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현직 DBA 팀장의 동시성 재고 차감 설계 — 이벤트 트래픽에 DB가 버티는 법

선착순 쿠폰·재고 차감에서 DB가 어디서 막히는지, 락 대기·핫 로우·history list length·커넥션 숫자로 직접 봅니다. 조건부 UPDATE·유니크 키·SKIP LOCKED·카운터 분할·Redis 판단까지, 도커로 돌리는 실습 시나리오로 설계 전후를 증명하는 현직 DBA 팀장의 실전 강의입니다.

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난이도 중급이상

수강기한 무제한

동시성이슈
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선착순
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재고관리
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비관적락
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실습 중심
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선착순
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재고관리
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비관적락
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실습 중심
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 선착순 발급·재고 차감이 몰릴 때 DB 쪽 지표(행 락 대기·락 대기 합·실행 중 스레드·history list length)로 병목을 찾습니다.

  • FOR UPDATE·조건부 UPDATE·낙관적 락을 같은 조건에서 DB 숫자로 비교해 고릅니다.

  • 유니크 키·문장 순서·멱등키로 중복 발급과 재시도 중복을 막고, INSERT IGNORE 의 함정을 피합니다.

  • 미리 만든 쿠폰 코드 풀은 SKIP LOCKED 로, 한 행 재고는 카운터 분할로 처리량 한계를 넘습니다.

  • 긴 트랜잭션의 undo 누적, 연결 수·max_connections, 락 대기 제한 시간으로 실패를 빨리 돌려주는 법을 익힙니다.

  • 이벤트 리허설을 초 단위 그래프로 읽고, 같은 지표를 Aurora CloudWatch·Performance Insights 이름으로 찾아봅니다.

이 강의는

선착순 쿠폰·재고 차감에서 DB가 어디서 막히는지, 락 대기·핫 로우·history list length·커넥션 숫자로 직접 봅니다. 조건부 UPDATE·유니크 키·SKIP LOCKED·카운터 분할·Redis 판단까지, 도커로 돌리는 23개 시나리오로 설계 전후를 증명하는 현직 DBA 팀장의 실전 강의입니다.

동시성 해법을 소개하는 강의는 많습니다. 이 강의는 같은 해법을 DB 쪽에서 잽니다. 강마다 코드 → 실행 → 행 락 대기·락 대기 합·실행 중 스레드·롤백 수 → 고친 방식 → 같은 측정 순서로 진행하고, 마지막에는 20초짜리 이벤트를 통째로 리허설해 DBA가 보는 그래프로 읽습니다.

이런 걸 배워요

  • 선착순 발급·재고 차감이 몰릴 때 DB 쪽 지표(행 락 대기·락 대기 합·실행 중 스레드·history list length)로 병목을 찾습니다.

  • 읽고 쓰는 코드의 초과 발급을 재현하고, FOR UPDATE·조건부 UPDATE·낙관적 락을 같은 조건에서 DB 숫자로 비교해 고릅니다.

  • 유니크 키·문장 순서·멱등키로 중복 발급과 재시도 중복을 막고, INSERT IGNORE 의 함정을 피합니다.

  • 미리 만든 쿠폰 코드 풀은 SKIP LOCKED 로, 한 행 재고는 카운터 분할로 처리량 한계를 넘습니다.

  • 긴 트랜잭션이 만드는 undo 누적, 연결 수·max_connections, 락 대기 제한 시간으로 실패를 빨리 돌려주는 법을 익힙니다.

  • 이벤트 리허설을 초 단위 그래프로 읽고, 같은 지표를 Aurora CloudWatch·Performance Insights 이름으로 찾아봅니다.

이런 분께 추천해요

  • 선착순·쿠폰·한정 판매·재고 기능을 만들거나 이벤트를 앞둔 백엔드 개발자(1~5년 차)

  • 동시성 해결법은 배웠지만 “DB에서는 어떻게 보이나”가 궁금한 분

  • 이벤트 전에 DB 쪽 위험을 점검해야 하는 테크 리드

선수 지식

  • SELECT·UPDATE·INSERT 와 트랜잭션(BEGIN/COMMIT) 기본

  • 인덱스·기본 키 개념, Docker 로 컨테이너 띄우기(실습)

다루지 않는 것

  • Kafka·캐시·대기열 서버 같은 애플리케이션 아키텍처

  • 락 원리(갭 락·넥스트키)·데드락 해부의 깊은 내용(락·데드락 강의)

  • Spring 코드 작성법

강사 소개

20년 이상 데이터베이스와 IT 분야에서 경력을 쌓아온 주경호입니다. DBA 및 DB Platform 팀 매니저로 데이터베이스 플랫폼을 다루며, MySQL·PostgreSQL·Oracle·MongoDB와 SQL 튜닝, AWS·Terraform·Python을 전문 분야로 삼고 있습니다.

대형 커머스에서 선착순·쿠폰·한정 판매 이벤트 때마다 DB 쪽 지표를 지켜보며 개발 팀과 설계를 함께 고쳐 왔습니다. 이번 강의는 그 경험을 교육용 가상 데이터와 로컬 Docker 실행 결과만으로 다시 만든 것입니다. 회사 운영 데이터는 쓰지 않았습니다.

영상 내레이션은 AI 합성 음성입니다. 화면의 코드·SQL·측정값은 실습 환경에서 실제로 실행한 결과입니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 선착순·쿠폰·한정 판매·재고 기능을 만들거나 이벤트를 앞둔 백엔드 개발자(1~5년 차)

  • 동시성 해결법은 배웠지만 "DB에서는 어떻게 보이나"가 궁금한 분

  • 이벤트 전에 DB 쪽 위험을 점검해야 하는 테크 리드

선수 지식,
필요할까요?

  • SELECT·UPDATE·INSERT 와 트랜잭션(BEGIN/COMMIT) 기본

  • 인덱스·기본 키 개념, Docker 로 컨테이너 띄우기(실습)

안녕하세요
데이터장인입니다.

커리어인증

20년 이상 데이터베이스와 IT 분야에서 경력을 쌓아온 데이터장인입니다. DBA 및 DB Platform 팀 매니저로 데이터베이스 플랫폼을 다루며, MySQL·PostgreSQL·Oracle·MongoDB와 SQL 튜닝, AWS·Terraform·Python을 전문 분야로 삼고 있습니다. 게임·금융·IT 서비스 분야의 경력을 바탕으로 데이터베이스와 클라우드 아키텍처를 설명합니다. 『오라클 실무튜닝 SQL 패턴 학습』과 『Oracle Pro*C 실무프로젝트 활용서』를 출간했으며, AWS Summit 2018·2019와 데이터야 놀자 2020에서 서버리스·데이터베이스 선택·멀티데이터베이스 전략을 발표했습니다. 최근에는 Bedrock LLM을 이용한 슬로우 쿼리 분석·튜닝 권고, DB 스펙 산정 자동화, DB 메타 MCP 서버와 Slack 봇을 통한 조회 흐름을 다루고 있습니다. 개발자를 위한 데이터베이스 자동화와 비개발자를 위한 AI 업무 활용을 각 과정의 대상과 목적에 맞는 실습으로 설명합니다. AI 제안을 그대로 적용하기보다 결과 동일성·실행 계획·관측 조건을 확인하고, 근거가 부족하면 보류하는 판단 기준을 전달합니다. 회사 운영 데이터와 인증값은 강의 자료에 포함하지 않습니다.

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48개 ∙ (3시간 12분)

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