step 2
고래는 머릿속의 주문 과정을 다시 한 번 정리해보기로 했다.
- 고객은 키오스크 또는 앱으로 음료를 주문한다
- 결제 정보가 담긴 주문이 서버로 요청 된다
- Order App이 주문 정보를 DB에 저장하고 주문 생성 이벤트를 발행한다
- 주문 생성 이벤트가 발행되면 Payment App이 토픽에서 이벤트를 확인하여 결제 정보로 벤더사에 승인을 요청한다
- 승인 여부를 담은 결제처리 이벤트를 페이먼츠가 발행한다
- Order와 Barista 결제처리 이벤트를 확인한다.
6-1. Order는 결제 처리 여부를 고객에게 리턴한다
6-2. Barista는 결제가 성공이라면 주문 리스트에 주문 정보를 업데이트하고 순서대로 제작에 들어간다 - 음료 제작이 완료되면 주문한 고객에게 알린다 (앱 또는 주문 현황 스크린)
세세하지 않지만 이런 흐름대로 처리하면 될거라 생각을 마친 후 일단 개발에 들어갔다.
payment에서 order에 등록 된 토픽을 가져오는 것까지 확인했으니 이어서 결제 처리 완료를 진행 할 차례다.
// payment.controller.ts
@MessagePattern('order')
async recvMsg(
@Payload() message: any,
@Ctx() context: KafkaContext,
) {
const originMessage = context.getMessage();
const paymentResult = await this.thirdPartyPay();
const res = Object.assign(originMessage.value, { paymentResult });
console.log(res)
this.client.emit('payment', res);
return res;
}
private async thirdPartyPay() {
return Math.floor(Math.random() * (11 - 1) + 1) < 9;
}
간편 결제로 많이 지원하는 xx페이의 API 문서를 보면 최종 승인을 위한 token 혹은 id 값을 보내 벤더사에 최종 결제처리를 요청 하는 것을 볼 수 있었다. 주문을 할 때 간편결제류로 여러 페이를 지원한다는 가정하에 최종 결제를 요청 할 'thirdPartyPay'라는 함수를 만들고 1/10 확률로 결제 실패를 할 거라 가정해둔다. 그리고 기존의 주문 정보와 결제처리 결과를 payment라는 토픽으로 발행하며 값은 값을 리턴값으로 사용하여 order 측에 결제 처리 결과를 동기적으로 알려준다.
// barista.controller.ts
@MessagePattern('payment')
recvMsg(
@Payload() message: any,
@Ctx() context: KafkaContext,
) {
const originMessage = context.getMessage();
if (JSON.parse(JSON.stringify(originMessage.value)).paymentResult) {
/**
* 주문이 리스트에 등록되면 바리스타는 작업에 들어간다
* 바리스타는 실제로는 사람이지만 이 시스템에서는 바리스타의 행동을
* 정의하는 서비스를 따로 두어 바리스타의 행동을 나타내기로 한다
*/
BaristaService.insertOrder(JSON.parse(JSON.stringify(originMessage.value)).name)
}
}
// barista.service.ts
export class BaristaService {
static #list: Array<string> = [];
static #isMaking = false;
constructor() { }
static insertOrder(menu: string) {
this.#list.push(menu);
}
static shiftOrder() {
return this.#list.shift();
}
static insertPickUpOrder(orderNo: string) {
this.#pickUpList.push(orderNo);
}
static shiftPickUpOrder() {
const orders = this.#pickUpList;
this.#pickUpList = [];
return orders;
}
static currentBaristaWorkState() {
return this.#isMaking;
}
static getOrderList() {
return this.#list;
}
static setWorkBarista() {
this.#isMaking = !this.#isMaking;
}
}
바리스타(고래)의 행동은 전역적으로 공유 된다. 주문은 한 번에 하나씩 처리할 수 있고 먼저 들어온 주문 먼저 처리를 한다. 결제처리가 성공이되면 주문 리스트에 주문이 등록 된다.
$ yarn add @nestjs/schedule
|-- apps/
|-- .../
|-- barista/
|-- src/
|-- tasks/
|-- tasks.module.ts
|-- tasks.service.ts
// tasks.service.ts
@Injectable()
export class TasksService {
constructor() { }
@Interval(3000)
async handleInterval() {
if (BaristaService.getOrderList().length > 0
&& !BaristaService.currentBaristaWorkState()
) {
BaristaService.setWorkBarista();
const list = BaristaService.shiftOrder();
console.log(
`Beverage make started at ${LocalDateTime.now()}`
);
for await (const menu of list.menu) {
await this.delay(Beverage.findByname(menu.name) * 1000 * menu.amount);
}
BaristaService.setWorkBarista();
console.log(
`Beverage make completed at ${LocalDateTime.now()}`
);
/**
* 하나의 오더가 완료 되었을 때, 픽업 알림을 보낸다
* How?
* - 완료 된 주문을 픽업 리스트에 등록한다
* - SSE에서 완료 된 메뉴가 있으면 클라이언트에 보내준다
*/
BaristaService.insertPickUpOrder(list.orderNo);
}
}
private delay(ms: number) {
return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms))
}
}
바리스타는 정기적으로 새로 등록 된 주문 리스트를 확인한다. 아직 처리 안 한 주문이 남아있고 바리스타가 일 하지 않는 상태라면 먼저 등록 된 주문을 꺼내 제조에 들어간다. 아메리카노는 n초, 라떼는 n초의 걸려 작업이 완료된다. 지금은 로그로 작업 완료를 나타내지만 작업이 완료 되면 고객이 확인 할 수 있는 화면에 완료 상태를 푸시하는 작업을 추가 할 수 있을 것이다.
@Sse()
sse(): Observable<MessageEvent> {
return interval(10000).pipe(map(() => ({ data: BaristaService.shiftPickUpOrder().join(',') } as MessageEvent )));
}
완료 된 음료 주문 리스트를 꺼내면서 알려주는 작업이 필요했고 서버에서 클라이언트로만 통신하면 되겠다 생각하여 Server Sent Events로 구현하였다. 이제 정말 카페 시스템의 기초인 주문을 받고 확인하고 제조 후 알려주는 이벤트까지 된 것 같다.
지금까지의 코드는 이곳에 있다.