[CS] 동시성 이슈를 해결하는 방법들 (feat. 데이터 정합성)

CS에서 동시성이란 프로그램이나 알고리즘의 여러 부분이나 단위가 결과에 영향을 주지 않고 순서와 상관없이 또는 부분적으로 실행될 수 있는 기능을 말한다.
동시성과 교착 상태(Dead Lock)을 설명하는 예시로 유명한 식사하는 철학자 문제가 있다.

다섯 명의 철학자가 하나의 원탁에 앉아 식사를 한다. 각각의 철학자들 사이에는 포크가 하나씩 있고, 앞에는 접시가 있다. 접시 안에 든 요리는 포크를 두개 사용하여 먹어야만 하는 스파게티 이다.

그리고 각각의 철학자는 다른 철학자에게 말을 할 수 없으며, 번갈아가며 각자 식사하거나 생각하는 것만 가능하다. 따라서 식사를 하기 위해서는 왼쪽과 오른쪽의 인접한 철학자가 모두 식사를 하지 않고 생각하고 있어야만 한다.

또한 식사를 마치고 나면, 왼손과 오른손에 든 포크를 다른 철학자가 쓸 수 있도록 내려놓아야 한다. 이 때, 어떤 철학자도 굶지 않고 식사할 수 있도록 하는 방법은 무엇인가?

문제상황

2명 이상의 사용자가 거의 동시에 요청을 보내거나 서버에 지연이 생겨 처리가 늦어질 경우, 데이터의 정합성에 문제가 생길 수도 있다.

문제 해결 방안

비관적 락 (Pessimistic Lock)

• 데이터에 락을 걸어서 정합성을 맞추는 방법
• Exclusive Lock을 걸게 되면 다른 트랜잭션에서는 락이 해제되기 전까지 데이터를 가져갈 수 없게 됨.
• 자원 요청에 따른 동시성 문제가 발생할 것이라고 예상하고 락을 걸어버림
• 데드락 발생 가능
• 트랜잭션을 롤백할 필요가 없으므로 데이터 충돌이 많을 때 적합
  JPA에서는 다음과 같이 사용할 수 있다.

    @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
    @Query("select s from Stock s where s.id = :id")
    Stock findByIdWithPessimisticLock(Long id);

낙관적 락 (Optimistic Lock)

• Lock을 이용하지 않고 버전을 이용함으로써 정합성을 맞추는 방법
• 데이터를 읽은 후에 update를 수행할 때 현재 내가 읽은 버전이 맞는지 확인하며 update
• 자원에 락을 걸어서 선점하지 않고, 동시성 문제가 발생하면 그때가서 처리
• 내가 읽은 버전에서 revision이 생겼을 경우, application에서 다시 읽은 후에 작업을 수행하는 롤백 작업 필요
• 트랜잭션의 롤백에 대한 비용이 비싸므로 충돌이 적을 때 적합

JPA에서는 다음과 같이 사용할 수 있다.

    @Lock(LockModeType.OPTIMISTIC)
    @Query("select s from Stock s where s.id = :id")
    Stock findByIdWithOptimisticLock(Long id);

위와 같은 DB에 대한 Lock 외에도 Redis나 ZooKeeper와 같은 분산 락을 통한 해결도 가능하지만, 이는 추가 공부를 통해 잘 알게 된다면 해당 게시글을 업데이트하도록 하겠다.