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JPA의 낙관적 락을 통해 엔티티 동시성 이슈 제어하기

Posted by @Haon, March 06, 2023
JPA낙관적 락동시성

락(Lock) 은 왜 필요한가?

짧은시간안에 요청이 많은 서버에서 여러 트랜잭션이 동시에 간읕 데이터에 업데이트를 발생시킬 경우에, 일부 요청이 유실디는 경우가 발생하여 장애로 이어질 수 있습니다.

DBMS 에서 특정 데이터에 대한 동시접근이 발생시 일관성과 무결성이 보장되어야 합니다. 이러한 락(Lock) 을 구현하는 방식은 크게 낙관적 락(Optimistic Lock) 과 비관적 락(Pessimistic Lock)으로 나뉩니다. (추후 설명하겠지만, 낙관적 락의 경우는 락을 구현한다는 표현은 사용하기 애매한 경계선에 있습니다.)

멀티쓰레드 환경에서의 동시성 이슈

[Redis] 분산락(Distribution Lock) 을 구현해 다중화 서버에서 발생하는 동시성 문제 제어하기 에서도 설명했듯이, 멸티쓰레드 환경에서는 모든 쓰레드들이 동일한 공유자원에 접근시 경쟁 상황(Race Condition) 이 발생할 수 있고, 이는 곧 동시성 이슈로 이어질 수 있다고 했었습니다.

위 내용에서 다룬것은 인프라에 다중 서버가 구축되어 있는 상황을 가정한 것이고, 저희는 단일서버임을 가정하고 조금 더 쉬운 관점으로 다시 동시성 이슈를 이해해보겠습니다.

패션몰 온라인 서비스에서 고객이 주문한 상품의 배송지를 변경하는 쓰레드와, 관리자 페이지에서 운영자가 해당 고객이 주문한 상품의 배송상태를 변경하는 쓰레드가 있다고 가정해봅시다.

위 시나리오에서 조건이 하나 있다고하죠. 배송중인 상품은 배송지를 변경할 수 있는 정책이 존재한다고 해봅시다.

    1. 운영자는 배송상태를 변경하기 위해, 고객은 배송지를 변경하기 위해 주문정보를 조회합니다.
    1. 운영자는 배송상태를 배송중으로 변경합니다.
    1. 고객이 배송지를 변경합니다. (=> But 조건으로 인해 배송지 변경이 안된다.)
    1. 운영자, 고객애 대한 트랜잭션이 커밋과 함께 DB 에 반영됩니다.

이렇게 되면 운영자와 고객의 트랜잭션 모두 롤백(Rollback) 되지 않고 성공하는 것이죠? 운영자는 배송지를 변경못하도록 막기위해 배송상태를 변경했음에도 불구하고, 고객의 트랜잭션 성공으로 인해 배송지가 변경되버리는 상황이 발생하죠.

이런 상황을 방지하도록 DBMS 가 지원하는 트랜잭션과 함께, 비즈니스 로직에도 추가적인 트랜잭션 처리 기법이 필요합니다. 그들이 바로 낙관적 락과 비관적 락 기법입니다.

JPA 는 데이터베이스에 대한 동시 접근으로부터 엔티티에 대한 무결성을 유지할 수 있게 해주는 동시성 제어 메커니즘을 지원해주는 것입니다. 이 메커니즘에는 낙관적 락과 비관적 락이 존재하죠.

낙관적 락(Optimistic Lock)

동시에 동일한 데이터에 대한 여러 업데이트에 서로 간섭하지 않도록 방지하는 version 이라는 속성을 확인하여 엔티티의 변경사항을 감지하는 메커니즘

  • JPA 엔티티 내부에 @Version 어노테이션이 붙은 필드를 구현해서 낙관적 락을 구현한다

낙관적 락(Optimistic Lock) 은 특정 자원에 대한 경쟁을 낙관적으로 바라보는 락 방식으로, 여러 트랜잭션이 데이터를 동시에 수정하지 않는다는 가정하에 트랜잭션 충돌을 방지하는 기법입니다. 쉽게말해, 자원에 락을 걸어서 선점하지말고 커밋할 때 동시성 문제가 발생하면 그때 처리하자는 방법론입니다.

JPA 의 엔티티 특정 필드에 version 속성을 포함시켜서(@Version 어노테이션 붙이기), 별도의 락(Lock) 없이 트랜잭션 충돌을 방지할 수 있는 방법입니다.

@Entity
public class Order {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private long orderId;
    private String orderName;

    @Version
    private long version;
    ...
}

방금 설명했듯이 데이터를 읽는 시점에서는는 락(Lock)을 별도로 설정 및 사용하지 않습니다. 하지만 트랜잭션에 의해 잘못된 업데이트(update) 을 알아서 방지하지 않습니다. 데이터를 읽는 시점에서는 락을 사용하지 않지만, 데이터를 수정하는 시점에서 앞에 읽은 데이터가 다른 사용자에 의해 변경되었는지 검사해야합니다.

  • 장점 : 읽기 시점에서 락을 사용하지 않기 때문에 성능이 좋다. 동시 업데이트가 없는 경우 이 방법을 사용시 비관적 락보다 빠르게 조회 및 업데이트가 가능하다.

  • 단점 : 여러 트랜잭션이 작업중에 하나의 트랜잭션이 공유자원을 변경할 경우, 다른 트랜잭션의 작업 내용이 거부된다.

OptimisticLockException

엔티티에서 낙관적 락 충돌(트랜잭션 충돌)을 감지한경우 OptimisticLockException 예외를 발생시키게 되고, 트랜잭션을 롤백 처리합니다. 즉, 엔티티를 수정할 때마다 JPA가 자체적으로 versioning 을 지원하기 때문에 조회시점과 수정시점의 버전이 다르면 OptimisticLockException 예외가 발생합니다.

이에 대한 권장되는 예외처리 방법은 엔티티를 다시 로드하거나, 새로고침해서 업데이트를 재시도하는 방법입니다.

낙관적 락 충돌감지 상황 예시

예시를 보시면 더 이해가 잘 되실겁니다.

    1. 운영자는 배송상태를 변경하기 위해 version이 1인 주문정보를 조회한다.
    1. 고객은 배송지를 변경하기 위해 version이 1인 주문정보를 조회한다.
    1. 운영자는 배송상태를 배송중으로 변경한다.
    1. 고객은 배송지를 변경한다.
    1. 운영자의 행동이 DB에 반영됨과 함께 version이 2로 업데이트된다.
    1. 고객의 행동이 DB에 반영됨과 함께 version1 정보를 version2 로 업데이트 할때 이미 DB 엔 해당 주문정보 엔티티에 대한 version 값이 2이므로, 누군가 수정했다고 판단하여 트랜잭션 커밋이 실패한다. (낙관적 락 충돌 감지)

낙관적 락의 LockModeType

낙관적 락을 구현시 기본적인 @Version 어노테이션만 붙여도 낙관적 락이 적용되지만, 더 세밀한 낙관적 락을 구현하고 싶다면 추가 옵션을 부여할 수 있습니다.

엔티티의 특정 필드에 version 어노테이션을 명시해줬다면, 아래처럼 추가적인 락 옵션을 통해 다양한 락을 적용시킬 수 있습니다. JpaRepsitory 를 사용한다면 @Lock 어노테이션의 LockModeType 를 지정할 수 있는것입니다.

@Lock(LockModeType.OPTIMISTIC)
Optional<Order> findByIdForUpdate(Long orderId);

None

별도의 옵션을 사용하지 않아도 엔티티에 @Version 어노테이션이 적용된 필드만 있다면 낙관적 락이 적용됩니다.

  • 용도 : 조회한 엔티티를 수정할때 다른 트랜잭션에 의해 변경(삭제)되지 않아야한다. 조회 시점부터 수정 시점까지를 보장합니다.

  • 동작 : 엔티티를 수정시 버전을 체크하면서 버전을 증가합니다. (UPDATE 쿼리 사용). 이때 데이터베이스의 버전값이 현재 버전이 아니면 예외가 발생합니다.

  • 이점 : 두번의 갱실분실문제 (Second Lost updates probelem) 을 예방합니다.

OPTIMISTIC (Read)

엔티티 수정시에만 발생하는 낙관적 락이 읽기 시에도 발생하도록 설정하는 락 모드입니다. 트랜잭션 시작시 버전 검사가 수행되고, 트랜잭션 종료시에도 버전 검사가 수행됩니다. 읽기시에도 버전(version) 값을 체크하고 트랜잭션이 종료될 때까지 다른 트랜잭션에서 변경하지 않음을 보장합니다

이를 통해 Dirty Read 와 Non Repeatable Read 를 방지합니다. 혹시 이들이 무엇인지 모르신다면 트랜잭션의 격리수준(Transcation isolation level) 4단계, ACID 성질 을 참고하셔도 좋습니다.

@Lock(LockModeType.OPTIMISTIC)  // 방법1
Optional<Order> findByIdForUpdate(Long orderId);

entityManager.find(Order.class, orderid, LockModeType.OPTIMISTIC); // 방법2 : EntityManager 활용

  • 용도 : 조회 시점부터 트랜잭션이 끝날때까지 조회한 엔티티가 변경되지 않음을 보장한다.

  • 동작 : 트랜잭션을 커밋할 때 버전 정보를 조회해서 (SELECT 쿼리 사용) 현재 엔티티의 버전과 같은지 검증한다. 만일 버전이 다르담면 예외가 발생한다.

  • 이점 : Dirty Read 와 Non-Repeatable Read 를 방지한다.

OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT (Write)

낙관적 락을 사용하면서 버전 정보를 강제로 증가시키는 옵션입니다. 관계를 가진 다른 엔티티가 수정되면 버전이 변경됩니다. (ex. 댓글이 수정되면 게시글도 버전이 변경된다)

@Lock(LockModeType.OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT)  // 방법1
Optional<Order> findByIdForUpdate(Long orderId);

entityManager.find(Student.class, studentId, LockModeType.OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT);

  • 용도 : 논리적인 단위의 엔티티 묶음을 관리할 수 있습니다.

  • 동작 : 엔티리를 수정하지 않아도 트랜잭션을 커밋할 때 버전 정보를 강제로 증가시킵니다. 예를들어 엔티티 A 에서 연관관계가 있는 엔티티 B 가 수정되었을 때 엔티티 A의 버전도 증가해야하는데, 이때 버전 정보를 강제로 증가시킵니다.

비관적 락(Pessimistic Lock)

비관적 락은 어떤 자원 경쟁을 비관적으로 바라보기 때문에, 여러 트랜잭션이 데이터를 동시에 수정할 것이라고 가정하는 기법입니다. 하나의 트랜잭션이 데이터를 읽는 시점에서 락(Lock) 을 걸고, 조회 또는 업데이트 처리가 완료될 때까지 유지합니다.

쉽게 말해, 트랜잭션의 충돌이 발생한다고 가정하고 우선 락(Lock)을 걸고 보는방법입니다.

유의사항 : 데드락(DeadLock) 상황 발생

  • 쓰레드1 : 정보 A를 구하고 잠금
  • 쓰레드2 : 정보 B를 구하고 잠금
  • 쓰레드1 : 정보 B를 구하고자할때 블로킹(Blocking)
  • 쓰레드2 : 정보 A를 구하고자할때 블로킹

이런 상황이라면 두 쓰레드 모두 영원히 작업을 끝낼 수 없는 교착상태, 즉 데드락(DeadLock) 에 빠지게됩니다. 데드락이 발생하지 않도록하려면 락을 시도할때 최대 잠금 시간을 지정해주면 됩니다.

  • 장점 : 트랜잭션의 동시 접근을 확실하게 방지해서 순차적인 처리가 가능하다.

  • 단점 : 한 트랜잭션 내용이 완료되기 전까지 다른 트랜잭션이 공유자원에 접근하지 못해서, 동시성이 떨어져 대기가 길어지고 성능이 떨어질 수 있습니다. 또한 각 트랜잭션이 서로 자원을 점유한 채, 서로의 자원을 요청하며 무한정 대기하는 데드락(DeadLock) 상황이 발생할 수 있습니다.

비관적 락 충돌감지 예시

비관적 잠근은 어떤 쓰레드가 아래처럼 주문에 대한 트랜잭션을 먼저 시도했다면, 주문 정보에 대한 트랜잭션이 끝나기 전까지는 다른 쓰레드들이 주문정보를 조회 및 트랜잭션 시도를 못하도록 잠그는 방식입니다.

비관적 잠금의 LockModeType

이 내용을 다루려면 공유 락(Shared Lock), 베타 락(Exclusive Lock) 에 대해서 이해해야하며, 이들로 다른 트랜잭션에서 READ, UPDATE, DELETE 하는 연산을 방지할 수 있습니다. 내용이 너무 길어지는 것 같아, 바로 다음 포스팅에서 다루어보겠습니다.

참고