docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
최상위 10_Wiki/Topic_*였던 4개 카테고리 폴더를 10_Wiki/Topics/Topic_* 로 재배치. 콘텐츠 변경 없음(순수 폴더 이동) — Topics/ 하위 나머지 폴더는 이미 지난 커밋에서 전부 정리된 상태(잔존 항목은 에이전트 운영 상태 및 사용자가 보존을 요청한 업데이트0615/무제 3.canvas 뿐).
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,179 @@
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id: wiki-2026-0508-이커머스의-실시간-재고-관리
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title: 이커머스의 실시간 재고 관리
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Real-time Inventory, Stock Management, Inventory Reservation]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [ecommerce, inventory, event-driven, distributed-systems]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: typescript
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framework: redis-kafka
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# 이커머스의 실시간 재고 관리
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## 매 한 줄
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> **"매 stock = 단일 진실 + reservation log"**. 이커머스 재고는 oversell·undersell 사이의 trade-off — 동일 SKU에 동시 구매 요청이 몰리면 절대 수량은 atomic하게 감소해야 하고, 결제 실패 시 복구도 atomic해야 한다. 2026 표준은 Redis(또는 DB row lock)에서 reservation, Kafka로 event publish, eventual consistency로 warehouse·search·analytics 동기화.
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## 매 핵심
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### 매 두 모델
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- **Reserve-then-confirm** (most): cart 추가 시 hold (TTL 10-30분), 결제 완료 시 commit. Hold 만료 → 자동 release.
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- **Optimistic deduction**: 결제 시점에만 차감 — 빠르지만 oversell 위험. 재고 풍부 시 OK.
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### 매 일관성 layer
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- **Source of truth**: 단일 store (Postgres row 또는 Redis HSET). Strict serializable.
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- **Read replica / search index**: eventual consistency. Kafka changelog로 동기화.
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- **CDN cached PDP**: stale 허용 (몇 초). "Add to cart" 시 source 재확인.
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### 매 응용
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1. **Flash sale**: pre-allocate per-shard inventory, hot-key 분산.
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2. **Multi-warehouse**: SKU × warehouse 행렬, 배송 가능성으로 reservation routing.
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3. **Marketplace**: 판매자 자체 stock + platform reservation.
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## 💻 패턴
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### Redis Lua로 atomic reserve
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```lua
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-- reserve.lua: KEYS[1]=stock:{sku}, ARGV[1]=qty, ARGV[2]=reservationId, ARGV[3]=ttlSec
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local available = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]) or '0')
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local qty = tonumber(ARGV[1])
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if available < qty then return {0, available} end
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redis.call('DECRBY', KEYS[1], qty)
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redis.call('SET', 'reserve:' .. ARGV[2], qty, 'EX', ARGV[3])
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return {1, available - qty}
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```
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```typescript
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import { createClient } from 'redis';
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const redis = createClient(); await redis.connect();
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const reserveScript = await redis.scriptLoad(LUA);
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export async function reserve(sku: string, qty: number, ttlSec = 1800) {
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const reservationId = crypto.randomUUID();
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const [ok, remaining] = await redis.evalSha(reserveScript, {
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keys: [`stock:${sku}`],
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arguments: [String(qty), reservationId, String(ttlSec)],
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}) as [number, number];
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if (!ok) throw new OutOfStockError(sku, qty, remaining);
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return reservationId;
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}
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```
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### Postgres row-level lock 대안
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```sql
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-- single SKU, strong consistency, ~1k tx/s 까지 OK
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BEGIN;
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SELECT available FROM stock WHERE sku = $1 FOR UPDATE;
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-- application-side check
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UPDATE stock SET available = available - $2 WHERE sku = $1 AND available >= $2;
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||||
INSERT INTO reservation (id, sku, qty, expires_at)
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VALUES ($3, $1, $2, now() + interval '30 minutes');
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COMMIT;
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```
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### Confirm / Release
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||||
```typescript
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export async function confirm(reservationId: string) {
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const r = await db.reservation.findUnique({ where: { id: reservationId } });
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||||
if (!r || r.status !== 'held') throw new Error('invalid reservation');
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await db.$transaction([
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||||
db.reservation.update({ where: { id: reservationId }, data: { status: 'confirmed' } }),
|
||||
db.stockMovement.create({ data: { sku: r.sku, qty: -r.qty, kind: 'sale' } }),
|
||||
]);
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||||
await kafka.publish('inventory.events', {
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||||
type: 'StockSold', sku: r.sku, qty: r.qty, reservationId,
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});
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}
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export async function release(reservationId: string) {
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// Lua에서 stock:{sku} INCRBY qty + DEL reserve:{id}
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}
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```
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### TTL 만료 자동 release (Redis keyspace notifications)
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```typescript
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// redis CONFIG SET notify-keyspace-events Ex
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const sub = redis.duplicate(); await sub.connect();
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await sub.pSubscribe('__keyevent@0__:expired', async (key) => {
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if (key.startsWith('reserve:')) {
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const id = key.slice('reserve:'.length);
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await release(id); // idempotent
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}
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||||
});
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```
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### Kafka changelog → search/analytics
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```typescript
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// consumer: inventory.events → ElasticSearch
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const consumer = kafka.consumer({ groupId: 'search-indexer' });
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await consumer.subscribe({ topic: 'inventory.events' });
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await consumer.run({
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eachMessage: async ({ message }) => {
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const e = JSON.parse(message.value!.toString());
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||||
if (e.type === 'StockSold' || e.type === 'StockAdded') {
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||||
const remaining = await redis.get(`stock:${e.sku}`);
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||||
await es.update({
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||||
index: 'products', id: e.sku,
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||||
doc: { in_stock: Number(remaining) > 0, available: Number(remaining) },
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});
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}
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||||
},
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||||
});
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```
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### Hot-key 분산 (flash sale)
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```typescript
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// SKU 'AIR-MAX' 10000개 → 10 shard 각 1000개
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const shards = 10;
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async function reserveSharded(sku: string, qty: number) {
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const shardOrder = shuffle([...Array(shards).keys()]);
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for (const i of shardOrder) {
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try { return await reserve(`${sku}:shard:${i}`, qty); }
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||||
catch (e) { if (!(e instanceof OutOfStockError)) throw e; }
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||||
}
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||||
throw new OutOfStockError(sku, qty, 0);
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}
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 재고 풍부, 동시성 낮음 | Postgres row lock |
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| 동시성 높음, 단일 SKU | Redis Lua + reservation TTL |
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| Flash sale, 동일 SKU 폭주 | Sharded inventory |
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| Multi-warehouse | SKU × WH 매트릭스 + routing |
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**기본값**: Redis reservation + Kafka changelog. Postgres는 audit·reconciliation용 source of truth.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Event-Driven Architecture]]
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- Adjacent: [[CQRS]] · [[Eventual Consistency]] · [[Idempotency]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: reservation 흐름 설계, oversell incident 분석, hot-key 식별.
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**언제 X**: 재고 추적이 필요 없는 digital good (license key 무한) — 단순 카운터로 충분.
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## ❌ 안티패턴
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- **READ + 그 다음 UPDATE** (lock 없이): TOCTOU race → oversell.
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- **Reservation 만료 처리 누락**: hold이 영원히 남아 가용 재고 잠식.
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- **Search index를 source of truth로 사용**: ES eventual consistency → 결제 시점 negative stock.
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- **재고 0에서 cart 추가 허용**: UX는 좋지만 결제 실패 폭주.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Shopify Engineering, "Building Resilient Payment Systems", 2024; AWS retail patterns).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — reservation 모델·Lua·sharding 추가 |
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Reference in New Issue
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