🚗 차근차근 동시성 이슈 해결하기 (5)

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작성에 사용된 예제 코드는 concurrency-spinlock (opens new window)에서 확인해볼 수 있다.

스핀락

이번 시간에는 Redis를 활용한 스핀락 방식으로 동시성 이슈를 해결해보려 한다. 스핀락은 Redis의 SETNX 명령어를 통해 분산락을 구현할 수 있다.

SETNX는 SET if Not eXists의 준말이다. 키가 없는 문자열 값을 유지하도록 키를 설정한다. 이 경우에는 SET과 동일하다. 차이점은 키가 이미 값을 보유하고 있는 경우 작업이 수행되지 않는다. 즉 이것을 통해 분산락을 구현할 수 있다.

# redis-cli
127.0.0.1:6379> SETNX 1 lock
(integer) 1 // 락 획득
127.0.0.1:6379> SETNX 1 lock
(integer) 0 // 락 획득 실패

SET은 가장 기본적인 데이터 입력 형태로 키와 값을 입력한다. 만약 키가 이미 지정되어 있다면 덮어씌워 진다.

레디스를 활용 했을 때의 가장 큰 장점은 디스크에 접근하는 것이 아니라 메모리에 접근하는 것 이기 때문에 더 빠르게 락을 획득하고 해제할 수 있다.

Redis 의존성

다른 프로그래밍 언어에서 레디스 프로토콜 사용을 위해서는 레디스 클라이언트를 사용해야 한다. Java에는 대표적으로 Jedis, lettuce, Redisson 등이 존재한다.

먼저 스프링에서 레디스 사용을 위해서는 의존성을 추가해야 한다.

dependencies {
    // ...
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'
    // ...
}

대규모 Spring Data 제품군의 일부인 Spring Data Redis는 스프링 애플리케이션에서 쉽게 구성하고 레디스에 접근할 수 있도록 지원한다. 이것은 저장소와 상화 작용하기 위해 낮은 수준과 높은 수준의 추상화를 모두 제공하고 있다. 위 의존성을 추가하면 레디스 클라이언트가 기본적으로 lettuce에 대한 의존성이 추가된다.

Lettuce는 동기식, 비동기식 및 reactive 사용을 위한 확장 가능한 스레드 안전한 레디스 클라이언트이다.

RedisTemplate

레디스 데이터 접근 코드를 단순화하도록 도와주는 클래스이다. 레디스 저장소에서 지정된 객체와 기본 이진 데이터 간에 자동 직렬화/역직렬화를 수행한다. 기본적으로 JdkSerializationRedisSerializer을 통해 객체에 Java 직렬화를 사용한다. 문자열 집중 작업의 경우 전용 StringRedisTemplate를 고려할 수 있다.

RedisTemplate은 레디스가 제공하는 다양한 데이터 구조를 지원하기 위해 opsForXXX()와 같은 형태의 메서드가 존재한다.

사용하고자 하는 redis command에 대응하는 메서드를 호출하면 operation 객체가 반환된다.

ValueOperations<String, String> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();

• opsForValue(): ValueOperations
• opsForHash(): HashOperations
• opsForList(): ListOperations
• opsForSet(): SetOperations
• opsForZSet(): ZSetOperations
• opsForStream(): StreamOperations
• opsForGeo(): GeoOperations
• opsForHyperLogLog(): HyperLogLogOperations
• opsForCluster(): ClusterOperations

분산락 구현을 위해서는 간단히 문자열을 활용할 수 있을 것이다. MySQL의 네임드 락과 동일하게 특정 문자열을 SETNX를 통해 락을 구현할 수 있다.

아래는 실제 락을 획득하고 해제하기 위한 LockRepository이다.

@Component
public class RedisLockRepository {

    private final StringRedisTemplate redisTemplate;

    public RedisLockRepository(final StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.redisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    public Boolean lock(final Long key) {
        return redisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(generateKey(key), "lock", Duration.ofMillis(3_000));
    }

    public Boolean unlock(final Long key) {
        return redisTemplate.delete(generateKey(key));
    }

    private String generateKey(final Long key) {
        return key.toString();
    }
}

• StringRedisTemplate: RedisTemplate의 문자열 중심의 클래스이다. 레디스에 대한 대부분의 작업은 문자열 기반이기 때문에 이 클래스는 특히 직렬화 변환기 측면에서 보다 일반적인 템플릿의 구성을 최소화하는 전용 클래스를 제공한다.
• lock(): 락 획득을 위한 메서드이다. 락 획득에 성공하면 true, 실패하면 false를 반환한다.
• opsForValue(): 단순 값에 대해 수행된 작업을 반환한다.
• setIfAbsent(): 키가 없는 경우 문자열 value를 보유하도록 키를 설정한다. SETNX 명령어를 수행하는 것으로 판단된다. 특별한 조치가 없다면 레디스의 키는 삭제가 아닌 보관 처리된다. 추측하기로는 timeout 시간을 지정하여 자동적으로 키를 제거하여 락이 오랜시간 잡히는 것을 막는 것으로 추측된다.
• unlock(): 락을 해제한다.

락을 획득한 뒤 로직을 수행하고 락을 해제하기 위한 Facade를 추가한다.

@Component
public class LockProductFacade {

    private final RedisLockRepository redisLockRepository;
    private final ProductService productService;

    public LockProductFacade(final RedisLockRepository redisLockRepository,
                                 final ProductService productService) {
        this.redisLockRepository = redisLockRepository;
        this.productService = productService;
    }

    public void purchase(final Long key, final Long quantity) {
        try {
            redisLockRepository.lock(key);
            productService.purchase(key, quantity);
        } finally {
            redisLockRepository.unlock(key);
        }
    }
}

자 이제 테스트를 수행해보자.

@SpringBootTest
@DisplayNameGeneration(ReplaceUnderscores.class)
class SpinlockProductFacadeTest {

    private final ProductRepository productRepository;
    private final SpinlockProductFacade spinlockProductFacade;

    @Autowired
    SpinlockProductFacadeTest(final ProductRepository productRepository,
                              final SpinlockProductFacade spinlockProductFacade) {
        this.productRepository = productRepository;
        this.spinlockProductFacade = spinlockProductFacade;
    }

    @Test
    void 동시에_100개의_상품을_구매한다() throws InterruptedException {
        var product = productRepository.save(new Product("치킨", 100L));

        var executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        var countDownLatch = new CountDownLatch(100);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            executorService.submit(() -> process(product, countDownLatch));
        }

        countDownLatch.await();

        var actual = productRepository.findById(product.getId()).orElseThrow();

        assertThat(actual.getQuantity()).isEqualTo(0L);
    }

    @Test
    void 상품의_수량은_100개_이지만_동시에_200개의_상품을_구매한다() throws InterruptedException {
        var product = productRepository.save(new Product("치킨", 100L));

        var executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        var countDownLatch = new CountDownLatch(200);
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            executorService.submit(() -> process(product, countDownLatch));
        }

        countDownLatch.await();

        var actual = productRepository.findById(product.getId()).orElseThrow();

        assertThat(actual.getQuantity()).isEqualTo(0L);
    }

    private void process(final Product product, final CountDownLatch countDownLatch) {
        try {
            spinlockProductFacade.purchase(product.getId(), 1L);
        } catch (final InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            countDownLatch.countDown();
        }
    }
}

아쉽게도 실패한다. 위 방식을 활용하면 락 실패 시 추가적인 재시도 로직을 작성해야 한다. 보통은 특정 시간 이후 재요청을 할 수 있는 스핀락 방식을 활용할 수 있다.

스핀락 적용하기

@Component
public class SpinlockProductFacade {

    private final RedisLockRepository redisLockRepository;
    private final ProductService productService;

    public SpinlockProductFacade(final RedisLockRepository redisLockRepository,
                                 final ProductService productService) {
        this.redisLockRepository = redisLockRepository;
        this.productService = productService;
    }

    public void purchase(final Long key, final Long quantity) throws InterruptedException {
        while (!redisLockRepository.lock(key)) {
            Thread.sleep(100);
        }

        try {
            productService.purchase(key, quantity);
        } finally {
            redisLockRepository.unlock(key);
        }
    }
}

로직은 간단한다. 스핀락을 통해 락이 획득가능한지 주기적으로 확인 후 로직을 수행한다. 로직이 정상적으로 수행되면 락을 해제해야 하기 때문에 finally로 락을 해제한다.

테스트를 수행하면 정상적으로 통과하는 것을 알 수 있다.

정리

지금 까지 레디스 클라이언트인 lettuce를 활용하여 동시성 이슈를 해결하였다. lettuce는 Spring Data Redis 의존성 추가 시 기본적으로 적용되기 때문에 간편하게 적용이 가능하지만 락 획득 및 반납 로직을 개발자가 직접 작성해야 한다.

또한 락 획득 실패 시 재시도를 위한 로직까지 구현해야 한다. 대표적으로는 스핀락을 활용하여 구현할 수 있다. 스핀락 방식으로도 충분히 동시성 이슈가 해결되지만 레디스 서버에 지속적인 요청을 보내기 때문에 부하가 올 수 있다.

다음 시간에는 pub/sub 방식을 기반으로 락을 구현하는 레디스 클라이언트 Redisson을 활용하여 동시성 이슈를 해결해보려 한다.

References.

SETNX (opens new window)
setIfAbsent() (opens new window)
Redis client (opens new window)
Lettuce - Advanced Java Redis client (opens new window)
Spring Boot Data Redis 사용해보기 (opens new window)