트랜잭션 락

1. 비관적 락 (Pessimistic Lock)

설명

데이터 충돌 가능성이 높다고 가정하고 트랜잭션이 데이터에 접근할 때마다 락을 걸어 다른 트랜잭션의 접근을 제한하는 방식으로, 즉 비관적인 관점에서 데이터 충돌을 사전에 방지하는 방식이다.

DB 락의 공유락, 베타락 기법을 사용하는 방식이다. (각 DB 락의 세부적인 설명은 다음 데이터베이스 락 게시글에서 확인할 수 있다.)

특징

1. 강제 잠금: 데이터 (레코드) 읽기 또는 수정 시 다른 트랜잭션이 해당 데이터를 사용할 수 없도록 락을 걸어 데이터 충돌 완전히 방지
2. 실시간 대기: 락이 해제될 까지는 다른 트랜잭션은 대기
3. 트랜잭션의 지연 증가 가능성: 대기 시간이 길어질 경우 성능 저하가 일어날 수 있음

사용 예시

Spring JPA에서 @Lock 어노테이션과 LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE 또는 PESSIMISTIC_READ를 활용하여 사용한다.

읽기 전용 잠금 (PESSIMISTIC_READ)

데이터 읽기만 허용하고 수정은 제한한다.

@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_READ)
@Query("SELECT l FROM Lecture l WHERE l.id = :id")
fun findByIdWithReadLock(@Param("id") id: Long): Lecture

쓰기 전용 잠금 (PESSIMISTIC_WRITE)

데이터 읽기/수정 시 다른 트랜잭션이 접근하지 못하도록 잠금

@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@Query("SELECT l FROM Lecture l WHERE l.id = :id")
fun findByIdWithWriteLock(@Param("id") id: Long): Lecture

2. 낙관적 락 (Optimistic Lock)

설명

데이터 충돌 가능성이 낮다고 가정하고 충돌이 발생하면 트랜잭션을 롤백하거나 재시도하는 방식으로, DB Lock을 사용하는 방식이 아닌 데이터를 수정할 때 데이터의 버전 정보를 활용하는 방식이다.

특징

1. 버전 기반 제어: 데이터 변경 시 현재 버전 정보를 확인하여 충돌 여부 검증
2. 낮은 대기 시간: 락이 없어도 작업을 진행할 수 있어 성능 저하가 적다.
3. 재시도 필요: 만약 낙관적 락 충돌 발생 시 OptimisticLockException 예외가 발생하여 재시도 처리가 필요

사용 예시

Spring JPA에서 @Version 어노테이션을 사용해 구현한다.

엔티티에 @Version 추가

@Entity
class Lecture(
	val title: String,
	@Version
	var version: Int? = null
) {
	@Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    var id: Long = 0
}

데이터 변경 시 JPA가 자동으로 버전 정보를 검증하는 방식이다.

정리