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완료gopostgresgingolang-migratevalidatorlogrusdocker

주식 리워드 보상 시스템

복식부기 회계를 적용하여 거래의 투명성과 정확한 INR 평가를 보장하는 주식 보상 관리 백엔드.

문제 및 해결책

주식 보상 관리는 엄격한 거래 무결성과 감사 추적성이 필수적이며, 외부 주가 API 장애 시에도 서비스가 중단되지 않는 회복탄력성이 요구됩니다.

기능

불변 복식부기 거래 원장 시스템
실시간 주가 조회 및 자동 폴백 캐싱
주식 베스팅(권리 확정) 및 수량 조정 자동화
규정 준수를 위한 완전한 감사 추적 기록
PostgreSQL 트랜잭션 무결성 보장

기술 스택

기술	버전	목적	선택 이유
Go	1.25.1	프로그래밍 언어	강력한 표준 라이브러리, 동시성 기본 요소, 빠른 컴파일
Gin	1.11.0	HTTP 프레임워크, 라우팅, 미들웨어	고성능, 미들웨어 지원, 활발한 커뮤니티
PostgreSQL	17	관계형 데이터베이스	고급 SQL 기능 (뷰, LATERAL, 생성 컬럼, ENUM)
golang-migrate	v4.19.0	데이터베이스 마이그레이션	간단한 파일 기반 마이그레이션 러너
logrus	1.9.3	구조화 로깅	구조화된 필드와 레벨별 로깅
go-sqlmock	v1.5.2	테스트용 데이터베이스 모킹	실제 DB 없이 SQL을 시뮬레이션
lib/pq	v1.10.9	PostgreSQL 드라이버	검증된 안정성, 네이티브 PostgreSQL 지원
Docker	—	컨테이너화	재현 가능한 빌드, 격리된 환경

아키텍처

Docker Compose

Gin HTTP Server

:8080

Handlers

Reward, Adjustment, Today, Historical, Stats, Portfolio

PriceService Worker Pool

PriceCache

in-memory RWMutex

RandomPriceFetcher

PostgreSQL 17

:5432

7 Tables

3 Views

today_rewards, historical_rewards, user_portfolio

2 ENUMs

핵심 구성 요소

요청 추적을 위한 RequestID 미들웨어를 갖춘 Gin HTTP 서버
SAVEPOINT 기반 멱등성 패턴을 사용하는 리워드 핸들러
SELECT FOR UPDATE 행 수준 잠금을 사용하는 조정 핸들러
PostgreSQL 뷰를 조회하는 읽기 핸들러 (today, historical, portfolio, stats)
5개 고루틴 워커 풀과 DB용 3-슬롯 세마포어를 갖춘 백그라운드 PriceService

시스템 복원력

읽기 중심 워크로드를 위한 RWMutex 기반 인메모리 PriceCache
CAS 기반 동시성 제어로 연쇄적인 업데이트 지연 방지
가격 업데이터 워커의 패닉 복구로 프로세스 크래시 방지
10초 드레인 타임아웃을 적용한 우아한 HTTP 종료
모든 쓰기 작업에 지연 롤백을 적용한 트랜잭션 래핑

프로젝트 구조

cmd

stocky-api

main.go진입점: DB 설정, 마이그레이션, 백그라운드 작업, HTTP 서버, 우아한 종료

internal

config

database

migrations

handlers

stocky

jobs

price_updater.go워커 풀, 캐시, 재시도, 시뮬레이션된 fetcher를 갖춘 백그라운드 PriceService

storage

models

utils

API 엔드포인트

Stocky API (포트 8080)

메서드	경로	목적
GET	/health	상태 확인 — {status: OK} 반환
POST	/api/v1/reward	리워드 생성 — 멱등, 트랜잭션, 수수료 계산
POST	/api/v1/adjustments/:id	조정 적용 — 행 잠금, 유형별 원장 항목
GET	/api/v1/today-stocks/:userId	today_rewards 뷰에서 오늘의 리워드 조회
GET	/api/v1/historical-inr/:userId	과거 INR 평가액 — 페이지네이션, 이벤트 승수 적용
GET	/api/v1/stats/:userId	통계 요약 — 오늘의 리워드 + 총 포트폴리오 가치
GET	/api/v1/portfolio/:userId	포트폴리오 상세 — 페이지네이션, 상장 폐지 필터

데이터베이스 설계

users

4 cols

idPK

serial

username

varchar

created_at

timestamp

rewards

6 cols

idPK

serial

user_id

int

stock_symbol

varchar

quantity

numeric(18,6)

idempotency_key

varchar

reward_date

date

ledger

6 cols

idPK

serial

reward_id

int

entry_type

ledger_entry_type

stock_symbol

varchar

quantity

numeric(18,6)

amount

numeric(18,4)

adjustments

6 cols

idPK

serial

reward_id

int

adjustment_type

varchar

delta_quantity

numeric(18,6)

delta_amount

numeric(18,4)

reason

varchar

stock_prices

4 cols

idPK

serial

stock_symbol

varchar

price

numeric(18,4)

updated_at

timestamp

stock_price_history

4 cols

idPK

serial

stock_symbol

varchar

price

numeric(18,4)

date

stock_events

6 cols

idPK

serial

stock_symbol

varchar

event_type

stock_event_type

ratio_num

numeric(18,6)

ratio_den

numeric(18,6)

new_symbol

varchar

users

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
username	VARCHAR(50)	NOT NULL, UNIQUE
email	VARCHAR(100)	NOT NULL, UNIQUE
created_at	TIMESTAMP	기본값: NOW()

사용자 계정. 테스트 사용자 1명이 시드됩니다.

rewards

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
user_id	INT	FK → users(id) ON DELETE CASCADE
stock_symbol	VARCHAR(20)	NOT NULL
quantity	NUMERIC(18,6)	NOT NULL, 음수 = 취소
idempotency_key	VARCHAR(64)	UNIQUE, NULL 허용
reward_date	DATE	GENERATED ALWAYS AS (created_at::DATE) STORED

핵심 리워드 이벤트. (user_id, stock_symbol, reward_date)에 고유 제약이 있으며 대소문자 무시 변형이 있음.

ledger

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
reward_id	INT	FK → rewards(id) ON DELETE CASCADE
entry_type	ledger_entry_type	ENUM: stock_units, inr_outflow, fees, brokerage_fee, stt_fee, gst_fee
stock_symbol	VARCHAR(20)	NULL 허용
quantity	NUMERIC(18,6)	NULL 허용
amount	NUMERIC(18,4)	NULL 허용

복식부기 원장. 각 리워드는 2~5개의 항목을 생성함.

stock_prices

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
stock_symbol	VARCHAR(20)	UNIQUE
price	NUMERIC(18,4)	현재 가격
updated_at	TIMESTAMP	PriceService가 업데이트

종목별 최신 알려진 가격. 백그라운드 PriceService가 업데이트함.

stock_price_history

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
stock_symbol	VARCHAR(20)	NOT NULL
price	NUMERIC(18,4)	NOT NULL
date	DATE	NOT NULL, stock_symbol과 복합 UNIQUE

과거 평가용 일별 가격 스냅샷. PriceService가 업서트함.

stock_events

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
stock_symbol	VARCHAR(20)	NOT NULL
event_type	stock_event_type	ENUM: split, bonus, merge, delist
ratio_num	NUMERIC(18,6)	승수 분자
ratio_den	NUMERIC(18,6)	승수 분모
new_symbol	VARCHAR(20)	합병용
effective_date	TIMESTAMP	NOT NULL

기업 이벤트. ratio_num/ratio_den이 승수를 정의함 (예: 2:1 분할).

adjustments

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
reward_id	INT	FK → rewards(id) ON DELETE CASCADE
adjustment_type	VARCHAR(64)	reward_reversal, fee_refund, manual_correction
delta_quantity	NUMERIC(18,6)	NOT NULL
delta_amount	NUMERIC(18,4)	NOT NULL
reason	VARCHAR(255)	NULL 허용

행 수준 잠금을 적용한 기존 리워드 수정.

일대다: users→rewards (CASCADE), rewards→ledger (CASCADE), rewards→adjustments (CASCADE). 암시적 상호 참조: rewards.stock_symbol ↔ stock_prices.stock_symbol (UPPER() 경유), rewards.stock_symbol ↔ stock_events.stock_symbol (이벤트 승수). rewards와 stock_prices/stock_events 사이에 공식 FK는 없으며 뷰 수준에서 강제됨.

주요 설계 결정

집계를 위한 SQL 뷰

결정: 복잡한 포트폴리오/과거 계산을 애플리케이션 코드 대신 PostgreSQL 뷰로 구현

이유: 애플리케이션 복잡성을 줄이고 PostgreSQL 쿼리 옵티마이저를 활용하며 계산의 단일 진실 공급원을 제공

이점: 모든 엔드포인트에서 일관된 계산, DB가 JOIN과 집계를 효율적으로 처리

트레이드오프: 대규모 데이터셋에서는 뷰가 느려질 수 있고, 애플리케이션 코드보다 디버깅이 어려우며, PostgreSQL에 종속됨

승수를 위한 로그 곱

결정: 누적 기업 이벤트 승수를 계산하기 위해 EXP(SUM(LN(ratio))) 사용

이유: 많은 이벤트가 합성될 때 부동소수점 오버플로/언더플로 방지

이점: 수치적으로 안정적이며 임의 개수의 이벤트 처리 가능

트레이드오프: 직접 곱셈보다 읽기 어렵고 양수 비율이 필요함

핸들러 전용 아키텍처 (서비스 계층 없음)

결정: 비즈니스 로직이 별도 서비스 계층 없이 핸들러에 직접 위치

이유: 소규모 프로젝트에 더 단순하고 유지할 파일과 추상화가 적음

이점: 보일러플레이트가 적고 요청 흐름 추적이 쉬움

트레이드오프: 로직 재사용이 어렵고 HTTP와 데이터 접근의 결합이 강하며 비즈니스 로직을 독립적으로 테스트하기 어려움

시뮬레이션된 가격 fetcher

결정: 실제 시장 데이터 API 대신 RandomPriceFetcher 사용

이유: 개발/테스트 환경이며 API 키 관리가 필요 없음

이점: 외부 의존성이 전혀 없고 거의 결정론적 동작

트레이드오프: 프로덕션 준비가 아니며 포트폴리오 가치가 의미 없고 실제 배포 시 교체해야 함

SAVEPOINT 기반 멱등성

결정: 외부 트랜잭션을 중단하지 않고 멱등성을 처리하기 위해 PostgreSQL SAVEPOINT 사용

이유: 외부 멱등성 서비스 없이 재시도 안전성 확보

이점: PostgreSQL 제약 내에서 동작하는 정교한 트랜잭션 내 멱등성

트레이드오프: 복잡한 오류 처리와 SAVEPOINT 오버헤드

인증/인가 없음

결정: 모든 엔드포인트가 인증 없이 공개 접근 가능

이유: 개발/데모 프로젝트이며 인증은 나중에 추가 예정 (예: API 게이트웨이 경유)

이점: 구현이 단순하고 테스트가 쉬움

트레이드오프: 프로덕션에 부적합하며 모든 클라이언트가 리워드를 생성하거나 조정을 적용할 수 있음

테스트

Go 표준 테스팅 + go-sqlmock v1.5.2•단위 테스트 19개

테스트 항목

리워드 핸들러: NULL 멱등성, 잘못된 JSON, 0/음수 수량, 정규화, 멱등 재시도 (8개 테스트)
조정 핸들러: 잘못된 리워드 ID, 잘못된 JSON, 잘못된 유형, 취소 시 원장 동작 (4개 테스트)
과거 핸들러: 잘못된 userId, 잘못된 limit (2개 테스트)
포트폴리오 핸들러: 잘못된 userId, 잘못된 offset, 대소문자 무시 상장 폐지 필터 (3개 테스트)
오늘 핸들러: 잘못된 userId (1개 테스트)
통계 핸들러: 잘못된 userId (1개 테스트)

부족한 커버리지

실제 PostgreSQL에 대한 통합 테스트
실제 데이터 검증을 포함한 읽기 핸들러 테스트
백그라운드 가격 업데이터 테스트 (오류 경로, 패닉, 재시도)
동시 조정 처리 테스트
트랜잭션 롤백 시나리오 테스트
페이지네이션 경계 사례 테스트

주요 과제

동시 금융 거래 환경에서 레이스 컨디션의 완전한 방지
외부 시세 API 장애 시 신뢰할 수 있는 폴백 체계 구축

주요 학습

관계형 데이터베이스에서의 복식부기 원장 모델링
금융 거래 무결성을 위한 비관적/낙관적 락 활용

>로딩 중 // PROJECT DETAILS

PARSING ARCHITECTURE, DIAGRAMS & API ENDPOINTS

프로젝트 목록으로 돌아가기

GitHub에서 보기

완료gopostgresgingolang-migratevalidatorlogrusdocker

주식 리워드 보상 시스템

복식부기 회계를 적용하여 거래의 투명성과 정확한 INR 평가를 보장하는 주식 보상 관리 백엔드.

문제 및 해결책

주식 보상 관리는 엄격한 거래 무결성과 감사 추적성이 필수적이며, 외부 주가 API 장애 시에도 서비스가 중단되지 않는 회복탄력성이 요구됩니다.

기능

불변 복식부기 거래 원장 시스템
실시간 주가 조회 및 자동 폴백 캐싱
주식 베스팅(권리 확정) 및 수량 조정 자동화
규정 준수를 위한 완전한 감사 추적 기록
PostgreSQL 트랜잭션 무결성 보장

기술 스택

기술	버전	목적	선택 이유
Go	1.25.1	프로그래밍 언어	강력한 표준 라이브러리, 동시성 기본 요소, 빠른 컴파일
Gin	1.11.0	HTTP 프레임워크, 라우팅, 미들웨어	고성능, 미들웨어 지원, 활발한 커뮤니티
PostgreSQL	17	관계형 데이터베이스	고급 SQL 기능 (뷰, LATERAL, 생성 컬럼, ENUM)
golang-migrate	v4.19.0	데이터베이스 마이그레이션	간단한 파일 기반 마이그레이션 러너
logrus	1.9.3	구조화 로깅	구조화된 필드와 레벨별 로깅
go-sqlmock	v1.5.2	테스트용 데이터베이스 모킹	실제 DB 없이 SQL을 시뮬레이션
lib/pq	v1.10.9	PostgreSQL 드라이버	검증된 안정성, 네이티브 PostgreSQL 지원
Docker	—	컨테이너화	재현 가능한 빌드, 격리된 환경

아키텍처

Docker Compose

Gin HTTP Server

:8080

Handlers

Reward, Adjustment, Today, Historical, Stats, Portfolio

PriceService Worker Pool

PriceCache

in-memory RWMutex

RandomPriceFetcher

PostgreSQL 17

:5432

7 Tables

3 Views

today_rewards, historical_rewards, user_portfolio

2 ENUMs

핵심 구성 요소

요청 추적을 위한 RequestID 미들웨어를 갖춘 Gin HTTP 서버
SAVEPOINT 기반 멱등성 패턴을 사용하는 리워드 핸들러
SELECT FOR UPDATE 행 수준 잠금을 사용하는 조정 핸들러
PostgreSQL 뷰를 조회하는 읽기 핸들러 (today, historical, portfolio, stats)
5개 고루틴 워커 풀과 DB용 3-슬롯 세마포어를 갖춘 백그라운드 PriceService

시스템 복원력

읽기 중심 워크로드를 위한 RWMutex 기반 인메모리 PriceCache
CAS 기반 동시성 제어로 연쇄적인 업데이트 지연 방지
가격 업데이터 워커의 패닉 복구로 프로세스 크래시 방지
10초 드레인 타임아웃을 적용한 우아한 HTTP 종료
모든 쓰기 작업에 지연 롤백을 적용한 트랜잭션 래핑

프로젝트 구조

cmd

stocky-api

main.go진입점: DB 설정, 마이그레이션, 백그라운드 작업, HTTP 서버, 우아한 종료

internal

config

database

migrations

handlers

stocky

jobs

price_updater.go워커 풀, 캐시, 재시도, 시뮬레이션된 fetcher를 갖춘 백그라운드 PriceService

storage

models

utils

API 엔드포인트

Stocky API (포트 8080)

메서드	경로	목적
GET	/health	상태 확인 — {status: OK} 반환
POST	/api/v1/reward	리워드 생성 — 멱등, 트랜잭션, 수수료 계산
POST	/api/v1/adjustments/:id	조정 적용 — 행 잠금, 유형별 원장 항목
GET	/api/v1/today-stocks/:userId	today_rewards 뷰에서 오늘의 리워드 조회
GET	/api/v1/historical-inr/:userId	과거 INR 평가액 — 페이지네이션, 이벤트 승수 적용
GET	/api/v1/stats/:userId	통계 요약 — 오늘의 리워드 + 총 포트폴리오 가치
GET	/api/v1/portfolio/:userId	포트폴리오 상세 — 페이지네이션, 상장 폐지 필터

데이터베이스 설계

users

4 cols

idPK

serial

username

varchar

created_at

timestamp

rewards

6 cols

idPK

serial

user_id

int

stock_symbol

varchar

quantity

numeric(18,6)

idempotency_key

varchar

reward_date

date

ledger

6 cols

idPK

serial

reward_id

int

entry_type

ledger_entry_type

stock_symbol

varchar

quantity

numeric(18,6)

amount

numeric(18,4)

adjustments

6 cols

idPK

serial

reward_id

int

adjustment_type

varchar

delta_quantity

numeric(18,6)

delta_amount

numeric(18,4)

reason

varchar

stock_prices

4 cols

idPK

serial

stock_symbol

varchar

price

numeric(18,4)

updated_at

timestamp

stock_price_history

4 cols

idPK

serial

stock_symbol

varchar

price

numeric(18,4)

date

stock_events

6 cols

idPK

serial

stock_symbol

varchar

event_type

stock_event_type

ratio_num

numeric(18,6)

ratio_den

numeric(18,6)

new_symbol

varchar

users

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
username	VARCHAR(50)	NOT NULL, UNIQUE
email	VARCHAR(100)	NOT NULL, UNIQUE
created_at	TIMESTAMP	기본값: NOW()

사용자 계정. 테스트 사용자 1명이 시드됩니다.

rewards

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
user_id	INT	FK → users(id) ON DELETE CASCADE
stock_symbol	VARCHAR(20)	NOT NULL
quantity	NUMERIC(18,6)	NOT NULL, 음수 = 취소
idempotency_key	VARCHAR(64)	UNIQUE, NULL 허용
reward_date	DATE	GENERATED ALWAYS AS (created_at::DATE) STORED

핵심 리워드 이벤트. (user_id, stock_symbol, reward_date)에 고유 제약이 있으며 대소문자 무시 변형이 있음.

ledger

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
reward_id	INT	FK → rewards(id) ON DELETE CASCADE
entry_type	ledger_entry_type	ENUM: stock_units, inr_outflow, fees, brokerage_fee, stt_fee, gst_fee
stock_symbol	VARCHAR(20)	NULL 허용
quantity	NUMERIC(18,6)	NULL 허용
amount	NUMERIC(18,4)	NULL 허용

복식부기 원장. 각 리워드는 2~5개의 항목을 생성함.

stock_prices

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
stock_symbol	VARCHAR(20)	UNIQUE
price	NUMERIC(18,4)	현재 가격
updated_at	TIMESTAMP	PriceService가 업데이트

종목별 최신 알려진 가격. 백그라운드 PriceService가 업데이트함.

stock_price_history

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
stock_symbol	VARCHAR(20)	NOT NULL
price	NUMERIC(18,4)	NOT NULL
date	DATE	NOT NULL, stock_symbol과 복합 UNIQUE

과거 평가용 일별 가격 스냅샷. PriceService가 업서트함.

stock_events

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
stock_symbol	VARCHAR(20)	NOT NULL
event_type	stock_event_type	ENUM: split, bonus, merge, delist
ratio_num	NUMERIC(18,6)	승수 분자
ratio_den	NUMERIC(18,6)	승수 분모
new_symbol	VARCHAR(20)	합병용
effective_date	TIMESTAMP	NOT NULL

기업 이벤트. ratio_num/ratio_den이 승수를 정의함 (예: 2:1 분할).

adjustments

컬럼	유형	비고
idPK	SERIAL	자동 생성
reward_id	INT	FK → rewards(id) ON DELETE CASCADE
adjustment_type	VARCHAR(64)	reward_reversal, fee_refund, manual_correction
delta_quantity	NUMERIC(18,6)	NOT NULL
delta_amount	NUMERIC(18,4)	NOT NULL
reason	VARCHAR(255)	NULL 허용

행 수준 잠금을 적용한 기존 리워드 수정.

주요 설계 결정

집계를 위한 SQL 뷰

결정: 복잡한 포트폴리오/과거 계산을 애플리케이션 코드 대신 PostgreSQL 뷰로 구현

이유: 애플리케이션 복잡성을 줄이고 PostgreSQL 쿼리 옵티마이저를 활용하며 계산의 단일 진실 공급원을 제공

이점: 모든 엔드포인트에서 일관된 계산, DB가 JOIN과 집계를 효율적으로 처리

트레이드오프: 대규모 데이터셋에서는 뷰가 느려질 수 있고, 애플리케이션 코드보다 디버깅이 어려우며, PostgreSQL에 종속됨

승수를 위한 로그 곱

결정: 누적 기업 이벤트 승수를 계산하기 위해 EXP(SUM(LN(ratio))) 사용

이유: 많은 이벤트가 합성될 때 부동소수점 오버플로/언더플로 방지

이점: 수치적으로 안정적이며 임의 개수의 이벤트 처리 가능

트레이드오프: 직접 곱셈보다 읽기 어렵고 양수 비율이 필요함

핸들러 전용 아키텍처 (서비스 계층 없음)

결정: 비즈니스 로직이 별도 서비스 계층 없이 핸들러에 직접 위치

이유: 소규모 프로젝트에 더 단순하고 유지할 파일과 추상화가 적음

이점: 보일러플레이트가 적고 요청 흐름 추적이 쉬움

트레이드오프: 로직 재사용이 어렵고 HTTP와 데이터 접근의 결합이 강하며 비즈니스 로직을 독립적으로 테스트하기 어려움

시뮬레이션된 가격 fetcher

결정: 실제 시장 데이터 API 대신 RandomPriceFetcher 사용

이유: 개발/테스트 환경이며 API 키 관리가 필요 없음

이점: 외부 의존성이 전혀 없고 거의 결정론적 동작

트레이드오프: 프로덕션 준비가 아니며 포트폴리오 가치가 의미 없고 실제 배포 시 교체해야 함

SAVEPOINT 기반 멱등성

결정: 외부 트랜잭션을 중단하지 않고 멱등성을 처리하기 위해 PostgreSQL SAVEPOINT 사용

이유: 외부 멱등성 서비스 없이 재시도 안전성 확보

이점: PostgreSQL 제약 내에서 동작하는 정교한 트랜잭션 내 멱등성

트레이드오프: 복잡한 오류 처리와 SAVEPOINT 오버헤드

인증/인가 없음

결정: 모든 엔드포인트가 인증 없이 공개 접근 가능

이유: 개발/데모 프로젝트이며 인증은 나중에 추가 예정 (예: API 게이트웨이 경유)

이점: 구현이 단순하고 테스트가 쉬움

트레이드오프: 프로덕션에 부적합하며 모든 클라이언트가 리워드를 생성하거나 조정을 적용할 수 있음

테스트

Go 표준 테스팅 + go-sqlmock v1.5.2•단위 테스트 19개

테스트 항목

리워드 핸들러: NULL 멱등성, 잘못된 JSON, 0/음수 수량, 정규화, 멱등 재시도 (8개 테스트)
조정 핸들러: 잘못된 리워드 ID, 잘못된 JSON, 잘못된 유형, 취소 시 원장 동작 (4개 테스트)
과거 핸들러: 잘못된 userId, 잘못된 limit (2개 테스트)
포트폴리오 핸들러: 잘못된 userId, 잘못된 offset, 대소문자 무시 상장 폐지 필터 (3개 테스트)
오늘 핸들러: 잘못된 userId (1개 테스트)
통계 핸들러: 잘못된 userId (1개 테스트)

부족한 커버리지

실제 PostgreSQL에 대한 통합 테스트
실제 데이터 검증을 포함한 읽기 핸들러 테스트
백그라운드 가격 업데이터 테스트 (오류 경로, 패닉, 재시도)
동시 조정 처리 테스트
트랜잭션 롤백 시나리오 테스트
페이지네이션 경계 사례 테스트

주요 과제

동시 금융 거래 환경에서 레이스 컨디션의 완전한 방지
외부 시세 API 장애 시 신뢰할 수 있는 폴백 체계 구축

주요 학습

관계형 데이터베이스에서의 복식부기 원장 모델링
금융 거래 무결성을 위한 비관적/낙관적 락 활용