이벤트 중복 참여 방지를 위한 방법

개발 중 클라이언트로부터 동일한 데이터에 대한 삽입 요청이 동시에 들어오는 경우, 중복 데이터 검사 로직을 거치더라도 데이터가 중복 삽입되는 문제를 발견했다.

중복 데이터 검사 로직은 싱글스레드 기반인 Redis를 통해 검증하는 로직, DB에 동일한 데이터가 존재하는지 검사하는 로직 2depth에 걸쳐 검사하고 있었다.

 

이와 같이 동시성을 제어하는 방법으로는 DB 테이블에서 이벤트ID, 회원번호를 unique 제약 조건을 걸어주면 된다.

하지만 간혹 2회 이상 참여할 수 있는 이벤트도 있을 수 있다. 특정 하나의 이벤트만을 다룬다면 unique 제약 조건을 추가하는게 효율적이겠지만 여러가지 이벤트의 경우를 생각해보면 다른 방법을 찾아보는게 좋을 것 같았다.

 

그 중 하나로 Redis를 활용한 분산락(Distributed Locking)이 있다.

분산락의 원리는 아래와 같다.

1. 분산락 획득

2. 비즈니스 로직

3. 분산락 해제

 

기존 구조의 문제점

기존 구조는

1. Redis에서 회원정보 동일한 데이터 있는지 확인

2. DB에서 회원정보 동일한 데이터 있는지 확인

3. 비즈니스 로직

 

 

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2024/3/24

"이러한 경쟁 조건의 문제를 해결하는 가장 널리 알려진 해결책은 락(lock)이다.

하지만 락은 시스템의 성능을 상당히 떨어뜨린다는 문제가 있다.

위 설계의 경우에는 락 대신 쓸 수 있는 해결책이 두 가지 있는데, 하나는 루아 스크립트(Lua Script)이고 다른 하나는 정렬 집합(sorted set)이라 불리는 레디스 자료구조를 쓰는 것이다."

- 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 (71p)

 

위 구절을 읽고 락은 왜 시스템의 성능을 상당히 떨어뜨리며, 추천하지 않는 방법인지 궁금해졌다.

 

락은 시스템의 성능을 왜 떨어뜨릴까?