이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
오프라인 결제 관련해서는 POS 단말기와 서버 사이의 통신 프로토콜을 분석한 경험이 있습니다. 결제 승인 요청이 단말기에서 PG 서버로 가는 흐름을 직접 로그로 따라가면서 각 단계에서 어떤 데이터가 오가는지를 파악했습니다. 단말기 응답 시간이 특정 환경에서 급증하는 현상을 추적했을 때 네트워크 레이어 문제가 아니라 단말기 자체의 암호화 처리 지연이었다는 걸 발견했습니다. 오프라인 결제는 온라인보다 예외 상황 처리가 더 복잡하다는 걸 그때 실감했습니다. 결제 디바이스 코드는 변경 이력이 느리고 레거시가 많아서 변경 전에 영향 범위를 넓게 보는 습관이 생겼습니다.
POS 단말기 응답 시간이 특정 환경에서 급증하는 현상을 추적할 때, 처음에는 재현 조건이 명확하지 않아서 원인을 특정하기 어려웠습니다. 네트워크 상태, 단말기 모델, 트랜잭션 금액 범위, 시간대별 발생 빈도를 각각 로그로 추적하면서 조건을 좁혀갔습니다. 특정 단말기 모델에서 일정 금액 이상의 트랜잭션 처리 시 암호화 처리 시간이 평균의 3배 이상으로 늘어나는 패턴이 확인됐습니다. 재현 조건을 수치로 명확히 한 뒤에야 원인 분석이 가능했고, 그 이전에는 가설을 여러 개 세우고 하나씩 제거하는 방식을 썼습니다. 오프라인 결제에서 간헐적 오류는 재현 조건을 먼저 수치로 좁히는 것이 디버깅의 출발점이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
오프라인 결제 단말기 관련 코드를 처음 수정했을 때, 변경 범위가 좁아 보여서 빠르게 처리했는데 예상치 못한 곳에서 오류가 발생했습니다. 단말기 코드에서 특정 처리 로직이 다른 결제 수단 흐름과 공유되고 있다는 것을 파악하지 못했던 것이 원인이었습니다. 그 경험 이후 레거시 코드를 수정할 때는 변경 지점에서 참조하는 다른 코드 경로를 먼저 모두 파악하는 습관이 생겼습니다. 오프라인 결제 디바이스 코드는 변경 이력이 오래됐고 문서화가 부족한 경우가 많아서, 변경 전에 더 넓게 보는 것이 필수라는 것을 이 경험에서 배웠습니다. 빠른 수정보다 영향 범위를 먼저 파악하는 것이 결과적으로 더 빠른 방법이라는 것을 알게 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 스타트업 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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