Jo JaeYoung

일단 한번 해보기.

3 minute read

비관적 잠금(Pessimistic Lock) 이란?

  • 선점 잠금이라고 불리기도 함
  • 트랜잭션끼리의 충돌이 발생한다고 가정하고 우선 락을 거는 방법
  • DB에서 제공하는 락기능을 사용

참고

  • Repository 참고
    • java-practice
    • Home domain 참고
    • inmemory db는 h2사용 (쿼리는 schema.sql, data.sql 참고)
    • db console은 http://localhost:8080/h2 로 접속

Lock 걸지 않고 시도해보기

  • Home (Entity) 
    @Entity
@Getter
@NoArgsConstructor
public class Home {
  @Id
  @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
  private Long idx;
  private String name;
  private String address;
  private int price;

  public Home(String name, String address, int price) {
      this.name = name;
      this.address = address;
      this.price = price;
  }

  public int decreasePrice(int price) {
      if (this.price - price < 0) {
          throw new IllegalArgumentException("가격이 부족해");
      }
      return this.price -= price;
  }
}
  • HomeRepository 
    public interface HomeRepository extends JpaRepository<Home, Long> {

    Home findByName(String name);
}
  • HomeService.class 
    @Service
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
public class HomeService {
  private final HomeRepository homeRepository;

  @Transactional
  public int currentPrice(String name) {
      Home home = homeRepository.findByName(name);
      return home.getPrice();
  }

  @Transactional
  public int decreasePrice(String name, int price) {
      Home home = homeRepository.findWithNameForUpdate(name);
      home.decreasePrice(price);
      return home.getPrice();
  }
}

    이름과 가격을 입력하면 해당하는 집의 가격이 깎이는 기능을 만들어주자.

  • HomeController.class 
    @RestController
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
@RequestMapping("/home")
public class HomeController {
  private final HomeService homeService;

  @GetMapping("/decrease")
  public String decreasePrice(@RequestParam(value = "name") String name, @RequestParam(value = "price") int price) {
      String result;
      try {
          homeService.decreasePrice(name, price);
          result = "현재 가격 : " + homeService.currentPrice(name);
      } catch (Exception e) {
          result = e.getMessage();
      }
      log.info(result);
      return result;
  }
}

    여러번 call을 해보기위한 컨트롤러도 만들어주자.

  • 실행, 테스트 해보기
    ‘한옥’이라는 집에 1000원을 동시에! 여러번! 차감 테스트해보자.

    해당 어플리케이션을 실행하고 터미널에 curl을 이용해서 동시에 여러번 호출을 해보자.
    터미널 창을 열고
    curl url & curl url & curl url & .... 이런식으로 입력해주면 간단하게 테스트가 가능하다.

    curl 'http://localhost:8080/home/decrease?name=%ED%95%9C%EC%98%A5&price=1000' & curl 'http://localhost:8080/home/decrease?name=%ED%95%9C%EC%98%A5&price=1000' & curl 'http://localhost:8080/home/decrease?name=%ED%95%9C%EC%98%A5&price=1000' & curl 'http://localhost:8080/home/decrease?name=%ED%95%9C%EC%98%A5&price=1000' & curl 'http://localhost:8080/home/decrease?name=%ED%95%9C%EC%98%A5&price=1000'

    터미널에서 호출해보기

  • 실행 결과 콘솔 로그 보기
    디비 보기
    처음 한옥의 값은 20000원을 가지고 있었다.
    다섯번을 호출했으니 15000천원이 남아있어야 되지만 남은돈은 19000원이다.
    모든 트랜잭션이 동시에 20000원을 읽어서 1000을 뺐기때문에,
    다 19000원으로 업데이트 된것이다.

비관적 락 구현해보기

이제 위의 소스를 수정해서 비관적 락을 구현해보자.

  • HomeRepository 
    public interface HomeRepository extends JpaRepository<Home, Long> {

    Home findByName(String name);

    @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
    @Query("select h from Home h where h.name = :name")
    Home findWithNameForUpdate(@Param("name") String name);
}

    비관적 잠금을 하기 위해 업데이트용 find method를 구현하고
    해당 메소드에 @Lock 어노테이션과 모드를 설정해주자.
    LockModeType은 아래에서 다시 설명.

  • HomeService 
    @Service
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
public class HomeService {
  private final HomeRepository homeRepository;

  @Transactional
  public int currentPrice(String name) {
      Home home = homeRepository.findByName(name);
      return home.getPrice();
  }

  @Transactional
  public int decreasePrice(String name, int price) {
      Home home = homeRepository.findWithNameForUpdate(name); //수정
      home.decreasePrice(price);
      return home.getPrice();
  }
}

  • 위에 했던 curl테스트 다시 진행 후의 콘솔로그 콘솔 로그 보기
    결과를 보면 5번을 시도하여 낙관적 락 일때와는 다르게 전부 순차적으로 가격이 차감된것을 확인 할 수 있다.

  • 이유 
    Hibernate:
    select
        home0_.idx as idx1_0_,
        home0_.address as address2_0_,
        home0_.name as name3_0_,
        home0_.price as price4_0_
    from
        home home0_
    where
        home0_.name=? for update

    위 쿼리는 find 실행될 때 찍어본 쿼리인데, SELECT FOR ~ UPDATE 쿼리가 나가는것을 확인할 수 있다.
    SELECT FOR UPDATE=동시성 제어를 위해 특정row에 배타적 LOCK을 거는 행위
    “데이터 수정하려고 찾은 것이니, 다른분들은 건드리지 마세요!”

LockMode 종류

  • LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE
    일반적인 옵션. 데이터베이스에 쓰기 락
    다른 트랜잭션에서 읽기도 쓰기도 못함. (배타적 잠금)

  • LockModeType.PESSIMISTIC_READ
    반복 읽기만하고 수정하지 않는 용도로 락을 걸 때 사용
    다른 트랜잭션에서 읽기는 가능함. (공유 잠금)

  • LockModeType.PESSINISTIC_FORCE_INCREMENT
    Version 정보를 사용하는 비관적 락

테스트 코드 작성

  • HomeServiceTest 
    @SpringBootTest
class HomeServiceTest {
  @Autowired
  HomeService homeService;

  @Autowired
  HomeRepository homeRepository;

  @BeforeEach
  void beforeEach() {
      Home home = Home.builder()
              .name("양옥")
              .address("address")
              .price(20000)
              .build();

      homeRepository.save(home);
  }

  @Test
  @DisplayName("가격 줄여보기(멀티 스레드) 테스트")
  void decreasePriceForMultiThreadTest() throws InterruptedException {
      AtomicInteger successCount = new AtomicInteger();
      int numberOfExecute = 100;
      ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
      CountDownLatch latch = new CountDownLatch(numberOfExecute);

      for (int i = 0; i < numberOfExecute; i++) {
          service.execute(() -> {
              try {
                  homeService.decreasePrice("양옥", 1000);
                  successCount.getAndIncrement();
                  System.out.println("성공");
              } catch (Exception e) {
                  System.out.println(e);
              }
              latch.countDown();
          });
      }
      latch.await();

      assertThat(successCount.get()).isEqualTo(20);
  }
}

    이렇게 스레드풀을 생성하고 비동기적으로 여러번 실행시켜보는것으로 테스트가 가능할것 같다.
    총 100번을 시도하는데, 20000원에서 1000원씩 20번만 성공하고
    이미 20번 성공한 후의 시도에서는 가격이 부족하다고 출력된다.
    이렇게해서 성공 카운트는 딱 20번이 되게된다.

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