레거시 탈출! 추천 구좌 시스템 개선기

이 게시물은 펫프렌즈 Pre-Order 파트의 개인화 추천 구좌 시스템 개선 과정을 소개합니다.

기존 문제점

• 다수 마이크로서비스 동기 호출로 인한 장애 전파 위험
• 암호화된 고유 코드 관리로 유지보수 어려움
• 비즈니스 로직 하드코딩으로 확장성 저하

개선 내용

• 추천 로직을 전시 도메인 서버로 이관하고 서킷 브레이커 적용
• 전략 패턴과 Enum 기반 스펙 관리로 가독성 및 확장성 향상
• 어드민 UI 도입으로 추천 구좌 직접 관리 가능
• 검색 서버에서 상품 서버로 전환하여 장애 의존성 축소
• WebFlux 비동기 처리 적용으로 응답 속도 개선
• k6를 활용한 E2E 테스트 도입으로 배포 안정성 확보

결과 및 의미

• 시스템 안정성 및 사용자 경험 크게 향상
• 유연하고 예측 가능한 유지보수 및 확장 가능
• 점진적 개선 전략으로 리스크 최소화하며 성공적인 전환 달성