정산 시스템, 이제 사람 대신 시스템이 책임진다!

본문은 정산 시스템 설계의 핵심 원칙으로 멱등성(Idempotency)과 결정적 계산(Deterministic Calculation)을 강조한다. 멱등성은 동일한 이벤트가 여러 번 처리되어도 결과가 동일하도록 보장하며, 결정적 계산은 동일한 입력값에 대해 항상 동일한 결과를 반환하도록 설계한다.

이러한 원칙들은 정산 시스템의 신뢰성(Reliability)을 높이고, 문제 발생 시 빠른 복구(Fast Recovery)를 가능하게 한다.

MASS는 이벤트 기반 시스템(Event-driven System)에서 멱등성을 보장하기 위해, 이벤트 재시도(Retry)와 DLT(Dead Letter Topic)를 활용한다. 일시적인 오류는 재시도를 통해 해결하고, 해결 불가능한 이벤트는 DLT로 격리하여 시스템의 안정성을 유지한다.

이러한 접근 방식은 시스템의 탄력성(Resilience)을 높이고, 장애 상황에서도 데이터 일관성(Data Consistency)을 유지하는 데 기여한다.

MASS의 계산기 모듈은 결정적 계산(Deterministic Calculation)을 위해, 입력값에만 의존하는 순수 함수 형태로 설계되었다. 계산에 필요한 모든 정보는 `CalculateCommand`와 `SettlementContext`에 명시적으로 포함되어, 외부 상태나 실행 환경에 영향을 받지 않도록 한다.

이러한 설계는 정산 결과의 재현성(Reproducibility)을 확보하고, 이의 제기나 기준 변경 시 유연하게 대응(Flexible Response)할 수 있도록 한다.

정산 시스템에서 정확한 금액 계산은 필수적이며, MASS는 BigDecimal(BigDecimal)을 사용하여 부동 소수점 오차를 방지한다. 특히, 할인과 같은 소수점 계산에서 스케일(Scale)과 반올림 정책(Rounding Policy)을 고정하여, 계산 결과의 일관성을 보장한다.

이러한 정책은 정산 결과의 정확성(Accuracy)을 높이고, 금액 불일치(Amount Discrepancy)로 인한 문제를 예방한다.

본문은 MASS의 기술적 구현에 대한 간략한 언급과 함께, 향후 Kafka(Kafka), Spring Batch(Spring Batch), Argo Workflow(Argo Workflow)를 활용한 정산 시스템 구축을 예고한다. 이는 대규모 데이터 처리, 배치 작업, 워크플로우 관리를 위한 기술 스택으로, 시스템의 확장성과 운영 효율성을 높일 것으로 예상된다.

이러한 기술들을 통해 MASS는 더욱 안정적(Stable)이고 확장 가능한(Scalable) 정산 시스템으로 발전할 것이다.