동시성 제어 방식 분석 보고서

동시성 제어 정의

동시성 제어는 여러 프로세스, 스레드가 동시에 동일한 자원(데이터, 파일 메모리 등)을 접근하거나 수정할 때 발생할 수 있는 문제를 방지하고, 데이터 무결성, 일관성, 안정성을 보장하는 기술이다.

동시성 제어할 레벨 선택

동시성을 제어하는 방법으로는 애플리케이션, 데이터베이스, 분산 데이터베이스 레벨에서 제어를 할 수 있다. 하지만 이번 과제는 분산 환경은 고려하지 않고, 데이터베이스는 인베모리 DB를 사용하고 구현체는 수정하지 않아야 하기 때문에 애플리케이션 레벨에서 동시성을 제어하도록 한다.

자바에서 동시성 제어하는 방식 후보

동시성 제어

• synchronized : 한 번에 하나의 스레드만 임계영역에 접근하도록 한다. 락을 획득하지 못한 다른 스레드들은 대기 상태가 되어 전반적인 실행 시간이 길어져 성능이 저하된다는 단점있다.
• ReentrantLock : ReentrantLock은 synchronized 와 유사하지만 더 세밀한 제어가 가능하고, lock()과 unlock() 메서드를 통해 잠금을 수동을 관리할 수 있다.
• synchronized vs ReentrantLock 차이

  • synchronized

    • synchronized 블럭으로 동기화를 하면 자동적으로 lock이 잠기고 풀린다. (synchronized 블럭 내에서 예외가 발생해도 lock은 자동적으로 해제)
    • 그러나 같은 메소드 내에서만 lock을 걸 수 있다는 제약이 존재
    • 암묵적인 lock 방식
    • WAITING 상태인 스레드는 interrupt가 불가

      synchronized(lock) {
      // 임계영역
      }
      

  • ReentrantLock

    • synchronized와 달리 수동으로 lock을 잠그고 해제한다.
    • 명시적인 lock 방식
    • 암묵적인 락만으로 해결할 수 없는 복잡한 상황에서 사용
    • lockInterruptably() 함수를 통해 WAITING 상태의 스레드를 interrupt 할 수 있다.

      lock.lock();
      // 임계영역
      lock.unlock();
      

순서 보장

• ExecutorService : 스레드 풀을 관리하고 작업을 큐에 넣어서 동시성 문제를 해결한다. 여러 작업을 병렬로 실행할 수 있고, 작업이 완료되면 결과를 받을 수 있다.
• Concurrent Collections : 자바에서 동시성 문제를 처리할 수 있는 컬렉션 클래스를 제공하는데, ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList, BlockingQueue 등이 있다.

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선택 : 세밀한 잠금 범위를 설정할 수 있는 ReentrantLock을 사용하여 교착 상태를 방지하고 , 큐를 사용하여 순서 보장하면서 병렬로 실행 가능한 ExecutorService를 사용해 보려고 한다.

동시성 제어 과정

// 10개의 스레드
private int threads = 10;
// 충전할 포인트
private long addAmount = 10L;
// 초기 포인트 값
private long initPoint;

@BeforeEach
public void setUp(){
	// 기본 포인트 100L 충전
	...
	// 초기 포인트 값
	...
}

@Test
@DisplayName("동시 포인트 충전 테스트 - 10L 포인트 10회 동시 충전")
public void concurrentPointChargeTest() throws InterruptedException {
    //given
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threads);

    //when
    for(int i=0; i < threads; i++){
        executorService.submit(() ->{
            pointService.patchPointCharge(userId, addAmount, System.currentTimeMillis());
        });
    }
    executorService.shutdown();
    executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);

    //then
    long finalPoint = pointService.getUserPoint(userId).point();
    // 예상 포인트와 동시에 포인트 충전을 10회 요청한 최종 포인트가 일치하는지 검증
    assertEquals(initPoint + (threads * addAmount), finalPoint);
}

스레드 풀을 10개로 생성하고 스레드 수 만큼 동시 작업을 실행하면 동시성 제어가 안 되어 예상포인트와 최종 포인트 값이 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 임계영역에 접근하기 전에 lock을 걸어주어 한 번에 한 스레드만 접근할 수 있도록 해야한다.

private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);

public UserPoint patchPointCharge(long userId, long addAmount,long fixTime){
    lock.lock();
    try{
			// 포인트 충전 로직 ...        
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

ReentrantLock을 사용하여 동시성을 제어한 결과 예상값과 최종값이 일치하여 테스트를 성공하는 것을 확인할 수 있다. 그런데 스레드 10개로 돌렸을 때 6초 정도 소요되어 효율성이 떨어지는 것을 확인할 수 있다. 이에 대한 성능을 개선하기 위한 리팩토링을 진행해야한다.

최적화된 동시성 고민

• 서로 다른 유저인 경우
  • 대기가 발생하지 않아야 한다.
  • 효율성을 위해서 각각 동시에 실행되어야 한다. 이 경우 데이터 정합성이 깨지진 않는다.
• 같은 유저인 경우
  • 데이터를 읽는 시점, 쓰는 시점에 따라 데이터 정합성의 문제가 발생 가능하다.
  • 이 경우 동시성 제어가 필요하다.

** 사용자 ID에 따라 동시성 제어를 하느냐, 하지 않느냐 구별해주기 위해서 ConcurrentHashMap을 사용하여 처리한다.

리팩토링 구현 방식

사용자 ID에 따라 lock을 적절하게 걸어주기 위해서는 ConcurrentHashMap을 사용하여 사용자별로 락 개체를 관리하게끔 하였다.

    public UserPoint patchPointCharge(long userId, long addAmount,long fixTime){
	ReentrantLock lock = lockMap.computeIfAbsent(userId, id -> new ReentrantLock());

        try{
            // 동일 사용자에 대해 동기화
            lock.lock();
            // 충전 로직 ...
        } finally {
            lock.unlock(); // 락 해제
            lockMap.remove(userId, lock); // 락 객체 정리
        }
    }

• ConcurrentHashMap
  • 사용자별로 고유한 키(userId)를 맵에 저장하여 ReentrantLock 객체를 관리
  • computeIfAbsent` 메서드를 사용해 필요할 때만 락을 생성
• ReentrantLock
  • 동일한 사용자 키에 대해 동기화 처리를 보장
• 비동기 처리
  • 다른 사용자는 각자의 락을 사용하기 때문에 서로 영향을 받지 않고 병렬 처리 가능

최적화 후 스레드 처리 속도 비교

• 동일한 사용자가 충전 요청을 10번 했을때 - 6 sec 343ms 발생

• 다른 사용자가 충전 요청을 10번 했을때 - 5 sec 429ms 발생