SpringBoot 동시성 이슈 해결방법

본 글은, 스프링부트 환경에서, 데이터에 동시에 접근하게 되는 경우 트랜잭션 동시성 이슈를 해결하는 방법( 참고강의 )에 대해 설명한다.

동시성 이슈 제어 방법

 

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1. Synchronized 이용

Java에서 지원해주는 synchronized를 활용하여 한개의 쓰레드만 접근 가능하게 만들어준다.

//@Transcational
public synchronized void decrease(Long id, Long 수량){
	Stock stock = stockRepository.findById(id).orElseThrow();
    stock.decrease(수량);
    
    stockRepository.saveAndFlush(stock);
}

이때, Spring에서는 @Transactional을 사용하게 되면, 트랜잭션이 종료되기전에 다시 쓰레드(동시성으로 접근)호출하는 경우가 나타날 수 있음.

 

=> 문제점 : synchronized는 각 Process 안에서만 유효함. 서버가 2대 이상인 경우, 문제생김.

https://www.inflearn.com/course/동시성이슈-재고시스템

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2. DB 기능 사용하기

- 충돌이 빈번하게 일어날것같으면 Pessimistic Lock(비관적 락) 추천.

- 충돌이 빈번하지 않을것같으면 Optimistic Lock(낙관적 락) 추천.

- 상세한 타임아웃과 데이터삽입시 활용하려면 Named Lock 사용.

https://velog.io/@hye_b/JPA-비관적-락과-낙관적-락

 

• Pessimistic Lock : 실제 데이터에 Lock 걸어서 정합성 맞춤. 데드락 주의해야함

public interface StockRepository extends JpaRepository<Stock, Long> {
	@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)//<---이 어노테이션 기능을 활용
	@Query("select s from Stock s where s.id= :id")
 	Stock findByIdWithPessimisticLock(Long id);
}

• Optimistic Lock :버전을 이용하여 정합성을 맞춤. 먼저 데이터를 읽은 후 update 수행시, 읽은 버전이 맞는지 확인. 내가 읽은 버전에서 수정사항이 생긴 경우, application에서 다시 읽은 후 수행.

public interface StockRepository extends JpaRepository<Stock, Long> {
	@Lock(LockModeType.OPTIMISTC)//<---이 어노테이션 기능을 활용
	@Query("select s from Stock s where s.id= :id")
 	Stock findByIdWithOptimisticLock(Long id);
}

 

@Component
@Requiredargsconstructor
public class OptimisticLockStockFacade{
	private final OptimisticLockStockService optimisticLockStockService;
    
   public void decrease(Long id, Long quantity){
   		while(true){//실패할때 재시도를 계속 해야함.
        	try{
            	optimisticLockStockService.decrease(id, quantity);
                break;//<--성공했다면 while문을 나오기
            }catch (Exception e){
            	Thread.sleep(50);//<--실패하면 50ms동안 쉬었다가 다시 시도
            }
        }
   }
}

장점) Lock을 잡지 않으므로 성능상 이점이 있다.

단점) 충돌이 많이 일어날 시(=update 많은 경우), 재시도 로직(개발자가 일일이 작성해야된다는 단점 포함)을 타야하므로 오래걸릴 수 있음.

 

• Named Lock : 이름을 가진 metadata locking. 이름을 가진 lock 획득 후, 해제할때까지 다른 세션은 이 lock을 획득 할 수 없음.(*주의할점 - 트랜잭션이 종료될때 lock이 자동 종료되지 않으므로 별도의 명령어로 해제하거나 선점 시간이 끝나야 해제됨)

public interface StockRepository extends JpaRepository<Stock, Long> {
	@Lock(value = "select get_lock(:key, 3000)", nativeQuery = true)
    void getLock(String key);
    
    @Query(value = "select release_lock(:key)", nateiveQuery = true)
    void releaseLock(String key);
}

 

@Component
@Requiredargsconstructor
public class NamedLockStockFacade{
	private final LockRepository lockRepository;
    private final StockService stockService;
   
   @Transactional
   public void decrease(Long id, Long quantity){
   		try{
        	lockRepository.getLock(id.toString());
            stockService.decrease(id,quantity);
        }finally{
        	lockRepository.releaseLock(id.toString());
        }
   }
}

 

장점) Timeout 손쉽게 구현. 데이터 삽입 시, 정합성을 맞추는 데에 사용할 수 있음.

단점) 실제로 사용시, 구현 방법이 복잡할 수 있음.(트랜잭션, Lock해제 주의해서 사용해야함)

 

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3. Redis 이용하기

=> 실무에서는 재시도가 필요하지 않은 Lock은 Lettuce, 필요한 Lock은 Redission을 활용함.

 

• Lettuce

장점	단점
구현 간단	spin lock 방식이기때문에 동시에 많은 쓰레드가 Lock 획득 대기상태라면, redis에 부하가 갈 수 있다
Spring data redis 사용시, 별도 라이브러리 사용하지 않아도됨

- setnx 명령어 활용하여 분산락 구현

- spin lock 방식

 

• Redission

장점	단점
Lock 획득 재시도를 기본으로 제공	lock을 라이브러리 차원에서 제공해주기 떄문에 사용법 공부가 필요함
pub-sub 방식 구현으로 lettuce와 비교했을 때, redis에 부하가 덜 간다

- pub-sub 기반으로 Lock 구현 제공

 

 

Redis 부분 소스 부분은 이 링크 참고

[Spring boot & java] 동시성 이슈 (feat. Redis)

 

 

 

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동시성 해결 : MySql vs Redis

 

MySql	Redis
이미 Mysql 사용시, 별도 비용없이 사용 가능	활용중인 Redis가 없다면 별도 구축비용 및 인프라 관리비용 발생
어느정도의 트래픽까지는 문제없이 활용 가능	Mysql보다 성능이 좋음
Redis보다 성능이 좋지 않음