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DB의 Lock/DeadLock


교착상태(Dead Lock)란?

deadlock

모든 프로세스가 대기 상태이며 각 프로세스가 다른 프로세스가 가지고 있는 자원을 기다리고 있으면 교착상태 라고 한다.

데이터베이스 관점에서는 트랜젝션간 발생하는 것을 의미하며, 두 개의 트랜젝션이 각각의 트랜젝션이 가지고 있는 리소스의 Lock을 획득하려고 할 때 발생합니다.

교착상태 발생의 필요 충분 조건

네가지의 조건이 모두 충족되어야 교착상태가 발생한다.

  1. 상호배제 (Mutual Exclusion)

    한번에 한개의 프로세스만 자원을 사용할 수 있어야 한다.

  2. 점유와 대기 (Hold and Wait)

    프로세스가 한개의 자원을 점유하고 있고 추가적으로 다른 프로세스의 자원을 점유하기 위해서는 대기해야한다.

  3. 비선점 (Non-preemption)

    점유된 자원은 강제로 해제될 수 없고, 프로세스가 자원의 사용을 자발적을 해제하기 전까지 그 자원은 얻을 수 없다.

  4. 환형 대기 (Circular Wait)

    자원과 자원을 사용하기 위해 대기하는 프로세스들이 원형으로 구성되어 있어 자신에게 할당된 자원을 점유하면서 앞이나 뒤에 있는 프로세스의 자원을 요구해야 한다.

교착상태 예방 (Prevention)

필요충분 조건 중 한가지를 제거함으로써 교착상태가 발행하지 않도록 사전에 방지하는 방법. 이 방법은 자원 요청을 제한하여 교착상태를 예방한다. 자원낭비가 가장 심하다.

교착상태 회피 (Avoidance)

교착상태 회피 기법은 교착상태가 발생할 가능성을 배제하지 않고 교착상태가 발생하면 적절히 피해나가는 방법으로, 주로 은행원 알고리즘(Banker’s Algorithm)이 사용된다.

교착상태 탐지 (Detection)

교착상태가 발생했는지 점검하여 교착상태에 있는 프로세스와 자원을 발견하는 것이다.


Postgresql은 자동으로 Deadlock을 인지하고 임의 트랜잭션을 취소하여 이를 해결합니다.


잠금(Lock)이란?

데이터의 무결성을 보장하기 위한 방법 중 한가지.

일반적으로 데이터베이스 락은 둘 혹은 그 이상의 사용자가 같은 시간에 같은 데이터를 업데이트하는 것을 방지하기 위해 존재한다.

락이 걸린 데이터는 락이 풀릴 때까지 다른 사용자가 조작할 수 없다. 락은 COMMIT 이나 ROLLBACK 구문 이후에 풀리게 된다.

종류

  1. 공유 Lock(Shared Lock, Read Lock)

    데이터를 읽을 때 사용하는 Lock. Select 할 떄 주로 사용한다. 한 프로세스가 보고 있는 데이터를 다른 프로세스가 볼 수 있지만, 변경 작업 (Update, Delete)는 할 수 없다.

  2. 베타적 Lock(Exclusive Lock, Write Lock)

    데이터를 변경할 때 사용하는 Lock. Insert, Update, Delete 할 때 주로 사용한다. 락이 해제되기 전에는 다른 락 (공유 락, 베타적 락)을 설정할 수 없다. 즉. 읽기와 쓰기 모두 불가능하다.

Lock Level

Lock의 설정 대상(Row, Database)에 따라 나뉜다.

  1. Row level

    Row 에만 락을 설정한다.

  2. Page level

    Row가 담긴 Page 에만 락을 설정한다. 같은 페이지에 존재하는 모든 Row는 모두 잠긴다.

  3. Table level

    TableIndex 모두에 락을 설정합니다.

    Select, Alter, Vacuum, Refresh, Index, Drop, Truncate등 모든 작업이 잠깁니다.

  4. Database level

    데이터베이스의 복구나 스키마 변경시 락을 설정합니다.

Escalation

Lock의 임계치를 넘으면 Lock레벨이 확장되는 것.

Level이 낮을수록 동시성이 좋아지는 반면에 관리대상이 많아져 메모리효율이 떨어진다.


블로킹 (Blocking)

Lock들의 경합이 발생하여 특정 프로세스의 작업이 진행되지않고 멈춘 상태를 의미. S-Lock/X-Lock, X-Lock/X-Lock끼리 발생할 수 있다. 해결방법은 Commit, Rollback이 있다.

해결방안

  1. SQL문 속도개선

  2. Transaction 허용시간 단축

  3. 동일한 데이터 수정작업 개선

  4. 주 사용시간대 대용량 작업 지양

  5. 대용량작업의 작업단위 분할 또는 lock시간 조율


Reference


  • akasai

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    • #Node.js
    • #Typescript
    • #GraphQL
    • #Serverless
    • #PostgreSQL
    • #Kubernetes