[Database] 트랜잭션 락(Lock)

이 글은 인프런 김영한님의 Spring 강의를 바탕으로 개인적인 정리를 위해 작성한 글입니다.

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공유 락과 배타락 개념

데이터베이스 락은 동시성 제어를 위해 사용되는 기술이다. 이는 여러 사용자나 애플리케이션이 동시에 데이터베이스에 접근할 때 데이터의 일관성과 무결성을 유지하기 위해 필요하다. 데이터베이스 락에는 크게 두 가지 유형이 있다

• 공유 락(Shared Lock)
• 배타 락(Exclusive Lock)

 

공유 락(Shared Lock)

공유 락은 여러 트랜잭션이 동시에 데이터를 읽을 수 있도록 허용하지만, 해당 데이터에 대한 수정은 허용하지 않는다. 이 락은 데이터의 동시 읽기를 가능하게 하여 성능을 향상시키지만, 동시에 데이터를 변경할 수는 없다.

 

배타 락(Exclusive Lock)

배타 락은 한 트랜잭션이 데이터에 대해 배타적인 접근 권한을 갖는다. 이는 해당 트랜잭션은 데이터를 읽고 수정할 수 있지만 배타 락이 설정된 동안 다른 어떤 트랜잭션도 해당 데이터를 읽거나 수정할 수 없다.

 

데이터베이스 락의 관리는 대부분의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 자동으로 처리된다. 하지만 락이 잘못 관리되면 데드락이라고 하는 상황이 발생할 수 있다. 데드락은 두 개 이상의 트랜잭션이 서로의 락을 기다리며 무한정 대기하는 상황을 말한다. 따라서 데이터베이스 설계와 애플리케이션 개발 시 락의 사용 방법과 데드락 회피 기법을 이해하는 것이 중요하다.

데이터베이스 락을 효율적으로 관리하기 위한 몇 가지 전략은 다음과 같다.

• 락의 범위와 지속 시간 최소화: 필요한 최소한의 데이터에 대해서만 락을 걸고, 가능한 짧은 시간 동안만 락을 유지한다.
• 락 유형 선택: 데이터를 단순히 읽기만 할 경우 공유 락을, 데이터를 변경해야 할 경우에는 배타 락을 사용한다.
• 트랜잭션 분리: 큰 트랜잭션을 여러 작은 트랜잭션으로 분리하여 데드락의 가능성을 줄인다.
• 락 타임아웃 설정: 락을 얻기 위해 대기하는 최대 시간을 설정하여 데드락이 발생해도 시스템이 정지하지 않도록 한다.

 

공유 락과 배타 락 예시

세션1이 트랜잭션을 시작하고 데이터를 수정하는 동안 아직 커밋을 수행하지 않았는데, 세션2에서 동시에 같은 데이터를 수정하게 되면 여러가지 문제가 발생한다. 바로 트랜잭션의 원자성이 깨지는 것이다.

여기에 더해서 세션1이 중간에 롤백을 하게 되면 세션2는 잘못된 데이터를 수정하는 문제가 발생한다.
이런 문제를 방지하려면, 세션이 트랜잭션을 시작하고 데이터를 수정하는 동안에는 커밋이나 롤백 전까지 다른 세션에 서 해당 데이터를 수정할 수 없게 막아야 한다.(배타 락)

 

세션1은 memberA 의 금액을 500원으로 변경하고 싶고, 세션2는 같은 memberA 의 금액을 1000원으로 변경하고 싶다.
데이터베이스는 이런 문제를 해결하기 위해 락(Lock)이라는 개념을 제공한다.

 

세션1은 트랜잭션을 시작한다.
세션1은 memberA 의 money 를 500으로 변경을 시도한다. 이때 해당 row의 락을 먼저 획득해야 한다. 락이 남아 있으므로 세션1은 락을 획득한다. (세션1이 세션2보다 조금 더 빨리 요청했다.)
세션1은 락을 획득했으므로 해당 row에 update sql을 수행한다.

 

세션2는 트랜잭션을 시작한다.
세션2도 memberA 의 money 데이터를 변경하려고 시도한다. 이때 우선 해당 로우의 락을 획득해야 한다.
락이 없으므로 락이 돌아올 때 까지 대기한다.
세션2가 락을 무한정 대기하는 것은 아니다. 락 대기 시간을 넘어가면 락 타임아웃 오류가 발생한다. 락 대기 시간은 설정할 수 있다.

이때 세션 2는  memberA 데이터 수정은 할 수 없지만 모든 속성을 조회할 수 있다(공유 락)

 

세션1은 커밋을 수행한다. 커밋으로 트랜잭션이 종료되었으므로 락도 반납한다.

 

락을 획득하기 위해 대기하던 세션2가 락을 획득한다.

 

세션2는 update sql을 수행한다.

 

세션2는 커밋을 수행하고 트랜잭션이 종료되었으므로 락을 반납한다.

 

데이터 조회와 락

일반적인 조회는 락을 사용하지 않는다
데이터베이스마다 다르지만, 보통 데이터를 조회할 때는 락을 획득하지 않고 바로 데이터를 조회할 수 있다. 예를 들어서 세션1이 락을 획득하고 데이터를 변경하고 있어도, 세션2에서 데이터를 조회는 할 수 있다. 물론 세션2에 서 조회가 아니라 데이터를 변경하려면 락이 필요하기 때문에 락이 돌아올 때 까지 대기해야 한다.

 

조회와 락

데이터를 조회할 때도 락을 획득하고 싶을 때가 있다. 이럴 때는 select for update 구문을 사용하면 된다. 이렇게 하면 세션1이 조회 시점에 락을 가져가버리기 때문에 다른 세션에서 해당 데이터를 변경할 수 없다.
물론 이 경우도 트랜잭션을 커밋하면 락을 반납한다.

SELECT FOR UPDATE 문은 데이터베이스에서 트랜잭션 처리 중에 특정 레코드에 대한 배타적 락을 설정하는 데 사용된다. 이 구문을 사용하면 트랜잭션이 해당 레코드를 읽고 업데이트할 수 있는 동안 다른 트랜잭션이 해당 레코드에 접근하여 변경하는 것을 방지할 수 있다. SELECT FOR UPDATE는 일반적으로 데이터를 읽은 후에 이를 업데이트하려는 상황에서 경쟁 조건을 방지하기 위해 사용된다.

SELECT FOR UPDATE를 실행하면 데이터베이스 시스템은 쿼리에 의해 반환된 모든 행에 대해 배타적 락을 건다. 이 락은 트랜잭션이 커밋되거나 롤백될 때까지 유지된다. 만약 다른 트랜잭션이 락이 걸린 행을 변경하려고 시도한다면, 그 트랜잭션은 락이 해제될 때까지 대기해야 한다.

예를 들어, 은행 계좌에서 금액을 인출하는 작업을 수행할 때 SELECT FOR UPDATE를 사용할 수 있다. 이 경우, 특정 계좌의 잔액을 확인하고 인출 작업을 수행하기 전에 해당 계좌 레코드에 대해 배타적 락을 설정하여 다른 트랜잭션이 동시에 같은 계좌를 수정하지 못하도록 할 수 있다.

 

조회 시점에 락이 필요한 경우는 언제일까?

트랜잭션 종료 시점까지 해당 데이터를 다른 곳에서 변경하지 못하도록 강제로 막아야 할 때 사용한다.
예를 들어서 애플리케이션 로직에서 memberA 의 금액을 조회한 다음에 이 금액 정보로 애플리케이션에서 어떤 계산을 수행한다. 그런데 이 계산이 돈과 관련된 매우 중요한 계산이어서 계산을 완료할 때 까지 memberA 의 금 액을 다른곳에서 변경하면 안된다. 이럴 때 조회 시점에 락을 획득하면 된다.

 

트랜잭션과 락은 데이터베이스마다 실제 동작하는 방식이 조금씩 다르기 때문에, 해당 데이터베이스 메뉴얼을 확 인해보고, 의도한대로 동작하는지 테스트한 이후에 사용해야 한다.