데이터베이스2 낙관적 락과 비관적 락 낙관적 락과 비관적 락은 데이터베이스 트랜잭션에서 동시성 제어를 위한 주요 기법입니다. 데이터 무결성을 유지하면서 여러 트랜잭션이 동시에 데이터에 접근할 때 발생할 수 있는 충돌을 해결할 때 사용됩니다.낙관적 락(Optimistic Lock)데이터 충돌이 적을 것으로 가정하고, 데이터를 읽을 때 락을 설정하지 않고 트랜잭션이 데이터를 수정할 때 충돌이 발생하지 않았는지 확인하는 방식입니다. 보통 version과 같은 별도의 구분 컬럼을 사용해서 데이터가 변경되었는지 확인하며, 충돌이 발생하면 데이터베이스가 아닌 애플리케이션에서 직접 롤백하거나 재시도 처리를 해야 합니다.비관적 락(Pessimistic Lock)데이터 충돌이 많을 것으로 가정하고, 트랜잭션이 시작될 때 공유락(Shared Lock, S-L.. 2025. 4. 10. 캐시 - 스탬피드 현상, Thundering Herd 문제 캐시 스탬피드 현상에 대하여 설명대규모 트래픽 환경에서 캐시를 운용하는데, Cache Aside (캐시 미스 발생 시 적재) 전략을 사용한다고 가정하겠습니다. 이때, 수많은 요청들이 동시에 캐시 미스를 확인하고 저장소에서 데이터를 가져와 캐시에 적재하는 상황이 발생할 수 있는데요. 이를 캐시 스탬피드 현상 혹은 Thundering Herd 문제라고 표현합니다. 캐시 스탬피드 현상은 원본 데이터베이스와 캐시의 성능을 저하할 수도 있습니다.이 문제는 어떻게 풀어볼 수 있을까요?해당 방식은 크게 잠금, 외부 재계산, 확률적 조기 재계산 방식으로 풀어볼 수 있습니다.잠금(Locking) 방식은 한 요청 처리 스레드가 해당 캐시 키에 대한 잠금을 획득합니다. 이로인해 다른 요청 처리 스레드들은 잠시 대기합니다. .. 2025. 1. 20. 이전 1 다음
