Database Lock
목적: 락의 주요 목적은 동시성 제어입니다. 여러 사용자나 프로세스가 동시에 데이터베이스의 동일한 자원(예: 행, 테이블)에 액세스하려고 할 때, 데이터의 일관성과 무결성을 보장하기 위해 락을 사용합니다.
1.
단어 그대로 "잠금"
2.
하나의 데이터를 동시에 여러명이 조작할 수 없도록
a.
락은 특정 자원에 대한 액세스를 제한합니다. 예를 들어, 한 트랜잭션이 특정 행에 대한 락을 보유하고 있으면, 다른 트랜잭션은 해당 행을 수정할 수 없습니다.
3.
동시성(concurrency)를 보장함
4.
MySQL 엔진락 vs InnoDB 락
5.
Database Lock 종류
MySQL 엔진락 vs InnoDB 락
•
MySQL 엔진 락 (MySQL Server-Level Locking):
1.
글로벌 락 (Global Lock): 전체 데이터베이스에 대한 락으로, 주로 백업 또는 특정 관리 작업을 수행할 때 사용됩니다. FLUSH TABLES WITH READ LOCK 명령을 사용하여 글로벌 락을 획득할 수 있습니다.
2.
테이블 락 (Table Lock): 특정 테이블 전체에 대한 락입니다. MyISAM과 같은 일부 스토리지 엔진에서는 행 수준 락을 지원하지 않기 때문에 테이블 락을 주로 사용합니다. LOCK TABLES 및 UNLOCK TABLES 명령을 사용하여 테이블 락을 관리할 수 있습니다.
•
InnoDB 락 (InnoDB Locking):
1.
행 수준 락 (Row-Level Lock): InnoDB의 주요 특징 중 하나는 행 수준의 락을 지원한다는 것입니다. 이는 특정 행에 대한 동시 액세스를 세밀하게 제어할 수 있게 해주며, 동시성을 크게 향상시킵니다.
2.
인텐션 락 (Intention Locks): InnoDB는 행 락과 테이블 락 사이의 호환성을 관리하기 위해 인텐션 락을 사용합니다. 인텐션 락은 세션이 특정 유형의 락(예: 공유 락 또는 배타적 락)을 획득하려는 의도를 나타냅니다.
3.
공유 및 배타적 락 (Shared and Exclusive Locks): InnoDB에서는 행에 대한 읽기 또는 쓰기 액세스를 제어하기 위해 공유(S) 락과 배타적(X) 락을 사용합니다.
4.
레코드 락 (Record Locks): 특정 행에 대한 락입니다.
5.
갭 락 (Gap Locks): 행 간의 간격에 대한 락으로, Phantom Read 문제를 방지하기 위해 사용됩니다.
6.
넥스트-키 락 (Next-Key Locks): 레코드 락과 갭 락의 조합으로, 특정 행과 그 앞의 갭에 대한 락을 의미합니다.
요약하면, MySQL 서버 레벨에서는 주로 글로벌 락과 테이블 락을 제공하며, InnoDB 스토리지 엔진에서는 행 수준의 락 및 관련 락 메커니즘을 제공합니다. InnoDB의 락 메커니즘은 동시성을 최대화하면서 데이터의 일관성과 무결성을 보장하기 위해 설계되었습니다.
Global Lock
1.
스토리지 엔진 단에서 락을 잡는 것
a.
ROW 에 lock을 획득한다고 보면 됨
b.
정확히는 index에 lock을 잡음
mysql > FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
Python
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•
위의 명령어를 통해 글로벌 락을 걸음
UNLOCK TABLES;
-- unlock을 하게 되면 read가 아닌 operation을 사용할 수 있게 됨
Python
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2.
말그대로 글로벌. 전역 LOCK
3.
특징
a.
READ만 가능하고 수정이 불가능
i.
수정하게 되면 대기에 걸림
b.
요즘은 TRANSACTION 적용돼서 잘 안씀
4.
그렇다면 쓰는 경우가 존재하지 않나?
a.
MySQL을 덤프할 때, 어떠한 오퍼레이션이 일어나지 않도록 Global Lock을 걸 수 있음
Table Lock
1.
테이블을 잠그는 것
a.
유효 범위 : 테이블
2.
특징
a.
READ LOCK - 내가 READ 할거니까 아무도 수정하지 말아라
LOCK TABLES {table name} READ;
UNLOCK TABLES;
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b.
WRITE LOCK - 내가 WRITE 할거니까 아무도 READ하지 말아라
LOCK TABLES {table name} WRITE;
UNLOCK TABLES;
Python
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•
동시성 보장을 위해 UPDATE 불가
c.
동시성을 보장한다고 생각하면 됨
i.
수정하려고 하는데 누군가 읽어버린다면?
•
만약 락이 없다면, 읽는 트랜잭션은 수정 중인 "미완료"의 데이터를 읽게 될 수 있습니다. 이는 일관성 없는 데이터를 반환할 수 있습니다.
•
테이블 락 또는 더 세분화된 락(예: 행 락)을 사용하면, 수정 중인 데이터에 대한 읽기 작업을 잠시 대기 상태로 만들어 이러한 문제를 방지할 수 있습니다.
ii.
읽으려고 하는데 누군가 수정해버린다면?
•
READ LOCK : 읽기 작업이 먼저 시작되었을 경우, 수정 작업은 해당 데이터에 대한 락이 해제될 때까지 대기해야 합니다. 이렇게 하면 읽기 작업이 일관된 데이터를 얻을 수 있습니다.
•
WRITE LOCK : 반대로, 수정 작업이 먼저 시작되었을 경우, 읽기 작업은 수정이 완료될 때까지 대기하게 됩니다.
3.
MyISAM이나 MEMORY에서 자동으로 사용되는 LOCK
a.
InnoDB의 경우에는 트랜잭션을 활용하기 때문에 불필요
b.
task가 나뉘어서 작동하게 됨
Named Lock
MySQL에서 제공하는 애플리케이션 수준의 동기화 메커니즘입니다. 네임드 락 자체는 데이터베이스의 특정 테이블이나 행에 직접적인 락을 걸지 않습니다. 대신, 애플리케이션 로직에서 동시성을 제어하기 위해 사용됩니다.
•
명령어
GET_LOCK(), RELEASE_LOCK(), IS_USED_LOCK(), 및 IS_FREE_LOCK()
SQL
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1.
네임드 락은 MySQL 세션 간에 동기화 메커니즘으로 작동. 한 세션에서 획득한 락은 다른 세션에서는 획득할 수 없음. 그러나 동일한 세션 내에서는 동일한 락을 여러 번 획득 가능.
2.
그냥 내가 임의로 LOCK을 잡는것 (명시적 락)
SELECT GET_LOCK('wanted', 10);
Python
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•
락의 이름 ('wanted'와 같은 문자열)
•
대기 시간 (초 단위)
1.
10초 내에 락을 획득할 수 있다면 함수는 1을 반환
2.
0은 사용 중
여기서 10은 대기 시간을 나타냅니다.
SELECT RELEASE_LOCK('wanted'); -- 획득 가능하게 release
SELECT IS_FREE_LOCK('wanted');
Python
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위와 같이 특정 문자열에 해당하는 어플리케이션 로직에 락을 걸어 해당 로직에 대한 동시성 제어를 수행할 수 있게 됩니다.
3.
다양한 로직 처리에 유리할 수 있음
a.
네임드락의 범위는 글로벌 → 샤딩(여러 데이터베이스), 테이블 여러 개
b.
Named Lock은 서버 내 공유 자원에 대한 접근을 동기화하는데 유용하지만, 분산 시스템에서 적합하지 않을 수 있으므로 다른 분산 락 메커니즘을 고려해야 합니다.
4.
네임드 락은 MySQL 서버 전체의 모든 세션 간에 동기화를 제공하는 글로벌 락.
특정 테이블이나 행에 연결되지 않으며, 주로 애플리케이션 로직의 동기화를 위해 사용
•
네임드 락은 애플리케이션 수준의 동기화를 위한 것이며, 데이터베이스의 특정 테이블이나 행에 직접적인 락을 걸지 않습니다. 따라서, 네임드 락을 획득한 상태에서도 다른 사용자는 UPDATE 쿼리를 실행할 수 있습니다.
•
특정 테이블이나 행에 대한 동시 액세스를 제한하려면, InnoDB의 행 수준 락(row-level locking) 또는 테이블 락을 사용해야 합니다. 예를 들어, SELECT ... FOR UPDATE 쿼리를 사용하면 특정 행에 대한 락을 획득할 수 있습니다, 이로 인해 다른 사용자는 해당 행을 수정할 수 없게 됩니다.
5.
애플리케이션 로직에 따라 네임드 락을 사용하여 특정 작업의 동시 실행을 제어하려는 경우, 다른 세션에서 해당 작업을 수행하기 전에 동일한 네임드 락을 획득하려고 시도할 것이므로, 락을 획득할 수 없게 됩니다.
•
우아한형제들 기술블로그에서 광고시스템은 Named Lock을 활용해 분산락을 구현
•
분산락이란 : 멀티 스레드 환경에서 공유 자원에 접근할 때, 데이터의 정합성을 지키기 위해 사용하는 기술
6.
Redis를 이용해서 MySQL 분산 락 구현이 가능하다. 분산 락을 구현하기 위해 Lock에 대한 정보를 Redis에 보관하고, 분산 환경의 서버는 공통된 Redis를 통해 임계 영역(critical section)에 접근할 수 있는지 확인한다.
7.
Named Lock은 MySQL 인스턴스 내부의 메모리를 기반으로 동작하기 때문에 분산 시스템에 적합하지 않습니다. 분산 시스템의 장애를 관리하기 위해서는 분산 락 관리자(Zookeeper 등등)를 사용할 필요가 있습니다.
Metadata Lock
•
테이블 정보를 수정할 때 자동으로 획득
◦
테이블 이름
◦
컬럼 이름이나 컬럼 정보 등을 수정할 때 자동으로
Record Lock
•
스토리지 엔진단에서 락을 잡는 것
1.
ROW 에 lock을 획득한다고 보면 됨
2.
정확히는 index에 lock을 잡음
Auto Increment Lock
•
여러 클라이언트 동시에 데이터를 추가하려고 할 때를 대비함
1.
Auto increment 설정 해놨는데 동시에 데이터를 추가하면
2.
같은 pk를 가진 row들이 여러개가 될 수도 있음
참고
원티드 백엔드
