Go 시니어 시스템 설계 면접

각 WebSocket 서버는 goroutine pool로 연결을 관리하고, Redis Pub/Sub 또는 NATS로 서버 간 메시지 브로드캐스팅을 구현합니다. 메시지 순서 보장을 위해 채팅방 ID 기반 파티셔닝을 적용하고, Kafka를 메시지 버퍼로 사용해 at-least-once 전송을 보장합니다. PostgreSQL에는 메시지 이력을 저장하며 채팅방별 샤딩을 적용합니다. 연결 정보는 Redis에 캐싱하고, 서버 간 일관된 해시 링을 통해 특정 사용자가 항상 같은 서버로 라우팅되도록 설계합니다. 각 서버는 health check와 graceful shutdown을 구현해 배포 시 연결 유실을 최소화합니다.

전자상거래에서는 가용성과 성능이 중요하므로 Saga 패턴을 선택합니다. Orchestration 방식으로 주문 서비스가 중앙 조정자 역할을 하며, 각 단계(재고 예약, 결제, 배송 준비)를 순차 실행하고 실패 시 보상 트랜잭션을 역순으로 실행합니다. 상태는 PostgreSQL에 FSM으로 저장하고, 각 단계마다 idempotency key를 생성해 중복 실행을 방지합니다. 재고 차감은 Redis를 사용한 분산 락과 낙관적 잠금(version 컬럼)을 조합해 동시성을 제어합니다. 각 서비스는 outbox 패턴으로 이벤트를 발행해 데이터 일관성을 보장하며, 실패한 단계는 exponential backoff로 재시도합니다.

3단계 API를 설계합니다. 1) POST /uploads/initiate로 upload_id를 발급하고 메타데이터를 저장합니다. 2) PUT /uploads/{upload_id}/parts/{part_number}로 각 청크를 업로드하며, Content-Range 헤더로 범위를 지정합니다. 3) POST /uploads/{upload_id}/complete로 모든 파트의 ETag를 검증하고 병합합니다. Redis에 업로드 진행 상태(완료된 part 번호, ETag)를 저장하고, 실제 파일은 S3 또는 object storage에 part별로 저장합니다. Go에서는 io.Copy와 버퍼 풀을 사용해 메모리 효율적으로 스트리밍하며, context timeout으로 장시간 연결을 방지합니다. 완료 시 모든 part의 해시값을 검증하고 최종 파일을 생성합니다.

Access token은 short-lived JWT(15분)로 stateless하게 검증하고, refresh token은 long-lived(30일)로 Redis에 저장해 무효화 가능하게 합니다. Refresh token rotation을 적용해 사용 시마다 새 토큰을 발급하고 이전 토큰은 즉시 무효화하며, 재사용 감지 시 해당 사용자의 모든 토큰을 revoke합니다. PKCE는 code interception 공격을 방어하기 위해 필수 적용하며, code_verifier를 SHA256 해싱합니다. 로그인 시도는 IP와 사용자별로 Redis sorted set에 기록해 sliding window rate limiting을 적용하고, 5회 실패 시 CAPTCHA를 요구합니다. JWT는 RS256으로 서명하고 public key를 JWKS 엔드포인트로 제공합니다. Token에는 jti(JWT ID)를 포함해 필요 시 blacklist 처리가 가능하도록 설계합니다.

3계층 캐싱을 구성합니다. 1) Application 레벨에서 sync.Map으로 hot item을 1초간 캐싱해 Redis 부하를 줄입니다. 2) Redis에는 매장-상품별 재고를 key로 1분 TTL로 캐싱하고, 재고 변경 시 해당 key를 즉시 삭제합니다. 3) Cache miss 시 singleflight 패턴으로 동일 key에 대한 중복 DB 조회를 방지합니다. 재고 변경은 DB 업데이트 후 Redis Pub/Sub으로 모든 애플리케이션 서버에 invalidation 이벤트를 전파해 로컬 캐시를 삭제합니다. Cache stampede는 probabilistic early expiration(TTL의 10% 시점부터 확률적으로 갱신)과 Redis SET NX로 lock을 획득한 서버만 DB 조회하도록 방어합니다. 정합성은 write-through 패턴으로 DB 업데이트 성공 후 캐시를 삭제하며, 실패 시 outbox 테이블에 기록해 비동기로 재처리합니다.