NOT_STARTED)) {
            findAuction.notBid();
        } else {
            findAuction.bid();
            Bid findBid = bidRepositoryPort.findBidByAuctionId(findAuction.getId());
            processWinningBid(findAuction, findBid);
            processUserSchedule(findAuction, findBid);
        }
        auctionRepositoryPort.saveAuction(findAuction);
    }

    private void processWinningBid(Auction auction, Bid bid) {
        bid.win();
        bidRepositoryPort.saveBid(bid);
        winningBidRepositoryPort.saveWinningBid(WinningBid.of(auction, bid));
    }

    private void processUserSchedule(Auction auction, Bid bid) {
        userScheduleRepositoryPort.saveUserSchedule(UserSchedule.of(auction, bid));
    }
}

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Result

문제 해결로 아래와 같은 결과를 얻었다.
1. 기존 : 1분마다 스케줄러 실행 →  하루 약 1,440 쿼리 발생.
2. 개선 후 : TTL 기반 실시간 이벤트 처리  → 종료 경매 수만큼 쿼리 발생.
3. 하루 100건 기준, 종료한다면 약 1,340 쿼리 감소.

Redis를 활용한 경매 종료 기능의 시나리오는 아래와 같다.

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Thoughts

처음에는 Redis를 단순히 캐싱을 위한 용도로만 생각했지만, 이번 구현을 통해 TTL를 활용한 이벤트 감지 기능을 구현하는 경험을 할 수 있었다. 이를 통해 DB 부하를 최소화하면서도 실시간으로 만료 이벤트를 감지하는 방식을 구현할 수 있었다.

특히, 기존의 스케줄링 방식을 사용하면 불필요한 조회와 DB 부하가 발생할 가능성이 컸지만, Redis TTL 기반 이벤트 감지 방식은 정확한 시점에 필요한 로직만 실행할 수 있어 더욱 효율적이었다.

이번 과정을 겪으면서 부하를 최대한 덜 주는 설계를 생각할 수 있는 개발자로 성장해야겠다고 다짐했다.

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