Spring Boot ‐ 동시성 이슈를 데이터베이스로 해결하기 - dnwls16071/Backend_Study_TIL GitHub Wiki

📚 Pessimistic Lock(비관적 락)

• 실제로 데이터에 Lock을 걸어서 정합성을 맞추는 방법이다.
• Exclusive Lock을 걸게 되면 다른 트랜잭션에서는 Lock이 해제되기전에 데이터를 가져갈 수 없게 된다.
• 데드락이 걸릴 수 있기 때문에 주의해서 사용해야 합니다.

📚 Optimistic Lock(낙관적 락)

• 실제로 Lock을 이용하지 않고 버전을 이용함으로써 정합성을 맞추는 방법이다.
• 먼저 데이터를 읽은 후에 update를 수행할 때, 현재 내가 읽은 버전이 맞는지 확인하여 업데이트 한다.
• 내가 읽은 버전에서 수정사항이 생겼을 경우에는 application에서 다시 읽은 후에 작업을 수행해야 한다.

📚 Named Lock(네임드 락)

• 이름을 가진 Metadata Locking 이다.
• 이름을 가진 lock을 획득한 후 해제할 때까지 다른 세션은 이 lock을 획득할 수 없도록 한다.
• 주의할 점으로는 Transaction이 종료될 때, lock이 자동으로 해제되지 않는다.
• 별도의 명령어로 해제를 수행해주거나 선점시간이 끝나야 해제가 된다.

[ 기타 ]

• MySQL - locking functions
• MySQL - metadata locking

[ 사용 기준에 대한 질의 응답 정리 ]

• 낙관적 락과 비관적 락을 사용하는 기준은 "동시에 수정을 하는 일이 빈번하게 일어나는가?" 이다.
• 동시에 수정을 하는 일이 적다면 낙관적 락을, 동시에 수정하는 상황이 빈번하게 발생한다면 비관적 락을 사용한다.
• 예를 들어, 1000명의 사용자가 동시에 A라는 상품을 구매하려고 할 때, 충돌이 빈번하게 일어난다고 할 수 있다.
• 반면 1000명의 사용자가 A라는 상품을 구매하지만 구매 시간은 다르다고 할 때, 충돌이 비교적 적게 일어난다고 할 수 있다.