트랜잭션 이해

1. 트랜잭션 - 개념 이해

데이터를 저장할 때 단순히 파일에 저장해도 되는데, 데이터베이스에 저장하는 이유는 무엇일까? 여러가지 이유가 있지만, 가장 대표적인 이유는 바로 데이터베이스는 트랜잭션이라는 개념을 지원하기 때문이다.

트랜잭션을 이름 그대로 번역하면 거래라는 뜻이다. 이것을 쉽게 풀어서 이야기하면, 데이터베이스에서 트랜잭션은 하나의 거래를 안전하게 처리하도록 보장해주는 것을 뜻한다. 그런데 하나의 거래를 안전하게 처리하려면 생각보다 고려해야 할 점이 많다. 예를 들어서 A의 5000원을 B에게 계좌이체한다고 생각해보자. A의 잔고를 5000원 감소하고, B의잔고를 5000원 증가해야한다.

계좌이체라는 거래는 이렇게 2가지 작업이 합쳐져서 하나의 작업처럼 동작해야 한다. 만약 1번은 성공했는데 2번에서 시스템에 문제가 발생하면 계좌이체는 실패하고, A의 잔고만 5000원 감소하는 심각한 문제가 발생한다.

데이터베이스가 제공하는 트랜잭션 기능을 사용하면 1,2 둘다 함께 성공해야 저장하고, 중간에 하나라도 실패하면 거래전의 상태로 돌아갈 수 있다. 만약 1번은 성공했는데 2번에서 시스템에 문제가 발생하면 계좌이체는 실패하고, 거래 전의 상태로 완전히 돌아갈 수 있다. 결과적으로 A의 잔고가 감소하지 않는다.

모든 작업이 성공해서 데이터베이스에 정상 반영하는 것을 커밋(Commit)이라 하고, 작업 중 하나라도 실패해서 거래 이전으로 되돌리는 것을 롤백(Rollback)이라 한다.

트랜잭션 ACID

트랜잭션은 ACID(http://en.wikipedia.org/wiki/ACID)라 하는 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리성(Isolation), 지속성(Durability)을 보장해야 한다.

  • 원자성 : 트랜잭션 내에서 실행한 작업들은 마치 하나의 작업인 것처럼 모두 성공 하거나 모두 실패해야 한다.

  • 일관성 : 모든 트랜잭션은 일관성 있는 데이터베이스 상태를 유지해야 한다. 예를 들어 데이터베이스에서 정한 무결성 제약 조건을 항상 만족해야 한다.

  • 격리성 : 동시에 실행되는 트랜잭션들이 서로에게 영향을 미치지 않도록 격리한다. 예를 들어 동시에 같은 데이터를 수정하지 못하도록 해야 한다. 격리성은 동시성과 관련된 성능 이슈로 인해 트랜잭션 격리 수준(Isolation level)을 선택할 수 있다.

  • 지속성 : 트랜잭션을 성공적으로 끝내면 그 결과가 항상 기록되어야 한다. 중간에 시스템에 문제가 발생해도 데이터베이스 로그 등을 사용해서 성공한 트랜잭션 내용을 복구해야 한다.

트랜잭션은 원자성, 일관성, 지속성을 보장한다. 문제는 격리성인데 트랜잭션 간에 격리성을 완벽히 보장하려면 트랜잭션을 거의 순서대로 실행해야 한다. 이렇게 하면 동시 처리 성능이 매우 나빠진다. 이런 문제로 인해 ANSI 표준은 트랜잭션의 격리 수준을 4단계로 나누어 정의했다.

트랜잭션 격리 수준 (Isolation level)

  • READ UNCOMMITED(커밋되지 않은 읽기)

  • READ COMMITTED(커밋된 읽기) - 강의에서 설명 기준

  • REPEATABLE READ(반복 가능한 읽기)

  • SERIALIZABLE(직렬화 가능)

2. 데이터베이스 연결 구조와 DB 세션

데이터베이스 연결 구조1

  • 사용자는 웹 애플리케이션 서버(WAS)나 DB 접근 툴 같은 클라이언트를 사용해서 데이터베이스 서버에 접근할 수 있다. 클라이언트는 데이터베이스 서버에 연결을 요청하고 커넥션을 맺게 된다. 이때 데이터베이스 서버는 내부에 세션이라는 것을 만든다. 그리고 앞으로 해당 커넥션을 통한 모든 요청은 이 세션을 통해서 실행하게 된다.

  • 쉽게 이야기해서 개발자가 클라이언트를 통해 SQL을 전달하면 현재 커넥션에 연결된 세션이 SQL을 실행한다.

    세션은 트랜잭션을 시작하고, 커밋 또는 롤백을 통해 트랜잭션을 종료한다. 그리고 이후에 새로운 트랜잭션을 다시 시작할 수 있다.

  • 사용자가 커넥션을 닫거나, 또는 DBA(DB 관리자)가 세션을 강제로 종료하면 세션은 종료된다.

데이터베이스 연결 구조2

  • 커넥션 풀이 10개의 커넥션을 생성하면, 세션도 10개 만들어진다.

3. 트랜잭션 - DB 예제1 - 개념 이해

트랜잭션 사용법

  • 데이터 변경 쿼리를 실행하고 데이터베이스에 그 결과를 반영하려면 커밋 명령어인 commit 을 호출하고, 결과를 반영하고 싶지 않으면 롤백 명령어인 rollback 을 호출하면 된다.

  • 커밋을 호출하기 전까지는 임시로 데이터를 저장하는 것이다. 따라서 해당 트랜잭션을 시작한 세션(사용자)에게만 변경 데이터가 보이고 다른 세션(사용자)에게는 변경 데이터가 보이지 않는다.

  • 등록, 수정, 삭제 모두 같은 원리로 동작한다. 앞으로는 등록, 수정, 삭제를 간단히 변경이라는 단어로 표현하겠다.

커밋하지 않은 데이터를 다른 곳에서 조회할 수 있으면 어떤 문제가 발생할까?

  • 예를 들어서 커밋하지 않는 데이터가 보인다면, 세션2는 데이터를 조회했을 때 신규 회원1, 2가 보일 것이다. 따라서 신규 회원1, 신규 회원2가 있다고 가정하고 어떤 로직을 수행할 수 있다. 그런데 세션1이 롤백을 수행하면 신규 회원1, 신규 회원2의 데이터가 사라지게 된다. 따라서 데이터 정합성에 큰 문제가 발생한다.

  • 세션2에서 세션1이 아직 커밋하지 않은 변경 데이터가 보이다면, 세션1이 롤백 했을 때 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 커밋 전의 데이터는 다른 세션에서 보이지 않는다.

4. 트랜잭션 - DB 예제2 - 자동 커밋, 수동 커밋

자동 커밋

자동 커밋으로 설정하면 각각의 쿼리 실행 직후에 자동으로 커밋을 호출한다. 따라서 커밋이나 롤백을 직접 호출하지 않아도 되는 편리함이 있다. 하지만 쿼리를 하나하나 실행할 때 마다 자동으로 커밋이 되어버리기 때문에 우리가 원하는 트랜잭션 기능을 제대로 사용할 수 없다.

수동 커밋

보통 자동 커밋 모드가 기본으로 설정된 경우가 많기 때문에, 수동 커밋 모드로 설정하는 것을 트랜잭션을 시작한다고 표현할 수 있다.

수동 커밋 설정을 하면 이후에 꼭 commit, rollback 을 호출해야 한다.

5. 트랜잭션 - DB 예제3,4

6. DB 락 - 개념 이해

세션1이 트랜잭션을 시작하고 데이터를 수정하는 동안 아직 커밋을 수행하지 않았는데, 세션2에서 동시에 같은 데이터를 수정하게 되면 여러가지 문제가 발생한다. 바로 트랜잭션의 원자성이 깨지는 것이다. 여기에 더해서 세션1이 중간에 롤백을 하게 되면 세션2는 잘못된 데이터를 수정하는 문제가 발생한다.

이런 문제를 방지하려면, 세션이 트랜잭션을 시작하고 데이터를 수정하는 동안에는 커밋이나 롤백 전까지 다른 세션에서 해당 데이터를 수정할 수 없게 막아야 한다.

일반으로 우리가 학습하는 RDB 에서는 락이라는 개념으로 하나의 세션에서 데이터 변경 시 다른 세션에서는 해당 데이터를 수정하지 못하도록 막는다.

7. DB 락 - 변경

8. DB 락 - 조회

일반적인 조회는 락을 사용하지 않는다.

  • 데이터베이스마다 다르지만, 보통 데이터를 조회할 때는 락을 획득하지 않고 바로 데이터를 조회할 수 있다. 예를 들어서 세션1이 락을 획득하고 데이터를 변경하고 있어도, 세션2에서 데이터를 조회는 할 수 있다. 물론 세션2에서 조회가 아니라 데이터를 변경하려면 락이 필요하기 때문에 락이 돌아올 때 까지 대기해야 한다.

조회와 락

  • 데이터를 조회할 때도 락을 획득하고 싶을 때가 있다. 이럴 때는 select for update 구문을 사용하면 된다.

  • 이렇게 하면 세션1이 조회 시점에 락을 가져가버리기 때문에 다른 세션에서 해당 데이터를 변경할 수 없다.

  • 물론 이 경우도 트랜잭션을 커밋하면 락을 반납한다.

조회 시점에 락이 필요한 경우는 언제일까?

  • 트랜잭션 종료 시점까지 해당 데이터를 다른 곳에서 변경하지 못하도록 강제로 막아야 할 때 사용한다.

  • 예를 들어서 애플리케이션 로직에서 memberA 의 금액을 조회한 다음에 이 금액 정보로 애플리케이션에서 어떤 계산을 수행한다. 그런데 이 계산이 돈과 관련된 매우 중요한 계산이어서 계산을 완료할 때 까지 memberA 의 금액을 다른곳에서 변경하면 안된다. 이럴 때 조회 시점에 락을 획득하면 된다.

9. 트랜잭션 - 적용1

먼저 트랜잭션 없이 단순하게 계좌이체 비즈니스 로직만 구현해보자.

MemberService1

MemberServiceV1Test

현재 MemberServiceV1 에서는 DB 락을 사용하지 않기 때문에, accountTransfer() 에서 원자성을 보장하지 못한다.

정리

이체중 예외가 발생하게 되면 memberA 의 금액은 10000원 8000원으로 2000원 감소한다. 그런데 memberEx 의 돈은 그대로 10000원으로 남아있다. 결과적으로 memberA 의 돈만 2000원 감소한 것이다!

10. 트랜잭션 - 적용2

  • 이번에는 DB 트랜잭션을 사용해서 앞서 발생한 문제점을 해결해보자.

  • 애플리케이션에서 트랜잭션을 어떤 계층에 걸어야 할까? 쉽게 이야기해서 트랜잭션을 어디에서 시작하고, 어디에서 커밋해야할까?

비지니스 로직과 트랜잭션

  • 트랜잭션은 비즈니스 로직이 있는 서비스 계층에서 시작해야 한다. 비즈니스 로직이 잘못되면 해당 비즈니스 로직으로 인해 문제가 되는 부분을 함께 롤백해야 하기 때문이다.

  • 그런데 트랜잭션을 시작하려면 커넥션이 필요하다. 결국 서비스 계층에서 커넥션을 만들고, 트랜잭션 커밋 이후에 커넥션을 종료해야 한다.

  • 애플리케이션에서 DB 트랜잭션을 사용하려면 트랜잭션을 사용하는 동안 같은 커넥션을 유지해야한다. 그래야 같은 세션을 사용할 수 있다.

커넥션과 세션

애플리케이션에서 같은 커넥션을 유지하려면 어떻게 해야할까? 가장 단순한 방법은 커넥션을 파라미터로 전달해서 같은 커넥션이 사용되도록 유지하는 것이다.

먼저 리포지토리가 파라미터를 통해 같은 커넥션을 유지할 수 있도록 파라미터를 추가하자.

코드 유지를 위해 MemberRepositoryV1 은 남겨두고 MemberRepositoryV2 를 만들자.

MemberRepositoryV2

MemberRepositoryV2 는 기존 코드와 같고 커넥션 유지가 필요한 다음 두 메서드가 추가되었다. 참고로 다음 두 메서드는 계좌이체 서비스 로직에서 호출하는 메서드이다.

  • findById(Connection con, String memberId)

  • update(Connection con, String memberId, int money)

이제 가장 중요한 트랜잭션 연동 로직을 작성해보자.

기존 MemberServiceV1 을 복사해서 새로운 MemberServiceV2 를 만들고 수정하자.

MemberServiceV2

MemberServiceV2Test

남은 문제

애플리케이션에서 DB 트랜잭션을 적용하려면 서비스 계층이 매우 지저분해지고, 생각보다 매우 복잡한 코드를 요구한다.

추가로 커넥션을 유지하도록 코드를 변경하는 것도 쉬운 일은 아니다. 다음 시간에는 스프링을 사용해서 이런 문제들을 하나씩 해결해보자.

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