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Shopify가 재고 예약 시스템을 Redis에서 MySQL로 교체해 대규모 트래픽을 처리한 방법

쇼피파이가 결제 시 재고 중복 판매를 막는 예약 시스템을 Redis에서 MySQL로 성공적으로 전환했습니다. MySQL 8의 SKIP LOCKED 기능과 재고 1개당 1행 구조를 활용해 2025년 예상되는 블랙 프라이데이 피크 트래픽에서도 높은 처리량과 정확성을 달성했습니다. 이로써 기존 관계형 데이터베이스만으로도 대규모 동시성 문제를 해결할 수 있음을 입증했습니다.

6시간 전·2026.08.09·읽기 1·neo https://news.hada.io/user/neo

세계적인 전자상거래 플랫폼 쇼피파이(Shopify)가 결제 과정에서 발생하는 재고 중복 판매를 방지하기 위한 핵심 예약 시스템을 기존의 인메모리 데이터베이스(Redis)에서 관계형 데이터베이스(MySQL)로 성공적으로 교체했습니다. 이 전환은 2025년 블랙 프라이데이와 같은 대규모 트래픽 상황에서도 분당 510만 달러에 달하는 판매액을 안정적으로 처리하고, 재고의 정확성을 보장하기 위한 중요한 조치입니다.

쇼피파이는 MySQL 8의 `SKIP LOCKED` 기능을 활용해 다른 트랜잭션이 잠근 행을 건너뛰고 사용 가능한 재고를 즉시 반환하도록 설계했습니다. 특히, 재고 1개당 1행을 할당하는 독특한 구조를 채택하고, 품목 및 위치별 가용 행 풀을 최대 1,000개로 제한하여 잠금 경합과 테이블 크기를 효율적으로 관리했습니다. 풀이 고갈될 경우 재고 원장에서 즉시 보충하는 메커니즘을 도입해 극심한 플래시 세일 상황에서도 재고 부족으로 인한 판매 기회 손실을 막았습니다. 또한, `READ COMMITTED` 격리 수준과 일관된 잠금 순서, `UNION ALL` 배치를 통해 교착 상태와 데이터베이스 왕복 횟수를 최소화했습니다.

초기에는 예상치 못한 데이터베이스 연결 점유 시간으로 인해 처리량 한계에 부딪혔으나, SQL 태그와 ProxySQL 추적을 통해 예약 시스템 외의 다른 결제 프로세스가 연결을 불필요하게 오래 점유하고 있음을 발견했습니다. 이를 최적화하여 기본 데이터베이스 읽기의 50%와 트랜잭션의 33%를 제거함으로써 전체 시스템의 처리량을 크게 개선했습니다. 쇼피파이는 섀도 모드(Shadow Mode)와 킬 스위치(Kill Switch)를 활용한 점진적 전환 방식을 통해 위험을 최소화하며 성공적으로 시스템을 배포했습니다. 이러한 사례는 MySQL 8과 같은 최신 관계형 데이터베이스 기능이 대규모 동시성 문제를 해결하는 데 충분히 강력하며, 기존 기술 스택에 대한 재평가가 필요함을 시사합니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
4/10
보통
4점인가

일반적인 대규모 트래픽 처리 사례로, 1인 창업자가 직접 해결하기에는 기술적 난이도와 인프라 비용이 높다.

문제 / 미충족 수요

대규모 트래픽 환경에서 재고 중복 판매를 방지하고 정확성을 유지하는 것은 여전히 복잡하고 어려운 문제입니다.

한국 시장
국내 있음한국에도 유사한 재고 관리 및 예약 시스템은 많지만, MySQL 기반으로 대규모 동시성을 최적화한 사례는 드물 수 있다.
수익 모델

B2B SaaS 구독, 컨설팅 · 돈 내는 주체: 대규모 트래픽이 발생하는 전자상거래 플랫폼, 티켓 판매 서비스, 한정판 상품 판매업체

1인 실현 가능성
2/5

대규모 트래픽 처리는 1인 창업자가 감당하기 어려운 인프라 및 운영 역량을 요구하며, 복잡한 데이터베이스 최적화 지식이 필요하다.

진입 지점 (Wedge)

특정 산업(예: 한정판 상품 판매, 티켓 예매)에 특화된 MySQL 기반 재고 예약 시스템 SaaS

이번 주 첫 실험

MySQL `SKIP LOCKED` 기능을 활용한 재고 예약 시스템의 최소 기능 제품(MVP)을 개발하고, 특정 산업의 잠재 고객을 대상으로 문제점 인터뷰 및 솔루션 검증을 진행한다.

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이 글은 news.hada.io의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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