Lost Update

Lost Update

Lost Update 는 여러 트랜잭션이 같은 행을 동시에 읽어 수정할 때 한쪽 갱신이 나중 갱신에 의해 덮여 사라지는 현상이다.
MVCC(스냅샷) 는 일부 읽기 문제를 막지만, 클라이언트 측에서 Read–Modify–Write 패턴을 쓰면 여전히 발생할 수 있다.
실무 대응은

1. 가능한 경우 UPDATE … SET v = v + 1 처럼 원자적 SQL 사용
2. 충돌이 잦지 않으면 낙관적 잠금(버전/타임스탬프 비교) 으로 충돌 감지 후 재시도
3. 핫스팟엔 비관적 잠금(SELECT … FOR UPDATE) 사용
4. 강제 일관성이 필요하면 DBMS 의 Serializable/SSI 선택이다

운영에서는 충돌률·재시도율·락 대기 시간을 관측하고 재시도·백오프 정책을 설계해야 한다.

핵심 개념

• 트랜잭션·격리·동시성 제어가 Lost Update 문제의 근본 구조.
• 비관적 vs 낙관적은 충돌 빈도와 성능 요구로 선택.
• 실무 적용은 DBMS 특성·비즈니스 중요도 (돈·재고

개념 간 상호관계표

• 방향성 포인트: 상위 개념 (트랜잭션/격리) 이 정책을 규정하고, 하위 메커니즘 (락/MVCC/버전) 이 이를 실현. 실무적으로는 이 방향을 따라 ’ 정책 선택 → 메커니즘 적용 → 보완 (재시도/아이덤포턴시)’ 의 흐름으로 설계한다.

상호관계 (개념 맵):

flowchart LR
  A[Transaction] --> B[Isolation]
  B --> C[Concurrency Control]
  C --> D[Locking]
  C --> E[MVCC]
  B --> F[Anomalies]
  F --> G[Lost Update]
  G --> H[Prevention]
  H --> H1[Atomic Update]
  H --> H2[Pessimistic Lock]
  H --> H3[Optimistic Lock]
  H --> H4[Serializable]

핵심 개념의 실무 연관성

• 성능·정합성·충돌확률을 기준으로 적절한 기법을 선택. 단일 DB 환경에선 조건부 UPDATE 나 버전검사로 충분한 경우가 많고, 분산 환경에선 Saga·아이덤포턴시와 같은 추가 패턴이 필수적이다.

기초 조사 및 개념 정립

갱신 손실 (Lost Update) 의 본질과 대응원리

갱신 손실 (Lost Update) 은 동시성 환경에서 두 개 이상의 트랜잭션이 동일한 데이터 항목을 읽은 뒤 각각 수정해 저장할 때, 나중에 커밋된 쓰기 (Last Write) 가 먼저 커밋된 쓰기를 덮어써서 앞선 변경이 데이터베이스에서 사라지는 현상이다.
실무에서는 다음 특징으로 파악된다.

• 본질: 읽기 시점의 값을 기반으로 수정하는 로직이 여러 트랜잭션에서 겹치면, 커밋 순서에 따라 일부 변경이 유실된다. 이는 데이터 무결성·비즈니스 규칙 위배로 이어진다.
• 재현 시퀀스 (간단): 두 트랜잭션이 같은 초기값을 읽고, 서로 다른 값을 저장 → 마지막 커밋이 최종 값이 되는 패턴.
• 근본적 해결 방향: 동시성 제어를 통해 " 동일 데이터에 대한 경쟁적 수정 " 을 감지하거나 차단하는 것 (락, 버전 비교, 표준 격리 수준 활용 등). 각 기법은 성능·확장성·복잡도 측면에서 상충하므로 시스템 요구 (충돌 빈도·응답성·스루풋) 에 따라 선택해야 한다.

Lost Update: 발생·진화·실무 대응

Lost Update 는 두 사람이 같은 값을 동시에 읽어 수정할 때, 마지막으로 쓴 쪽만 남아 앞선 수정이 사라지는 문제이다.

예를 들어:
재고가 5 일 때 A 와 B 가 동시에 읽어 A 는 -1, B 는 -2 를 계산해 각각 업데이트하면, 둘 중 마지막 커밋만 반영돼 한 변경이 손실된다.

초기 DB 는 락으로 막았지만 락은 성능을 저하시켜서 MVCC(여러 버전 저장) 나 낙관적 제어 같은 접근이 생겼다.
그런데 MVCC 도 설정이나 충돌 감지 없이는 lost update 를 완전히 막지 못한다. 그래서 시스템은 충돌 검출이나 격리 수준, 또는 애플리케이션 레벨의 조건부 업데이트 같은 보완책을 함께 쓴다.

등장 배경

동시성 환경에서 데이터 무결성을 지키려는 요구가 커지면서 Lost Update 문제가 부각되었다. 초기 DBMS 는 **단일 버전 + 잠금 (락)**으로 동시 접근을 통제했지만, 읽기·쓰기 동시성 증가로 락 경합과 성능 저하가 심해졌다. 이를 해결하려 **낙관적 접근 (OCC)**과 **다중 버전 (MVCC)**이 도입되었고, 이들 기술은 읽기와 쓰기를 분리하거나 커밋 시 충돌을 검증함으로써 성능을 올렸다. 그러나 MVCC 나 낮은 격리 수준은 설정에 따라 lost update 를 여전히 허용할 수 있어, 제품/구현별로 추가적인 쓰기 - 쓰기 충돌 검출이나 격리 강화가 필요하게 되었다. (Alibaba Cloud)

발전 과정

timeline
    title Lost Update의 발전 타임라인
    1970s : 락 기반 DB와 직렬화(초기 DBMS)
    1980s : 2PL과 전통적 동시성 제어 정착
    1980s-1990s : 낙관적 동시성(OCC) 연구·도입
    1980s-2000s : MVCC 개념 등장·실무화
    1995 : "ANSI SQL 격리 수준" 비판 및 Snapshot Isolation 정의(관련 논문)
    2000s- : SI·MVCC 상호작용 및 write-conflict 연구
    2010s- : 고성능 MVCC/Serializable 기법(메인메모리 DB 등)
    2020s- : 분산·레이크하우스 환경에서의 CC 재설계 (경량 충돌관리 등)

Lost Update 는 동시 수정 시 한 쪽의 변경이 덮여 사라지는 문제로, 초기 락 기반 설계에서 시작해 성능 문제로 인해 낙관적 제어와 MVCC 같은 접근이 등장했다.
MVCC 는 읽기 성능을 크게 개선했지만, 쓰기 - 쓰기 충돌을 제대로 통제하지 않으면 여전히 업데이트 손실이 발생할 수 있다.
Snapshot Isolation 은 lost update 유형의 이상을 막는 성질이 있어 널리 주목받았으나, 그 자체로 모든 이상을 제거하지는 못한다.
따라서 실전에서는 **충돌 검출 (데이터베이스 레벨)**과 **애플리케이션 레벨 설계 (조건부 업데이트, 서버측 계산 등)**을 함께 조합해 안정성을 확보한다.

Lost Update 예방·보장 전략 총괄

개념 한줄: 두 트랜잭션이 같은 데이터를 동시에 갱신하면, 한쪽의 변경이 다른 쪽에 의해 덮어써져 ’ 유효한 갱신이 사라지는 ’ 현상이 Lost Update 이다.

1. 왜 문제인가?

   • 예: 계좌 잔액이 0 일 때, T1 이 +100, T2 가 +200 을 동시에 처리하면 기대값은 300 인데 설계/동작에 따라 100 이나 200 만 남을 수 있음 → 금전적 손실.

2. 어떻게 발생하나 (간단 시나리오)

   • T1 읽 (balance=0) → T2 읽 (balance=0) → T1 쓰 (balance=100) 커밋 → T2 쓰 (balance=200) 커밋 → 결과 200 (T1 결과 손실).

3. 실무적 해결 전략 (비유로 설명)

   • 비관적 락: 물건을 집을 때 ’ 잠궈두기 ‘(다른 사람 접근 차단). → 안전하지만 줄 서는 시간이 늘어남.
   • 낙관적 버전검사: 물건 위에 포스트잇 (버전) 을 붙여두고 결제할 때 버전이 바뀌었으면 다시 검사·재시도. → 충돌 적으면 빠름.
   • 격리 수준/DB 정책: 상점 규칙 (데이터베이스가 자체 규칙으로 충돌을 감지해 후발 커밋을 거부).

4. 간단 체크리스트 (초심자용)

   • 비즈니스상 동시 갱신 위험이 큰가? → 예면 락/버전/격리수준 설계 필요.
   • 충돌 빈도와 성능 트레이드오프를 비교하라 (낙관적 vs 비관적).
   • 테스트에서 동시성 케이스를 포함시켜 재현 가능한지 확인.

Lost Update 이 야기하는 문제 요약

Lost Update 문제는 동시 갱신이 있을 때 일부 유효한 변경이 사라지는 ’ 덮어쓰기 ’ 현상을 핵심으로 하며, 그 결과로 재무·재고 등 비즈니스 핵심 값이 왜곡된다. 재현성이 낮아 진단이 힘들고, 운영·법규상 리스크로 이어질 수 있으므로 동시성 테스트와 적절한 제어 (락/버전/격리 수준) 가 필요하다.

Lost Update 방지 핵심 목적

핵심 목적은 데이터가 의도치 않게 덮어써지지 않도록 보장하는 것과, 이를 통해 비즈니스 관점에서 ’ 예상 가능한 ’ 일관성을 제공하는 데 있다. 이를 위해서는 트랜잭션 설계, 락·버전 전략, DB 격리 정책의 적절한 조합이 필요하다.

문제와 목적의 연결맵

각 문제는 특정 목적과 직접 연계되어 있으며, 해결책은 목표에 맞춰 선택되어야 한다. 예컨대 덮어쓰기를 막는 것이 핵심이라면 버전검사나 first-committer-wins 같은 충돌감지 정책이 우선이고, 전체 시스템 일관성이 최우선이면 Serializable 격리 등이 적절하다. 트레이드오프 (성능 vs 안전) 를 항상 고려해야 한다. ([Microsoft][6])

동시 갱신 전제와 대응 설계

동시 수정으로 일부 업데이트가 사라지는 문제는 다음이 갖춰질 때 특히 발생한다.

1. 두 개 이상의 트랜잭션이 같은 행을 읽는다.
2. 각 트랜잭션이 읽은 값을 기반으로 계산하여 다시 쓴다.
3. 이 과정이 원자적으로 묶여 있지 않거나 (=격리 불충분), 명시적 잠금을 사용하지 않아 동시성 제어가 되지 않을 때다.

설계 요구사항은 성능과 일관성의 균형을 맞추는 것이다—짧고 원자적인 갱신은 단일 SQL 로 해결하고, 사용자의 응답 대기가 포함되면 낙관적 버전 검사와 재시도, 엄격한 무결성이 필요하면 높은 격리나 비즈니스 락을 적용한다.

Lost Update 전제·요구사항

동일 행을 동시에 읽고 계산해 쓰는 패턴이 있고, 트랜잭션 격리나 잠금이 없으면 로스트 업데이트가 빈발한다.
MVCC 는 읽기 성능을 개선하지만 쓰기 충돌 방지는 별도 전략이 필요하다.
설계 시 우선으로 고려할 것은

1. 해당 업데이트를 단일 원자 SQL 로 처리할 수 있는지
2. 사용자 think-time 이 있어 트랜잭션이 길어지는지
3. 데이터 무결성의 우선순위에 따라 비관적 잠금·낙관적 버저닝·혹은 높은 격리 선택지를 결정하는 것이다.

Lost Update: 원인·기술·운영 대응 총괄

Lost Update 는 여러 사용자가 같은 데이터를 동시에 읽어 수정할 때, 한쪽의 수정이 다른 쪽의 수정으로 덮여 사라지는 문제다.
MVCC 나 Repeatable Read 같은 기술이 일부 읽기 문제를 막아도, 클라이언트가 직접 읽고 계산해 쓰는 (Read–Modify–Write) 패턴에서는 여전히 발생 가능하다.
해결책은

1. 가능한 한 DB 의 원자적 문장 (UPDATE … SET v = v + 1) 을 사용해 RMW 를 없애기
2. 충돌 감지가 필요한 경우 버전 기반 낙관적 잠금으로 감지→재시도
3. 충돌 빈도가 높거나 강제 일관성이 필요하면 SELECT … FOR UPDATE 같은 비관적 잠금 또는 DB 의 Serializable 격리 수준을 선택하는 것이다.

운영에서는 충돌률·재시도율·락 대기시간을 모니터링하고 적절한 재시도/백오프 정책을 적용해야 안정적이다.

Lost Update 의 기술적 특징 분석

1. 원자적 갱신 가능성

   • 설명: DB 가 UPDATE … SET v = v + 1 처럼 읽기·계산·쓰기 단계를 내부적으로 처리하면 애플리케이션 RMW 가 필요 없어짐.
   • 근거: DB 엔진 내부의 단일 문장은 트랜잭션 원자성을 보장하므로 중간 충돌 소지가 제거됨.
   • 차별점: 애플리케이션 로직 단순화·성능 우위—다만 복잡한 비즈니스 로직은 SQL 로 표현하기 어려울 수 있음.

2. 격리 수준의 영향 (Repeatable Read/Read Committed 등)

   • 설명: 낮은 격리 수준에서는 Lost Update 가 쉽게 발생; 그러나 MVCC 기반 DB 도 구현·설정에 따라 차이가 있음 (예: MySQL 의 일부 동작).
   • 근거: DBMS 별로 Repeatable Read 가 다르게 동작해 Lost Update 방지 여부가 달라짐.
   • 차별점: 단순히 격리 수준 하나로 해결이 안 되는 경우가 있어 애플리케이션 레벨 설계 병행 필요.

3. 낙관적 vs 비관적 락의 적합성

   • 설명: 낙관적 락은 읽기 위주·충돌 적은 환경에 효율적, 비관적 락은 충돌 많은 핫스팟에 안전.
   • 근거: 낙관적은 버전 비교·예외·재시도 흐름, 비관적은 즉시 락 획득으로 설계된다.
   • 차별점: 락 유지 유무 (성능/대기) 와 재시도 책임 (애플리케이션) 에 따라 선택이 갈림.

4. 운영적 관측·재시도 정책의 중대성

   • 설명: 충돌을 단순히 기술로만 막을 수 없으므로 충돌률·재시도율·평균 락 대기시간 같은 지표로 시스템 동작을 실시간 파악해야 함.
   • 근거: 재시도 폭주 (backoff 필요) 와 지표 기반 대응은 산업 권장 관행.
   • 차별점: 기술 선택 이후 운영 설계가 실 서비스 안정성에 결정적 영향을 줌.

Lost Update 대응 기술 비교표

Lost Update 방지는 단일한 정답이 아니라 상황에 맞춘 조합 설계다.
간단한 카운터 증감 등은 원자적 UPDATE 로 해결하고, 읽기 위주 시스템에서는 낙관적 잠금을, 쓰기 핫스팟이나 강한 동시성 요구 환경에서는 비관적 잠금 또는 DB 의 Serializable 을 선택한다. 무엇보다 충돌이 현실화될 때를 대비한 재시도·백오프 전략과 충돌률·락 대기시간 같은 관측 지표를 설계해 운영하면 안정성이 크게 향상된다.

핵심 원리 및 이론적 기반

Lost Update 통합 원칙·설계

1. 문제의 본질: 여러 클라이언트가 같은 데이터를 동시에 고쳐서 한쪽 변경이 사라지는 상황이 Lost Update 다.
2. 가장 쉬운 해결법: 가능한 한 한 문장으로 DB 에서 갱신하라. (UPDATE accounts SET balance = balance +? WHERE id =?)
3. 충돌이 잦다면: 다른 트랜잭션이 접근하지 못하게 미리 잠그는 비관적 잠금(SELECT FOR UPDATE) 을 쓴다.
4. 충돌이 드물다면: 버전 숫자 (또는 timestamp) 를 두고 커밋 시 비교하는 낙관적 잠금을 써 재시도한다.
5. 분산/재시도 환경: 요청에 idempotency key를 도입해 중복 실행을 방지한다.
6. 운영에서: 충돌 비율을 모니터링하고, 테스트로 정책을 검증해 최적의 전략을 선택한다.

Lost Update 핵심 원칙표

• 원자적 갱신을 우선으로, 충돌 빈도에 따라 비관적/낙관적을 선택한다.
• 재시도·아이덤포턴시·관찰성은 실무에서 항상 함께 적용해야 하는 보완 메커니즘이다.

설계 철학과 적용 방향

• 설계 철학은 어떤 기술을 왜 선택하는가에 대한 근본 원칙을 제공한다.
• 실무에서는 이 철학을 기준으로 구체적 기법 (원자적 SQL, 버전관리, idempotency 등) 을 조합해 운영 요건을 충족시킨다.

갱신 손실 (Lost Update) 동작과 해법

갱신 손실은 트랜잭션이 읽기-계산-쓰기 의 비원자적 흐름을 따를 때 발생한다.
두 트랜잭션이 동일한 초기값을 읽고 각자 계산한 값을 쓸 경우, 커밋 순서에 따라 한 쪽의 변경이 데이터베이스에서 유실된다. 데이터베이스는 이를 제어하기 위해 잠금 (lock), 격리 수준 (isolation), MVCC/스냅샷, 또는 애플리케이션 레벨의 낙관적 검사 (versioning) 같은 메커니즘을 제공한다.
각 기법은 일관성 보장 능력과 성능·확장성 사이에 트레이드오프가 존재한다.

갱신 손실의 원리와 제어 메커니즘

아래는 Lost Update 의 기본 동작 원리와 시스템/애플리케이션 수준 메커니즘을 정리한 핵심 목록이다.

1. 비원자 흐름 (핵심 원리)

   • 트랜잭션은 통상 READ → COMPUTE → WRITE → COMMIT 의 흐름을 따름.
   • 이 중 READ 와 WRITE 사이가 비원자 (atomic 이 아님) 이기 때문에, 다른 트랜잭션이 같은 레코드를 변경하면 앞선 트랜잭션의 계산 결과가 무의미해질 수 있다. (예: 두 트랜잭션이 동일한 초기값 10 을 읽어 서로 다른 갱신을 하면 커밋 순서에 따라 하나가 소실).

2. DB 메커니즘 관점

   • 락 기반 (비관적): SELECT … FOR UPDATE 등으로 행 락을 얻어 다른 업데이트를 대기시킴 → Lost Update 방지 (대기/충돌). 단점: 대기·교착 가능성·스루풋 저하.
   • MVCC(스냅샷 기반): 트랜잭션은 스냅샷을 읽음 (읽기 중 다른 트랜잭션의 커밋은 스냅샷에 영향 없음). MVCC 자체는 읽기 일관성 제공하지만, 격리 수준과 구현에 따라 Lost Update 를 막지 못할 수 있음 (예: READ COMMITTED 에서 발생 가능).
   • 낙관적 (버전) 검사: 레코드에 version 또는 updated_at 을 두고, UPDATE … WHERE id =? AND version =:old 형태로 수행해 업데이트 성공 여부로 충돌을 감지 → 실패 시 재시도/오류 반환.

3. 격리 수준 영향 (개략)

   • READ UNCOMMITTED: 가장 약함 (일부 DB 는 구현 안 함)—여러 동시성 이상 허용.
   • READ COMMITTED: 대부분 DB 의 기본—Lost Update 가 발생할 수 있음 (특히 단순 READ→UPDATE 패턴).
   • REPEATABLE READ / SERIALIZABLE: 더 강한 보장—SERIALIZABLE 은 논리적 직렬화 보장 (대부분 Lost Update 방지 가능). 단, DB 구현마다 세부 동작 차이 있음.

4. 애플리케이션 레벨 권장 패턴 (요약)

   • 충돌 가능성이 높으면 비관적 락.
   • 충돌이 낮고 성능이 중요하면 낙관적 버전 검사 + 재시도.
   • 분산 환경·복잡한 비즈니스 로직은 도메인 이벤트/CQRS/애그리게이트 수준에서 충돌 제어 고려.

갱신 손실 단계별 메커니즘

• READ 단계: 트랜잭션이 읽을 때 DB 는 스냅샷을 줄 수 있지만, 이 스냅샷은 그 시점 이후의 변경을 반영하지 않음. 따라서 읽은 값에 기반한 계산은 ’ 구 버전 ’ 을 기초로 하는 것이고, 다른 트랜잭션의 동시 변경을 놓칠 수 있다.

• COMPUTE 단계: 애플리케이션이 로컬에서 계산 (예: 재고 감소 계산) 을 하는 동안 다른 트랜잭션이 같은 데이터에 대해 변경을 하면, 계산 결과가 더 이상 최신 상태에 맞지 않게 된다. 낙관적 패턴은 이 시점의 불일치를 커밋 시 검사로 처리한다.

• WRITE 단계: 업데이트 시에 DB 가 행 락을 요구하지 않으면 다른 트랜잭션이 덮어쓸 수 있다. SELECT … FOR UPDATE 는 업데이트 전 행 락을 확보해 두 번째 업데이트를 대기시키거나 실패시킴으로써 Lost Update 를 방지한다. 그러나 락은 동시성 손실을 초래하므로 신중히 사용해야 한다.

• COMMIT 단계: 커밋 순서가 데이터의 최종 상태를 결정한다. SERIALIZABLE 같은 강한 격리 수준은 논리적 직렬화를 보장해 Lost Update 를 근본적으로 차단하지만 성능/확장성 측면에서 비용이 따른다.

Lost Update 동작 흐름과 제어 분기

아래는 기본 시퀀스와 함께 비관적 락, 낙관적 검사, MVCC/격리 수준 분기가 포함된 흐름도다.

sequenceDiagram
  participant T1 as Txn1
  participant DB as DB
  participant T2 as Txn2

  T1->>DB: BEGIN
  T2->>DB: BEGIN

  T1->>DB: SELECT value FROM counter WHERE id=1  (reads v=10, snapshot_s1)
  T2->>DB: SELECT value FROM counter WHERE id=1  (reads v=10, snapshot_s2)

  activate T1
  T1->>T1: compute -> new_v1 = 11

  alt 비관적 락 사용
    T1->>DB: SELECT ... FOR UPDATE (locks row)
    T1->>DB: UPDATE counter SET value=11 WHERE id=1
    T1->>DB: COMMIT
    DB-->>T1: OK
    T2->>DB: (blocked or lock timeout) => waits/errors
  else 낙관적 검사 사용
    T1->>DB: UPDATE counter SET value=11 WHERE id=1 AND version=old_ver
    DB-->>T1: success => commit
    T2->>DB: UPDATE counter SET value=15 WHERE id=1 AND version=old_ver
    DB-->>T2: fail (version mismatch) => T2 must re-read/retry
  else 기본(MVCC, 낮은 격리)
    T1->>DB: UPDATE counter SET value=11 WHERE id=1
    T1->>DB: COMMIT
    T2->>DB: UPDATE counter SET value=15 WHERE id=1
    T2->>DB: COMMIT
    DB-->>All: final value = 15 (T1 업데이트 소실)
  end
  deactivate T1

• 흐름도 상단은 두 트랜잭션이 동시에 BEGIN → SELECT 로 같은 값을 읽는 초기 상태를 보여준다.
• 이후 세 가지 대표 대응 방식(비관적 락 / 낙관적 검사 / 아무 제어 없음 (MVCC+ 낮은 격리)) 을 분기해 비교했다.
  • 비관적 락: 첫 트랜잭션이 락을 획득하면 두 번째는 락 해제까지 대기하거나 오류 (타임아웃) 를 받는다. 즉, 덮어쓰기가 원천 차단된다. 단점은 락 대기 및 성능 저하.
  • 낙관적 검사: 업데이트 시점에 버전 일치 여부를 검사해서 실패하면 재시도한다. 고동시성·저충돌 환경에서 유리. 재시도 로직 필요.
  • 기본 (MVCC + 낮은 격리): 방어 장치가 없으면 두 트랜잭션의 커밋 순서로 덮어쓰기가 발생하여 Lost Update 가 발생한다. MVCC 가 읽기 일관성은 제공하지만, 격리 수준에 따라 덮어쓰기를 막아주지 않을 수 있다.

Lost Update: 흐름·생명주기·대응

트랜잭션은 ’ 읽기 → 계산 → 쓰기 ’ 로 동작한다.
두 트랜잭션이 같은 값을 읽어 각자 계산하면, 먼저 커밋한 결과를 나중 트랜잭션이 덮어버릴 수 있다.
이를 막으려면

1. DB 가 충돌을 감지해 후발 트랜잭션을 abort(또는 재시도) 하거나
2. 먼저 쓰려는 쪽이 락을 걸어 다른 쪽을 대기시키는 방법을 쓴다.

MVCC 는 읽기 성능을 높이지만, 쓰기 - 쓰기 충돌을 어떻게 처리하느냐에 따라 Lost Update 발생 여부가 달라진다.

읽기→계산→쓰기: Lost Update 흐름

핵심 흐름 (상태/제어 관점)

• 읽기 단계 (Read / Snapshot): 트랜잭션이 시작되면 자신의 읽기 스냅샷 (또는 현재 데이터) 을 가져온다.
• 계산 단계 (Application): 애플리케이션이 읽은 값을 바탕으로 계산을 수행 (예: 잔액 차감). 이 간격에서 다른 트랜잭션이 커밋하여 데이터가 바뀔 수 있음 (스테일 데이터).
• 쓰기 단계 (Commit-time / Update): 업데이트 시 DB 의 충돌정책에 따라 두 갈래로 진행된다.
  • DB 가 쓰기 - 쓰기 충돌 감지(commit-time) 하면 후발 트랜잭션을 abort/재시도.
  • 또는 **선점 락 (비관적)**을 사용하면 후발자가 대기해 충돌을 피함.

안전화 권장 패턴

• 가능한 경우 서버 측 원자 연산으로 읽기 - 계산 - 쓰기를 합쳐라 (UPDATE … SET x = x - 1 WHERE x > 0).
• 충돌이 드물면 버전/낙관적 패턴(UPDATE WHERE version=old + 재시도) 을 사용하라.
• 충돌이 빈번하거나 절대적 순서가 필요하면 비관적 락(FOR UPDATE) 채택을 검토하라.

Lost Update 의 데이터·제어 단계표

• ’ 읽기→계산→쓰기 ’ 의 취약 지점을 명확히 보여준다. 핵심은 애플리케이션 계산 구간에서 데이터가 바뀔 수 있다는 점이며, 이를 막는 방법은 DB 레벨 (락·commit-time 충돌검사) 또는 애플리케이션 레벨 (원자 쿼리·버전 체크) 로 나뉜다. 선택은 워크로드 특성 (충돌 빈도, 지연 허용치, 정확성 우선순위) 에 따라 달라진다.

트랜잭션 데이터·제어 흐름 다이어그램

아래 흐름도는 일반적인 두 트랜잭션 (T1/T2) 의 읽기 - 계산 - 쓰기 경로와 DB 충돌 처리 분기를 보여준다.

flowchart TD
  Start[트랜잭션 시작]
  Read1["T1: Read (snapshot)"]
  Read2["T2: Read (snapshot)"]
  Calc1[T1: Application 계산]
  Calc2[T2: Application 계산]
  Attempt1[T1: UPDATE -> COMMIT 시도]
  Attempt2[T2: UPDATE -> COMMIT 시도]
  DBCheck1{DB 충돌 정책}
  DBCheck2{DB 충돌 정책}
  Apply1[커밋: 변경 반영]
  Apply2[커밋: 변경 반영]
  Abort2[T2: 충돌 감지 -> ABORT/재시도]
  Wait2[T2: 락 대기 -> 적용]
  
  Start --> Read1
  Start --> Read2
  Read1 --> Calc1
  Read2 --> Calc2
  Calc1 --> Attempt1
  Calc2 --> Attempt2
  Attempt1 --> DBCheck1
  DBCheck1 -->|비관적 락 존재| Apply1
  DBCheck1 -->|낙관적/MVCC| Apply1
  Apply1 --> Attempt2
  Attempt2 --> DBCheck2
  DBCheck2 -->|"충돌 감지 (MVCC/OCC)"| Abort2
  DBCheck2 -->|"락으로 대기(FOR UPDATE)"| Wait2 --> Apply2
  DBCheck2 -->|충돌 미감지| Apply2
  Abort2 --> Retry2{재시도?}
  Retry2 -->|예| Read2
  Retry2 -->|아니오| End2[트랜잭션 종료: 실패]
  Apply2 --> End1[All Done]

• 트랜잭션은 독립적으로 읽고 계산을 수행한 뒤 업데이트를 시도한다. 첫 트랜잭션이 커밋되면 DB 상태가 바뀌고, 후발 트랜잭션의 커밋 시 DB 의 충돌정책에 따라 (1) 충돌 감지 → abort/재시도, (2) 락에 의해 대기 → 적용, (3) 충돌 미감지 → 덮어쓰기 (Lost Update) 중 하나가 결정된다. 애플리케이션은 재시도·백오프·아이덴포턴시 등의 정책으로 실패 상황을 견고하게 처리해야 한다.

트랜잭션 생명주기 (충돌 관점)

트랜잭션의 상태 변화 (시작 → 읽기 → 계산 → 준비 (검증) → 커밋/롤백) 를 생명주기 중심으로 표현한다.

stateDiagram-v2
  [*] --> Started: BEGIN
  Started --> Reading: Read(snapshot)
  Reading --> Computing: Application 계산
  Computing --> Preparing: Update 시도 (Update/Prepare)

  Preparing --> Committed: 충돌 없음 / COMMIT -> 반영
  Preparing --> RolledBack: 충돌 감지 / ABORT -> 재시도 가능
  Preparing --> Waiting: 락 대기 / Lock Wait
  Waiting --> Committed: 락 해제 -> 반영

  RolledBack --> Decision

  state Decision {
    [*] --> Check
    Check --> Retry: 재시도
    Check --> Stop: 중지
    Retry --> Reading
    Stop --> [*]
  }

  Committed --> [*]

• 이 생명주기는 트랜잭션이 읽기 → 계산 → 준비 (검증) → 커밋/롤백으로 진행된다는 점을 강조한다. Preparing 단계 (커밋 직전) 가 충돌검출의 핵심 지점이며, 여기서 DB 정책에 따라 롤백이 발생하면 애플리케이션이 재시도 여부를 결정한다. 락 기반이면 Waiting 상태가 생겨 대기 후 커밋될 수 있다.

특성 분석 및 평가

동시갱신 보호의 효용과 선택지

동시 갱신 상황에서 Lost Update 를 막는 기법들은 목적에 따라 선택된다.
단순 값 증감 등은 데이터베이스의 원자적 UPDATE 로 해결하는 것이 가장 간단하고 효율적이다.
사용자가 여러 단계 (예: 웹 폼 → 확인 → 커밋) 를 거쳐 트랜잭션이 길어지는 경우 낙관적 버저닝 (버전 비교 후 재시도) 이 적합하다.
절대적 일관성이 필요하면 격리 수준을 Serializable 로 올리거나 비관적 잠금을 사용하되 성능·교착 리스크를 고려해야 한다.
각 기법은 ’ 어떤 문제를 줄여주고 어떤 비용을 발생시키는지 ’ 로 판단하면 된다.

Lost Update 방지 장점 정리표

Lost Update 방지 기법은 ’ 어떤 상황에서 ’ 와 ’ 어떤 비용이 드는가 ’ 를 기준으로 선택해야 한다.
간단한 산술 갱신은 원자적 SQL 로 해결하고, 사용자 상호작용으로 트랜잭션이 길면 낙관적 버저닝을 도입하며, 규제·금융처럼 무결성이 최우선이면 높은 격리 수준이나 비관적 락을 적용한다. MVCC 는 읽기 성능을 크게 향상시키지만 쓰기 충돌 문제는 별도의 정책으로 처리해야 한다.

Lost Update: 한계·제약과 실무적 완화책

Lost Update 의 단점과 제약은 크게 두 축으로 본다.

1. 본질적 단점(예: 비관적 락은 락 경쟁·데드락을 만들고, 낙관적 락은 충돌 시 재시도 비용이 든다) 은 기술 선택 자체가 가져오는 트레이드오프다.
2. 환경 제약(ORM 기본 설정, 읽기 - 쓰기 분리, DBMS 별 구현 차이) 은 운영·설계로 인해 문제가 커지는 요인이다.

실무에서는 원자적 UPDATE 로 단순 카운터 문제를 해결하고, 충돌이 흔한 곳은 비관적 락·파티셔닝을 적용하며, 낙관적 접근에는 지수적 백오프와 멱등성을 도입해 재시도 비용을 완화한다. 또한 리플리카 읽기 사용 시 세션 고정·마스터 읽기 등으로 스테일 리드를 피해야 한다.

Lost Update 의 본질적 단점 비교

각 기법은 반드시 트레이드오프를 동반한다. 낮은 충돌 환경에서는 낙관적 방식이 효율적이고, 핫스팟엔 비관적 락이나 파티셔닝이 적합하다. 원자적 SQL 은 가장 간단·효율적이지만 표현 한계가 있어 복잡한 도메인은 다른 패턴 병행이 필요하다.

환경적 제약사항과 완화책

환경 제약은 설계·운영 관행으로 완화할 수 있다. ORM 설정·읽기 전략·DB 선택은 초기에 설계·테스트로 확정해야 런타임 문제를 줄일 수 있다.

Lost Update: 트레이드오프와 하이브리드 전략

1. 문제 요약:
   일관성 (Consistency) 을 올리면 동시성 (throughput) 이 떨어지고, 동시성을 높이면 Lost Update 같은 데이터 오류 위험이 커진다.

2. 결정 원칙:
   중요한 데이터 (돈·재고) 는 강한 정합성 우선, 그렇지 않은 데이터는 성능 우선 (낙관적) 으로 설계.

3. 현실적 해법:
   전사적 한 가지 방식보다 핫스팟 식별 → 해당 키에 강한 제어 적용 → 일반 작업은 낙관적 처리 하는 하이브리드가 효과적.

4. 운영 포인트:
   충돌/재시도 메트릭, 아이덤포턴시, 지수 백오프를 필수로 도입해 돌발 상황 관리.

고격리 Vs 저격리 트레이드오프

• 핵심: A 는 안전 (정합성) 을 우선, B 는 성능 (처리량) 을 우선.
• 실무 추천: 중요한 도메인은 A 성향으로, 그렇지 않은 도메인은 B 성향으로 분류해 혼합 적용하라.

하이브리드 트레이드오프 패턴

• 핵심: 하이브리드 패턴들은 " 어디에 강한 정합을 둬야 하나 " 라는 질문에 실용적 대답을 준다.
• 실무 팁: 핫스팟은 선별적으로 강한 제어 (비관적/리더), 나머지는 낙관적/원자적 SQL 로 처리하는 조합이 빈번히 효과적이다.

갱신 전략 선택 기준과 실무 적용

1. 문제: 여러 프로세스가 동시에 같은 값을 읽고 수정하면, 마지막으로 커밋된 값이 이전 변경을 덮어써서 일부 변경이 사라질 수 있다 (= Lost Update).

2. 해결 아이디어 요약:

   • 충돌 드묾 → 낙관적: 읽을 때는 락 안 걸고, 쓸 때 버전 비교. 실패하면 다시 읽고 재시도.
   • 충돌 잦음 → 비관적: 업데이트 전에 락을 걸어 다른 업데이트를 차단.
   • 단순 증감 → 원자적 연산: UPDATE t SET cnt = cnt + 1 WHERE id=? 같은 한 문장으로 처리.
   • 중대한 금전/원장 → 강한 격리: Serializable/SSI 로 논리적 직렬화 보장.

3. 실무 팁 한 줄: 먼저 충돌이 자주 발생하는 워크플로우를 찾아 (모니터링), 해당 워크플로우에 맞는 전략을 부분 적용해 보는 것이 가장 안전하다.

갱신 전략별 적용 적합성 표

• 핵심 규칙: 데이터의 **가치 (정합성 중요도)**와 충돌 빈도를 교차표로 놓고 전략을 결정하라.
• 실무 우선순위: (1) 중요한 트랜잭션 경로 식별 → (2) 충돌률·재시도 비용 계측 → (3) 전략 (원자/낙관적/비관적/격리) 적용 → (4) 모니터링·조정.

실무 적용 및 사례

실습 예제 및 코드 구현

실습 예제: 문제 재현 (잘못된 패턴)

목적: Read-Modify-Write 의 위험 이해

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-- 테이블
CREATE TABLE counter (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  value INT NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
INSERT INTO counter(id, value) VALUES (1, 10);

-- Txn1
BEGIN;
SELECT value FROM counter WHERE id=1; -- 10 읽음
-- (애플리케이션에서 +1 계산)
-- 일부 지연…

-- Txn2
BEGIN;
SELECT value FROM counter WHERE id=1; -- 10 읽음
-- (애플리케이션에서 +5 계산)
UPDATE counter SET value = 15 WHERE id=1; -- Txn2 커밋
COMMIT;

-- Txn1 계속
UPDATE counter SET value = 11 WHERE id=1; -- Txn1 커밋
COMMIT;
-- 최종 값 11 (Txn2의 갱신 소실)

수정안 1: 원자적 갱신

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3

-- 동시 실행되어도 안전
UPDATE counter SET value = value + 1 WHERE id=1; -- Txn1
UPDATE counter SET value = value + 5 WHERE id=1; -- Txn2

수정안 2: 비관적 잠금

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BEGIN;
SELECT value FROM counter WHERE id=1 FOR UPDATE; -- Row 잠금 획득
-- 계산 수행
UPDATE counter SET value = value + 1 WHERE id=1;
COMMIT;

수정안 3: 낙관적 잠금 (버전 컬럼)

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ALTER TABLE counter ADD COLUMN version BIGINT NOT NULL DEFAULT 0;

-- 읽기 시 현재 version도 읽어둔다(예: v=10, ver=3)
-- 쓰기 시 조건부 업데이트
UPDATE counter
SET value = :new_value,
    version = version + 1
WHERE id = :id AND version = :old_version; -- 영향 행이 0이면 충돌로 간주, 재시도

실습 예제: Lost Update 상황과 해결 - SQL 트랜잭션

목적

• 동시 실행되는 트랜잭션에서 갱신 손실 현상과 방지 전략 비교 실습

사전 요구사항

• MySQL 또는 PostgreSQL DBMS 준비
• 계정 및 트랜잭션 권한 필요

단계별 구현

1. 갱신 손실 발생 예시

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   -- 트랜잭션 A START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1; -- balance = 100 UPDATE accounts SET balance = balance + 50 WHERE id = 1; COMMIT; -- 트랜잭션 B START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1; -- balance = 100 UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 1; COMMIT; -- 최종 balance = 150, 트랜잭션 A의 작업 소실

2. 명시적 락으로 해결

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

   -- 트랜잭션 A START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- balance = 100 UPDATE accounts SET balance = balance + 50 WHERE id = 1; COMMIT; -- 트랜잭션 B START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- 락 대기, balance = 150 UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 1; COMMIT; -- 두 트랜잭션 작업 모두 보존

실행 결과

• 첫 번째 예시에서는 두 트랜잭션 중 한쪽 작업이 소실
• 두 번째 예시에서는 명시적 잠금으로 모든 작업이 제대로 반영

추가 실험

• MVCC 환경에서 트랜잭션 버전 충돌 감지 (Repeatable Read 등)
• 낙관적/비관적 Lock 방식 비교 실습

Phase 6: 운영 및 최적화

Lost Update 관측·탐지·대응 체계

Lost Update 를 운영에서 잡아내려면 락/데드락/재시도 실패/장기 트랜잭션/핫로우 같은 지표를 정기적으로 관찰해야 한다.
DB 로그 (예: deadlock detected, serialization failure) 는 즉각적인 경고이고, 애플리케이션 로그 (ORM 예외) 는 재시도 로직의 실패를 알려준다.
이들을 대시보드에 연결해 임계값을 정하고 (예: 데드락 > 1/min, 재시도율 > 1%), 이상 발생 시 원인 분석 (핫로우·쿼리·트랜잭션 패턴) 을 해 문제를 해결한다.

Lost Update 관측 카테고리 체계

실시간 탐지 메트릭

실시간 지표는 문제 탐지 (또는 이상 징후 알림) 에 사용된다.

핵심 지표와 수집 방법:

• 락 대기 시간: 평균/90/99 백분위; DB 활동 테이블 (pg_stat_activity/performance_schema) 에서 집계.
• 데드락 수: 분/시간 단위 deadlock 발생 건수 (로그·엔진 카운터 기반).
• Retry 율 (낙관적 실패율): 애플리케이션 로그에서 재시도 이벤트 비율; SQLSTATE 40001 또는 ORM 예외로 집계.
• 장기 트랜잭션 수: 트랜잭션 연령이 임계값 (예: 30s/60s) 을 초과한 개수.

• 실시간 메트릭은 빠른 탐지와 알림을 위해 설정한다. 락 대기·데드락·재시도 실패가 늘면 Lost Update 나 동시성 버그를 의심하고 즉시 진단 루틴 (쿼리·트레이스 확인) 을 실행해야 한다.

로그 및 이벤트 (증거) 수집

로그는 진단·포렌식의 근거가 된다. 수집·보존·분석 프로세스가 중요하다.

• DB 에러 로그: deadlock detected, serialization failure, deadlock victim stack. 로그 수준을 운영에 맞춰 (일시적 증가 시 ROTATION/샘플링).
• 애플리케이션 로그: ORM 예외 (StaleObject, OptimisticLockException), 재시도 이벤트, SQL 에러코드 (40001 등).
• 로그 파이프라인: 중앙 로그 스토리지 (ELK, Loki 등) 로 전송하고, 쿼리 가능한 지표로 추출.

• 로그는 이벤트의 증거를 제공한다. 자동화된 로그 분석 (패턴 추출, 상관관계) 으로 높은 재시도율이나 특정 쿼리의 반복성을 찾아내라.

트레이스·쿼리 수준 진단

심층 원인 분석을 위해 쿼리 플랜·트레이스·샘플링을 사용한다.

• Top updating queries: 가장 자주 update 되는 쿼리 목록, 쿼리별 평균 대기/응답 시간.
• 쿼리 플랜 분석: 인덱스 누락, 풀스캔, 행 잠금 범위 확대 여부 확인.
• 분산 트레이스: 트랜잭션 경로 (서비스 → DB) 에서 지연·재시도 지점 식별.

• 업데이트를 많이 발생시키는 쿼리와 그 플랜을 보면 Hot row, 범위 락, 잘못된 인덱스 등의 근본 원인을 찾기 쉽다.

대시보드·알림·자동화 (대응)

탐지 → 진단 후 즉시 조치·장기 개선으로 연결.

• 대시보드: 실시간 메트릭 (P99, deadlocks/min, retry%) + 트렌드 (1h/24h).
• 알림 규칙: 단계별 (Warning → Critical) 알림, 자동화 (예: 초과 시 자동 샘플 트레이스 활성화).
• 자동화 플레이북: 높은 재시도율 시 자동 트래픽 셰이핑, Hot row 발견 시 DB 스키마/쿼리 변경 제안 알림.

• 탐지에서 끝나지 않고 자동화된 진단·임시 완화 조치 (스로틀링·배치 조정) 로 문제의 영향 범위를 줄이는 것이 핵심이다.

Lost Update 관측 통합 체크리스트

Lost Update 보안·감사 통합 설계

Lost Update 를 예방하려면 누가 언제 어떤 변경을 했는지 (감사 로그), 누가 그 권한을 갖는지 (접근 제어), 그리고 어떤 방식으로 충돌을 막는지 (트랜잭션 제어) 를 함께 설계해야 한다.

• 운영 체크리스트 (초급)
  1. 중요한 테이블에 대해 변경 전/후 상태를 기록하는 감사 로그가 있는가?
  2. 로그는 중앙에 모이고 무결성 (해시/서명) 으로 보호되는가?
  3. 민감 테이블 (금융·원장) 에는 강한 격리 (예: Serializable) 또는 버전검사 패턴을 적용하는가?
  4. 권한은 최소화되어 있고, 락 취득 권한은 관리되는가?
  5. 이상징후 (충돌 증가 등) 를 모니터링·알람으로 감지하는가?

Lost Update 보안·컴플라이언스 카테고리

감사 추적 (Audit & Immutable Trail)

변경 전후 상태 (Before/After), 트랜잭션 ID, 사용자/서비스계정, 타임스탬프, 변경 쿼리, 로그 해시 (무결성) 를 필수로 기록.
감사 로그는 append-only(변조 불가) 스토리지 또는 외부 SIEM 으로 전송. DB 내 트리거 (pgAudit 등) 혹은 애플리케이션 레벨 이벤트 소싱을 병행.

• 감사 추적은 Lost Update 의 발생 근거를 입증하고 재구성하기 위한 핵심 수단이다. 변경 전·후 상태와 트랜잭션 식별자를 보존하면 누가 무엇을 덮어썼는지 검증 가능하며, 로그 무결성은 규제 대응에서 필수다.

접근 제어 (Access Control & Privilege)

최소 권한 원칙으로 트랜잭션·락 취득 권한을 분리.
애플리케이션 계정과 운영 (관리) 계정을 분리하고, 권한 변경은 감사 로그로 남김.
클라우드 DB 의 IAM 연동과 역할 기반 접근 제어 권장.

• 권한을 적절히 제한하면 의도치 않은 동시 변경을 줄일 수 있다. 특히 락 (SELECT FOR UPDATE 등) 권한을 통제하면 시스템 안정성·감사성이 동시에 개선된다.

트랜잭션 제어 (Transactional Integrity)

비즈니스 중요도에 따라 Serializable 등 강한 격리 적용 또는 낙관적 버전검사 (버전 필드/ETag) 사용.
분산 환경은 conditional writes(조건부 업데이트) 나 이벤트 소싱/Saga 패턴으로 설계. 충돌 시 재시도 정책과 감사 로그를 연계.

• 트랜잭션 제어는 Lost Update 를 직접 예방하는 계층이다. 강한 격리는 안전하지만 성능 영향이 있으므로, 낙관적/비관적 기법을 조합해 적용하는 것이 실무적이다.

운영 모니터링·탐지 (Ops & Detection)

충돌률·재시도율·비정상적 다중 쓰기 이벤트를 지표화하고 SIEM/알람으로 연결.
로그 무결성 검사 (정기 해시 비교) 및 포렌식 워크플로를 수립.

• Lost Update 는 간헐적으로 나타나므로 계측과 자동화된 탐지·대응 체계가 있어야 실제 리스크를 줄일 수 있다. 중앙화된 로그·SIEM 통합이 효과적이다.

규정준수·보존 (Compliance & Retention)

규제별 로그 보존기간·무결성 요구를 정책화 (예: PCI 의 로그 보존 권고·SOX 의 재무 증빙 요건).
보존은 암호화·WORM·백업 전략과 함께 운영.

• 보존·무결성 요구는 규제 리스크를 줄이는 핵심 요소다. 로그 정책·보존·증빙 체계를 미리 설계하면 감사 시 빠르게 대응 가능하다.

Lost Update 보안·컴플라이언스 통합표

모든 항목은 상호보완적이다.
감사 로그와 접근 제어가 있어야 증빙과 책임 추적이 가능하고, 트랜잭션 제어가 있어야 실제 Lost Update 를 예방할 수 있다.
운영 모니터링은 문제가 발생했을 때 빠르게 포착하게 해주며, 규정준수는 법적·회계적 요구를 만족시킨다. 우선순위는 데이터의 민감도와 규제 요건에 따라 조정하라.

Lost Update 성능·확장성 전략

성능을 유지하면서 Lost Update 를 줄이려면 먼저 트랜잭션을 가능한 짧게 만들고, 단순한 증감 연산은 DB 의 원자적 UPDATE 로 처리한다.
쓰기 집중 (핫스팟) 이 문제면 파티셔닝/샤딩으로 분산하고, 데이터 무결성이 더 중요하면 특정 경로에 한해 격리 수준을 높인다.
충돌은 낙관적 버전 검사와 재시도로 다루고, 핫스팟은 샤드키·리밸런싱·모니터링으로 해결한다.

성능·확장성 최적화 핵심 카테고리

트랜잭션 단축 & 원자적 연산

짧은 트랜잭션은 락 시간과 충돌 창을 줄여 성능을 개선한다.
가능한 연산을 원자적 SQL(예: UPDATE t SET v = v +?) 로 표현해 애플리케이션 레벨의 read→compute→write 패턴을 제거하면 Lost Update 위험이 낮아진다.
트랜잭션 내 I/O(외부 API 호출, 파일 등) 는 비동기로 분리한다.

동시성 제어 전략 선택지

비관적 락 (SELECT FOR UPDATE) 은 충돌을 예방하지만 대기·교착 가능성이 있으므로 중요 자원에 한해 사용한다.
낙관적 버저닝은 충돌 탐지 후 재시도로 확장성에 유리하며, 동적 격리 조절로 핵심 경로만 높은 격리를 적용하면 전체 성능 영향을 줄일 수 있다.

데이터 분산 및 핫스팟 대응

파티셔닝/샤딩으로 쓰기 부담을 분산하되 샤드키·파티션 전략을 접근 패턴에 맞춰 설계해야 한다.
핫스팟은 키 재설계, 라운드로빈·해시 기반 분배, 리밸런싱으로 완화한다.
모니터링으로 핫스팟을 조기 발견해야 한다.

운영·재시도·모니터링 전략

충돌 감지 시 애플리케이션 레벨 재시도 (지수 백오프), 충돌률·재시도 횟수 모니터링, 자동 리밸런싱 정책을 운영에 포함한다.
Jepsen 스타일 동시성 테스트로 검증하면 믿을 만한 안정성을 확보할 수 있다.

성능·확장성 통합 실행표

• 핵심 방식은 ’ 충돌을 구조적으로 줄이기 (A/C)’, ’ 충돌 발생 시 자동 복구 (B/D)’, ’ 부하 분산으로 근본 원인 제거 (C)’ 세 축으로 이해하면 된다.

Lost Update 문제 해결 (탐지·대응·예방)

Lost Update 문제는 여러 트랜잭션이 같은 데이터를 동시에 읽어 업데이트할 때 한쪽 변경이 덮여 사라지는 현상이다.
우선 원자적 SQL(예: UPDATE … SET v = v + 1) 로 애플리케이션 RMW 를 제거하고, 충돌이 적으면 낙관적 락 (버전 비교 + 재시도), 충돌이 잦거나 핫스팟이면 비관적 락 (SELECT … FOR UPDATE) 을 사용한다.
운영에서는 충돌률·재시도율·락 대기시간을 모니터링하고 재시도 정책 (지수적 백오프·멱등성) 을 명확히 설계해야 문제를 안정적으로 제어할 수 있다.

Lost Update 트러블슈팅 분류

탐지 (Detection)

동시성 이상을 빠르게 감지하는 단계.

• 핵심 행동: 슬로우 쿼리, 트랜잭션 롱런, 락 보유 보고서, 애플리케이션 예외 집계 확인.

• 진단 쿼리 (실무 예시):

  • PostgreSQL: SELECT pid, query, state, now() - query_start AS duration FROM pg_stat_activity WHERE state <> 'idle';
  • PostgreSQL 락: SELECT * FROM pg_locks l JOIN pg_stat_activity a ON l.pid = a.pid;
  • MySQL: SHOW PROCESSLIST; SHOW ENGINE INNODB STATUS;

• 지표: 충돌률 (%), 평균 락 대기 (ms), 트랜잭션 95/99 백분위 지연, 리플리카 지연 (ms)

• 요약: 탐지는 DB·애플리케이션 로그와 실시간 지표를 결합해 조기 경보를 만들고, 문제 발생 시 즉시 원인 범위를 좁힌다.

즉시 대응 (Immediate Remediation)

현장 첫 대응 절차 (서비스 영향 최소화 목적).

• 절차:

  1. 영향을 받는 트랜잭션/세션 식별
  2. 위험 트랜잭션 강제 롤백 또는 타임아웃 설정
  3. 세션 단위로 세션 읽기 강제 (master read) 또는 트래픽 셰이드 오프
  4. 임시로 핵심 경로의 격리 수준 상향 (단기).

• 권장 우선순위: 트랜잭션 범위 축소 → 원자적 SQL 적용 (가능 시) → 재시도 정책 활성화

• 요약: 즉시 대응은 운영 중단을 최소화하면서 일관성 확보를 목표로 한다. 근본 해결 전 임시 조치로 사용한다.

근본 해결 (Root-cause Fixes)

재발 방지를 위한 설계/코드 수정.

• 기술 옵션:

  • 원자적 SQL: 가능한 연산은 DB 에서 처리.
  • 낙관적 락: version 컬럼 + 애플리케이션 재시도 (지수적 백오프).
  • 비관적 락: 핫스팟이 명확한 경우에만 사용.
  • 격리 수준 조정: 핵심 트랜잭션에만 Serializable 적용.
  • 아키텍처 변경: CQRS, 이벤트 소싱, 단일 라이터 패턴 (샤드별).

• 구현 체크리스트: 멱등성, 최대 재시도 횟수, 지수 백오프, 트랜잭션 시간 단축, 인덱스 최적화

• 요약: 근본 해결은 서비스 요구 (성능·일관성) 에 따라 적절한 방식으로 선택·혼합해야 하며, 멱등성·재시도 설계가 중요하다.

운영·예방 (Operational & Prevention)

장기적 안정화를 위한 모니터링·정책·테스트.

• 핵심 요소: 충돌률·재시도율 알림, 락 대기 임계값 알림, 리플리카 지연 경고, 정기적 재현 테스트 (부하·카오스).

• 자동화: 자동 재시도 엔진 (재시도 제한·백오프), 운영 runbook(발생 시 체크리스트), 데드락 자동 탐지·알림.

• 요약: 운영은 탐지→대응→근본 해결 사이클을 자동화·측정화하여 재발을 줄이는 것이 목표다.

Lost Update 종합 트러블슈팅 표

최종 정리 및 학습 가이드

내용 종합

Lost Update 는 트랜잭션 동시성 제어에서 자주 마주치는 일관성 오류다.
문제의 핵심은 트랜잭션이 ’ 읽기 → 애플리케이션 계산 → 쓰기 ’ 의 흐름을 가질 때, 계산에 쓰인 입력이 이미 다른 트랜잭션에 의해 변경될 수 있다는 점이다.

초기 DBMS 는 락 (비관적) 으로 강하게 막았고, 이후 성능을 위해 낙관적 기법과 MVCC 가 도입됐다.
MVCC 는 읽기 성능을 개선하지만, 쓰기 - 쓰기 충돌을 엔진이 어떻게 처리하느냐에 따라 Lost Update 가 여전히 발생할 수 있다.
그래서 실무에서는 가능한 연산을 DB 에서 원자적으로 처리하고 (예: UPDATE … SET x = x - 1 WHERE x > 0), 충돌이 드물면 버전 기반 낙관적 재시도 패턴을 채택하며, 충돌이 잦거나 순서 보장이 필수적이면 비관적 락 또는 Serializable 과 같은 강한 격리 수준을 선택한다.
관찰·운영 측면에서는 락 대기·데드락·재시도 실패율·장기 트랜잭션·핫로우를 모니터링하고, 로그·트레이스와 결합해 근본 원인을 규명하는 것이 효과적인 관리의 핵심이다.
분산 환경에서는 추가로 타임스탬프 분배, 2PC, 이벤트 드리븐 아키텍처 같은 설계적 선택이 필요하다.

실무 적용 가이드

학습 로드맵

학습 항목 정리

용어 정리

참고 및 출처

• PostgreSQL Documentation — Explicit Locking / Transaction Isolation / Serializable
• MySQL Reference Manual — InnoDB Locking and Transaction Model
• Microsoft SQL Docs — Transaction Isolation Levels / Optimistic Concurrency
• Oracle Documentation — Data Concurrency and Consistency
• 트랜잭션 격리 수준 완벽 가이드 (notavoid.tistory)
• PostgreSQL, MySQL 에서의 Lost update 대처 방안 (2tsumo-hitori.tistory)
• Lost update와 serializable (mirrorofcode.tistory)
• MVCC (Multiversion Concurrency Control) (kyoulho.tistory)
• 낙관적 락, 비관적 락 - 동시성 제어 (techforme.tistory)
• 데이터베이스 동시성 문제와 ANSI SQL 표준화 (blog.xiyo.dev)