📋 문제 상황

헤어샵 관리 시스템에서 고객들에게 단체 메시지를 전송하는 기능을 개발하던 중, 고민할 부분이 생겼습니다.

기존 코드의 문제점

// ❌ 문제가 있는 기존 방식
for(ShopMessageHistory history : historyList){
    processMessageAsync(history, request, taskId); // 각각 새 스레드 생성
}

문제점:

• 100명에게 메시지 전송 시 → 100개의 스레드 생성
• 메모리 사용량 급증 및 스레드 풀 고갈
• SMS API 호출 제한 초과 위험
• 시스템 리소스 낭비

🔧 해결 방안: 배치 처리 도입

1단계: 스레드 풀 설정

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {

    @Bean(name = "messageTaskExecutor")
    public TaskExecutor messageTaskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(3);        // 기본 스레드 수
        executor.setMaxPoolSize(10);        // 최대 스레드 수
        executor.setQueueCapacity(100);     // 대기 큐 크기
        executor.setThreadNamePrefix("Message-");
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

2단계: 배치 처리 메서드 구현

@Service
public class MessageService {

    @Async("messageTaskExecutor")
    public void processAllMessagesAsync(List<ShopMessageHistory> historyList,
                                       MessageDTO request,
                                       String taskId,
                                       Long batchId) {
        log.info("📦 [{}] 전체 메시지 처리 시작 - 총 {}건", taskId, historyList.size());

        int successCount = 0;
        int failCount = 0;

        for(ShopMessageHistory history : historyList) {
            try {
                boolean success = sendSingleMessage(history, request);

                if(success) {
                    successCount++;
                    updateMessageStatus(history, MessageStatus.SUCCESS);
                } else {
                    failCount++;
                    updateMessageStatus(history, MessageStatus.FAILED);
                }

                // API 제한 방지를 위한 딜레이
                if((successCount + failCount) % 10 == 0) {
                    Thread.sleep(200); // 10건마다 0.2초 대기
                }

            } catch (Exception e) {
                failCount++;
                log.error("[{}] 메시지 전송 실패 - UserCode: {}, Error: {}",
                         taskId, history.getUserCode(), e.getMessage());
                updateMessageStatus(history, MessageStatus.FAILED);
            }
        }

        // 배치 결과 업데이트
        updateBatchResult(batchId, successCount, failCount);

        log.info("✅ [{}] 전체 처리 완료 - 성공: {}건, 실패: {}건", taskId, successCount, failCount);
    }

    private void updateBatchResult(Long batchId, int successCount, int failCount) {
        messageSendBatchService.updateBatchResult(batchId, successCount, failCount);
    }
}

3단계: 메인 로직 수정

public MessageResponse sendMessageAsync(MessageDTO request) {
    String taskId = generateTaskId();
    log.info("📩 [{}] 메시지 요청 접수 - UserCode 수: {}", taskId, request.getTo().size());

    // 1. batch DB에 저장
    MessageSendBatchDTO batchDTO = MessageSendBatchDTO.builder()
            .shopCode(request.getFrom())
            .sendType(request.getSendType())
            .subject(request.getSubject())
            .totalCount(request.getTo().size())
            .successCount(0)
            .failCount(0)
            .build();

    MessageSendBatchDTO createdBatchDTO = messageSendBatchService.createMessageBatch(batchDTO);

    // 2. history 저장
    List<ShopMessageHistory> historyList = new ArrayList<>();
    for(Integer userCode : request.getTo()){
        historyList.add(saveAsPending(userCode, request.getText(), createdBatchDTO));
    }

    // 3. PENDING으로 응답
    MessageResponse response = new MessageResponse(MessageStatus.PENDING.toString());

    // 4. ✅ 단일 비동기 작업으로 모든 메시지 처리
    processAllMessagesAsync(historyList, request, taskId, createdBatchDTO.getId());

    log.info("⚡ [{}] PENDING 응답 즉시 반환", taskId);
    return response;
}

🛠️ 주요 트러블슈팅 케이스

1. OutOfMemoryError 해결

문제: 대량 메시지 전송 시 메모리 부족 에러 발생

// ❌ 문제가 되는 코드
List<ShopMessageHistory> historyList = new ArrayList<>();
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
    historyList.add(createHistory(userCodes.get(i)));
}