📚FOS Study
홈카테고리
홈카테고리

카테고리

  • AI 페이지로 이동
    • RAG 페이지로 이동
    • agents 페이지로 이동
    • langgraph 페이지로 이동
    • BMAD Method — AI 에이전트로 애자일 개발하는 방법론
    • Claude Code의 Skill 시스템 - 개발자를 위한 AI 자동화의 새로운 차원
    • Claude Code를 11일 동안 쓴 결과 — 데이터로 본 나의 사용 패턴
    • Claude Code 멀티 에이전트 — Teams
    • 하네스 엔지니어링 실전 — 4인 에이전트 팀으로 코딩 파이프라인 구축하기
    • 하네스 엔지니어링 — 오래 실행되는 AI 에이전트를 위한 설계
    • 멀티모달 LLM (Multimodal Large Language Model)
    • AI 에이전트와 함께 MVP 만들기 — dooray-cli 사례
  • algorithm 페이지로 이동
    • live-coding 페이지로 이동
    • 분산 계산을 위한 알고리즘
  • architecture 페이지로 이동
    • [초안] 시니어 백엔드를 위한 API 설계 실전 스터디 팩 — REST · 멱등성 · 페이지네이션 · 버전 전략
    • 캐시 설계 전략 총정리
    • [초안] DDD와 도메인 모델링: 시니어 백엔드 관점의 전술/전략 패턴 실전 가이드
    • [초안] Decorator & Chain of Responsibility — 행동을 체인으로 조립하는 두 가지 방식
    • 디자인 패턴
    • [초안] 분산 아키텍처 완전 정복: Java 백엔드 시니어 인터뷰 대비 실전 가이드
    • [초안] 분산 트랜잭션과 Outbox 패턴 — 왜 2PC를 피하고 어떻게 대신할 것인가
    • 분산 트랜잭션
    • [초안] 대규모 커머스 트래픽 처리 패턴 — 1,600만 고객과 올영세일을 버티는 설계
    • [초안] MSA 서비스 간 통신: Redis Cache-Aside × Kafka 이벤트 하이브리드 설계
    • [초안] Observability 입문: 시니어 백엔드가 장애를 탐지하고 대응하는 방식
    • [초안] 시니어 백엔드를 위한 Resilience 패턴 실전 가이드 — Timeout, Retry, Circuit Breaker, Bulkhead, Backpressure
    • [초안] Strategy Pattern — 분기문을 없애는 설계, 시니어 백엔드 인터뷰 핵심 패턴
    • [초안] 시니어 백엔드를 위한 시스템 설계 입문 스터디 팩
    • [초안] 템플릿 메서드 패턴 - 백엔드 처리 골격을 강제하는 가장 오래되고 가장 위험한 패턴
    • [초안] 대규모 트래픽 중 무중단 마이그레이션 — Feature Flag + Shadow Mode 실전
  • css 페이지로 이동
    • FlexBox 페이지로 이동
  • database 페이지로 이동
    • mysql 페이지로 이동
    • opensearch 페이지로 이동
    • redis 페이지로 이동
    • 김영한의-실전-데이터베이스-설계 페이지로 이동
    • 커넥션 풀 크기는 얼마나 조정해야할까?
    • 인덱스 - DB 성능 최적화의 핵심
    • 역정규화 (Denormalization)
    • 데이터 베이스 정규화
  • devops 페이지로 이동
    • docker 페이지로 이동
    • k8s 페이지로 이동
    • k8s-in-action 페이지로 이동
    • monitoring 페이지로 이동
    • Envoy Proxy
    • Graceful Shutdown
  • go 페이지로 이동
    • Go 언어 기본 학습
  • http 페이지로 이동
    • HTTP Connection Pool
  • interview 페이지로 이동
    • 210812 페이지로 이동
    • company-analysis 페이지로 이동
    • experience-based 페이지로 이동
    • master 페이지로 이동
    • 뱅크샐러드 AI Native Server Engineer
    • CJ 올리브영 커머스플랫폼유닛 Back-End 개발 지원 자료
    • 마이리얼트립 - Platform Solutions실 회원주문개발 Product Engineer
    • NHN 서비스개발센터 AI서비스개발팀
    • nhn gameenvil console backend 직무 인터뷰 준비
    • 면접을 대비해봅시다
    • 토스증권 Server Developer (Platform) 지원 자료
    • 토스증권 Server Developer (Product) 지원 자료
    • 토스뱅크 Server Developer (Product) 지원 자료
    • Tossplace Node.js Developer
    • 토스플레이스 Node.js 백엔드 컬처핏
  • java 페이지로 이동
    • jdbc 페이지로 이동
    • opentelemetry 페이지로 이동
    • spring 페이지로 이동
    • spring-batch 페이지로 이동
    • 더_자바_코드를_조작하는_다양한_방법 페이지로 이동
    • [초안] JVM 튜닝 실전: 메모리 구조부터 Virtual Threads, GC 튜닝, 프로파일링까지
    • Java의 로깅 환경
    • MDC (Mapped Diagnostic Context)
    • OpenTelemetry 란 무엇인가?
    • Java StampedLock — 읽기 폭주에도 쓰기가 밀리지 않는 락
    • Virtual Thread와 Project Loom
  • javascript 페이지로 이동
    • Data_Structures_and_Algorithms 페이지로 이동
    • Heap 페이지로 이동
    • typescript 페이지로 이동
    • AbortController
    • Async Iterator와 제너레이터
    • CommonJS와 ECMAScript Modules
    • 제너레이터(Generator)
    • Http Client
    • Node.js
    • npm vs pnpm 선택기준은 무엇인가요?
    • `setImmediate()`
  • kafka 페이지로 이동
    • Kafka 기본
    • Kafka를 사용하여 **데이터 정합성**은 어떻게 유지해야 할까?
    • [초안] Kafka 실전 설계: 파티션 전략, 컨슈머 그룹, 전달 보장, 재시도, 순서 보장 트레이드오프
    • 메시지 전송 신뢰성
  • linux 페이지로 이동
    • fsync — 리눅스 파일 동기화 시스템 콜
    • tmux — Terminal Multiplexer
  • network 페이지로 이동
    • L2(스위치)와 L3(라우터)의 역할 차이
    • L4와 VIP(Virtual IP Address)
    • IP Subnet
  • observability 페이지로 이동
    • [초안] Datadog APM 실전 투입 가이드: Java/Spring 서비스 관측성 스택 구축하기
  • react 페이지로 이동
    • JSX 페이지로 이동
    • VirtualDOM 페이지로 이동
    • v16 페이지로 이동
  • resume 페이지로 이동
    • 지원 문항
  • security 페이지로 이동
    • [초안] 시니어 백엔드를 위한 보안 / 인증 스터디 팩 — Spring Security, JWT, OAuth2, OWASP Top 10
  • task 페이지로 이동
    • ai-service-team 페이지로 이동
    • nsc-slot 페이지로 이동
    • sb-dev-team 페이지로 이동
    • the-future-company 페이지로 이동
  • testing 페이지로 이동
    • [초안] 시니어 Java 백엔드를 위한 테스트 전략 완전 정리 — 피라미드부터 TestContainers, JMH, Contract까지
📚FOS Study

개발 학습 기록을 정리하는 블로그입니다.

바로가기

  • 홈
  • 카테고리

소셜

  • GitHub
  • Source Repository

© 2025 FOS Study. Built with Next.js & Tailwind CSS

목록으로 돌아가기
📁task/ nsc-slot

슬롯 당첨 계산 — Decorator 체인 + 우선순위 정렬

약 4분
2026년 4월 19일
GitHub에서 보기

슬롯 당첨 계산 — Decorator 체인 + 우선순위 정렬

진행 기간: 슬롯 엔진 추상화 작업과 병행 (2025 하반기)

슬롯의 "당첨 금액 계산"은 단순해 보이지만, 실제론 여러 단계의 조합이다. 기본 배당, 프리게임 배수, 프로그레시브 보너스, 멀티플라이어 심볼, 구매 기능(BuyFeature)으로 얻은 추가 배수 등이 층층이 쌓인다.

이걸 하나의 calculateWin() 메서드 안에 분기로 넣기 시작하면, 슬롯 타입별·이벤트별·프로모션별로 특수 케이스가 추가될 때마다 if문이 폭발한다. 결국 "당첨 아이템을 원본 → 장식된 형태로 변환하는 단계"를 하나씩 체인으로 묶는 구조로 바꿨다. Decorator Pattern의 실제 구현이다.


왜 Decorator인가

처음 후보는 세 가지였다.

  1. 분기 기반 — if (isFreeGame) amount *= multiplier; if (hasBonus) ... — 가장 익숙하지만 가장 빨리 망가짐
  2. 전략 패턴 한 번 더 — WinCalculator 인터페이스 + 구현체들. 그런데 "여러 계산을 순차 적용"이 본질이라 단일 선택이 아닌 순서 있는 조합이 필요했다
  3. Decorator 체인 — 각 단계가 PayableItem → PayableItem 변환 함수. 순서대로 적용하면 누적

본질이 "누적 장식"이었으므로 Decorator가 구조적으로 맞았다.


인터페이스 설계

Decorator는 네 가지 메서드를 가진다.

public interface PayableItemDecorator<C extends DecoratorContext> {

  // 1. 핵심 변환: PayableItem → PayableItem
  PayableItem decorate(PayableItem payableItem, C context);

  // 2. 이 데코레이터가 현재 상황에 적용 가능한가?
  default boolean isApplicable(C context) { return true; }

  // 3. 체인에서의 실행 순서 (낮을수록 먼저)
  default int getPriority() { return 0; }

  // 4. PostSpinData에서 자기 타입의 컨텍스트를 뽑아내는 책임
  C createContext(PostSpinData postSpinData);
}

몇 가지 설계 결정이 숨어 있다.

컨텍스트 타입을 제네릭화(<C extends DecoratorContext>). 프리게임 배수 데코레이터는 FreeMultiplierDecoratorContext(프리게임 여부, 배수 테이블)를 받고, 다른 데코레이터는 자기만의 컨텍스트를 받는다. "모든 데코레이터가 같은 거대한 컨텍스트를 공유"하지 않는다.

컨텍스트 생성 책임을 데코레이터에게. 상위 서비스가 "어떤 컨텍스트가 필요한지" 알 필요가 없다. 데코레이터 자신이 PostSpinData에서 필요한 것만 추출한다. Law of Demeter를 지키는 방식이다.

우선순위는 숫자. 이게 정답은 아니다. "데이터 플로우 그래프" 같은 정교한 순서 표현도 가능하지만, 슬롯 당첨 계산은 선형이라 숫자가 충분했다.


구체 데코레이터 예시: 프리게임 배수

가장 대표적인 구현체가 FreeGameMultiplierDecorator다.

public class FreeGameMultiplierDecorator
    implements PayableItemDecorator<FreeMultiplierDecoratorContext> {

  private final Function<PostSpinData, Integer> multiplierTransformStrategy;

  @Override
  public PayableItem decorate(PayableItem payableItem, FreeMultiplierDecoratorContext context) {
    if (!isApplicable(context)) return payableItem;

    final long originalWinAmount = payableItem.getWinAmount();
    final long multipliedWinAmount =
        originalWinAmount * multiplierTransformStrategy.apply(context.getPostSpinData());

    return payableItem.withWinAmount(multipliedWinAmount);
  }

  @Override
  public boolean isApplicable(FreeMultiplierDecoratorContext context) {
    return context.isFreeGame();
  }

  @Override
  public int getPriority() {
    return 100; // 프리게임 배수는 기본 처리이므로 이른 단계
  }

  @Override
  public FreeMultiplierDecoratorContext createContext(PostSpinData postSpinData) {
    return FreeMultiplierDecoratorContext.create(postSpinData);
  }
}

주목할 세 가지.

  • Strategy를 Decorator 안에 품었다. multiplierTransformStrategy는 Function<PostSpinData, Integer>로 주입된다. 슬롯마다 배수 계산식이 다르므로 Decorator + Strategy 조합이다
  • withWinAmount() — 불변 객체로 변환. 데코레이터는 원본을 변경하지 않고 새 객체를 반환한다. Kotlin의 copy처럼 Java의 builder 또는 with... 메서드로 구현
  • isApplicable()로 조기 종료. 프리게임이 아닌 일반 스핀에서는 체인에 포함돼 있어도 아무 변환도 하지 않는다. 체인 자체를 동적으로 재구성하지 않아도 된다

체인 실행 — AbstractWinService.applyDecorators()

데코레이터를 실제로 적용하는 코드는 여기다.

@SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
private PayableItem applyDecorators(PayableItem payableItem, PostSpinData postSpinData) {
  PayableItem result = payableItem;

  // 1. 우선순위 순 정렬
  final List<PayableItemDecorator<?>> sortedDecorators =
      payableItemDecorators().stream()
                             .sorted(Comparator.comparingInt(PayableItemDecorator::getPriority))
                             .toList();

  // 2. 순차 적용
  for (final PayableItemDecorator decorator : sortedDecorators) {
    final DecoratorContext context = decorator.createContext(postSpinData);
    result = decorator.decorate(result, context);
  }

  return result;
}

protected abstract List<PayableItemDecorator<?>> payableItemDecorators();

포인트:

  • 데코레이터 목록을 하위 슬롯 서비스가 제공한다(payableItemDecorators() 추상 메서드). 슬롯별로 적용할 데코레이터 집합을 다르게 구성할 수 있다. A 슬롯은 프리게임 배수만, B 슬롯은 배수 + 프로그레시브 + 멀티플라이어 심볼 식으로 조립
  • 정렬은 매 호출마다 하지만 비용은 무시 가능. 데코레이터 개수가 한 자릿수라 O(n log n)이 체감되지 않는다. 필요하면 @PostConstruct에서 미리 정렬해둘 수도 있다
  • raw type 캐스팅. 제네릭 <C>가 여러 타입을 가진 데코레이터들을 한 리스트에 담는 대가다. 각 데코레이터가 자기 타입의 컨텍스트만 만들어 쓰므로 런타임에 안전하다

checkPayCondition()에서 이 applyDecorators()를 각 PayableItem마다 호출한다.

return results.stream()
              .flatMap(result -> {
                final List<PayableItem> decoratedItems =
                    result.getPayableItems().stream()
                          .map(payableItem -> applyDecorators(payableItem, postSpinData))
                          .toList();
                return decoratedItems.stream().map(PayableItem::toWinResult);
              })
              .toList();

회고

얻은 것

  • 새 당첨 계산 규칙(예: "럭키 시간대 10% 보너스 이벤트")이 들어오면 데코레이터 하나 추가 + 해당 슬롯의 payableItemDecorators() 리스트에 등록만 하면 된다. 기존 데코레이터·서비스 코드 미수정
  • 단위 테스트가 쉬워졌다. 각 데코레이터는 순수 함수에 가까워서 decorate(item, context) 한 번 호출하고 결과 검증만 하면 된다

고민한 지점

  • 데코레이터 순서 결정이 매번 논의 포인트다. 프리게임 배수가 먼저인지, 멀티플라이어 심볼이 먼저인지에 따라 결과 금액이 달라지기도 한다. 이건 도메인(기획)이 정해야 하는데, 숫자 우선순위가 그 의사결정을 코드에 고정하는 역할
  • @SuppressWarnings("unchecked"). Factory 패턴 때도 똑같이 마주친 문제. Java 제네릭 한계라 수용하되, 캐스팅 범위를 최소화하는 것만 지켰다

다음 숙제

  • 데코레이터 간 "이 데코레이터가 이미 적용됐는가"를 알아야 하는 상황이 생기면 현재 구조만으론 부족하다. 그 시점엔 Chain of Responsibility에 가까운 변형이 필요할 것. 아직 그런 요구는 없어서 지금은 선형 체인으로 충분

관련 문서

  • Decorator & Chain of Responsibility 패턴 — 개념 정리와 비교
  • 슬롯 엔진 추상화 — AbstractWinService를 포함한 상위 템플릿 구조
  • 슬롯 페이 조건 체크 Factory — 이 데코레이터 체인이 장식하는 PayableItem의 출처
task 카테고리의 다른 글 보기수정 제안하기

댓글

댓글을 불러오는 중...
  • 슬롯 당첨 계산 — Decorator 체인 + 우선순위 정렬
  • 왜 Decorator인가
  • 인터페이스 설계
  • 구체 데코레이터 예시: 프리게임 배수
  • 체인 실행 — `AbstractWinService.applyDecorators()`
  • 회고
  • 관련 문서