Spring Event를 통한 사용자 랭킹 서비스 개선

1️⃣ 배경

사용자 랭킹 서비스에서 점수, 티어, 뱃지 시스템을 구현하려고 했습니다. 하지만 이 과정에서 서비스 간 결합도가 급격히 증가하는 문제가 발생했습니다.

🔥 문제 상황

1. 점수 변경 → 티어 변경
   • 사용자의 점수가 변경될 때마다 티어를 다시 계산해야 함
2. 티어 변경 → 뱃지 획득
   • 특정 티어에 도달하면 새로운 뱃지를 부여해야 함
3. 점수 변경 → 뱃지 획득
   • 점수가 특정 조건을 만족하면 새로운 뱃지를 부여해야 함

🚨 문제점: 서비스 간 직접 호출이 많아지면서 높은 결합도(coupling) 가 발생했고, 이는 유지보수성과 성능 저하로 이어졌습니다.

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2️⃣ 해결 방안 모색

이 문제를 해결하기 위해 Spring Event를 도입하여 서비스 간 결합도를 낮추고, 비동기 이벤트 기반 처리를 활용하여 성능을 최적화하고자 했습니다.

✅ Spring Event 도입 이유

• 서비스 간 결합도 감소 → 이벤트 발행(Publisher)과 구독(Listener) 구조로 변경
• 비동기 처리로 성능 최적화 → 이벤트가 발생하면 비동기적으로 처리하여 응답 속도 향상
• 유연한 확장 가능 → 새로운 뱃지 조건이나 티어 규칙이 추가되더라도 기존 코드 수정 최소화

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3️⃣ 해결 방법

🚀 Spring Event 적용 방식

1. 점수 변경 시 이벤트 발행

   @Component
   public class ScoreService {
       private final ApplicationEventPublisher eventPublisher;
   
       public void updateScore(User user, int score) {
           user.setScore(score);
           eventPublisher.publishEvent(new ScoreUpdatedEvent(user));
       }
   }

2. 티어 변경 로직을 이벤트 리스너로 처리

   @Component
   public class TierEventListener {
       @EventListener
       public void handleScoreUpdated(ScoreUpdatedEvent event) {
           User user = event.getUser();
           user.updateTier();
           eventPublisher.publishEvent(new TierUpdatedEvent(user));
       }
   }

3. 뱃지 부여 로직도 이벤트 리스너로 처리

   @Component
   public class BadgeEventListener {
       @EventListener
       public void handleTierUpdated(TierUpdatedEvent event) {
           User user = event.getUser();
           user.checkAndGrantBadges();
       }
   }

✅ 결과: 점수 → 티어 → 뱃지의 흐름을 이벤트 기반으로 변경하여 서비스 간 결합도를 낮추고 성능 최적화

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4️⃣ 성능 분석

Spring MVC 방식과 Spring Event 방식의 성능 차이를 비교하였습니다.

테스팅은 Jmeter를 사용해 진행하였으며, '사용자가 리뷰를 작성' 할 때 점수를 얻는 조건으로 두어 테스트하였습니다.

📈 1) 처리량 비교 (Requests/sec)

요청 수	🔴 순수 Spring MVC	🟢 Spring MVC + Event	🔼 차이
10,000	642.8	720.7	🔺 12.1% ↑
20,000	783.6	1,029.7	🔺 31.4% ↑
30,000	594.2	647.1	🔺 8.9% ↑
40,000	583.5	649.8	🔺 11.4% ↑

📉 2) 평균 응답 시간 비교 (ms)

요청 수	🔴 순수 Spring MVC	🟢 Spring MVC + Event	🔽 차이
10,000	149 ms	127 ms	🔽 14.8% ↓
20,000	122 ms	93 ms	🔽 23.8% ↓
30,000	493 ms	452 ms	🔽 8.3% ↓
40,000	668 ms	601 ms	🔽 10% ↓

📊 3) 안정성 비교 (응답 시간 표준 편차)

요청 수	🔴 순수 Spring MVC	🟢 Spring MVC + Event	🔽 차이
10,000	55.04	46.48	🔽 15.6% ↓
20,000	32.72	17.75	🔽 45.8% ↓
30,000	69.12	65.49	🔽 5.3% ↓
40,000	96.85	74.86	🔽 22.7% ↓

✅ 결과 요약

• Spring Event 적용 후 처리량이 증가하여 기존 대비 최대 24% 응답 속도 개선
• 응답 시간이 평균 10~25% 감소, 특히 고부하 상황에서 더 큰 차이 발생
• 응답 시간의 표준 편차 감소 → 시스템 안정성 증가

추가적으로 Kafka나 Rabbit MQ를 사용해서 이벤트 스트림을 통한 이벤트 처리를 하는 방법으로 개선하는 것도 좋을 것 같다고 생각했습니다.

현재 방안으로는, Event가 소실되게 된다면 해당 서비스는 제대로 동작하지 않을 수도 있기 때문입니다.