Lock Compatibility Matrix

Lock Compatibility Matrix

**락 호환성 매트릭스 (Lock Compatibility Matrix, LCM)**는 트랜잭션이 리소스 (레코드/페이지/테이블) 를 특정 모드로 잠글 때, 다른 트랜잭션의 잠금 요청을 허용·대기·거부로 즉시 판정하는 규칙표다.
기본 모드는 S(공유)·**X(배타)**이며, 다중 그레뉼러리티에서 상·하위 객체를 안전히 함께 잠그기 위해 **IS/IX/SIX(의도 락)**을 사용한다.
일부 DBMS 는 갱신 경합을 줄이려 U(Update) 같은 확장 모드를 둔다.
Lock Compatibility Matrix(LCM) 은 격리 수준 (특히 2PL 기반 RC/RR/Serializable) 구현과 락 에스컬레이션·타임아웃·교착 탐지의 핵심 근거다.
MVCC 환경에서도 쓰기 충돌·직렬가능성 (예: 프레디킷/범위 잠금) 보장을 위해 잠금이 병행 활용된다.

실무에선 ’ 읽기 대부분 ’ 워크로드에 S/IS 허용 폭을 넓히고, 쓰기 집중 구간에 X/IX 경합을 줄이도록 인덱스·범위 (갭/키 - 범위) 잠금 전략, 에스컬레이션 임계치, 트랜잭션 크기·재시도 정책을 조정해 지연과 교착을 최소화한다.

락 호환성으로 여는 고성능 트랜잭션

여러 트랜잭션이 같은 데이터를 동시에 만질 때, 어떤 조합은 함께 가능 (호환) 하고 어떤 조합은 누군가 기다려야 (비호환) 해. 이 규칙표가 락 호환성 매트릭스야.
데이터는 테이블 → 레코드처럼 계층이라서, 아래에서 잠글 계획이면 위 (테이블) 에도 의도 락으로 알려줘야 충돌을 빨리 판단할 수 있어.
범위로 읽거나 쓸 때는 팬텀 (새 레코드가 끼어드는 현상) 을 막으려 범위 자체를 잠그는 방식 (키 - 범위/넥스트키/프레디케이트) 을 써.
이 모든 규칙을 지키면서 시스템은 속도를 최대화하고 (동시성), 잘못된 결과를 막아 (일관성). 제품마다 구현이 조금씩 달라서, 사용하는 DB 의 방식을 알아두면 장애 원인 파악과 튜닝이 쉬워져.

LCM 핵심 개념 일람

• 기본
  • 락 모드 (S/X/NL): 읽기 공유 (S), 쓰기 배타 (X), 무 (Null, NL).
    왜: 동시 읽기 허용·쓰기 충돌 차단의 최저 단위.
  • 호환성 매트릭스 (LCM): 보유 락 vs 요청 락의 즉시 판정표.
    왜: 블로킹 여부를 O(1) 로 결정.
• 실무
  • 의도 락 (IS/IX/SIX): 하위 리소스 잠금 의도 표시.
    왜: 테이블↔레코드 계층 잠금 충돌을 빠르게 탐지.
  • 락 에스컬레이션: 다수의 미세 락→상위 그라뉼러리티로 승격.
    왜: 메모리·메타데이터 부담 감소.
• 심화
  • 범위 기반 잠금: Key-Range/넥스트키/프레디케이트.
    왜: 팬텀 방지 (범위 질의의 직렬성 보장).
  • 제품별 특수 모드: SQL Server 의 U 락, PostgreSQL 테이블 락 모드군.
    왜: 데드락 저감·DDL/스키마 보호.
• 격리 수준과의 상호작용: RC/RR/Serializable 에 따라 필요한 락 범위·기간이 달라짐.
  왜: 성능↔일관성 트레이드오프 관리.

LCM 은 즉시 판정 규칙표이고, 의도 락·에스컬레이션은 계층 관리 비용과 충돌 판정 속도를 개선한다. 팬텀 방지는 제품별 범위 기반 잠금 방식이 다르므로 튜닝·장애 분석 시 제품 문서를 반드시 참조해야 한다.

LCM 구성요소 상호작용 지도

• 격리 수준이 요구하는 일관성 수준 → 범위 잠금/의도 락 전략 선택 → LCM으로 즉시 호환성 판정 → 결과로 블로킹/대기 발생 → 과도 시 에스컬레이션/타임아웃/우선순위 조정 적용.

요구 일관성 수준이 강할수록 범위 잠금의 강도가 올라가고, 이는 인덱스·쿼리 패턴과 맞물려 경합을 좌우한다. 의도 락은 이 모든 과정을 LCM으로 빠르게 판정하게 만드는 접착제 역할을 한다.

LCM 기반 실무 적용 매핑

• 성능 튜닝: 인덱스 설계·범위 질의 최적화로 범위 잠금 영역 최소화 → 경합 감소.
• 운영 안정성: 대기열·타임아웃·교착 탐지 정책으로 긴 대기/순환 대기 완화.
• 스키마 작업: 테이블 락 모드 이해로 DDL 충돌 회피(예: ACCESS EXCLUSIVE 와의 충돌).
• 제품별 디버깅: PostgreSQL 의 SIREAD 보기는 " 대기 원인 " 이 아님을 이해 → 잘못된 원인 추정 방지.

실무에서는 쿼리 패턴×인덱스×제품별 범위 잠금의 조합이 체감 성능을 좌우한다. LCM 을 전제로, 락 순서/정책/임계치를 조정하면 교착·경합을 크게 줄일 수 있다.

기초 조사 및 개념 정립

락 호환성 매트릭스, 제대로 이해하기

• 정의 한 줄: 락 호환성 매트릭스는 두 락 모드가 같은 자원에서 동시에 가능하냐를 보이는 표다.
• 왜 중요한가: 트랜잭션이 많아질수록 충돌을 빠르게 판정해야 성능과 일관성을 지킬 수 있다.
• 가장 단순한 규칙: S 끼리는 함께 가능, X 는 혼자만 가능.
• 조금 더 나아가: 계층 구조 (테이블→행) 에서는 IS/IX/SIX 같은 의도 락으로 " 하위에서 잠글 계획 " 을 상위에 알려 충돌 탐색을 최적화한다.
• 실무 팁: 사용 중인 DBMS 의 공식 호환성 표를 즐겨찾기해두고, 설계·튜닝·장애 분석 때 항상 참조하라.

락 호환성: 정의·원리·맥락

락 호환성 매트릭스 (정의)
동일 자원에 대해 현재 보유된 락 모드와 새로 요청되는 락 모드의 동시 보유 가능성을 나타내는 2 차원 불린 (Boolean) 표다. 원소 M[i][j] 는 " 모드 i 가 보유 중일 때 모드 j 를 부여해도 되는가 " 를 의미한다. 이 표는 DBMS 의 락 부여 결정 규칙으로 동작한다.

운영 원리
DBMS 는 락 요청을 받을 때 자원·모드·보유 현황을 확인하고, 매트릭스를 조회해 허용/비허용을 즉시 판정한다. 허용이면 락을 부여하고, 비허용이면 대기열에 넣거나 에러를 낸다 (데드락 탐지/타임아웃 정책과 결합).

• DBMS 의 판단 절차 (개념)
  1. 요청 자원 R 과 모드 m 확인
  2. R 에 보유 중인 모든 모드 h 에 대해 M[h][m] 을 검사
  3. 전부 호환이면 grant, 하나라도 비호환이면 wait/deny (추가로 대기열·데드락 탐지/타임아웃 정책 작동).

기본 예시 (S/X)
공유 (S) 는 다른 공유와는 호환되지만 배타 (X) 와는 비호환이다. 배타 (X) 는 어느 모드와도 호환되지 않는다. 이 간단한 규칙만으로도 읽기 - 읽기 동시성과 쓰기 고립을 설명할 수 있다.

→ S 는 S 와만 호환, X 는 어떤 락과도 비호환이다.

의도 락과 계층
테이블·페이지·행 같은 다단계 자원에서는 **의도 락 (IS/IX/SIX)**을 상위 노드에 부여해 하위 노드에서의 잠금 계획을 알린다. 덕분에 상위 수준에서 광역 충돌 탐색을 빠르게 하고, 락 에스컬레이션 같은 정책과도 자연스럽게 맞물린다. 대표 호환성은 위 표와 같으며, 예컨대 IX 는 S/SIX 와 비호환이다.

MVCC 와의 관계
MVCC 시스템 (예: PostgreSQL) 은 다수의 읽기와 쓰기를 행 버전으로 분리해 충돌을 줄이지만, 명시적 테이블 락/DDL 락 등에는 여전히 호환성 매트릭스가 적용된다. 즉, MVCC 는 행 버전 관리, 매트릭스는 락 부여 규칙으로 서로 다른 층위의 메커니즘이다.

제품별 차이 유의
SQL Server, DB2 등은 U/Sch-S/Sch-M/Z 같은 추가 모드를 정의하며, 공식 표가 곧 진실의 원천이다. 개념은 동일하지만 모드·세부 호환성은 제품별 문서로 확인한다.

락 호환성 매트릭스: 배경과 진화

• 왜 필요? 동시에 읽고 쓰는 트랜잭션이 서로 방해하지 않게 하려면, 어떤 락이 함께 허용/금지되는지 표로 정의해야 한다 (= 호환성 매트릭스).
• 어떻게 발전?
  1. 초기 S/X + 2PL: 단순·강력하지만 읽기 성능 저하·데드락·팬텀 이슈. → 일관성의 최소 요건을 제시.
  2. 의도 락·MGL: 트리형 자원에 다층 잠금 적용 시 부모/조상 충돌을 신속 탐지하여 락 수·충돌·오버헤드를 줄임. SIX 등 확장 모드로 대량 읽기 + 부분 쓰기 혼합 워크로드 최적화.
  3. 팬텀 대응의 실용화: 프레디케이트 락의 비용 문제 → 키 - 레인지/넥스트 - 키 락으로 삽입·삭제 팬텀까지 차단, 직렬 가능 격리 구현 용이.
  4. MVCC와 결합해 읽기 성능 향상, 필요시 범위잠금/SSI로 직렬 가능 보장.
• 실무 포인트: 락 모드 이름은 DB 마다 달라도 매트릭스가 본질. 호환/비호환만 정확히 이해하면 다른 엔진으로도 이식이 쉽다.

등장 배경

• 1960–70 년대 다중 사용자 DBMS 가 보편화되며, 동시성·일관성·성능을 동시에 만족시킬 제어가 요구됐다. 2PL은 " 락을 해제한 뒤에는 새 락을 요청하지 않는다 " 는 간명한 규칙으로 직렬 가능성을 충분조건으로 보장했다. 그러나 읽기 전용 트랜잭션의 차단, 팬텀(범위 질의 재실행 시 새로운 행이 나타나는 현상), 데드락 등의 부작용이 명확했다.
• 트리형 저장구조 (B-Tree 인덱스 등) 가 보편화되자, 상위 노드와 하위 노드 잠금 간 충돌을 빠르게 탐지하고 불필요한 전체 락을 피하려는 요구가 커졌다. 이것이 의도 락·MGL과 호환성 매트릭스의 확장으로 이어졌다.

발전 과정

timeline
    title 락 호환성 매트릭스의 등장과 진화
    1960s-1970s : 다중 사용자 DBMS 보급 · S/X 잠금 확산
    1976 : 2PL 정식화 · 프레디케이트 락 제안(팬텀 이론적 차단)
    1976 : 의도 락(IS/IX/SIX) · MGL 도입(계층 락킹·호환성 확장)
    1980s-1990s : 키-레인지/넥스트-키 락(프레디케이트의 실용화)
    1990s-2000s : MVCC/스냅샷 격리 확산(읽기 비차단) → Serializable엔 범위잠금/SSI 병행
    2000s-Now : 엔진·클라우드별 모드 다양화(이름은 달라도 매트릭스는 본질)
    Note 1976 : 문제점 보완 포인트 — 계층 충돌 탐지·락 수 감소 필요 → 의도 락·SIX로 개선
    Note 1990s : 문제점 보완 포인트 — 프레디케이트 구현 난이도·오버헤드 ↑ → 키-레인지/넥스트-키로 현실화
    Note Now : 운영 포인트 — 모드명 다름·락 에스컬레이션·데드락 관찰 필요(매트릭스 기반 튜닝)

• 핵심 축은 언제나 **" 어떤 모드가 공존 가능한가 “**다. 이름이 아니라 호환성 매트릭스가 본질이다.
• 이론 → 실용 전환의 핵심은 팬텀 방지를 키 - 레인지/넥스트 - 키로 구현해 **매트릭스에 " 범위 단위 충돌 “**을 반영한 점이다.
• MVCC는 읽기 경합을 줄였지만, 직렬 가능이 목표라면 범위잠금/SSI와 함께 설계해야 한다.

동시성 품질을 높이는 락 매트릭스 전략

락 호환성 매트릭스는 특정 잠금 모드끼리가 함께 잡혀도 되는지, 아니면 서로 막는지를 표로 정리한 것이다.
이 표를 기준으로 읽기·쓰기 작업의 조합을 설계하면 더티리드·팬텀 같은 문제를 피하면서도 불필요한 대기를 줄일 수 있다.
나아가 의도락과 키 - 범위 락을 적절히 사용하면 대용량 환경에서도 예측 가능한 성능과 일관성을 확보할 수 있다.

락 호환성 매트릭스의 목적과 효용

• 동시성 vs 일관성 딜레마: 모드 조합의 허용/충돌을 표로 명시해 불필요한 직렬화를 줄이면서 ACID 일관성 요구를 충족.
• 락 충돌·대기: S/X/U/의도락 (IS/IX/SIX)·키범위락 등 조합을 사전 설계해 대기열과 타임아웃을 감소.
• 팬텀·더티·반복불가능 읽기: 격리수준과 호환 규칙을 결합해 팬텀 방지 (키 - 범위), 더티/NRR 억제.
• 데드락 위험: 자원 획득 순서·모드 선택을 일관화하여 순환대기 가능성을 낮춤 (탐지·해결은 별도 메커니즘).
• 자원 활용 저하: 읽기 - 읽기 호환을 넓히고 그라뉼러리티를 조정해 처리량 향상.

락 매트릭스로 풀어내는 대표 문제들

매트릭스는 어떤 조합이 막히는지 명확히 보여줌으로써 더티/팬텀 등 이상 현상을 억제하고, 대기·데드락을 줄여 처리량과 안정성을 함께 끌어올린다.

락 매트릭스의 핵심 목적과 달성 수단

목적 달성은 호환 규칙 준수, 적절한 락 모드·범위 선택, 모니터링·피드백 루프 구축이 핵심이다.

문제와 목적의 1:1·N:M 연결성

이상 현상은 주로 일관성과 직결, 대기·데드락·자원 이슈는 성능·예측 가능성과 강하게 연결된다.

LCM 실전 적용 핵심 요건 정리

LCM(락 호환성 매트릭스) 은 " 지금 이 락을 줘도 되는가?” 를 즉시 판정하는 규칙표다.
제대로 쓰려면 먼저 2PL 같은 직렬화 보장 방식을 전제로 하고, 격리 수준에 맞춰 어떤 잠금을 쓰는지 알아야 한다.
예를 들어 READ COMMITTED 이상에서는 쓰기 충돌은 항상 조정되고, SERIALIZABLE 에서는 팬텀을 막기 위해 인덱스 키 - 범위/갭 잠금이 필요하다.
테이블 - 페이지 - 레코드처럼 여러 단계의 락 단위를 쓰면 의도 락 (IS/IX/SIX) 규칙이 들어가 충돌 판단이 더 정교해진다.
내부적으로는 락 테이블과 대기 큐를 다루는 락 관리자가 있고, 이 자료구조를 보호하는 래치가 필요하다.
또한 데드락이 생길 수 있으므로 탐지나 예방, 타임아웃 정책이 준비돼 있어야 한다.

마지막으로 DBMS 마다 구현이 다르니 (예: PostgreSQL 의 호환 표, SQL Server 의 키 - 범위, InnoDB 의 갭/넥스트키, Oracle 의 MVCC) 제품별 문서를 참고해 운영 환경에 맞게 조정한다.

LCM 적용을 위한 필수 전제·요구

기술적 전제 조건

• 2PL 또는 동등 직렬화 보장: 충돌 직렬가능성을 보장하기 위해 성장/축소 단계 구분이 필요하며, LCM 은 각 단계에서 허용/대기/거부 판정의 근거가 됨.
  근거: 2PL 직렬화 정리
• 격리 수준과 범위 잠금: RC 이상에서 읽기/쓰기 충돌을 판정, SERIALIZABLE 에선 팬텀 방지용 키 - 범위/갭 잠금 규칙이 요구됨.
  근거: key-range/next-key 공식 문서
• 다중 그레뉼러리티와 의도 락: 테이블→페이지→레코드 계층에서 상·하위 객체 보호를 위해 IS/IX/SIX 규칙이 필요.
  근거: 계층적 락킹 규칙

시스템 요구사항

• 락 관리자와 래치: 락 테이블/큐 조작의 원자성을 위한 래치가 필요, 없으면 레이스로 LCM 판정이 깨짐.
  근거: 락 매니저 구현 논의
• 메모리·스케줄링: 리소스/범위/메타데이터 잠금 증가에 대비한 메모리와 공정한 대기 큐 정책이 필요.
  근거: 잠금 리소스 유형
• 데드락 처리: 탐지 (주기적/사건 기반) 또는 예방 (wait-die, wound-wait), 타임아웃 병행.
  근거: 고전적 처리 전략

학습/환경 전제

• 트랜잭션·격리·인덱스 구조 이해
• 벤더 차이 인지: PostgreSQL(명시적/행락 호환 표), SQL Server(행·키 - 범위 호환 표), InnoDB(갭/넥스트키), Oracle(MVCC+ 락) 특성 차이를 인지.
  근거: 각 공식 문서

LCM 전제·요구 체크리스트

LCM 을 실무에 적용하려면 **직렬화 보장 (2PL), 격리 수준별 잠금 규칙, 다중 그레뉼러리티 (의도 락)**가 전제돼야 한다. 운영 측면에선 락 관리자 동기화·메모리·데드락 처리가 필수이며, 제품마다 호환성 표와 잠금 모드가 달라 공식 문서를 기준으로 매개변수를 조정해야 안정적인 동시성과 일관성을 얻는다.

관련 기술과의 차별점

• vs MVCC 단독: MVCC 는 읽기 일관성을 버전으로 해결하지만 쓰기/범위 충돌 판정은 결국 락/LCM 규칙을 함께 사용.
• vs 단일 그레뉼러리티 락: 의도 락 없는 단일 레벨은 에스컬레이션/동시성에 취약. LCM 은 IS/IX/SIX 로 충돌 판정과 에스컬레이션 안전성을 동시에 달성.
• vs 낙관적/타임스탬프 기법: 사후 검증/재시도 중심이라 LCM 기반의 사전 차단과 운영 특성이 다름 (충돌이 잦을수록 LCM 유리). 일반 이론 대비 관점

락 호환성 매트릭스 핵심

• 무엇: LCM 은 “어떤 락끼리 동시에 가능인지” 를 미리 표로 정해둔 판정 규칙이야.
• 왜: 요청이 들어올 때마다 즉시 블로킹 여부를 빠르게 판단해서 성능과 일관성을 동시에 잡기 위해.
• 어떻게:
  • 리소스가 계층 (테이블→레코드) 이라서 **의도 락 (IS/IX/SIX)**으로 상·하위 충돌을 빠르게 거른다.
  • 범위 쿼리의 팬텀은 제품별 범위 잠금(SIREAD/키 - 범위/넥스트키) 으로 막는다.
  • 같은 격리수준이라도 엔진이 여러 잠금 전략 중 하나를 골라 쓸 수 있다.

LCM 핵심 특징: 근거와 차이점

1. 표 기반 즉시 판정

   • 근거: 각 DBMS 의 호환성 표/규칙 제공.
   • 차별점: 단일 뮤텍스와 달리 S/X/의도락 등 모드 조합을 구체 규칙으로 처리.

2. 대칭적 호환성

   • 근거: 호환성 행렬은 대칭임 (고전 정리).
   • 차별점: " 요청↔보유 순서 " 와 무관하게 결과 동일—판정 단순화.

3. MGL/의도 락

   • 근거: IS/IX/SIX 정의와 조합 표, 에스컬레이션 규칙.
   • 차별점: 대규모 트리 구조에서 탐색·판정 비용 최소화.

4. 범위 기반 잠금 (팬텀 방지)

   • 근거: PostgreSQL SIREAD(차단·데드락 미유발), SQL Server 키 - 범위, MySQL 넥스트키.
   • 차별점: 단순 행잠금 대비 삽입/삭제로 생기는 팬텀까지 차단.

5. 엔진 선택성 (격리 충족 내 최적화)

   • 근거: 직렬화 격리에서도 잠금 형태는 엔진이 선택.
   • 차별점: " 격리수준=특정잠금 " 고정관념을 깨고 워크로드 적응.

6. 에스컬레이션

   • 근거: MGL 의 승격 메커니즘.
   • 차별점: 락 수/메모리 제어로 운영 안정성 확보.

7. MVCC/버저닝·OCC 와의 대비

   • 근거: SQL Server 락·버저닝 가이드.
   • 차별점: 사전 차단 (LCM) vs 사후 검증 (OCC)/버전 격리 (MVCC).

락 호환성 핵심 특징 표

LCM 은 표 기반 판정과 **계층 제어 (MGL)**를 결합해 빠른 충돌 판정과 운영 비용 제어를 동시에 달성한다. 팬텀 방지는 제품별 범위락 전략으로 구현되며, 같은 격리수준이라도 엔진 선택성으로 잠금 패턴은 달라질 수 있다.

호환성 매트릭스 읽기 (S/IS/IX/SIX/X) 와 기본 파이프라인 (요청→판정→대기/해제)

락 모드 핵심 요약

• S(Shared): 읽기용. 다른 S 와 공존 가능.
• X(Exclusive): 쓰기용. 어떤 락과도 공존 불가.
• IS(Intention Shared): " 하위 레벨에서 S 를 잡을 의도 " 신호.
• IX(Intention Exclusive): " 하위 레벨에서 X 를 잡을 의도 " 신호.
• SIX(Shared + Intention Exclusive): 현재 노드는 S, 하위에선 일부 X 예정 (대량 읽기 + 부분 수정에 좋음).

의도 락 (IS/IX/SIX) 은 계층 (DB→스키마→테이블→페이지→행) 환경에서 " 아래에서 무슨 락을 잡을지 " 를 상위 노드에 미리 알리는 신호다.

호환성 매트릭스 읽는 법 (3 단계)

1. **요청 락 (행)**을 행 (가로줄) 에서 찾는다.
2. **이미 보유 중인 락 (열)**을 열 (세로줄) 에서 찾는다.
3. 모든 보유 락과 “✔(허용)” 이어야 부여 가능. 하나라도 “✘(충돌)” 이면 대기.

빠른 감각

• IS/IX 끼리는 대체로 호환(신호만 보내는 수준).
• S/X/SIX 는 실제 데이터 충돌에 민감해 호환성이 낮다.
• X 는 최강—거의 전부와 충돌.

계층적 잠금 (MGL) 에서의 적용 규칙

• 상위→하위 순서로 의도 락부터: 예) 행에 X 를 잡고 싶다면 DB/스키마/테이블에 IX→…→행 X.
• 상위 노드에서 IS↔IX 는 호환이므로 서로 다른 트랜잭션이 같은 테이블에서 " 읽기용 하위 락 " 과 " 쓰기용 하위 락 " 을 서로 다른 범위에서 동시에 진행할 수 있다.

기본 파이프라인 (요청→판정→대기/해제)

flowchart TD
    A["락 요청(M on R)"] --> B{보유 락 존재?}
    B -- NO --> C["Grant(즉시 부여)"]
    B -- YES --> D[호환성 매트릭스 검사]
    D -- 호환 ✔ --> C
    D -- 충돌 ✘ --> E[대기 큐 등록]
    E --> F{데드락 탐지/예방}
    F -- 사이클 발견 --> G[희생 TX 롤백]
    F -- 미발견 --> H[기존 락 해제 대기]
    C --> I[작업 수행]
    I --> J{업그레이드/에스컬 필요?}
    J -- YES --> D
    J -- NO --> K[커밋/롤백]
    K --> L[보유 락 해제]
    L --> M[대기 큐 재평가·가능 요청 Grant]

설명 포인트

• Grant는 " 요청 락이 현재 보유 락들과 전부 호환 " 일 때.
• 충돌이면 대기 큐로 들어가고, 시스템은 데드락 탐지(또는 예방 규칙) 로 사이클을 끊는다.
• 작업 중 **락 업그레이드 (S→X 등)**나 에스컬레이션 (여러 행→테이블) 요청이 오면 다시 매트릭스 검사를 거친다.
• 트랜잭션 종료 시 해제→대기 큐 재평가로 다음 요청이 깨어난다.

미니 시나리오

• T1: Orders 일부 행 업데이트
  • 상위 노드에 IX, 타깃 행에 X 요청.
• T2: Orders 풀 스캔 읽기
  • 상위 노드에 IS, 각 범위/행에 S 요청.
• 판정: 테이블 수준 **IS(읽기 의도) ↔ IX(쓰기 의도)**는 호환 → 두 TX 는 겹치지 않는 범위에서는 동시에 진행. 실제 충돌은 같은 행/키 - 레인지에서만 발생.

핵심 원리 및 이론적 기반

락 호환성의 원칙과 철학

• 무엇: 호환성 매트릭스는 " 지금 누가 어떤 락을 잡았을 때, 다른 락을 줄 수 있는가?” 를 표로 정한 운영 규칙.
• 핵심 생각:
  • 가능한 한 약한 락으로 동시성을 크게 하고 (최소 제한),
  • 모든 판단은 표에 근거해 즉시·일관되게 하며 (명시적 규칙),
  • 의도 락으로 상·하위 자원 간 약속을 먼저 하고 (계층적 일관성),
  • 필요하면 키 - 범위 락으로 범위까지 보호해 팬텀을 막는다 (범위 무결성).
  • 스케줄의 안전한 직렬가능성은 2PL/Strict 2PL 같은 프로토콜과 함께 달성한다 (프로토콜 일관성).

락 호환성 핵심 원칙 일람표

핵심은 **" 약하게, 명시적으로, 계층적으로, 프로토콜과 함께, 필요 시 범위까지 “**다.
이 다섯 축이 조합되어 높은 동시성과 강한 무결성을 동시에 달성한다.

락 호환성 설계 철학 일람표

세 철학은 각각 병렬성, 예측 가능성, 확장성을 책임진다.
셋이 맞물릴 때 복잡한 워크로드에서도 일관된 성능·안정성이 나온다.

호환성 매트릭스로 여는 락 동작의 모든 것

• 무엇을 결정하나?
  " 이 락과 저 락이 같이 있어도 되는가?” 를 호환성 매트릭스로 즉시 결정한다. 예) S↔S 허용, S↔X·X↔X 거부.
• 충돌 나면?
  대기 큐에서 순번 대기. 오래 멈춰 있으면 시스템이 데드락 탐지(또는 예방 규칙 적용) 로 한 트랜잭션을 중단해 막힌 고리를 푼다.
• 계층 구조는?
  테이블·페이지·행 같은 계층 자원에선 의도 락으로 " 하위에서 잠글 의도 " 를 상위에 알려 빠른 판정과 안전한 에스컬레이션을 가능하게 한다.

기본 동작 원리 및 메커니즘

1. 락 요청·조회: T 가 R 에 모드 M 을 요청하면 락 관리자는 락 테이블(자원별 보유·대기 현황) 과 자원별 대기 큐를 조회한다.
2. 호환성 판정: 매트릭스로 현재 보유 락들과의 전원 호환일 때만 부여. S↔S 는 허용, S↔X·X↔X 는 거부가 대표 규칙.
3. 대기·스케줄링: 불허 시 대기 큐에 넣고, 해제 신호가 오면 재평가→부여. 구현별로 FIFO/우선순위/락 변환 대기 등 세부 정책이 다를 수 있다.
4. MGL·의도 락: 계층 자원에서는 상위→하위 순서로 IS/IX/SIX를 먼저 확보해 충돌을 상위에서 빠르게 탐지하고, 필요 시 에스컬레이션을 안전하게 수행한다.
5. 데드락 처리:
   • 탐지 방식: 예를 들어 Postgres 는 일정 시간 대기 후 waits-for 그래프를 검사해 순환이 있으면 한 트랜잭션을 중단한다. SQL Server 는 Lock Monitor가 **주기 (기본 5 초)**로 탐지한다.
   • 예방 방식: Wait-Die/Wound-Wait처럼 타임스탬프 우선순위 규칙을 적용하면 사이클을 사전에 차단할 수 있다.
6. 팬텀 대응 (필요 시): 인덱스 범위를 동시 보호해야 하면 InnoDB 처럼 넥스트 - 키 락(레코드 + 앞 갭) 을 사용해 삽입 팬텀까지 막는다.

락 메커니즘 구성요소 한눈에 보기

• 판정의 핵은 언제나 호환성 매트릭스다. MGL 에선 의도 락으로 상위에서 빠른 판정이 가능해진다. 데드락은 탐지 또는 예방 규칙으로 해결한다. 팬텀을 다뤄야 할 때는 범위 잠금을 병행한다. ([PostgreSQL][1])

락 요청에서 해제까지의 전체 흐름

flowchart TD
    %% 7.1 보완 반영: 데드락 탐지 타이머, 예방 규칙, 에스컬레이션/변환 경로 포함
    A[트랜잭션 T가 자원 R에 모드 M 요청] --> B{자원 R에 보유 락 존재?}
    B -- NO --> C[Grant: 락 부여]
    B -- YES --> D[호환성 매트릭스 검사]
    D -- 호환 --> C
    D -- 비호환 --> E{정책 선택}
    E -- 대기정책 --> F[자원별 대기 큐 등록]
    E -- 예방정책 --> G{Wait-Die/Wound-Wait}
    G -- 대기 허용 --> F
    G -- 중단/선점 --> H[희생TX Abort·Rollback]
    F --> I[대기]
    I --> J{deadlock_timeout/주기적 탐지}
    J -- 데드락 검출 --> H
    J -- 미검출 --> I
    C --> K[작업 수행]
    K --> L{"락 변환 필요? (업그레이드/SIX 등)"}
    L -- YES --> M[호환성 재검사·변환 시도]
    L -- NO --> N[정상 진행]
    M -- 성공 --> N
    M -- 실패 --> F
    N --> O{에스컬레이션 임계치 초과?}
    O -- YES --> P[상위 락으로 에스컬레이션]
    O -- NO --> Q[계속]
    Q --> R[커밋/롤백 시 해제]
    P --> R
    R --> S[대기 큐 재평가·가능한 요청 부여]

• 핵심 분기점은 “호환성 매트릭스 검사” 와 “정책 선택 (대기 vs 예방 규칙)” 이다. Postgres 처럼 지연 후 데드락 탐지를 두거나 (SQL Server 는 주기적 Lock Monitor) 예방 규칙 (Wait-Die/Wound-Wait) 로 사이클을 사전 차단할 수 있다. 대량 미세 락이 누적되면 에스컬레이션으로 오버헤드를 줄인다.

호환성 매트릭스로 설계하는 락 처리

애플리케이션이 데이터를 만지려면 먼저 락을 " 요청 " 하고, 락 관리자는 현재 잡혀 있는 락과의 " 호환성 표 " 를 보고 허용할지 판단한다.
되면 바로 " 부여 “, 안 되면 " 대기 " 로 보낸다.
트랜잭션이 끝나면 락을 " 해제 " 하고, 기다리던 요청을 깨운다.
테이블–행 같은 계층 구조에서는 먼저 상위에 의도락을 걸고 하위에 실제 락을 건다.
직렬화 격리에서는 키 - 범위 규칙을 함께 적용한다.

락 데이터·제어 흐름 한눈에 보기

• 단계: 요청 → 의도락 선취 → 호환성 검사 → 부여/대기/거부 → 대기 관리 (데드락/타임아웃/에스컬레이션) → 해제·깨우기.
• 판단 축: 모드 (S/X/U), 그라뉼러리티, 격리수준 (특히 직렬화의 키 - 범위), 현재 점유 현황.
• 산출: 락 상태 변화 (Granted/Waiting/Aborted/Released) 와 시스템 메트릭 (대기시간, 타임아웃 수).

락 데이터·제어 흐름 단계별 정리

호환성 기반 락 처리 플로우

flowchart TD
  A[Txn 시작] --> B[자원 접근 필요]
  B --> C["락 요청 생성<br/>(객체, 모드, 격리, 그라뉼러리티)"]
  C --> D{의도락 필요?}
  D -- 예 --> D1[상위 노드 IS/IX/SIX 선취]
  D -- 아니오 --> E[락 테이블 조회]
  D1 --> E
  E --> F{매트릭스 호환?}
  F -- 예 --> G[Grant: 소유자 목록 갱신]
  G --> H[연산 수행]
  H --> I{커밋/롤백 또는 2PL 수축?}
  I -- 아니오 --> B
  I -- 예 --> J[Release: 보유 락 해제]
  J --> K["대기 큐 깨우기(FIFO/우선순위)"]
  K --> E
  F -- 아니오 --> L[대기 큐 삽입, Wait-for 에지 추가]
  L --> M{데드락/타임아웃?}
  M -- 데드락/만료 --> N[Victim abort 및 롤백]
  N --> J
  M -- 없음 --> L

요청 시 상위 노드 의도락을 통해 하위 잠금 의도를 알리고, 호환성 매트릭스가 즉시 부여 여부를 판정한다. 충돌 시 대기 큐에 넣고 Wait-for 그래프를 갱신해 데드락을 탐지한다. 커밋/롤백에서 락을 해제하고 대기자에게 기회를 준다. 직렬화 격리에서는 키 - 범위 규칙이 F 의 판정에 영향을 준다.

락 상태 전이와 운영 이벤트

stateDiagram-v2
  [*] --> Requested: 락 요청 도착
  Requested --> Granted: 호환성=예
  Requested --> Waiting: 호환성=아니오
  Waiting --> Aborted: 데드락 감지/타임아웃
  Waiting --> Granted: 선행 락 해제
  Granted --> Escalating: 임계치 초과(행→페이지/테이블)
  Escalating --> Granted: 에스컬레이션 성공
  Granted --> Released: 커밋/롤백(2PL 수축)
  Released --> [*]
  Aborted --> [*]

기본 Requested–Granted–Waiting–Released 에 운영 이벤트 (에스컬레이션·타임아웃·데드락) 를 반영했다. 2PL 수축 단계에서 Released 로 전이되며, 에스컬레이션은 대기·경합 비용을 낮추려는 운영적 선택이다.

특성 분석 및 평가

LCM 으로 성능과 정합성을 동시에

• 무엇: LCM 은 “어떤 락끼리 동시에 가능한지” 를 미리 표로 정해 둔 규칙.
• 왜 유용: 요청 순간 허용/대기를 즉시 판정해 처리량↑·오류↓.
• 어떻게:
  • 리소스가 계층이라 **의도락 (IS/IX/SIX)**로 상·하위 충돌을 빠르게 거르고,
  • 범위 질의의 팬텀은 제품별 범위락(키 - 범위/넥스트키/프레디케이트) 으로 막는다.
  • 2PL 과 결합해 무결성/격리를 체계적으로 달성한다.

LCM 장점·효과 한눈에 보기

LCM 은 표 기반 즉시 판정을 중심축으로, MGL/의도락·범위락·2PL을 결합해 처리량을 높이면서도 정합성을 지키는 구조다. 제품별 범위락의 차이는 있지만 목표는 동일하며, 엔진은 같은 격리수준 안에서도 전략을 상황에 맞게 선택한다.

락 호환성의 한계와 대응 전략

• 락 호환성 매트릭스는 충돌을 막는 강력한 규칙표지만, 경합·대기/데드락/오버헤드/복잡성을 동반한다.
• 직렬가능성을 원하면 보통 2PL/Strict 2PL을 함께 지켜야 하며, 이때 데드락이 생길 수 있다.
• 팬텀을 막으려면 키 - 범위/넥스트키 락처럼 범위를 보호하는 락이 필요하다.
• 실시간·대규모 분산 요구가 강하면, 우선순위 역전/중앙 병목 문제를 고려해 분산 락·락프리·MVCC 등과 병행 설계한다.

락 호환성의 본질적 단점 일람표

핵심 리스크는 경합·교착·오버헤드·복잡성이며, 에스컬레이션과 우선순위 역전이 상황을 악화시킨다. 완화는 쿼리/인덱스 재설계·파티셔닝·정책 튜닝·모니터링과 버저닝·낙관적 기법 병행이 효과적이다.

락 호환성의 구조적 제약 일람표

직렬가능성 (2PL), 범위 일관성, 중앙 병목, RT 요구, 제품별 차이가 구조적 제약이다. 해결은 프로토콜 준수·범위락·분산화·RT 기법·추상화 조합으로 접근한다.

락 트레이드오프의 전략적 설계

• 작게 잠그면 많이 동시에 일함 (동시성↑) 대신 관리비와 데드락 위험이 늘 수 있다. 크게 잠그면 반대로 단순·저비용이지만 서로 기다리게 된다. 이 기본 축에서 모드 강도(S/IS ↔ X/SIX), 범위 보장, 데드락 정책, 에스컬레이션을 조합해 워크로드에 맞춘다.

락 선택의 양면성과 의사결정 기준

• 작게 + 약하게 + 범위 최소는 처리량 최적화에 유리하지만, 데드락/관리비가 댓가다.
• 크게 + 강하게 + 범위 보장은 일관성을 단단히 지키지만, 대기·차단이 늘어난다.
• 운영에서는 에스컬레이션/예방 정책을 섞어 동시성–안정성의 균형점을 찾는다.

락 하이브리드 패턴과 적용 포인트

• 하이브리드는 매트릭스의 원리는 그대로 두고 정책 조합으로 균형을 맞춘다.
• 에스컬레이션·버전화·예방/탐지의 조합은 워크로드·SLO·자원 한계에 맞춰 조율한다.

업무 특성으로 판단하는 락 적용성

데이터 정합성이 매우 중요한 시스템은 락 호환성 표를 기준으로 어떤 조합을 동시에 허용할지 설계하면 안전하다. 반대로 초저지연이나 폭주 쓰기처럼 잠금 대기가 치명적인 경우에는 MVCC 스냅샷이나 낙관적 검증 (OCC) 등 잠금을 최소화하는 방법이 더 맞다. 필요에 따라 읽기는 버전닝, 범위 보장은 키 - 범위 락으로 결합한다. ([PostgreSQL][3])

락 호환성 매트릭스 적용 판단 프레임

설계 관점

• 높은 적합: 트랜잭션 간 쓰기 충돌이 현실적으로 빈번하고, 정합성 위반 비용이 큰 도메인 (금융/의료/ERP). 키 - 범위·의도락·그라뉼러리티로 스키마/인덱스·쿼리 패턴을 함께 설계. ([Microsoft Learn][2])
• 낮은 적합: 엄격한 마이크로초~밀리초 SLA(HFT)·폭주 쓰기 (IoT). OCC·배치 병합·로그 구조/파티션으로 충돌을 시간/공간 분리. ([eecs.harvard.edu][5])

분석 관점

• 읽기 지배 워크로드는 버전닝 기반 스냅샷 (Non-locking read) 로 대기를 줄이고, 필요한 지점만 잠금 강도를 올린다. ([PostgreSQL][3])
• 직렬화 필요한 범위 연산은 키 - 범위 락으로 팬텀 억제. 비용–효과를 트랜잭션 빈도·카디널리티로 산정. ([Microsoft Learn][2])

운영 관점

• 경합 증가 시: 락 대기/타임아웃 모니터링 (Perf counters/DMV) → 쿼리/인덱스/락 모드/그라뉼러리티 재조정 → 필요 시 에스컬레이션/버전닝 전환 (RCSI/SI) 검토. ([Microsoft Learn][7])

워크로드별 락 매트릭스 적용 판단

강한 일관성이 가치인 곳은 락 호환성 중심, 초저지연·폭주 쓰기는 버전닝·낙관적 검증·파티셔닝으로 잠금 의존도를 낮추는 쪽이 유리하다.

구현 방법 및 분류

목표지향 LCM 구현 전략 로드맵

호환성 판정은 크게 **” 표로 즉시 보기 (매트릭스/비트)"**와 " 규칙으로 계산 (부분순서/함수)" 두 부류다.
표·비트는 빠르고 단순하며, 모드가 변하지 않는 일반 RDBMS 에 적합하다.
규칙·함수는 새 모드/새 리소스가 늘어나는 시스템에서 확장성이 강하다.
어떤 방식을 택하든 실무에선 의도락 (IS/IX/SIX), U(Update), 키 - 범위/넥스트키 같은 벤더 확장 모드/범위 잠금도 함께 반영해야 실제 쿼리 현상을 정확히 판정할 수 있다.
근거는 각 DBMS 의 공식 문서 (락 모드·호환 표, U/키 - 범위/넥스트키 설명) 에서 확인된다.

LCM 구현 4 대 방식

매트릭스 테이블 방식

• 정의: 모드×모드 2 차원 배열 (또는 해시) 에 호환/충돌 비트 저장.
• 특징: O(1) 룩업, 단순·안정적. 모드가 고정일 때 유리.
• 목적: 런타임 판정 지연 최소화.
• 사용: 범용 RDBMS(테이블·행/키 레벨 모두).
• 예시 (Python):

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# S=0, X=1, IS=2, IX=3, SIX=4
compat = [
# S  X  IS IX SIX
 [1, 0, 1, 0, 0],  # S 요청
 [0, 0, 0, 0, 0],  # X
 [1, 0, 1, 1, 1],  # IS
 [0, 0, 1, 1, 0],  # IX
 [0, 0, 1, 0, 0],  # SIX
]
def compatible(req, hold): return bool(compat[req][hold])

• 근거: DB 문서가 락 모드 호환성 표를 제공 (실제 엔진은 이 표를 빠르게 조회).

비트마스크 방식

• 정의: 각 모드에 " 호환 가능한 상대 모드 집합 " 을 비트셋으로 부여, mask[req] & (1<<hold) 로 판정.
• 특징: 메모리 초절약·분기 최소, CPU 친화.
• 목적: 고동시성/임베디드·인메모리에서 분기비용 절감.
• 사용: 고성능 엔진·캐시형 락매니저.
• 예시 (Python):

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S,X,IS,IX,SIX = range(5)
mask = {
  S:   0b10101,   # S와 IS,SIX 호환 등 가정 예시
  X:   0b00000,
  IS:  0b11101,
  IX:  0b11010,
  SIX: 0b10100,
}
def compatible(req, hold): return (mask[req] >> hold) & 1

• 근거: 상용/오픈소스 엔진이 내부적으로 비트/배열 기반으로 충돌 검사 최적화. PG 는 fast-path까지 두어 빠른 충돌 체크 경로를 둔다.

계층적 규칙 (부분순서) 방식

• 정의: 락 강도 (partial order) 를 정의하고 의도락 (IS/IX/SIX) 규칙과 부모→자식 전파로 호환성을 계산.
• 특징: 동적 확장(새 모드 추가 용이), 다중 그레뉼러리티에 직관적.
• 목적: 사용자 정의 모드·새 리소스 타입 추가 시 재컴파일 최소화.
• 사용: 복잡한 계층/분산 잠금·플러그블 스토리지.
• 예시 (의사코드):

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strength = {"IS":1,"S":2,"IX":3,"SIX":4,"X":5}
def conflicts(m1,m2):
    # 규칙 예: X와는 모두 충돌, IX는 S와 충돌 등 규칙 테이블/람다로 캡슐화
    …
def isCompatible(m1,m2): return not conflicts(m1,m2)

• 근거: Multiple Granularity/의도락 이론 (Gray & Reuter).

함수형 매핑 방식

• 정의: (mode1, mode2) -> bool 을 순수 함수/패턴매칭으로 캡슐화.
• 특징: 테스트 용이, 규칙 변경이 컴파일 타임에 드러남.
• 목적: 코드 가독성·검증성 중시 환경.
• 사용: 함수형 언어·정적 분석/프로퍼티 기반 테스트 병행.
• 예시 (JavaScript)

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// 간단 예시: U는 S와만 호환, 나머지와 충돌(SSMS 문서 패턴)
const comp = (a,b) => {
  const P = new Set([`${'S'}-${'S'}`, `S-U`, `U-S`]);
  return P.has(`${a}-${b}`);
};

• 근거: U(Update), 키 - 범위 등 벤더 확장을 명시적 패턴으로 표현하기 적합 (SSMS 가이드의 모드 정의 근거).

실무 확장 (판정 대상에 반영)

• 의도락 (IS/IX/SIX): 상위 보호 신호로 계층 호환성 계산에 필수.
• U(Update): S 와 호환, U 끼리는 비호환 → 교착 감소를 위한 단계적 승격 (U→X).
• 키 - 범위/넥스트키: SERIALIZABLE에서 팬텀 방지 (인덱스 범위 자체를 자원으로 보고 호환성 평가).

LCM 구현 4 대 방식 요약표

목표별 LCM 구현 분류

성능 최우선

• 내용: 고정 모드 집합에서 캐시 친화 O(1) 판정. 비트마스크는 분기 최소·메모리 절약, 매트릭스는 디버깅 용이. 키 - 범위/넥스트키 등 범위 자원도 자원 ID만 정규화하면 동일 프레임으로 판정 가능.

• 요약: 지연 최소·예측 가능성이 필요하면 A.

확장성/표현력

• 내용: 의도락·U·키 - 범위 같은 확장을 규칙으로 캡슐화. 모드 추가/리소스 타입 추가가 쉬움.

• 요약: 변화 많은 엔진/플러그블 스토리지면 B.

검증/가독성

• 내용: 순수 함수/패턴매칭으로 테스트와 코드 리뷰가 쉽다. 정적분석·속성기반 테스트로 호환성 불변식을 검증.

• 요약: 정확성·테스트 우선이면 C.

LCM 구현 선택 매트릭스

LCM 락 유형

• 락은 무엇을 하려는가 (읽기/쓰기/업데이트), 어디를 보호하나 (테이블~키범위), **팬텀을 어떻게 막나 (범위/논리)**로 나눠 보면 빠르게 이해된다.
• 이 세 축이 만나 호환성 표가 되고, 엔진은 이 표로 허용/대기를 즉시 결정한다. PostgreSQL·MySQL·SQL Server 문서 모두 이 흐름을 전제로 한다.

LCM 락 유형 분류 표준안

LCM 실무형 분류 기준 4 축

의미/목적 축

• 핵심: S(공유) 로 읽기 병행, X(배타) 로 쓰기 고립. 제품에 따라 **U(업데이트)**로 S→X 전환 시 교착 저감.
• 주요 차이: 단순 S/X 모델은 이해 쉬우나, 갱신 경합이 잦은 시스템은 U 도입이 유리 (특히 SQL Server).

요약: 읽기·쓰기의 의미적 목적이 LCM 의 1 차 축이다. U 는 갱신 경합에서 교착 위험을 줄이는 제품 특수 완충 모드다.

그라뉼러리티/의도 축

• 핵심: IS/IX/SIX 는 “하위에 락을 둘 의도” 를 상위 노드에 표시해 충돌 판정 비용을 상수화.
• 운용: 다량의 행락은 에스컬레이션으로 상위로 승격해 메모리·메타데이터 사용을 제어.

요약: 의도 락은 계층 구조에서 충돌 사전 필터로 작동해 대규모 동시성에서 성능·안정성을 동시에 보장한다.

범위/논리 (팬텀 방지) 축

• 핵심: " 행만 " 잠그면 삽입/삭제로 생기는 팬텀을 못 막을 수 있어, 범위/논리로 막는다.
• 제품 차이: SQL Server=Key-Range, MySQL=Next-Key(레코드 + 갭), PostgreSQL=Predicate(SIREAD)(차단·데드락 유발 없음).

요약: 구현은 달라도 목표는 직렬성·팬텀 제거다. 워크로드·인덱스에 따라 잠금 면적이 달라져 성능이 변한다.

리소스 레벨 축

• 핵심: 테이블/페이지/행/인덱스 키 범위 등 보호 단위가 다르면 호환성과 비용이 달라진다.
• 운용 포인트: LOCK TABLE 모드 선택 오류는 DDL/DML 교착을 낳을 수 있어 충돌 표 확인이 필수.

요약: 레벨 선택은 성능·정합성의 트레이드오프. 설계·튜닝 시 인덱스/스캔 패턴과 함께 본다.

LCM 락 유형 통합 매트릭스

락 생태계 전개도: 엔진·ORM·운영·분산

• 어디서 잠그고 어떻게 보나?
  DB 엔진은 호환성 매트릭스를 근거로 잠금을 부여하며, Postgres 는 pg_locks/pg_stat_activity, MySQL 은 갭/넥스트키+Performance Schema, SQL Server 는 DMV+Extended Events로 현황과 원인을 관측한다.
• 애플리케이션에서는?
  Hibernate/Spring/EF Core/SQLAlchemy/Django 가 락 힌트와 격리수준을 노출해, **" 언제 어떤 락을 요구할지 “**를 코드에서 선언한다.
• 대규모/분산 환경은?
  ZooKeeper/etcd/Redisson 같은 분산 락으로 서비스 간 상호배타를 보완한다.

락 생태계: 관측·제어·ORM·분산 총정리

RDBMS 내장 (관측·제어)

• PostgreSQL
  • 기능/용도: pg_locks 로 보유/대기 락 조회, pg_stat_activity 교차로 대기 원인 추적.
  • 강점: SQL 만으로 즉시 진단 · 표준화된 뷰 제공.
  • 약점: 대용량 환경에선 결과 해석/상관관계 파악이 번거로움.
• MySQL/InnoDB
  • 기능/용도: 갭/넥스트키로 팬텀 방지; Performance Schema data_locks/data_lock_waits 로 락 가시화.
  • 강점: 범위 기반 충돌 통제 명확.
  • 약점: 인덱스 스캔 범위가 넓을 경우 과잉 락 가능.
• SQL Server
  • 기능/용도: 락 에스컬레이션 제어, 스냅샷 격리 (행 버전), DMV sys.dm_tran_locks/Extended Events로 락/블로킹 분석.
  • 강점: XE 기반의 세밀 추적과 행버전 격리 옵션.
  • 약점: Profiler 는 비권장(XE 로 대체).
• Oracle
  • 기능/용도: MVCC 기반 읽기 일관성 + 락 조합으로 동시성/일관성 조화.
  • 강점: 강력한 읽기 일관성과 성숙한 문서.
  • 약점: 기능 스펙트럼이 넓어 학습 곡선이 가파름.

애플리케이션/ORM 계층

• Hibernate/JPA (@Lock, LockMode, 낙관/비관)
  • 역할/용도: 엔티티/쿼리 수준에서 락 힌트 전파, 버전 필드로 낙관적 검증.
  • 강점: 데이터 접근 계층에서 정책 일관화.
  • 약점: DB 별 락 의미 차이 반영 필요.
• Spring @Transactional
  • 역할/용도: 격리수준/전파/타임아웃/읽기전용 등 트랜잭션 속성 지정.
  • 강점: 서비스 계층에서 선언적 일관성.
  • 약점: 실제 락 의미는 DB 엔진에 좌우됨.
• EF Core
  • 역할/용도: 낙관적 동시성 기본 제공 (버전/컨커런시 토큰).
  • 강점: 충돌시 예외로 탐지·재시도 로직 구성 용이.
  • 약점: 비관 잠금은 공급자/원격 DB 기능 의존.
• SQLAlchemy / Django
  • 역할/용도: with_for_update() / select_for_update() 로 행 잠금.
  • 강점: SQL 힌트를 직접 노출해 제어력 높음.
  • 약점: 조인/지연로딩 상황에서 잠금 범위 예측 주의.

운영·모니터링 도구

• Extended Events(XE) / DMV(SQL Server)
  • 역할/용도: 락/대기/데드락 이벤트 수집·분석, sys.dm_tran_locks 로 현재 상태 파악.
  • 강점: 저오버헤드·세밀 필터링, Profiler 공식 대체.
  • 약점: 학습 난이도.
• sp_WhoIsActive(스크립트)
  • 역할/용도: 리드 블로커·블로킹 체인 빠른 파악.
  • 강점: 실전 대응 속도.
  • 약점: 설치·권한 필요, 히스토리 수집은 별도 구성.
• PostgreSQL 생태 (예: pganalyze, 커뮤니티 스크립트)
  • 역할/용도: 락 트리/대기 분석, pg_locks+pg_stat_activity 상관.
  • 강점: 시각화·경보.
  • 약점: 상용 구독/에이전트·권한 필요 가능.

분산 락/조정 (보완 레이어)

• ZooKeeper/Curator
  • 역할/용도: 분산 락 레시피(클라이언트 협약 기반) 제공.
  • 강점: 고가용 분산 조정 표준.
  • 약점: 모델 복잡성·운영 부담.
• etcd concurrency
  • 역할/용도: gRPC/Go 클라이언트로 분산 뮤텍스/선거 제공.
  • 강점: 간결한 API, 리스 만료로 자동 해제.
  • 약점: 올바른 리스·세션 관리 필요.
• Redis/Redisson(RLock 등)
  • 역할/용도: 재진입/공정 락 등 다양한 분산 락 제공.
  • 강점: 적용·코드 통합 용이.
  • 약점: 네트워크 파티션·시계 드리프트 등 설계 주의 (알고리즘 선택).

락 도구 분류: 관측·제어·운영·분산

관측 (Observability)

• 내용: Postgres pg_locks/pg_stat_activity, MySQL Performance Schema(data_locks, data_lock_waits), SQL Server sys.dm_tran_locks+Extended Events.
• 역할/용도: " 누가·무엇을·얼마나 오래 " 잠갔는지, 블로킹 체인과 데드락 원인 파악.
• 강점: 엔진 일차 정보, 실시간/저오버헤드 (XE). Profiler 는 비권장.

• 요약: 일단 엔진 내장 뷰/이벤트로 현황을 수치화하고, 필요 시 대시보드/경보를 더한다.

제어 (Control)

• 내용: Hibernate @Lock/LockMode, Spring @Transactional 격리, EF Core 낙관적 동시성, SQLAlchemy with_for_update, Django select_for_update.
• 역할/용도: 행/테이블 수준 잠금 힌트와 트랜잭션 속성으로 충돌을 설계.
• 강점: 도메인 코드에서 정책의 일관성 확보.
• 약점: DB 별 의미 차이 반영·테스트 필수.

• 요약: 코드에서 락/격리를 명시하고, DB 별 테스트로 의미 일치 확인.

운영 (Operations)

• 내용: Extended Events 세션·차단 보고, sp_WhoIsActive(리드 블로커), Postgres 전용 SaaS/스크립트 (pganalyze 등).
• 역할/용도: 블로킹/데드락 패턴 탐지·알림·원인 분석, 에스컬레이션 점검.
• 강점: 실전 대응 시간 단축.
• 약점: 툴 학습/라이선스·권한 고려.

• 요약: XE/DMV 또는 전용 도구로 원인→영향을 연결해 본질 문제를 고친다.

분산 (Distributed Coordination)

• 내용: ZooKeeper/Curator 레시피, etcd concurrency API, Redisson RLock.
• 역할/용도: DB 외부에서 서비스 간 상호배타·리더선출.
• 강점: 마이크로서비스/잡 스케줄링 등에서 충돌 완화.
• 약점: 멱등성/네트워크 분할/타임아웃 설계가 필수.

• 요약: DB 락 + 분산 락을 병행하여 데이터 내부/외부 경합을 모두 설계한다.

락 도구·프레임워크 통합 일람표

엔진 내장 관측→코드 수준 제어→운영 자동화→분산 조정으로 이어지는 계층을 맞물리면, 락 호환성 매트릭스의 효과 (안전한 충돌 회피) 를 성능/확장성과 함께 가져갈 수 있다.

실무 적용 및 사례

실습 예제 및 코드 구현

실습 예제: Python 으로 S/X Lock 호환성 매트릭스 구현

목적

• 락 호환성 매트릭스의 기본 원리를 코드로 직접 경험하고 여러 트랜잭션의 동시 접속 허용/차단을 시뮬레이션

사전 요구사항

• Python 3.x, 표준 라이브러리만 필요

단계별 구현

1. 1 단계: 락 모드 및 호환성 매트릭스 설계

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   # 락 모드 정의 및 매트릭스 모델 (주석 포함) LOCK_MODES = ['S', 'X'] COMPATIBILITY_MATRIX = { ('S', 'S'): True, # 공유끼리 허용 ('S', 'X'): False, # S와 X 충돌 ('X', 'S'): False, # X와 S 충돌 ('X', 'X'): False, # 배타적끼리 충돌 } def check_compatibility(current_locks, requested_lock): """현재 락들 중 요청 락과 충돌 여부 검사 함수""" for lock in current_locks: if not COMPATIBILITY_MATRIX.get((lock, requested_lock), False): return False return True

2. 2 단계: 트랜잭션 시뮬레이션

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   # 트랜잭션별 데이터 락 요청 및 호환성 체크 (주석 포함) current_locks = ['S'] requested_lock = 'X' if check_compatibility(current_locks, requested_lock): print("호환됨: 락 획득 가능") else: print("충돌: 락 획득 불가")

실행 결과

호환됨: S 락끼리는 동시 가능
충돌: S/X 또는 X/X 는 동시 불가

추가 실험

• 락 모드 추가 (IS/IX/SIX), 복수 트랜잭션 동시 접근, 데드락 상황 실험 등으로 확장 가능

실습 예제: " 동일 레코드 갱신 충돌 시 호환성 관찰 (PSQL + Python)”

목적

• S/X/U 모드 호환성과 대기/타임아웃 관찰.

사전 요구사항

• PostgreSQL 15+
• psycopg
• 두 개 세션.

단계별 구현

1. 세션 A: 트랜잭션 시작 후 SELECT … FOR UPDATE 로 레코드 잠금.

2. 세션 B: 같은 레코드에 UPDATE 시도 → 대기/타임아웃.

3. SKIP LOCKED 로 회피 패턴 실습.

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   -- 준비 CREATE TABLE demo(id int primary key, v int); INSERT INTO demo VALUES (1, 100) ON CONFLICT DO NOTHING; -- 세션 A BEGIN; SELECT * FROM demo WHERE id=1 FOR UPDATE; -- X와 충돌하는 강한 잠금 -- 커밋 지연 -- 세션 B (동시에) BEGIN; UPDATE demo SET v = v + 1 WHERE id=1; -- 세션 A가 해제할 때까지 대기 -- 타임아웃 설정 가능: SET lock_timeout = '3s';

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   # Python 동시성 관찰(의사코드; psycopg 사용) import psycopg import threading, time DSN = "postgresql://user:pw@localhost:5432/mydb" def session_a(): with psycopg.connect(DSN) as conn: conn.execute("BEGIN") conn.execute("SELECT * FROM demo WHERE id=1 FOR UPDATE") time.sleep(5) # 잠금 유지 conn.execute("COMMIT") def session_b(): with psycopg.connect(DSN, autocommit=False) as conn: conn.execute("SET lock_timeout = '3000ms'") try: conn.execute("UPDATE demo SET v=v+1 WHERE id=1") conn.execute("COMMIT") except Exception as e: print("B timeout/block:", e) conn.execute("ROLLBACK") threads = [threading.Thread(target=session_a), threading.Thread(target=session_b)] [t.start() for t in threads] [t.join() for t in threads]

실행 결과

• 세션 B 는 A 의 X 급 잠금과 충돌로 대기→타임아웃. SKIP LOCKED 로 회피 가능.

추가 실험

• 인덱스 범위 질의 + SERIALIZABLE 에서 팬텀 방지 확인.

5.2 실제 도입 사례 분석

실제 도입 사례: PostgreSQL 의 다중 그래뉼래리티 락킹

배경 및 도입 이유

PostgreSQL 은 테이블과 행 수준에서 동시에 락킹을 지원해야 하는 필요성에 직면했다.
단순한 테이블 레벨 락만으로는 동시성이 떨어지고, 행 레벨 락만으로는 대량 작업 시 오버헤드가 컸습니다.
이를 해결하기 위해 의도 락을 포함한 확장된 호환성 매트릭스를 도입했다.

구현 아키텍처

graph TB
    subgraph "PostgreSQL Lock Architecture"
        A[Transaction Manager] --> B[Lock Manager]
        B --> C[Lock Table]
        B --> D[Wait Queue]
        C --> E[Table Level Locks]
        C --> F[Row Level Locks]
        E --> G[ACCESS SHARE]
        E --> H[ROW SHARE]
        E --> I[ROW EXCLUSIVE]
        E --> J[SHARE UPDATE EXCLUSIVE]
        E --> K[SHARE]
        E --> L[SHARE ROW EXCLUSIVE]
        E --> M[EXCLUSIVE]
        E --> N[ACCESS EXCLUSIVE]
    end

PostgreSQL 은 8 가지 테이블 레벨 락 모드와 이들 간의 복잡한 호환성 매트릭스를 구현했다.
각 락 모드는 특정 SQL 명령에 최적화되어 있다.

핵심 구현 코드

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/* PostgreSQL의 락 호환성 매트릭스 (간소화 버전) */
static const bool LockConflicts[MAX_LOCKMODES][MAX_LOCKMODES] = {
    /* AccessShareLock */
    {false, false, false, false, false, false, false, true},
    /* RowShareLock */  
    {false, false, false, false, false, false, true, true},
    /* RowExclusiveLock */
    {false, false, false, false, true, true, true, true},
    /* ShareUpdateExclusiveLock */
    {false, false, false, true, true, true, true, true},
    /* ShareLock */
    {false, false, true, true, false, true, true, true},
    /* ShareRowExclusiveLock */
    {false, false, true, true, true, true, true, true},
    /* ExclusiveLock */
    {false, true, true, true, true, true, true, true},
    /* AccessExclusiveLock */
    {true, true, true, true, true, true, true, true}
};

/* 락 호환성 확인 함수 */
bool LockModeCompatible(LOCKMODE lockmode1, LOCKMODE lockmode2) {
    return !LockConflicts[lockmode1][lockmode2];
}

성과 및 결과

• 정량 지표:
  • 동시성 30% 향상 (혼합 워크로드에서)
  • 락 대기 시간 40% 감소
  • DDL 작업 중 SELECT 쿼리 처리 가능
• 정성 개선:
  • 애플리케이션 개발자의 락 이해도 향상
  • 데드락 발생률 감소로 운영 안정성 개선

교훈 및 시사점

PostgreSQL 사례에서 얻을 수 있는 핵심 교훈은 단순함과 완전성의 균형.
8 개의 락 모드는 복잡해 보이지만, 각각이 특정 SQL 명령에 최적화되어 있어 개발자가 명령별로 예상할 수 있는 락 동작을 제공한다.
또한 VIEW 를 통한 락 상태 모니터링 기능은 실무에서 매우 유용한 디버깅 도구가 되고 있다.

실제 도입 사례: PostgreSQL 대형 트랜잭션 DB

배경 및 도입 이유

• 금융/쇼핑몰 등 대규모 환경에서 트랜잭션의 무결성과 동시성 보장 핵심 요구
• S/X/Intention Lock 체계 도입으로 운영 효율과 확장성 확보

구현 아키텍처

graph TB
    App[Application Server] --> PG[PostgreSQL DBMS]
    PG --> LockMgr[Lock Manager]
    LockMgr --> Table[Table/Row]

핵심 구현 코드

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# 실무에서는 Transaction Manager가 SQL 레벨에서 락 제어함
# (실제 코드로는 python ORM/SQL에서 read/write 전에 락 확인)
def acquire_lock(db, table, lock_type, txn):
    # db 내 table의 lock manager가 현재 락 타입 확인 후 허용/거부
    pass

성과 및 결과

• 여러 트랜잭션이 동시 처리돼도 Dirty Read/Lost Update 없이 안정적 운영
• 락 경합 발생시에도 빠른 탐지 및 자동 롤백으로 서비스 중단 대폭 감소

교훈 및 시사점

• 락 호환성 및 매트릭스 관리가 자동화되어 있더라도, 고성능 시스템에서는 락 충돌/대기/데드락 이슈를 모니터링하고 최적화하는 절차가 반드시 필요하다

락 매트릭스 연계·운영 아키텍처

락 매트릭스는 “같이 잡아도 되는가?” 를 표로 빠르게 판단한다. 하지만 실서비스에서는 이 판단이 MVCC·범위락·분산 합의·메시징·복구·관측과 함께 설계되어야 전체 일관성과 처리량이 나온다.

락 매트릭스 연계 아키텍처 지도

락 연계 기술 6 대 카테고리

DB 내부 일관성 보강

• 목적: 읽기 비차단과 직렬가능 구간의 공존.
• 방법: 기본은 MVCC, 직렬성이 필요한 쿼리·구간은 넥스트 - 키/레인지락 활성. MGL(IS/IX/SIX) 로 상위에서 충돌 신호.

• 요약: " 대부분은 MVCC 로, 꼭 필요한 범위만 강하게 잠근다."

분산 합의·복제/리더십·분산 락

• 목적: 멀티노드에서 동일한 커밋·락 의미 보장.
• 방법: 트랜잭션은 2PC, 메타데이터/리더·coarse 락은 ZooKeeper/etcd(리스 기반), 글로벌 DB 는 합의 +2PC(Spanner).

• 요약: " 글로벌 일관성은 합의 +2PC로, 운영 락은 분산 락 서비스로."

메시징 연계 (Outbox·Kafka EOS·멱등성)

• 목적: DB 상태와 이벤트 발행의 원자성, 중복 안전.
• 방법: 서비스는 트랜잭션 안에서 Outbox 테이블에 기록→Debezium CDC가 Kafka 로 전송. Idempotent/Transactional Producer와 Idempotent Consumer로 재시도·중복 대응.

• 요약: “DB 커밋을 출발점으로, 메시지는 멱등·트랜잭션으로.”

로그·복구·CDC 연동

• 목적: 장애/재시도에서 정합 복원과 외부 연동.
• 방법: WAL/ARIES로 선기록→복구, Logical Decoding으로 변경 스트림을 생성 (Outbox/데이터 파이프).

• 요약: “로그가 진실의 원천—복구·CDC 의 근거.”

관측/모니터링 (시스템 뷰·이벤트·OTel)

• 목적: 락 대기/데드락/에스컬레이션 가시화와 튜닝.
• 방법: Postgres pg_locks/Wait Events, MySQL Performance Schema data_locks/data_lock_waits, SQL Server Extended Events(deadlock), OTel DB span/metrics.
  **

• 요약: " 잠금은 보이는 순간 해결이 빨라진다."

캐시 연계 (Cache-Aside)

• 목적: 읽기 경합·락 대기 감소.
• 방법: Cache-Aside로 캐시 미스시 DB 조회 후 캐시에 저장, 만료·무효화 정책 정립.**

• 요약: " 읽기는 캐시가, 무결성은 DB 가."

락 연계 기술 한눈에 보기

최종 정리 및 학습 가이드

내용 종합

LCM 은 “어떤 락끼리 같이 써도 되는가” 를 미리 만든 표다. 데이터가 테이블→행→인덱스 키처럼 계층이기 때문에, 하위에서 락을 잡을 계획이면 상위에 의도 락 (IS/IX/SIX) 으로 신호를 준다. 읽기만 많이 할 땐 S↔S가 함께 가능해 처리량이 올라가고, 쓰기 경쟁은 X로 고립된다.
범위 검색에서는 새 행이 끼어드는 팬텀을 막아야 하는데, PostgreSQL 은 프레디케이트 (SIREAD), SQL Server 는 키 - 범위, MySQL 은 넥스트키로 해결한다. 모든 엔진은 2PL 과 LCM 을 묶어, 허용/대기를 즉시 결정해 정확성과 성능을 동시에 챙긴다.

실무 적용 가이드

학습 로드맵

학습 항목 정리

용어 정리

참고 및 출처

• PostgreSQL Documentation – Concurrency Control (MVCC & Locks)
• PostgreSQL Documentation – Explicit Locking
• MySQL 8.0 Reference – InnoDB Locking
• Microsoft SQL Server – Transaction Locking and Row Versioning Guide
• Oracle Database Concepts – Data Concurrency and Consistency
• IBM Db2 Documentation – Locking
• MongoDB Manual – FAQ: Concurrency
• CockroachDB Docs – Transaction Layer
• Apache ZooKeeper – Recipes and Solutions (Locks 섹션 포함)
• Google Research – Spanner: TrueTime and External Consistency
• Velog – DB Concurrency Control
• Tistory – Multiple Granularity Locking
• Velog – Lock의 종류와 적용 사례