Pessimistic Locking vs. Optimistic Locking

낙관적인 락, 비관적인 락.
들어가기 전에,
- 아마도 락에 대한 처리를 어떻게 할지에 대한 개념일듯.
- 락에 대해 낙관적으로 생각하느냐, 락에 대해 비관적으로 생각하느냐로 이해됨.

About

두가지 모두 Lock을 어떻게 다룰 것인가에 대한 모델
- 데이터베이스 기본 기능은 아닌듯. 즉 데이터베이스에서 기본적으로 낙관적인 락 혹은 비관적인 락을 사용하겠다고 선택하는 옵션은 없는듯.
- 단지 개념적으로는 락(Lock)을 바라보는 관점
낙관적인 락
- 비선점 잠금.
- 변경 사항이 데이터베이스에 커밋될 때만 레코드가 잠길 것임.
  - 락에 대해 조금 느슨하게 바라보는 듯, 트랜잭션 간이 충돌이 발생하지 않을 것.
  - 즉 락 설정에 문제가 없을 거다!
- 변경사항이 있어도, 아직 커밋이 안되었으면 잠겨있지 않을듯.
비관적인 락
- 션점 잠금
- 레코드가 변경이 되고 있다면, 잠겨있을 거임. 즉 Lock이 걸려 있을 것.
- 트랜잭션 간 충돌이 일어날 것이라 생각하고 (비관적), 락을 좀 미리 빡세게 걸어놓는 느낌.
- 낙관적인 락 보다는 좀 더 엄격한 느낌.
- 만약에 어떤 레코드가 수정 중이라면 (아직 커밋이 안된 상태) 락이 걸려있을 거라 기대하는 모델인듯.

Optimistic locking

physical, logcial 적으로 구현이 가능한듯.
그렇지만 여러모로 Logical을 사용하는 게 좀 더 효율적으로 볼 수 있을듯
- 즉 Database 자체 Lock 보다는, 락 처럼 구현한 (Logical) 걸 사용하는게 낫다는 의미인듯.
그래서 위 그림으로 보면, version 이라는 컬럼을 통해, Logcial Lock을 구현 (JPA에서..)
- commit 순간 version 을 증가시킴으로써, 다른 Update 문에 version = 1 조건이 되어있는 구문은 무시됨을 알 수 있음.
- 이럴 경우 PreapredStatement 는 0을 리턴하고 data access framework (예를 들면 JPA..?) 에서는 OptimisticLockException 을 던짐.
- 그럴 경우 Alice 가 진행하던 Transaction 은 롤백됨.
- 적용하려고 했던 update문에 대한 정보가 없어지니까.. 이 부분에 대한 처리가 application 에서 필요할 지도..

In JPA

보통 엔티티의 @Version 필드를 이용해서 사용함.
그래서 업데이트 전에, 해당 필드를 체크하는 방식을 이용
4가지 Lock Mode를 제공하고 있음.
1. OPTIMISTIC
2. optimistic read lock
3. 비선점 락
4. 해당 모드를 사용하면, dirty read or non-repeatable read 가 발생하지 않도록 막아줌.
5. 즉 커밋되지 않은 데이터를 읽는 것을 방지하거나, 한 트랜잭션 내에서 같은 쿼리가 반복 실행 될 때 동일한 값이 나오도록 일관성을 보장해준다는 말.
6. OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT
7. OPTIMISTIC 를 기반으로, 추가적인 버젼 증가된 entity가 반환됨.
8. 커밋이나 플러시 되기 전까지는 에러가 발생할지 특정할 수 없음.
9. READ
10. OPTIMISTIC의 alias
11. WRITE
12. OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT 의 alias
JPA 스펙에서는 READ, WRITE 타입을 사용하기 보다는 1,2번 처럼 명시적인 타입을 사용하는걸 권장하는 듯.
발생할 수 있는 에러
- OptimisticLockException
- 해당 에러가 던져졌을 때, 현재 트랜잭션은 rollback only로 mark됨.
- 보통 이 에러는, 다시 엔티티를 조회하거나 (새로운 트랜잭션으로), 그 후에 업데이트 하도록 권장됨.
정리하자면..
- 기본적으로 JPA에서는 OPTIMISTIC, OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT 타입이 제공되고 있음.
- 사용방법은 Query 인터페이스에서 지정하거나, 엔티티매니저를 통해 이용하는 방법도 있는듯.
- 그리고 보통 에러 발생하면, 추가적으로 어플리케이션에서 핸들링이 필요한 것으로 보이고.
- 데이터베이스에서 제공하는 락 (s lock, x lock) 을 사용하는 것이 아니므로, deadlock같은 상황이 발생하지 않을 것 같음.

Pessimistic lock

비관적인 락
- 즉 락이 걸릴 것을 예상하고, 미리 락을 선점함.
하나의 레코드에 동시에 업데이트가 되는 것을 막기 위해 사용됨.
어떤 유저가 어떤 레코드에 업데이트를 실행하면, 해당 레코드에는 락이 걸리고, 이 락이 풀어지기 전(이 전 유저의 커밋이 완료될 때 까지) 에는 다른 유저가 해당 레코드에 업데이트를 실행할 수 없음.
- Shared, Exclusive lock..
- 실질적으로 데이터베이스에서 해당 행에 락을 건다고 이해됨.
락이 걸려있을 테니, 충돌을 방지할 수 있음.
- 트랜잭션 간 충돌을 예방할 수 있음.
- 그렇지만 성능적으로는 별로 안 좋지 않을까? (락을 걸고, 확인하고 혹은 푸는 것 자체가 꽤 리소스가 소모되지 않을까 생각됨.)
- 왜? 락을 걸고, 풀고, 혹은 다른 트랜잭션에서 해당 레코드에 락이 걸려있는 지 확인하는 작업이 필요할 테니..
위 첨부된 그림을 보면, Bob의 UPDATE 구문의 트랜잭션 락은, Alice 의 커밋이 완료되기 전까지는 획득할 수 없음.
- 그런데 만약에 Alice가 commit이 어떤 이유에서 그런지 끝나지 않는다면..?
- 일정 시간이 지나면 Dead Lock 같은게 발생하지 않을까?

In JPA

3가지 LOCK MODE 타입을 제공하고 있음.
1. PESSIMISTIC_READ
2. shared lock (s lock) 사용. 그래서 해당 row의 update or delete를 방지함.
3. dirty read 를 방지하기 위해서 사용함.
4. PESSIMISTIC_WRITE
5. exclusive lock (x lock) 사용. read, update, deleted 모두 막음
6. 즉 read, update, delete action을 하기 위해서는 무조건 해당 락을 획득해야됨.
7. 단 어떤 데이터베이스는 해당 락을 사용하고 있어도, read 할 수 있도록 지원해주는 듯 (MVCC)
8. PESSIMISTIC_FORCE_INCREMENT
9. PESSIMISTIC_WRITE 를 기반으로 entity의 version 필드를 이용해 버져닝 기능도 지원
10. @Version 사용
11. update 시에, 락 (x lock) 획득이 필요한 동시에, version 필드의 매칭도 필요함 (좀 더 안전한듯.)
발생할 수 있는 에러
1. PessimisticLockException
2. LockTimeoutException
3. PersistanceException
4. 위 에러들은 현재 트랜잭션 상태를 rollback only 상태로 만들어놓음.
Lock Timeout 셋팅
- LockTimeoutException 발생을 위해 설정이 필요한듯.
- javax.persistence.lock.timeout 의 값을 이용하는 데, 단위는 milliseconds
- 데이터베이스가 해당 셋팅을 지원하지 않는 경우도 있으니, 확인이 필요함.
정리하자면..
- 여러 트랜잭션에서, 같은 리소스에서 같은 타임에 접근하지 않도록 데이터베이스 차원에서 락을 이용해서 해결하는 방법을 지원해줌.
- 사용방법은 위에서 언급한 것과 비슷 (Query, 엔티티매니저...등등)
- 데이터베이스의 락을 사용하니, deadlock이 발생할 수도 있겠고, 이러한 상황에 대처하기 위해서 timeout 설정이 필수적으로 보임.

추가적인 키워드

Shared Lock, Exclusive Lock
Isolation Level
MVCC
Dead Lock

참고

PreviousPersistence context Next들어가면서

Last updated 1 year ago

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