Daily Dev Q&A: 데이터베이스 락

Topic (오늘의 주제)

데이터베이스 락 (Database Lock)

실무: 여러 사용자가 동시에 같은 데이터를 수정하려 할 때, 데이터가 꼬이거나 유실되는 것을 막기 위한 최소한의 안전장치입니다. (예: 수강 신청 시 정원 초과 방지)
구조적 의미: 트랜잭션의 ACID 속성 중 **격리성(Isolation)**을 보장하기 위한 핵심 메커니즘입니다. 하지만 락을 너무 강하게 걸면 성능이 떨어지고, 너무 약하게 걸면 데이터 정합성이 깨지는 Trade-off가 존재합니다.
면접 의도: 동시성 제어의 기본 원리를 아는지, 그리고 데드락(Deadlock) 상황을 어떻게 예방하고 해결할 수 있는지 확인합니다.

락은 "내가 이 데이터를 쓰고 있으니 건드리지 마"라고 표시하는 것입니다. 크게 락의 **종류(모드)**와 **범위(단위)**로 나뉩니다.

구분	종류	설명	특징
모드 (Mode)	공유 락 (Shared Lock, S-Lock)	데이터를 읽을 때(Read) 사용.	다른 사용자가 읽는 건 허용하지만, 수정은 불가. (읽기-읽기 호환 O)
	배타 락 (Exclusive Lock, X-Lock)	데이터를 변경할 때(Write) 사용.	다른 사용자가 읽지도, 쓰지도 못하게 막음. (완전 독점)
범위 (Scope)	테이블 락 (Table Lock)	테이블 전체를 잠금.	설정이 쉽지만, 다른 사용자가 아예 테이블을 못 써서 동시성이 매우 낮음.
	레코드 락 (Row Lock)	변경하려는 특정 행(Row)만 잠금.	정밀하게 제어 가능하여 동시성이 높지만, 관리가 복잡하고 리소스를 더 씀.

"데이터베이스 락은 다중 사용자 환경에서 데이터의 일관성과 무결성을 유지하기 위해 사용되는 기술입니다.

크게 데이터를 읽을 때 사용하는 **공유 락(Shared Lock)**과 데이터를 변경할 때 사용하는 **배타 락(Exclusive Lock)**이 있습니다. 공유 락끼리는 동시에 접근이 가능하지만, 배타 락은 다른 락과 호환되지 않아 대기가 발생합니다.

실무에서는 주로 동시성을 높이기 위해 테이블 전체가 아닌 특정 행만 잠그는 Row Level Locking을 주로 사용합니다."

상황: 트랜잭션 A는 자원 1을 잡고 2를 원하고, 트랜잭션 B는 자원 2를 잡고 1을 원해서 서로 무한히 기다리는 상태.
해결:
- 순서 통일: 모든 트랜잭션이 자원에 접근하는 순서를 동일하게 맞춥니다. (예: 항상 테이블 A → 테이블 B 순서로 접근)
- 타임아웃 설정: 일정 시간 락을 획득하지 못하면 에러를 뱉고 롤백되도록 설정합니다.

트랜잭션을 최대한 짧게 유지해야 합니다. 트랜잭션이 길어지면 락을 잡고 있는 시간이 길어져 다른 사용자들의 대기 시간이 늘어납니다. (DB 작업 외의 외부 API 호출이나 긴 연산은 트랜잭션 밖으로 빼야 함)

InnoDB(MySQL)의 경우, 레코드 락은 실제 데이터 레코드가 아니라 인덱스 레코드에 걸립니다.
UPDATE ... WHERE 절에 인덱스가 없는 컬럼을 사용하면, 대상을 찾기 위해 테이블을 풀 스캔하면서 모든 레코드에 락을 걸어버리는 참사가 발생할 수 있습니다.

Q1. 데드락(Deadlock)이 발생했을 때 시스템은 어떻게 처리하나요?

핵심 키워드: 대부분의 DBMS는 데드락 감지 기능이 있어, 데드락 상황을 감지하면 둘 중 트랜잭션 크기가 작거나 롤백 비용이 적은 트랜잭션을 강제로 종료(Rollback)시켜 교착 상태를 풉니다.

Q2. 비관적 락(Pessimistic Lock)과 낙관적 락(Optimistic Lock)의 차이는 무엇인가요?

핵심 키워드: 비관적 락은 "충돌이 날 것이다"라고 가정하고 DB의 락 기능을 이용해 대기시키는 방식(안전함, 느림)이고, 낙관적 락은 "충돌이 안 날 것이다"라고 가정하고 락 대신 버전(Version) 정보를 이용해 나중에 충돌을 확인하는 애플리케이션 레벨의 방식(빠름, 롤백 처리 필요)입니다.

Q3. 분산 환경(MSA)에서 데이터베이스가 서로 다를 때 락은 어떻게 관리하나요?

핵심 키워드: DB 자체 락으로는 해결이 불가능하므로, Redis나 ZooKeeper 같은 외부 저장소를 이용한 **분산 락(Distributed Lock)**을 사용하여 동시성을 제어해야 합니다. (예: Redis의 Redisson 라이브러리 사용)