분산락 (Distributed lock)

서버가 여러 대인 상황에서 동일한 데이터에 대한 동기화를 보장하기 위해 사용

필요한 이유

: 서버가 한대가 아니라 여러 대인 경우 여러 서버로 API가 분산 호출 됨

서버들간에 동기화된 처리가 필요하고, 여러 서버에 공통된 락을 적용해야 하기 때문에 redis 를 이용하여 분산락을 이용한다

분산락 같은 경우 db 등 공통된 데이터 저장소를 이용해 자원이 사용중인지 확인하기 때문에 전체 서버에 동기화된 처리가 가능 하다

Redis 기반 분산락 사용 하기

Lettuce

  • 스핀락을 사용하여 구현 가능 함

    🌟 스핀락이란 ?

    만약 다른 스레드가 Lock 을 소유하고 있다면 그 lock이 반환될 때까지 계속 확인 하며 기다리는 것

    Lock 을 점유하는 시간이 짧을 경우 유용하지만 스레드가 Lock 을 오래 유지하는 경우 CPU 에 부담을 줄 수 있음

void doProcess() {
    String lockKey = "lock";

    try {
        while (!tryLock(lockKey)) { // (2)
            try {
                Thread.sleep(50);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
        
        // (3) do process
    } finally {
        unlock(lockKey); // (4)
    }
}

boolean tryLock(String key) {
    return command.setnx(key, "1"); // (1)
}

void unlock(String key) {
    command.del(key);
}

출처 : 레디스와 분산 락(1/2) - 레디스를 활용한 분산 락과 안전하고 빠른 락의 구현

  1. redis setnx : 동일한 key가 없을 경우에만 저장
  2. 락을 획득 즉, redis 에 key 를 저장한 경우가 될 때까지 while 로 계속 락 획득을 시도
  3. 락을 획득 한 후 로직 수행
  4. 로직을 모두 수행 한 후 락 해제 (redis 에서 해당 키 삭제)

문제점

  1. Lock 의 타임아웃 설정 X

    ➡ 락을 획득하지 못한 경우 무한 루프를 돌게 됨. 그렇기 때문에 일정 시간이 지나면 락이 만료되도록 해야하는데 setnx 명령어는 expire time 을 지정할 수 없음

  2. Redis 에 많은 부하

    ➡ 스핀락은 지속적으로 락의 획득을 시도하기 때문에 많은 부담을 줄 수 밖에 없음

Redisson

RLock lock = redissonClient.getLock("test");
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

try {
  if (voteMapper.selectVoteHistoryCount(userSeq, voteSeq) > 0) {
    log.info("이미 투표했습니다.");
  } else {
    log.info("투표 성공!");
    voteMapper.insertVoteHistory(userSeq, voteSeq);
  }
} finally {
  lock.unlock();
}

Lock 획득 프로세스

  1. 대기없는 tryLock 오퍼레이션을 하여 락 획득에 성공하면 true를 반환합니다. 이는 경합이 없을 때 아무런 오버헤드 없이 락을 획득할 수 있도록 해줍니다.
  2. pubsub을 이용하여 메세지가 올 때까지 대기하다가 락이 해제되었다는 메세지가 오면 대기를 풀고 다시 락 획득을 시도합니다. 락 획득에 실패하면 다시 락 해제 메세지를 기다립니다. 이 프로세스를 타임아웃시까지 반복합니다.
  3. 타임아웃이 지나면 최종적으로 false를 반환하고 락 획득에 실패했음을 알립니다. 대기가 풀릴 때 타임아웃 여부를 체크하므로 타임아웃이 발생하는 순간은 파라미터로 넘긴 타임아웃시간과 약간의 차이가 있을 수 있습니다.

특징

  1. Lock에 타임아웃이 구현되어 있음

    public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException
    • waitTime : 락을 얻기 위한 대기 시간
    • leaseTime : 락이 만료되어 사라지는 시간 지정

  2. 스핀 락을 사용하지 않음

    • Redisson 은 pubsub 기능을 사용

      🌟 pubsub

    ​ : 채널을 구독한 subscribe 에게 모든 메세지를 전송하는 것

    ​ : 구독자들에게 바로 메세지를 전달하기 때문에 메시지를 보관하지는 않음

    ​ : 어느 채널을 통해서 메시지를 전달해준다고 생각하면 됨 !

    ​ : redis-cli pub/sub 사용하기

    ​ redis-cli -> subscribe test -> publish test “테스트입니다”

    • Lock 이 해제 될 때마다 subscribe 한 클라이언트에게 메시지(Lock 시도 해도됨)을 주어 일일히 레디스에 요청을 보내 확인하지 않아도 됨

  3. Lua 스크립트 사용

    • 락 획득가능 여부, 획득, pubsub 알림은 atomic 해야함
    • Lua 스크립트 자체가 하나의 큰 명령으로 해석되기 때문에 atomic 하게 처리 됨

Redis 원자적 메소드 사용

내부적으로 redis setnx 사용

boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, val, 10, TimeUnit.MINUTES);

이미 있는 key 인 경우 false 리턴

MySQL 기반 분산락 적용

  1. ExclusiveLock 테이블 생성

  2. repository

    @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@QueryHints({@QueryHint(name = "javax.persistence.lock.timeout", value = "300000")})
@Override
Optional<ExclusiveLock> findById(Long id);
   
@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@QueryHints({@QueryHint(name = "javax.persistence.lock.timeout", value = "300000")})
Optional<ExclusiveLock> findByCode(String code);

  3. ExclusiveLock.find 후 update

    => find 할 때 s-lock 이 걸리 기 때문에 순서 보장 됨

레퍼런스

레디스와 분산락

[운영체제] 스핀락(Spin Lock)이란?

레디스와 분산 락(1/2) - 레디스를 활용한 분산 락과 안전하고 빠른 락의 구현

Atomic 처리와 cache stampede 대책을 위해 Redis Lua script를 활용한 이야기

[[redis] redisson을 통한 분산 락](