E-commerce 프로젝트에서 Redis를 사용하여 최적화를 해보자

🌿 글 주제 간단 소개

이커머스 프로젝트에서 Redis를 활용한 인기 상품 조회 & 선착순 쿠폰 발급 최적화

이 글에서는 Redis를 활용하여 인기 상품 조회 및 선착순 쿠폰 발급을 최적화한 과정을 정리합니다.
기존 시스템의 문제점을 분석하고, Redis를 적용한 이유 및 기대 효과를 설명합니다.

 

 

🌿기존 문제점 및 한계

 

📌 인기 상품 조회의 문제점

 

 이커머스에서 최근 3일 동안 가장 많이 팔린 상품을 조회하는 API는
 매 요청마다 DB에서 직접 데이터를 가져와야 했기 때문에, 다음과 같은 문제가 발생했습니다.

• 트래픽 증가 시 DB 부하 심화
  • 인기 상품 조회는 유저들의 사용 빈도가 높은 API
  • 조회 시마다 DB에서 연산을 수행해야 하므로, 트래픽이 증가하면 DB 부하가 심각해짐
• 데이터 변경 주기가 길지만, 캐싱이 없었음
  • 인기 상품 정보는 실시간으로 바뀌지 않음 (진행하고 있는 프로젝트에서는 하루동안은 항상 같은 결과)
  • 불필요한 DB 조회를 줄이기 위해 캐싱이 필요함

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📌 선착순 쿠폰 발급의 문제점

 

이커머스에서 특정 이벤트(선착순 쿠폰 발급) 시 동시 접속자가 급증할 수 있습니다.
하지만 기존에는 쿠폰 발급 요청을 RDB(MySQL)에 직접 저장하는 방식이었기 때문에, 다음과 같은 문제가 있었습니다.

• 동시성 이슈
  • 여러 사용자가 동시에 요청하면 경합 조건(Race Condition) 발생
  • 쿠폰 초과 발급 가능성 (트랜잭션이 완전히 처리되기 전에 다른 요청이 처리될 가능성)
• 성능 저하
  • 짧은 시간에 대규모 트래픽이 발생하면 DB Connection 부하가 비효율적일 수 있음.
  • 선착순 쿠폰 발급 시 트랜잭션 충돌을 방지하기 위해 DB 락이 걸릴 가능성
  • 트랜잭션 충돌이 발생하면 DB 성능이 저하되고, 다른 요청까지 대기해야 함

 

🌿 Redis 도입 배경

 

📌  Redis란?

 

Redis는 메모리 기반의 Key-Value 데이터 저장소로,
빠른 읽기/쓰기 속도와 다양한 데이터 구조(Set, SortedSet, List 등)를 지원하는 것이 특징입니다.

또한, 선착순 쿠폰 발급의 순차적 요청의 특징을 SortedSet으로 간단히 해결할 수 있습니다.

이커머스에서 Redis를 활용하면 다음과 같은 장점이 있습니다.

 

 

 

🌿 Redis 적용 방식

 

📌 인기 상품 조회 캐싱

 

✅ 적용 목표

• 최근 3일간 인기 상품 조회 결과를 Redis에 캐싱하여 불필요한 DB 조회를 줄임
• 매일 자정(00:00)에 캐시를 삭제(Eviction)하여 최신 데이터 유지
• TTL(만료 시간) 대신 스케줄링을 활용하여 매일 특정 시간에만 갱신

✅ 구현 코드 (Java)

//RedisCacheManager를 활용한 코드 구현(설정은 올리지 않습니다.)
//캐시가 필요한 로직에 Redis 캐시 저장
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class ProductService {

    private final OrderRepository orderRepository;

    @Cacheable(value = "popular_products", key = "'last_3_days'", cacheManager = "redisCacheManager")
    public List<PopularProductDto> getPopularProduct3Days() {
        LocalDateTime endDate = LocalDateTime.now();
        LocalDateTime startDate = endDate.minusDays(3);
        Pageable three = PageRequest.of(0, 3);

        return orderRepository.findPoplarProductBeforeDays(startDate, endDate, three);
    }
}

//매일 자정에 캐시 초기화
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class PopularProductCacheEvictionTask {

    private final CacheManager cacheManager;

    @Scheduled(cron = "0 0 0 * * *") // 매일 자정 (00:00) 실행
    public void evictPopularProductCache() {
        cacheManager.getCache("popular_products").clear();
    }
}

 

 

✅ 캐싱 동작 방식

1. API가 호출되면 Redis에 "popular_products:last_3_days" 키가 존재하는지 확인
2. 존재하면: Redis에서 데이터를 가져와 반환 (DB 조회 X)
3. 존재하지 않으면: DB에서 조회 후 Redis에 저장
4. TTL을 설정하지 않고, 매일 자정(00:00)에 @Scheduled을 사용하여 캐시를 삭제.
5. 캐시는 자정마다 삭제되므로, 다음 호출 시 최신 데이터를 Redis에 저장

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📌  선착순 쿠폰 발급에 Redis SortedSet 활용

 

선착순 쿠폰 발급 시 Redis의 SortedSet(ZSET)을 활용하면 동시성 제어 + 선착순 정렬 기능을 동시에 해결 가능!

 

✅ 예시 코드 

ps.) 저의 프로젝트 로직은 Repository를 따로 분리하여 사용중이기 때문에 간단히 사용흐름에 대한 설명을 위한 예시코드입니다.

//1.쿠폰 발급 요청 저장
public void requestCoupon(Long couponId, String userId) {
    String key = "coupon-requests:" + couponId;
    redisTemplate.opsForZSet().add(key, userId, System.currentTimeMillis()); // 요청 시간 기준 정렬
}

//2. 가장 빠른 순서대로 N개 가져와서 발급 검증 & 처리
public void processCouponRequests(Long couponId, int batchSize) {
    String requestKey = "coupon-requests:" + couponId;
    String issuedKey = "issued-users:" + couponId;

    // 1.가장 오래된 요청 `batchSize`개 가져오기
    Set<String> userIds = redisTemplate.opsForZSet().range(requestKey, 0, batchSize - 1);
    if (userIds == null || userIds.isEmpty()) return;

    // 2.쿠폰 재고 확인
    Coupon coupon = couponRepository.findById(couponId)
            .orElseThrow(() -> new BusinessException(ErrorCode.COUPON_NOT_FOUND));

    if (coupon.getStock() < userIds.size()) {
        return; // 재고 부족 → 더 이상 진행 안 함
    }

    // 3.발급 처리
    for (String userId : userIds) {
        if (!redisTemplate.opsForSet().isMember(issuedKey, userId)) { // 중복 방지
            issueCoupon(userId, couponId); // 쿠폰 발급
            redisTemplate.opsForSet().add(issuedKey, userId); // 발급된 사용자 저장
            redisTemplate.opsForZSet().remove(requestKey, userId); // 요청 목록에서 삭제
        }
    }
}

 

✅ 동작 방식

1. 요청이 오면 쿠폰 정보를 조회 (Redis에 String을 이용해 쿠폰 id와 쿠폰수량을 저장)
   -> 없으면 DB 조회 후 캐시 저장
   -> 있으면 Redis에서 가져오기
2. 쿠폰정보로 가능 수량 검증 후 발급요청정보를 SortedSet에 저장(순서보장)
3. 스케쥴링을 돌면서 발급요청정보 SortedSet에서 뽑아와 발급검증 후 발급처리
4. 성공 / 실패 시 각각의 Redis List 키에 저장 후 사용자에게 알림 (구현은 추후에)

 

🌿 Redis 도입 후 기대 효과

 

📌 [인기 상품 조회 최적화]

• DB 부하 감소 (트래픽 증가 시에도 성능 유지)
• 자정마다 자동으로 초기화 함으로써 최신 데이터 갱신 가능(데이터 정합성 유지)
• 빠른 응답 속도 (DB 조회 없이 Redis에서 데이터 조회)

📌 [선착순 쿠폰 발급 개선]

• 대규모 트래픽이 발생하면 DB Connection 부하를 효율적으로 줄일 수 있음.
• 경합 조건(Race Condition) 해결 (SortedSet을 이용한 선착순 처리)
• 트랜잭션 충돌 없이 동시성 제어 가능
• DB Lock 없이 빠른 쿠폰 발급 가능

 

🌿 요약 정리

 

• 이커머스 프로젝트에서 Redis를 활용하여 인기 상품 조회 & 선착순 쿠폰 발급을 최적화!
• 캐시를 적용하여 인기 상품 조회 성능을 대폭 향상
• SortedSet을 이용하여 선착순 쿠폰 발급을 동시성 문제 없이 안정적으로 구현
• 이제 트래픽이 증가해도 Redis 덕분에 시스템이 안정적으로 운영 가능
  • 이 부분은... 추후 k6로의 부하테스트를 직접 해보고 눈으로 확인해보자!!