Distributed Locking
분산 락은 다수 노드가 공유 자원에 동시 접근하지 않도록 제어하여 데이터 일관성과 무결성을 보장하는 핵심 동기화 메커니즘이다. ZooKeeper 의 ephemeral znode, etcd 의 lease, Redis Redlock 등 다양한 구현이 존재하며, fencing token, TTL, 세션 감시 등을 통해 장애 상황에서도 안전성을 확보한다. 리더 선출, 예약 처리, 트랜잭션 제어 등 실무에서 널리 활용되며, CAP 이론 기반의 성능과 일관성 트레이드오프 설계가 중요하다.
등장 배경 및 발전 과정
등장 배경
- 초기 컴퓨터 시스템에서는 단일 프로세스 내에서 Mutex, Spinlock 등을 사용해 동시성을 제어했음.
- 하지만 분산 시스템 환경에서는 여러 노드가 동일 자원에 접근하면서 Race Condition, 중복 실행, 일관성 손상 문제가 발생.
- 특히 클러스터, MSA, NoSQL, 비동기 처리 확산과 함께 분산 환경에서의 상호 배제 (Mutual Exclusion) 보장이 필요해졌음.
이론적 기반 (1970s~2000s)
- 1978: Lamport 의 Logical Clock 및 Mutual Exclusion 이론 등장
- 1981: Ricart–Agrawala 알고리즘 발표
- 1989: Paxos(분산 합의 알고리즘) 발표
- 이 시기에는 분산 환경에서의 상호 배제를 위한 이론이 주로 연구됨
실용화 시작 (2000 년대 초반)
- 2006: Google 이 내부 시스템 (GFS, Bigtable) 을 위해 Chubby 락 서비스를 도입
- 2008: Yahoo 에서 ZooKeeper 오픈소스로 공개 → Hadoop, Kafka 등에서 광범위하게 사용됨
- 2010 년대: 클라우드와 컨테이너 기술 확산에 따라 락 서비스도 고가용성 기반으로 요구됨
현대적 진화 (2010s~현재)
- 2013: Raft 알고리즘 등장–Paxos 보다 이해하기 쉬운 합의 프로토콜
- 2014~2016: Redis 기반의 Redlock 알고리즘 등장 (antirez), 이후 Martin Kleppmann 에 의해 안정성 논쟁 촉발
- etcd, Consul 등 새로운 고가용 락/키 - 값 저장소가 확산되며, Kubernetes 에서도 Lease API를 통해 리더 선출 등에서 락 개념이 적용됨
오늘날 활용 예
- Kubernetes, Kafka, DB Failover 시스템, MSA 기반 잡 스케줄러 등에서 사용
- Redis/etcd/ZooKeeper 를 통한 분산락 구현은 고가용성 (HR), 리더 선출, 작업 중복 방지, 동시성 보장 등에 필수 요소로 자리잡음
목적 및 필요성
목적
데이터 일관성 보장
- 동시에 접근하는 노드로 인한 데이터 손상을 방지하고, ACID 속성 중 일관성을 유지
안전한 동시성 제어
- 여러 노드/프로세스 간 임계 구역 보호 및 race condition 회피
예측 가능한 단일 실행
- 배치 잡, 리더 선출, 스케줄링 등에서 중복 실행 없이 한 번만 수행되도록 보장
시스템 신뢰성 및 복원력 확보
- 장애 발생 시 자동 해제, 소유권 이전, 복구를 통해 시스템 중단 최소화
운영 정책 및 통합 제어 실현
- API 중복 호출 방지, 외부 요청 제어, 서비스 정책 기반 락 처리
감사 및 모니터링 기반 추적성 확보
- 락 획득/해제 기록과 함께 관찰 가능성 확보, 운영 중 디버깅 용이
확장성과 클라우드 네이티브 아키텍처 대응
- 마이크로서비스 기반 아키텍처에서 락을 통한 서비스 조율과 확장 대응 가능
필요성
분산 시스템의 비결정성 대응
- 노드 간 상태 공유의 어려움, 글로벌 시계 부재, 네트워크 지연 등 비동기 특성으로 인한 불확실성 제거
데이터 무결성 및 비즈니스 신뢰성 확보
- 재고 차감, 금융 트랜잭션, 예약 시스템 등에서 정확한 실행 및 결과 보장
성능과 일관성 간 트레이드오프 해결 도구
- CAP 이론 하에서 일관성과 가용성의 균형을 설계에 반영
자동화된 장애 복구를 위한 핵심 컴포넌트
- TTL, fencing token, session timeout 등을 통한 자가 복구 메커니즘 구현
관찰 가능성과 운영 최적화 수단
- 트레이싱/로그/모니터링을 통한 장애 진단 및 성능 최적화
핵심 개념 (Core Concepts)
기본 개념
개념 | 설명 |
---|---|
상호 배제 (Mutual Exclusion) | 한 번에 하나의 노드만 공유 자원 접근을 허용하는 핵심 원칙 |
임계 영역 (Critical Section) | 보호되어야 할 공유 자원 접근 구간 |
락 메커니즘 (Lock Mechanism) | 자원 접근 제어 방식 (Exclusive, Shared, Partitioned 등) |
락 유효 기간 관리 (TTL/Lease) | 자동 만료 설정 혹은 세션 기반 유지 방식 |
펜싱 토큰 (Fencing Token) | 락 획득 순서 보장을 위한 단조 증가 식별자 |
분산 환경 특화 개념
개념 | 설명 |
---|---|
리더 선출 (Leader Election) | Ephemeral zNode or Lease 기반으로 단일 리더 지정 |
분산 합의 (Distributed Consensus) | Paxos, Raft, PBFT 등으로 락 상태 일관성 보장 |
논리 시계 (Logical Timestamp) | 요청 순서 보장을 위한 Lamport/Vector Clock |
FLP 정리 | 완전한 비동기 시스템에서 합의 불가능성 이론 |
CAP 정리 | 분산 시스템에서 일관성, 가용성, 분할 허용성의 트레이드오프 |
실무 구현 연관성
실무 요소 | 설명 |
---|---|
Redis 기반 Redlock | TTL 과 SETNX 를 이용한 경량 락 방식, 짧은 기간에 적합 |
ZooKeeper 기반 락 | Ephemeral Sequential Node 사용, 순서 보장 |
etcd 기반 락 | Lease 기반, Kubernetes Lease API 와 연동 |
장애 감지 및 복구 | 하트비트, 세션 종료 감지, TTL 만료 등을 통한 자동 복구 |
성능 최적화 전략 | Retry + Backoff, 락 세분화, 대기 큐 등 경합 완화 방식 |
보안 및 신뢰성 | 요청 ID, Idempotency, 펜싱 토큰 기반 멱등성 처리 |
분산 시스템 설계 시 고려 사항
- 네트워크 분할 (Split-Brain) 시 다중 리더 방지
- 클러스터 내 단일 실패 지점 (SPOF) 제거
- 세션 기반 락 해제 vs TTL 기반 해제의 안정성 차이
- 클라이언트 장애 대비 멱등성 및 롤백 전략 필수
주요 기능 및 역할
기능 구분 | 기능 | 대응 역할 | 설명 |
---|---|---|---|
획득 | 락 획득 (Lock Acquire) | 동시성 제어자 | 자원에 대한 단일 접근 보장 |
해제 | 락 해제 (Release, TTL Expiry) | 일관성 보장자 | 중복 실행 방지, 자원 반환 보장 |
연장 | 락 유지/갱신 (Heartbeat, Lease) | 자원 관리자 | 장기 작업 지속 가능, premature 해제 방지 |
감시 | 락 변화 감지 (Watch, Notify) | 중재자 / 분산 조정자 | 다음 클라이언트에게 통제 권한 이전 |
재시도 | Retry with Backoff | 성능 최적화 도우미 | 부하 완화, 경합 시도 조정 |
검사 | 소유자 검증 / 상태 확인 | 보호자 역할 | 락 위조 방지, 외부 해제 요청 검증 |
장애 처리 | 자동 해제 / 소유권 이전 | 장애 복구 지원자 | 노드 장애 시 타 클라이언트로 안전하게 이전 |
관찰성 | 트레이싱 / 로그 / 이벤트 기록 | 운영 모니터링 도우미 | SLA 보장, 문제 추적 가능성 확보 |
리더 선출 | 단일 노드 선정 / 우선순위 락 할당 | 조정자 | 분산 시스템에서 결정권자 역할 조정 |
- **기능은 행동 (Action)**이고, **역할은 목적 (Purpose)**이다.
- 예를 들어
락 획득
은자원에 대한 배타적 접근을 위한 기능
이며, 이를 통해 시스템 전체 동시성 제어라는 역할을 수행한다. 락 유지
는 장기 실행 시 필요한 기능이며, 작업 지속성과 자원 관리 역할을 충족시킨다.Watch
나TTL Expiry
는 락의 흐름을 조율하거나 복구 시나리오에서 조정자 및 복구자 역할로 기능한다.
Distributed Lock State Transition Diagram
stateDiagram-v2 [*] --> Idle: 초기 상태 Idle --> Acquiring: Lock 획득 시도 Acquiring --> Acquired: 락 획득 성공 Acquiring --> Failed: 타 클라이언트가 이미 점유 Acquired --> Renewing: TTL 연장(Heartbeat/Lease) Renewing --> Acquired: 연장 성공 Acquired --> Expired: TTL 만료 Acquired --> Releasing: 정상 해제 Releasing --> Released: 해제 완료 Expired --> Recovering: 자동 복구 절차 Recovering --> Idle: 다음 클라이언트에게 기회 부여 Failed --> RetryWait: 재시도 백오프 대기 RetryWait --> Acquiring Released --> [*] Expired --> [*]
상태 | 설명 |
---|---|
Idle | 락 요청 전 대기 상태 |
Acquiring | 락 획득 요청 중 (SETNX, znode 생성 등) |
Acquired | 락 획득 성공, 자원 접근 가능 |
Renewing | TTL 또는 lease 갱신 (장기 작업용) |
Releasing | 클라이언트가 명시적으로 해제 요청 |
Released | 정상 해제 완료 |
Expired | TTL 또는 세션 만료로 자동 해제 |
Recovering | Expired 이후 다른 클라이언트 접근 가능하게 초기화 |
RetryWait | 실패 후 재시도까지 대기 시간 (Backoff 적용) |
Failed | 락 획득 실패 상태 |
특징
카테고리 | 특징 | 설명 |
---|---|---|
분산 구조적 특성 | 분산성 (Distribution) | 여러 노드 간 동기화 및 상태 일관성 유지 (Quorum 기반) |
순서 보장 (Ordering) | Sequential Node, Timestamp 등으로 요청 순서 보장 | |
확장성 (Scalability) | 시스템 노드 확장 대응, Partition Lock, Sharding 활용 | |
신뢰성/복원 특성 | 내결함성 (Fault Tolerance) | 클라이언트 장애 시 자동 해제, 세션 기반 복원력 |
자동 복구 (TTL/Lease) | 타임아웃 기반 자동 해제 혹은 세션 종료 시 해제 | |
설계/운영 특성 | 사용 투명성 (Transparency) | API 추상화 및 클라이언트 라이브러리 제공 |
유연성 (Flexibility) | 다양한 백엔드 지원 (Redis, etcd, ZooKeeper 등) | |
시간 민감성 및 오버헤드 | 클럭 스큐 민감, TTL 방식의 불안정성, 합의 기반 비용 증가 |
분산 구조적 특성: Distributed Locking 은 반드시 여러 노드 간 상태 일관성을 보장해야 하며, 요청 순서를 명확히 관리해야 한다. 특히 확장성을 고려한 락 분할 전략이 필요하다.
신뢰성/복원 특성: TTL 과 세션 기반의 자동 해제는 장애 대응의 핵심이며, 리더 선출 및 세션 만료 로직은 내결함성을 결정짓는 요소다.
설계/운영 특성: 실제 시스템에 도입할 때는 클럭 오차와 네트워크 비용, 락 API 추상화 수준, 스토리지 유연성 등을 고려해 설계해야 하며, 성능과 안정성 사이의 트레이드오프가 존재한다.
핵심 원칙
카테고리 | 원칙 | 설명 |
---|---|---|
기능적 동작 보장 | 안전성 (Safety) | 동시에 하나의 노드만 자원에 접근 가능하게 보장 |
생존성 (Liveness) | 락이 결국은 해제되며 다음 요청자가 획득할 수 있어야 함 | |
원자성 (Atomicity) | 락 획득/해제는 한 번에 실패 없이 완료되어야 함 | |
시스템 일관성 보장 | 일관성 (Consistency) | 분산 노드 간 락 상태는 항상 동일한 정보를 가져야 함 |
순차성 (Ordering) | 요청 순서 또는 시간 순서에 따라 락이 처리되어야 함 | |
장애 대응 특성 | 장애 허용성 (Fault Tolerance) | 일부 노드 장애나 네트워크 문제에도 시스템 유지 |
시간 기반 복구 (TTL/Session) | 자동 만료, 세션 기반 종료로 락 해제 보장 | |
기술 기반 원칙 | 합의 기반 일관성 (Consensus) | Paxos/Raft 기반 합의를 통해 선형화 보장 |
기능적 동작 보장: 락의 본질은 하나의 자원을 동시에 하나의 노드만 점유하도록 보장하는 것이며, 원자적 연산과 공정한 처리를 통해 이 목표를 달성해야 한다.
시스템 일관성 보장: 락 상태에 대한 시점 일관성, 순서 제어, 읽기/쓰기 간 정합성은 분산 환경에서 반드시 보장해야 할 설계 원칙이다.
장애 대응 특성: 장애 복원력은 분산 락 시스템의 생존성 핵심이며, 세션 만료 또는 TTL 기반의 자동 해제는 이를 실현하는 핵심 전략이다.
기술 기반 원칙: Paxos, Raft 같은 합의 알고리즘을 통해 분산된 노드 간에 단일한 락 상태를 유지하고 선형화 가능성을 확보할 수 있어야 한다.
주요 원리 및 작동 원리
주요 원리
합의 기반 토큰 발급 및 fencing 적용 원리
graph TD A[Lock Request from Client] --> B["Lock Service (Redis/ZK/etcd)"] B --> C{Is Lock Free?} C -->|Yes| D["Generate fencing_token (monotonic)"] C -->|No| E[Add to Wait Queue] D --> F[Grant Lock + Set TTL] F --> G[Client Performs Operation with Token] G --> H[Resource checks token ≥ last_token] H -->|Valid| I[Operation Success & Update last_token] H -->|Invalid| J["Reject Operation (Stale)"] subgraph Failure Handling F2[TTL Expiry] --> E K[Client Disconnect] --> E end
- fencing token 발급: 단조 증가하는 정수로 클라이언트의 자원 접근 권한을 시각적으로 구분
- TTL 기반 자동 만료: 락 소유자가 다운되면 TTL 을 통해 자동 해제 유도
- 자원 접근 시 토큰 검증: 토큰이 최신값 이상인지 검증해야만 진짜 락 보장
- Wait Queue 기반 순서 보장: ZooKeeper 의 sequential znode 등에서 구현
- 클라이언트 장애 시 복구: TTL, 세션 종료, fencing, watch 기반으로 자동 대기자에게 락 이전
작동 원리
분산 락의 생명주기 흐름
sequenceDiagram participant C1 as Client 1 participant LockService as Lock Server (Redis/ZK/etcd) participant Resource as Shared Resource C1->>LockService: Request Lock("resource_x") LockService-->>C1: Granted (fencing_token = 101) C1->>Resource: Access with token(101) Resource->>Resource: if token >= last_token → allow Resource-->>C1: Operation Success Note over C1: Client GC or paused LockService->>LockService: TTL expired participant C2 as Client 2 C2->>LockService: Request Lock("resource_x") LockService-->>C2: Granted (token = 102) C2->>Resource: Access with token(102) Resource->>Resource: update last_token = 102 Resource-->>C2: Operation Success C1->>Resource: Access with token(101) Resource-->>C1: Rejected (Stale Token)
- 분산 락의 작동 원리는 " 요청 → 부여 → 사용 → 해제 " 의 생명주기를 따라 움직이며, 중간에 TTL 및 fencing token 이 시스템의 안전성을 보장하는 핵심 수단이 된다.
- Fencing Token은 클라이언트 간 순서를 보장하고, 네트워크 지연/장애로 인한 stale 요청을 차단하기 위한 보안 수단이다.
- TTL 및 세션 기반 유지는 클라이언트의 예기치 못한 실패에도 시스템이 자동으로 복구 가능하도록 해준다.
- **락 대기열 (FIFO 또는 우선순위 기반)**은 공정성과 효율성을 함께 고려한 락 할당 정책이다.
- 멀티 락 처리나 장애 복구 시는 deadlock, force unlock, quorum consensus 등 고급 메커니즘이 필수적으로 작동한다.
- 운영 측면에서는 각 상태 전이와 이벤트 발생 시점의 로그, 메트릭, 트레이싱을 통해 실시간 가시성과 디버깅 기반을 마련해야 한다.
구조 및 아키텍처
flowchart TD subgraph Client Layer C1[Client 1] C2[Client 2] C3[Client N] end subgraph Lock Service Cluster LM1[Lock Manager 1<br/>Leader] LM2[Lock Manager 2<br/>Follower] LM3[Lock Manager 3<br/>Follower] TM[Token Manager] SM[Session Manager] CE[Consensus Engine] end subgraph Storage Backend DB1[(Redis/Etcd/ZooKeeper)] DB2[(Replica)] end subgraph Protected Resource R1[Database] R2[Cache] R3[External API] end %% Client Interaction C1 -->|acquire/release| LM1 C2 -->|acquire/release| LM1 C3 -->|acquire/release| LM1 %% Lock coordination LM1 --> TM LM1 --> SM LM1 --> CE CE <--> LM2 CE <--> LM3 %% Persistence LM1 --> DB1 DB1 --> DB2 %% Access to resources with token C1 -->|fenced operation| R1 C2 -->|fenced operation| R2 C3 -->|fenced operation| R3
- 락 요청은 Lock Manager 를 통해 처리되며, 내부적으로 Session Manager 가 TTL/세션 유지, Token Manager 가 순서를 보장한다.
- 락 상태는 Consensus Engine 을 통해 여러 노드에 복제되며, Storage Backend 에 저장되어 복구가 가능하다.
- 각 클라이언트는 락 획득 후 Fencing Token 을 통해 공유 자원에 안전하게 접근하며, 장애 발생 시 TTL 또는 세션 종료로 자동 회수된다.
구성 요소
분류 | 구성 요소 | 역할 및 기능 | 구현 예시 / 특징 |
---|---|---|---|
필수 | Lock Manager | 락 획득/해제 요청 처리 및 상태 관리 | Redis SETNX, ZK Ephemeral Node, etcd Lease |
Consensus Engine | 리더 선출, 락 상태 복제 및 합의 | Raft (etcd), ZAB (ZK), Paxos | |
Session Manager | TTL/세션 관리, Heartbeat 처리 | 클라이언트 장애 시 자동 해제, 좀비 락 방지 | |
Token Manager | 펜싱 토큰 발급, 순서 보장 | 단조 증가 시퀀스, CAS 비교 기반 | |
Storage Backend | 락 상태 저장 및 복제 | Redis, Etcd, ZooKeeper, RDBMS | |
선택 | Request Queue | 락 요청의 순서성/공정성 보장 | FIFO 또는 우선순위 기반 |
Monitoring/Alert | 성능 추적, 지연 탐지, 알림 연동 | Grafana, Prometheus, ELK | |
Backup/Recovery | 상태 백업, 리더 교체 시 롤백 방지 | Snapshot, WAL (Write Ahead Log) | |
Lease Renewal | 장기 작업을 위한 TTL 연장 | 자동 또는 명시적 연장 (P-Expire 등) |
구현 기법 및 방법
기법 | 구성 요소 | 장점 | 고려사항 / 단점 |
---|---|---|---|
Redis 단일 인스턴스 락 | SET key value NX PX , Lua 스크립트 | 간단, 빠름, 낮은 지연 | 단일 장애점, clock skew 에 취약 |
Redlock (Redis 다중 인스턴스) | N Redis + 과반수 락 획득 + TTL | 장애 내성 확보, Quorum 기반 안정성 | 네트워크 분리, clock skew 고려 필요 |
ZooKeeper 기반 락 | Ephemeral Sequential ZNode + Watch | 강한 일관성, 공정한 FIFO 제공 | 구축 복잡도, 운영 오버헤드 |
etcd 기반 락 | Lease(TTL) + Compare-and-Swap 트랜잭션 + Watch | Kubernetes 통합, Raft 기반 신뢰성 | clock skew 문제, 키 외 시스템 자원 연계 시 제한 (Swiftorial, Medium, DZone, Sum of Bytes, Alibaba Cloud, etcd) |
DB row-lock | SELECT FOR UPDATE 또는 버전 CAS 기반 | DB 내락 활용 간단 적용 | 다중 노드 간 확장 제한, 성능 병목 가능성 |
Redis 기반 락 (SETNX + TTL + 안전 해제)
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ZooKeeper 기반 락 (KazooClient 활용)
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Etcd 기반 락 (lease + transaction)
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장점
카테고리 | 항목 | 설명 |
---|---|---|
데이터 무결성과 일관성 | 데이터 정합성 보장 | 동시 수정 방지, 원자성 확보, 트랜잭션 무결성 보장 |
동시성 제어 및 경합 방지 | 상호 배제, 경합 최소화 | 동시 접근 차단으로 작업 충돌 예방 |
장애 복구 및 내결함성 | 자동 해제 / TTL 기반 회복 | 클라이언트 실패 시 자동 락 해제 및 대기자에게 이전 |
장애 복구 및 내결함성 | 고가용성 / 내결함성 | 다중 인스턴스, 과반 합의 등으로 서비스 연속성 유지 |
확장성 및 유연성 | 수평 확장 / 클러스터 대응 | 시스템 부하 증가 시 노드 추가로 성능 확장 가능 |
개발 생산성과 투명성 | API 추상화, 다양한 라이브러리 지원 | 분산 락 처리의 복잡성을 간단한 API 로 캡슐화 |
공정성 및 자원 분배 | FIFO, 우선순위 락 할당 | 큐 기반 대기 구조로 공정하게 자원 분배 가능 |
운영 관찰성 및 정책 제어 | 상태 추적, 이벤트 로그, 정책 기반 제어 | 락 상태를 기반으로 SLA 추적 및 설정 가능 |
데이터 무결성과 일관성 측면에서 분산 락은 동시 수정이나 경합으로 인한 데이터 손상을 방지하며 트랜잭션 일관성을 유지하는 핵심 기법이다.
동시성 제어 및 충돌 회피는 분산 환경에서 작업의 예측 가능성과 정확성을 높인다.
자동 복구와 장애 내성은 TTL, 세션 종료, 리더 선출 등을 통해 무중단 회복을 가능케 한다.
확장성은 클러스터 기반 수평 확장 구조에서 필수이며, 대규모 시스템에서도 유연한 적용이 가능하다.
API 추상화 및 오픈소스 생태계 덕분에 개발 생산성이 높고 다양한 환경에서 재사용이 가능하다.
**공정한 분배 구조 (FIFO 등)**는 선점 우선순위나 대기자 처리를 명확히 함으로써 리소스 관리에 신뢰성을 더한다.
관찰 가능성과 정책 통제는 운영 중 발생 가능한 문제의 추적 및 SLA 기반의 제어를 지원하여 실무 적용성을 강화한다.
12. 단점과 문제점 그리고 해결방안
단점
카테고리 | 항목 | 설명 | 해결책 |
---|---|---|---|
네트워크 기반 제약 | 네트워크 지연/파티션 | 분산 락은 네트워크 품질에 의존, 지연 발생 시 성능 저하 | 로컬 캐싱, 지역 클러스터 구성, 비동기 처리 도입 |
시간 동기화 문제 | 클럭 스큐 / Clock Drift | TTL 기반 락 시스템에서 시계 차이로 잘못된 만료 시간 계산 | NTP, 논리적 시계, Hybrid Logical Clock, 펜싱 토큰 |
성능 및 리소스 오버헤드 | 성능 병목 | 락 요청 집중 시 락 서버 병목 발생 | 락 세분화, 읽기 - 쓰기 분리, 리더 선출, Sharding |
구현/운영 복잡성 | 복잡한 설계/운영 구조 | 락 유지, 타임아웃, 세션 추적 등 설계와 모니터링 복잡도 증가 | 검증된 라이브러리 (Curator, etc.), 추상화 계층 도입 |
가용성 트레이드오프 | 합의 기반의 일관성 유지 | 강한 일관성 모델 적용 시 가용성이 떨어질 수 있음 | 결과적 일관성 모델, fallback 대응 |
인프라 의존성 | 락 서비스 단일 장애점 | 락 서버 장애 시 전체 시스템에 영향 | Redlock, Zookeeper quorum, 다중 노드 구성 |
- 분산 락 시스템은 네트워크 지연, 시계 동기화 실패, 락 서버 병목 등 다양한 인프라 의존성과 성능 병목을 동반한다.
- 구현과 운영이 복잡하여 잘못된 설계는 오히려 시스템 장애를 유발할 수 있으며, 신중한 툴 선택과 테스트가 필수이다.
- 가용성과 일관성 사이에서 트레이드오프가 발생하며, 시스템 특성에 맞는 선택이 필요하다.
문제점
카테고리 | 항목 | 원인 | 영향 | 탐지 및 진단 | 예방 방법 | 해결 방법 |
---|---|---|---|---|---|---|
동기화 실패 및 충돌 | Deadlock | 순환 대기 락, 락 순서 불일치 | 응답 지연, 시스템 정지 | 락 의존성 그래프, 타임아웃 | 락 순서 강제, 타임아웃 설정 | 데드락 탐지 알고리즘, Watchdog |
자원 고착 | Zombie Lock | TTL 만료 전 클라이언트 다운 등으로 락 해제 실패 | 자원 고착 | 세션 모니터링, Heartbeat | TTL, heartbeat 유지 | 세션 종료 시 강제 해제 |
공정성 문제 | Starvation | 높은 경쟁 환경에서 특정 클라이언트 기회 상실 | 특정 프로세스 무한 대기 | 대기 시간 모니터링 | 우선순위 기반 큐, 공정한 큐잉 | Priority Queue, 랜덤 백오프 적용 |
시간/TTL 오작동 | Clock Drift | 클럭 차이로 TTL 해석 오류 | 락 순서 오류, 중복 실행 가능성 | 타임스탬프 비교 실패 감지 | 논리적 시계, 시간 동기화 강화 | Vector Clock, 펜싱 메커니즘 |
네트워크 분할 | Split-Brain | 파티션으로 인한 락 중복 획득 | 일관성 위반, 데이터 손상 위험 | 클러스터 상태 모니터링 | Quorum 기반 동기화 | Fencing Token, 상태 동기화 재설정 |
대량 요청/과부하 이슈 | Thundering Herd | TTL 종료 후 다수 클라이언트가 동시에 요청 시도 | 서버 부하 증가, 시스템 지연 | 요청 패턴 분석, 로깅 | Rate Limiter, Exponential Backoff 적용 | Jittered Retry, 분산 리더 구조 도입 |
- 분산 락의 주요 문제는 Deadlock, 자원 고착, Starvation, 스플릿 브레인 등 시스템 동기화 실패로부터 유발된다.
- 네트워크, 클럭, 프로세스 크래시 등 다양한 요소가 복합적으로 작용하여 문제를 발생시키므로 다중 레벨의 대응 전략이 필요하다.
- 예방적 설계 (락 순서, TTL, heartbeat) 와 탐지 메커니즘 (모니터링, 로그 분석, 그래프 추적) 이 반드시 병행되어야 한다.
도전 과제
카테고리 | 항목 | 원인 | 영향 | 탐지/진단 | 예방 방법 | 해결/대응 기법 |
---|---|---|---|---|---|---|
네트워크 분할 / CAP | Split‑Brain | 통신 단절, quorum 부족 | 동시 락 획득, 일관성 위반 | quorum 실패, 로그 이상징후 | quorum 모델 기반 락, 리더 선출 | TTL 만료 후 재획득, 펜싱 검증, 리더 선출 |
시계 동기화 (Clock Skew) | Clock Skew | 노드 간 시간 불일치 | TTL 오작동, stale 요청 | 로그 timestamp 비교 | NTP/GPS 동기화, 논리 클록, fencing token 활용 | Lamport timestamp, TTL 여유 확보, 시간 기반 방지 |
데드락 / 락 오버홀드 | Lock Hold Too Long | 긴 작업, 버그, 갱신 미갱신 | 자원 차단, 작업 지연 | heartbeat 미갱신 감지 | 타이머 기반 갱신, grace 기간 설정 | 강제 해제 정책, 모니터링 기반 자동 해제 |
성능 병목 / 경합 | 고경합 / Busy Loop | 다수 클라이언트 동시에 락 시도 | 지연↑, 처리율 저하 | 대기 큐 길이/응답 시간 모니터링 | backoff + jitter, 샤딩, 임계영역 최소화 | exponential backoff, priority queue, 락 분할 적용 |
관찰 가능성 & 운영 정책 | Observability 부족 | 락 이벤트 미수집, 로그 부재 | 장애 분석 어려움, SLA 추적 불가 | 메트릭 부재, 이벤트 누락 | 구조화된 로깅, Distributed Tracing, 정책 기반 경보 설정 | 대시보드, 알림 시스템 구축, 정책 기반 자동 제어 |
네트워크 분할 & CAP 이슈는 quorum 기반 설계를 통해 split‑brain 시나리오를 예방하고, 펜싱/리더 선출로 일관성을 유지해야 한다.
Clock Skew는 TTL 오작동 및 stale 요청 유발의 원인이 되므로, NTP 동기화 또는 논리 시간 기반 설계를 통해 보완해야 한다.
락 오버홀드 상황—긴 락 유지 또는 갱신 미갱신—은 자동 해제 정책과 Grace 기간 설정을 통해 해결할 수 있다.
성능 병목은 과도한 락 경쟁에서 발생하며, exponential backoff 와 jitter 도입, 락 최소화 및 샤딩 전략으로 대응한다.
관찰 가능성 부족은 장애 상황 분석과 SLA 보장에 문제를 일으킵니다. 이벤트 로깅, 트레이싱, 정책 기반 알림 체계를 도입해 운영 신뢰성을 확보해야 한다.
분류 기준에 따른 종류 및 유형
분류 기준 | 주요 유형 | 설명 |
---|---|---|
아키텍처 유형 | 중앙 집중형 / 분산 합의 기반 | 단일 서버 또는 여러 노드 간의 합의 기반 구성 |
구현 방식 | TTL 기반 / Session 기반 / Quorum 기반 | TTL: 단순/속도, Session: 신뢰성, Quorum: 다수 노드 합의 |
저장소 기반 | In-memory / Persistent / DB 기반 | Redis, ZooKeeper, etcd, RDBMS 등 다양한 저장 방식 |
일관성 모델 | 강한 일관성 / 결과적 일관성 / 인과적 일관성 | 선형화 보장 vs 성능 우선 / 인과 관계 반영 |
락 타입 | 배타 락 / 공유 락 / 읽기 - 쓰기 락 | 접근 권한 제어 기준에 따른 분류 |
획득 방식 | Blocking / Non-blocking | 락 획득 시 대기 여부에 따라 구분 |
재진입성 | 재진입 가능 / 불가능 | 동일 클라이언트가 중복 락 획득 가능 여부 |
락 범위 | 전역 락 / 리소스 단위 락 / 객체 단위 락 | 전체 시스템, 특정 리소스 또는 개별 객체에 대한 제어 |
지속성 기반 | 영구 락 / 임시 락 / 세션 락 | 해제 방식: 명시적, TTL 기반, 세션 만료 |
기능 목적 | 뮤텍스 / 리더 선출 / 세마포어 | 단순 상호배제 외에도 분산 시스템에서 다양한 역할 수행 가능 |
아키텍처 측면에서는 중앙 집중형은 단순하지만 SPOF 위험이 크며, 분산 합의형은 고가용성을 제공하지만 복잡도가 높다.
구현 방식은 TTL 방식이 빠르지만 클럭 스큐에 취약하고, 세션 기반은 신뢰성이 높으나 과도한 상태 관리가 필요하다. Quorum 기반은 안정성과 확장성의 균형을 제공한다.
저장소 기반은 Redis, etcd, ZooKeeper 등 각기 다른 특성과 성능 특화점을 가지며, 선택 시 목적과 환경에 따라 고려해야 한다.
일관성 모델은 강한 일관성이 중요할 경우 ZooKeeper/etcd 를, 성능이 우선이라면 Redis 등을 고려할 수 있다.
락 타입과 획득 방식은 시스템 처리량과 공정성에 영향을 주며, 논블로킹 방식은 Throughput 중심 환경에 적합하다.
재진입성과 지속성은 락의 제어 범위와 예측 가능성에 영향을 주며, 복잡한 호출 관계에서는 재진입 락이 필수다.
기능 목적으로는 단순한 Mutual Exclusion 외에도 리더 선출, 세마포어 기능까지 복합적으로 활용되며, 락 시스템을 선택할 때 요구사항을 명확히 파악하는 것이 중요하다.
실무 사용 예시
카테고리 | 사용 목적 | 적용 기술 | 효과 |
---|---|---|---|
배치/잡 스케줄링 | 동일 잡의 중복 실행 방지 | ZooKeeper, etcd, Redis | 단일 실행 보장, 충돌 방지 |
전자상거래 주문 처리 | 재고 감소, 결제 중복 처리 방지 | Redis Lock, Redlock, SETNX + TTL + Lua | 데이터 정합성 확보, 이중 처리 방지 |
리더 선출 및 Coordination | 마스터 노드 선출 및 고가용성 유지 | etcd + Lease, Consul, Kubernetes | 장애 발생 시 안정적 failover, 단일 책임 |
캐시 일관성 유지 | 캐시 동시 갱신 방지, 캐시 미스 보호 | Redis, etcd, Redisson, TTL 기반 Lock | 캐시 정합성 유지, 트래픽 안정화 |
설정 및 구성 관리 | 설정의 일관된 배포 및 변경 제어 | Consul, etcd, Service Discovery | 설정 오류 최소화, 서비스 안정성 확보 |
파일/리소스 동시 접근 제어 | 공유 파일, 로그, 배포 자원의 중복 접근 방지 | NFS Lock, Distributed FS + Lock | 충돌 방지, 자원 보호 |
데이터 마이그레이션 제어 | 스키마 변경 등 마이그레이션 단일 실행 보장 | Redis + Migration Tool, Leader Election | 중복 실행 방지, 데이터 무결성 유지 |
특수 목적 시스템 | 게임 점수 동기화, 거래 처리, IoT 명령 처리 | Redis + TTL + Logical Clock, MQTT, DB Lock | 순차 처리, 이중화 방지, 상태 보호 |
배치/잡 스케줄링: 분산 환경에서 동일 잡이 여러 노드에서 동시에 실행되지 않도록 제어하여 안정성과 중복 방지를 달성함.
전자상거래 주문 처리: 사용자 경험 및 재고 정합성 확보를 위해 Redis 락 기반으로 동시 주문 충돌을 방지함.
리더 선출 및 Coordination: 고가용성 유지 및 장애 전환을 위한 핵심 전략으로, lease 및 fencing 기법과 함께 적용됨.
캐시 일관성 유지: TTL 기반 락과 재진입 불가 락을 통해 갱신 충돌을 방지하며, 고성능 시스템에서 특히 중요함.
설정 및 구성 관리: 마이크로서비스에서의 일관된 구성 배포를 위해 Consul, etcd 와 락 연동이 필수적임.
파일/리소스 동시 접근 제어: 로그나 리소스 파일에 대한 병렬 작업 충돌을 방지하여 정합성과 처리 순서를 보장함.
데이터 마이그레이션 제어: 중복된 마이그레이션 실행을 방지하여 데이터 손실과 충돌을 예방함.
특수 목적 시스템: 게임, 금융, IoT 등 시간 민감적이거나 실시간 데이터 동기화가 필요한 환경에서 락을 통해 예측 가능한 처리를 가능하게 함.
다양한 락 구현체 비교 분석
구현체 | 기반 | 특징 | 장단점 | 주요 활용 |
---|---|---|---|---|
Redis Redlock | Redis Cluster | TTL 기반 빠른 락, 단일 키 | 구현 쉬움, 강한 일관성 부족 | API Rate Limit, short task |
ZooKeeper Lock | ZAB 프로토콜 | Ephemeral + Sequential zNode | 안정성 높음, 느린 편 | 순차 작업, 리더 선출 |
etcd Lock | Raft + lease 기반 | TTL lease 방식 | 구현 단순, 성능 안정적 | 마이크로서비스 coordination |
Consul Session Lock | KV + session 기반 | 세션 유지 필요 | 성능 우수, 복잡도 중간 | 서비스 디스커버리 |
PostgreSQL Advisory Lock | DB native | 트랜잭션 내 advisory lock | DB 의존, 신뢰성 높음 | 스크립트 락, 작업 예약 |
Hazelcast Lock | 분산 메모리 기반 | Java-centric, cluster-wide | JVM 내 통합 유리 | 분산 캐시 락 |
DynamoDB Conditional Write | NoSQL 기반 | 락 없는 락 (Compare & Set) | 고가용성, eventual | 서버리스 환경, SaaS backend |
활용 사례
사례 1: Redis Distributed Lock 을 활용한 전자상거래 결제 중복 처리 방지
사례: Redis Distributed Lock 을 활용한 전자상거래 결제 중복 처리 방지
구성: 프론트엔드 → 백엔드 (마이크로서비스 인스턴스) → Redis(락서버) → DB
워크플로우:
- 주문 발생 시 결제 로직 진입 전 Redis 에 " 주문번호 " 로 락 시도 (SET NX)
- 락 성공 시에만 결제, 제품 차감, 주문 완료 작업 진행
- 모든 작업 완료 후 REDIS 락 해제
- 락 획득 실패 시 다른 인스턴스는 주문 거절 및 에러 반환
sequenceDiagram participant User participant App1 participant Redis participant DB User->>App1: 주문 요청 App1->>Redis: SET order:123 lock NX PX=5000 Redis-->>App1: OK App1->>DB: 결제 처리 App1->>Redis: DEL order:123 lock App1-->>User: 주문 완료 응답 Note over App1,Redis: 주문번호별 락 발생, 단일 인스턴스만 처리
- 락 없으면 Race Condition 등 장애/이슈 발생
역할: 하나의 주문번호에 대해 단일 인스턴스만 처리, 데이터 오염 방지
구현 예시: Python, Redis 사용
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- NX(비존재시에만 셋), EX(TTL), 소유토큰 유지, 메서드 분리
사례 2: 분산 스케줄러
시나리오: 분산 스케줄러가 매 분 실행되는데, 단일 인스턴스만 실행하게끔 락을 사용
시스템 구성:
- ZooKeeper ensemble
- 다수 scheduler 인스턴스
- 락 경로
/locks/jobA
graph TD subgraph Schedulers A[Scheduler A] B[Scheduler B] end subgraph ZooKeeper Ensemble Z1[ZK1] Z2[ZK2] Z3[ZK3] end A -->|acquire lock| Z1 B -->|acquire lock| Z2
Workflow:
- 각 인스턴스 락 요청 → ZooKeeper 에 sequential zNode 생성 → 가장 낮은 순번만 실행
- 실행 후 zNode 삭제 → 다음 순번 실행
역할:
- ZooKeeper: 락 관리 및 큐잉
- Scheduler: 락 요청 → 작업 실행 → 해제
유무 차이:
- 락 없을 경우 다중 인스턴스 동시 실행 → 중복 작업 및 자원 낭비
구현 예시 (Python, kazoo):
사례 3: 전자상거래 플랫폼의 재고 관리
시나리오: 대규모 전자상거래 플랫폼의 플래시 세일 이벤트 재고 관리
시스템 구성:
- 웹 애플리케이션 서버 클러스터 (10 대)
- Redis 클러스터 (분산 락 서비스)
- MySQL 마스터 - 슬레이브 (재고 데이터)
- 로드 밸런서 및 CDN
graph TB subgraph "사용자" U1[사용자 1] U2[사용자 2] U3[사용자 N] end subgraph "프론트엔드" LB[로드 밸런서] CDN[CDN] end subgraph "애플리케이션 계층" WS1[웹서버 1] WS2[웹서버 2] WS3[웹서버 N] end subgraph "분산 락 클러스터" R1[Redis 마스터 1] R2[Redis 마스터 2] R3[Redis 마스터 3] end subgraph "데이터 계층" DB1[MySQL 마스터] DB2[MySQL 슬레이브] end U1 --> LB U2 --> LB U3 --> LB LB --> WS1 LB --> WS2 LB --> WS3 WS1 --> R1 WS1 --> R2 WS1 --> R3 WS2 --> R1 WS2 --> R2 WS2 --> R3 WS3 --> R1 WS3 --> R2 WS3 --> R3 WS1 --> DB1 WS2 --> DB1 WS3 --> DB1 DB1 --> DB2
Workflow:
- 사용자가 상품 구매 요청 전송
- 로드 밸런서가 요청을 웹서버로 라우팅
- 웹서버가 상품별 분산 락 획득 시도
- 락 획득 성공 시 재고 확인 및 차감
- 데이터베이스에 주문 정보 저장
- 락 해제 및 사용자에게 결과 응답
역할:
- 분산 락: 동일 상품에 대한 동시 주문 방지
- Redis 클러스터: 고가용성 락 서비스 제공
- 펜싱 토큰: 지연된 요청으로 인한 오버셀링 방지
- TTL 메커니즘: 장애 상황에서 자동 락 해제
유무에 따른 차이점:
- 분산 락 적용 시: 정확한 재고 관리, 오버셀링 방지, 데이터 일관성 보장
- 분산 락 미적용 시: 경쟁 상태 발생, 재고 부족 상품 중복 판매, 고객 불만 및 손실
구현 예시:
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사례 4: 대형 커머스 사이트에서 장바구니 주문
시나리오: 대형 커머스 사이트에서 장바구니 주문 시 중복 결제 및 재고 감소 오류를 방지하기 위해 Redis 기반 RedLock 기법 적용
시스템 구성:
- Web 서버 2 대, Redis 클러스터 3 대, 결제 백엔드
graph LR A[사용자] --> B[Web 서버] B --> C[Redis 클러스터] B --> D[결제 백엔드] C --> B D --> B
Workflow:
- 사용자 주문 요청
- Web 서버가 Redis 에 락 요청
- 락 성공 시 결제 처리 진행
- 결제 완료 후 락 해제
- 락 실패 시 메시지 반환 (중복 결제 방지)
역할:
- Redis: 락 서비스, 중복 방지
- Web 서버: 주문 처리 및 분산 락 관리
- 결제 백엔드: 결제/재고 로직 실행
유무에 따른 차이점:
- 유: 동일 주문 중복 결제/재고 감소 절대 불가
- 무: 경합 발생 시 두 번 결제, 재고 2 번 감소 가능 (심각한 장애 유발)
구현 예시:
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사례 5: 멀티 노드로 구성된 스케줄링 시스템
시나리오: 멀티 노드로 구성된 스케줄링 시스템에서 특정 배치 작업 (Job A) 을 동시에 하나의 노드만 실행하도록 제한해야 함.
시스템 구성:
- 3 개의 Scheduler 인스턴스
- 3 개의 ZooKeeper 노드 (Quorum 보장)
- 락 경로
/locks/batch_job_A
- 각 인스턴스는 정해진 시간마다 락을 시도하고 성공한 인스턴스만 작업 수행
graph LR subgraph Cluster ZK1[ZooKeeper Node 1] ZK2[ZooKeeper Node 2] ZK3[ZooKeeper Node 3] end SchedulerA -- Acquire Lock --> ZK1 SchedulerA -- Acquire Lock --> ZK2 SchedulerA -- Acquire Lock --> ZK3 SchedulerB -- Acquire Lock --> ZK1 SchedulerC -- Acquire Lock --> ZK2 ZK1 -- Grant Lock --> SchedulerA SchedulerA -- Run Batch Job --> JobA[Job Executor] SchedulerB -- Wait/Fail --> ZK2 SchedulerC -- Wait/Fail --> ZK3
Workflow:
- 각 스케줄러는
/locks/batch_job_A
에 ephemeral sequential zNode를 생성 - 가장 작은 시퀀스 값을 가진 클라이언트만 락을 획득
- 해당 클라이언트가 작업 실행 후 zNode 삭제
- 다음 시퀀스의 클라이언트가 락 획득 후 실행
역할:
- ZooKeeper: 락 노드 유지 및 세션 모니터링
- Scheduler: 락 획득 → 작업 실행 → 락 해제
유무에 따른 차이점:
- 락 미사용 시 → 동시 중복 실행 → 외부 시스템 또는 DB 에 중복 데이터 삽입
- 락 사용 시 → 하나의 인스턴스만 실행 → 동기화 보장
구현 예시 (Python - kazoo):
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사례 6: 전자상거래 재고 관리 시스템
시스템 구성:
graph TB subgraph "E-commerce Inventory System" subgraph "Client Layer" W1[Web Server 1] W2[Web Server 2] W3[Web Server N] end subgraph "Distributed Lock Service" R1[Redis Master] R2[Redis Slave 1] R3[Redis Slave 2] end subgraph "Business Logic" IS[Inventory Service] OS[Order Service] PS[Payment Service] end subgraph "Data Layer" DB[(Inventory DB)] MQ[Message Queue] end end W1 -->|order request| IS W2 -->|order request| IS W3 -->|order request| IS IS -->|acquire lock| R1 R1 -->|replicate| R2 R1 -->|replicate| R3 IS -->|check/update| DB IS -->|publish event| MQ MQ -->|consume| OS MQ -->|consume| PS
워크플로우:
sequenceDiagram participant U1 as User 1 participant U2 as User 2 participant IS as Inventory Service participant RL as Redis Lock participant DB as Inventory DB Note over U1, U2: 동시에 마지막 상품 주문 U1->>IS: order(product_id: 123, quantity: 1) U2->>IS: order(product_id: 123, quantity: 1) IS->>RL: acquire_lock("inventory:123") RL->>IS: granted (token: 1001) IS->>RL: acquire_lock("inventory:123") RL->>IS: blocked (waiting) IS->>DB: SELECT stock FROM inventory WHERE id=123 DB->>IS: stock: 1 IS->>IS: validate: 1 >= 1 ✓ IS->>DB: UPDATE inventory SET stock=0 WHERE id=123 IS->>RL: release_lock("inventory:123") RL->>IS: released RL->>IS: granted (token: 1002) [for User 2] IS->>DB: SELECT stock FROM inventory WHERE id=123 DB->>IS: stock: 0 IS->>IS: validate: 0 >= 1 ✗ IS->>RL: release_lock("inventory:123") IS->>U1: order_confirmed IS->>U2: out_of_stock
분산 잠금 유무에 따른 차이점:
- 잠금 없이 구현한 경우:
- 재고 확인과 차감 사이의 경쟁 조건 발생
- 음수 재고 가능성
- 과도한 판매로 인한 고객 불만
- 분산 잠금 적용한 경우:
- 원자적 재고 관리 보장
- 정확한 재고 수량 유지
- 고객 신뢰도 향상
구현 예시:
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사례 7: 워크 큐 경쟁 제거 (RabbitMQ + Redis Lock)
구성: 여러 작업자 (Consumer) 가 대기 큐에서 동시 메시지 획득 시 Redis SETNX 로 선착순 락 생성
Flow:
sequenceDiagram participant C as Consumer participant R as Redis participant Q as RabbitMQQueue C->>R: SETNX lock:item:ID alt SETNX 성공 C->>Q: ack & process C->>R: DEL lock:item:ID else SETNX 실패 Note right of C: Retry later end
- 비교: 락 없이 RabbitMQ Ack 쓰면 처리 중복 발생 → 락으로 중복 방지 및 idempotency 확보
구현 예시: Python + Redis
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- 특징: 안전한 release 보장 및 idempotent 한 락 관리가 가능.
사례 8: 대규모 E-commerce 주문 처리 시스템
시스템 구성:
- 로드 밸런서 뒤의 여러 애플리케이션 서버
- Redis Cluster (분산 락 서버)
- PostgreSQL 데이터베이스
- RabbitMQ 메시지 큐
graph TB subgraph "Client Layer" U1[User 1] U2[User 2] U3[User N] end subgraph "Application Layer" LB[Load Balancer] AS1[App Server 1] AS2[App Server 2] AS3[App Server N] end subgraph "Lock Layer" RC[Redis Cluster] R1[Redis Node 1] R2[Redis Node 2] R3[Redis Node 3] end subgraph "Data Layer" DB[(PostgreSQL)] MQ[RabbitMQ] end U1 --> LB U2 --> LB U3 --> LB LB --> AS1 LB --> AS2 LB --> AS3 AS1 --> RC AS2 --> RC AS3 --> RC AS1 --> DB AS2 --> DB AS3 --> DB AS1 --> MQ AS2 --> MQ AS3 --> MQ RC --> R1 RC --> R2 RC --> R3
Workflow:
- 사용자 주문 요청 수신
- 재고 확인을 위한 상품별 락 획득 시도
- 락 획득 성공 시 재고 차감 및 주문 생성
- 결제 처리 및 락 해제
- 주문 완료 알림 및 후속 처리
분산 락의 역할:
- 동일 상품에 대한 동시 주문 시 재고 일관성 보장
- 재고 부족 상황에서 정확한 재고 관리
- 중복 결제 방지
분산 락 유무에 따른 차이점:
- 분산 락 있음:
- 재고 정확성 100% 보장
- 오버셀링 방지
- 데이터 일관성 유지
- 분산 락 없음:
- 동시 접근으로 인한 재고 오류 발생
- 마이너스 재고 가능성
- 고객 불만 및 비즈니스 손실
구현 예시:
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구현 특징:
- 원자적 연산: Redis 의 SET NX EX 명령어로 락 획득
- 자동 갱신: 백그라운드 스레드를 통한 TTL 갱신
- 안전한 해제: Lua 스크립트로 소유자 검증 후 해제
- 컨텍스트 매니저: with 문을 통한 자동 락 관리
- 재시도 로직: 블로킹 타임아웃 내에서 반복 시도
분산 락과 모던 오케스트레이션 예시
시나리오: K8s(쿠버네티스) 기반 대규모 마이크로서비스 환경에서, 잡 (Job) 실행을 단일 노드만 수행하게 동기화.
시스템 구성:
- K8s 클러스터, 마이크로서비스 파드 (Pod), Etcd, 컨테이너 애플리케이션
graph TD S1[파드1] -- 락 요청 --> E[Etcd] S2[파드2] -- 락 요청 --> E E -- 락 소유 권한 부여 --> S1 S2 -- 락 대기중 --> E S1 -- 락 해제/테스크 완료 --> E E -- 다음 소유자 권한 부여 --> S2
워크플로우:
- 각 파드 (Pod) 는 작업 (Job) 시작 전 Etcd 에 락 (Lease Lock) 요청
- 첫 번째로 락 소유에 성공한 파드만 잡 실행
- 작업 완료 후 락 반환 (Release)
- 다른 파드는 락 해제까지 대기, 타임아웃 시 재시도
구현 예시 (Python, etcd3)
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실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점
카테고리 | 고려사항 | 권장사항 |
---|---|---|
시간/TTL 관리 | TTL/세션 만료 설정 | 예상 작업 시간 기반 TTL + Buffer 설정, heartbeat 로 갱신 |
락 범위 관리 | Granularity 조정 | 최소 단위 자원 단위로 세분화, 병목 방지 |
재시도/실패 처리 | 락 획득 실패, 장애 상황 처리 | 지수적 백오프, 최대 재시도 제한, fallback, 서킷 브레이커 적용 |
모니터링/가시성 | 상태 추적 및 알람 체계 구축 | 락 획득률, 대기 시간, orphan lock 모니터링, 이벤트 알람, 대시보드 구성 |
장애 대응 전략 | 클러스터 장애, 네트워크 단절 등 | 자동 failover, 롤백/재시도 로직, quorum 기반 HA 구성 |
성능 최적화 | 락 경합, 네트워크 비용 | 읽기/쓰기 락 분리, 캐시, 지역 클러스터 배치, 압축/연결 풀링 활용 |
보안 및 접근 제어 | 악의적 요청 방지 | 인증/인가, 레이트 리밋, 감사 로그, 락 토큰 기반 식별 |
멱등성 및 일관성 보장 | 락 중복 해제, 동시성 오작동 방지 | 요청 ID, fencing token, 소유자 검증 기반 해제 |
테스트 전략 | 동시성·장애 상황 검증 | Chaos Testing, concurrency test, timeout scenario 테스트 도입 |
시간/TTL/세션 관리는 락의 자동 만료 시점과 클라이언트 장애 시 회복 설계의 핵심으로, TTL 설정과 heartbeat 활용이 기본이다.
락 범위 (GRANULARITY) 는 락이 너무 넓으면 병목, 너무 좁으면 관리 복잡도를 유발하므로 비즈니스 단위에 맞춰 세분화가 중요하다.
재시도 및 실패 처리는 예외 상황을 안정적으로 넘기기 위한 백오프 전략, 서킷 브레이커, 최대 재시도 횟수 제한이 필요하다.
모니터링 및 가시성 확보는 실시간 문제 탐지와 트러블슈팅을 위해 필수이며, 메트릭/로그/트레이스 통합이 바람직하다.
장애 대응은 단일 노드 장애나 네트워크 단절 시에도 지속 가능한 구조 (HA, Auto-Failover, Rollback 등) 를 갖춰야 한다.
성능 최적화는 락 경합 해소, 지역 클러스터 구성, 네트워크 지연 최소화 등 시스템 처리량 확보에 직접적 영향을 준다.
보안과 접근 제어는 악의적 사용 방지를 위한 인증/인가, 레이트 제한, 감사 로깅, 소유권 검증 체계로 보완되어야 한다.
멱등성과 일관성 확보는 중복 락 해제나 충돌 방지를 위한 fencing token, 요청 ID 기반 검증이 필요하다.
테스트 전략은 락의 신뢰성과 회복력을 보장하기 위한 동시성 시뮬레이션, 장애 유도 테스트 등을 반드시 포함해야 한다.
실무 설계 가이드 (Architecture Design Guide)
핵심 설계 원칙
항목 | 설계 기준 예시 |
---|---|
일관성 유지 | quorum 기반 합의, fencing token 적용 |
가용성 보장 | 3 개 이상 노드 구성, failover 시나리오 설계 |
성능 최적화 | 지역 클러스터 구성, 읽기 락과 쓰기 락 분리, 락 세분화 적용 |
시간 동기화 | NTP + monotonic clock 기반 TTL 계산 |
확장성 확보 | sharded 락 key 설계, scalable 리더 선출 알고리즘 활용 |
락 경합 최소화 | 랜덤 백오프, jitter 적용, 경쟁 대상 분산 |
멱등성 및 안전성 확보 | 요청 UUID 기반 락 소유권 식별, fencing token 으로 중복 실행 방지 |
구성 요소 아키텍처
flowchart TD Client -->|lock request| LockGateway LockGateway --> LockManager LockManager -->|quorum| DistributedStorage[(Zookeeper/etcd/RedisCluster)] LockManager -->|monitor| MetricsExporter LockManager -->|log| CentralizedLogger MetricsExporter --> Dashboard
설계 고려 포인트
설계 요소 | 고려사항 |
---|---|
LockManager | 비즈니스 context-aware 구조로 설계 (락 획득 조건, 유효시간 포함) |
LockGateway | HTTP/gRPC 또는 Webhook 기반 통신 추상화 계층 |
분산 저장소 | ZooKeeper/etcd/Redis 선택 시 Consistency vs Latency 트레이드오프 고려 |
TTL 정책 | 고정 TTL + 재연장 heartbeat 병행 전략 (락 유지/오류 방지) |
로그 및 트레이스 | 락 획득/해제 성공/실패, TTL 만료, 재시도, 경합 통계 등을 structured logging 또는 trace 로 기록 |
실무 환경에서 락 시스템 선택 가이드
조건 | 권장 락 시스템 | 이유 |
---|---|---|
빠른 반응속도 우선 | Redis Redlock | latency 가 낮고 TTL 관리 간편 |
작업 순서 중요 | ZooKeeper Lock | sequential zNode 로 순서 보장 |
장기 작업 처리 | etcd Lock | lease 연장 기능으로 안정성 확보 |
DB-centric 아키텍처 | PostgreSQL Advisory Lock | 트랜잭션과 연계 쉬움 |
클라우드 네이티브, 서버리스 | DynamoDB Conditional Write | 락 없이도 일관성 확보 가능 |
다수 클러스터 노드 운영 | Consul Lock | 서비스 상태 기반 자동 해제 기능 |
DevOps 연동 전략 (Deployment & Observability Strategy)
배포 전략 (CI/CD 연계)
항목 | 전략 |
---|---|
IaC 구성 | Terraform 으로 ZooKeeper/etcd/Redis 구성 자동화, Helm 으로 Lock Service 배포 |
CI 테스트 | 락 획득/해제 유닛 테스트, TTL 경계 조건 테스트 포함 |
배포 무중단 설계 | 롤링 업데이트, leader election 안전성 확인 후 배포 |
Canary 지원 | 신규 버전의 락 해제 실패 등 실험적 기능에 대한 traffic 분산 |
버전 롤백 | Lock Gateway 에서 Circuit Breaker 기반 롤백 허용 구조 포함 |
모니터링/알림 체계 구성
항목 | 구체 구성 |
---|---|
메트릭 수집 | Prometheus + Lock Exporter (대기 시간, 획득률, TTL 만료 횟수 등) |
로그 관리 | Loki/ELK 기반 락 이벤트 로그 수집 및 조회 |
분산 추적 | OpenTelemetry 기반 락 처리 트레이스 연동 (클라이언트 ~ 락 매니저 ~ 저장소까지) |
장애 탐지 | TTL 만료 경보, lock contention 비율 급증, orphan lock 탐지 |
Alerting | Slack/Email/Incident tool 연동, 임계값 기반 알림 |
클라우드 네이티브 연동 전략
환경/도구 | 연동 전략 |
---|---|
Kubernetes | Zookeeper/etcd StatefulSet 배포, headless service 구성, Readiness probe 포함 |
ArgoCD/GitOps | 락 시스템 구성 자동화, Helm values 통한 lock TTL 및 storage 설정 관리 |
Service Mesh | 락 API 트래픽 제어 및 observability 확보 (Istio + Prometheus 연동) |
Secret 관리 | Redis password, fencing token key 등을 HashiCorp Vault 등으로 관리 |
최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점
카테고리 | 최적화 주제 | 설명 | 권장 전략 / 실무 적용 예시 |
---|---|---|---|
성능 최적화 | 락 경합 최소화 | 병렬 작업 간 과도한 경쟁 방지 | 비동기 요청 + 지수 백오프 + 지터 / 임계 구역 최소화 |
성능 최적화 | 락 보유 시간 단축 | 락을 장기간 보유 시 서비스 지연 발생 | 작업 분할, 타임아웃 기반 자동 릴리즈 |
캐시 최적화 | 락 상태 캐싱 | 자주 조회되는 락 정보 캐싱 | 로컬 캐시 + TTL 설정 + 캐시 무효화 전략 |
재시도/백오프 정책 | 충돌 회피 | 락 충돌 시 무한 재시도 방지 | 지수 백오프 + 지터 적용 |
재시도/백오프 정책 | 자동 재시도 | 일시적 실패 시 자동 복구 | Future/Promise + 제한된 재시도 횟수 |
알고리즘 최적화 | fencing token | lock holder 의 유효성 검증 | Redis set with version/token 비교 |
알고리즘 최적화 | TTL/Lease 관리 | 락의 만료 및 자동 갱신 처리 | Lease 갱신 스케줄러 + 만료 후 캐시 무효화 |
아키텍처 최적화 | 샤딩 및 파티셔닝 | 락 병목 완화 및 수평 확장 | 리소스별 lock key 분할, 해시 기반 샤딩 |
아키텍처 최적화 | 클러스터 확장성 | 락 서비스의 처리량 확대 | ZooKeeper 3-5 노드 구성, etcd 클러스터화 |
아키텍처 최적화 | 작업 큐 연계 | 락 획득 후 병렬 처리 가능하도록 큐 기반 분산 처리 | RabbitMQ/Kafka 기반 분산 락 연계 |
가용성 전략 | 리더 선출 및 복구 | 장애 시 자동 failover | ZAB, Raft 기반 리더 전환 / 세션 기반 모니터링 |
신뢰성 전략 | Split-Brain 방지 | 이중 마스터 방지 | quorum 기반 쓰기, fencing token 활용 |
운영 전략 | 모니터링 및 대시보드 | 락 경합, 병목, 실패 추적 | APM + 분산 트레이싱 + 대시보드 (Grafana, Prometheus 등) |
운영 전략 | 용량 계획 및 부하 분산 | 락 요청 증가 대비 적정 자원 확보 | 노드/클러스터 별 트래픽 분산, 수평 확장 |
성능 최적화는 지연과 병목을 최소화하기 위한 핵심 전략으로, 비동기 처리와 락 보유 시간 단축이 중요하다.
캐시 최적화는 락 상태 조회의 부하를 줄이고, TTL 과 무효화 전략으로 일관성을 유지해야 한다.
재시도 및 백오프는 과도한 요청 폭주를 방지하며, 지수 백오프와 지터를 함께 적용하는 것이 효과적이다.
알고리즘 최적화는 fencing token 과 TTL/Lease 로 stale lock 및 경쟁 문제를 방지하는 데 필수적이다.
아키텍처 최적화는 락의 수평 확장성과 분산 처리 능력을 높이며, 샤딩과 작업 큐 연계가 핵심이다.
가용성과 신뢰성 전략은 장애 복구와 split-brain 방지를 위한 기반을 마련하며, 리더 선출 및 quorum 정책이 중요하다.
운영 전략은 모니터링 및 자동화된 용량 계획 수립으로 안정적인 분산 락 시스템 운영을 보장한다.
비관적 (Pessimistic) vs. 낙관적 (Optimistic) 잠금 전략
비관적 Vs 낙관적 잠금 전략 비교
구분 | 비관적 잠금 (Pessimistic) | 낙관적 잠금 (Optimistic) |
---|---|---|
가정 | 충돌이 자주 발생한다고 가정 | 충돌이 드물다고 가정 |
구현 방식 | DB 에서 행 수준 락을 즉시 걸어 동시 접근 차단 | 버전 번호나 타임스탬프로 충돌 여부 확인 후 처리 |
장점 | 충돌을 확실히 방지할 수 있음 | 병목 점이 없고 성능이 좋음 |
단점 | 락 보유로 병목 발생, Deadlock 위험 있음 | 충돌 시 롤백 필요, 재시도 로직 필요 |
사용 적합성 | 동시 수정 많고 강한 일관성 필요할 때 적합 | 충돌이 적고 성능 우선, eventual consistency 허용 시 적합 |
비관적 잠금 구현 예시 (Python + SQLAlchemy)
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with_for_update()
를 이용해 행 잠금을 즉시 획득- 동시성 높은 환경에서 충돌 방지, 그러나 대기 및 데드락 가능성 존재
낙관적 잠금 구현 예시 (Python + SQLAlchemy)
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version
칼럼을 사용해 충돌 시 재시도- 병목이 적고 고성능, 충돌이 잦은 환경에서는 재시도 부담이 있음
주목할 내용
우선순위 | 카테고리 | 주제 | 항목 | 설명 요약 |
---|---|---|---|---|
기본 | 합의 알고리즘 & 이론 | CAP / FLP | 일관성 vs 가용성 | 분산 락 설계 시 트레이드오프 정확히 인지 필요 |
기본 | 락 메커니즘 | Redlock 한계 | fencing token 없음 | Redlock 은 monotonic token 보장이 없어 안전성 결여 |
기본 | 락 메커니즘 | TTL / Lease 기반 락 | automatic expiry | TTL 만료 및 세션 기반 회복 전략 |
심화 | 락 메커니즘 | Fencing token | 요청 타이밍 취약점 | lower token 이 먼저 도착할 경우 race condition 발생 가능 |
심화 | 구현 도구 | ZooKeeper / etcd | Ephemeral zNode, Lease | zk/zxid 기반 fencing token 포함 락 구현 |
실무 | 신기술 / 대안 | 스마트 컨트랙트 락 | 온체인 자동 실행 락 | 블록체인 기반 락, 높은 신뢰성·낮은 성능 |
실무 | 신기술 / 대안 | CRDT 기반 동기화 | 락 없는 경쟁 제어 | 최종 일관성 보장, 동시성 제어 시 성능 탁월 |
실무 | 인프라 / 구현 도구 | Kubernetes operator 연동 | 자동화된 락 관리 | 쿠버네티스 환경에서 선언적 락 관리 |
실무 | 운영 전략 | 트레이싱 / 혼돈 공학 | Jaeger, Zipkin, Chaos | 락 장애 복원력 평가 및 모니터링 전략 |
CAP 이론과 합의 알고리즘: 락 시스템 디자인에서는 CAP 트레이드오프를 이해하고, Paxos 나 Raft 기반 합의를 사용해야 일관성과 가용성을 적절히 조절할 수 있어요.
Redlock 의 한계: fencing token 이 없어 stale client 문제를 완전히 방지할 수는 없습니다. TTL 기반 자동 만료는 일정 수준 안전성을 보장하지만 완전한 대체는 아니에요.
Fencing token 의 타이밍 문제: 락 소유권 기반 보장에도 lower‑token 요청이 먼저 도착하면 race condition 이 발생할 수 있어, 저장소 차원에서 요청 순서를 강력하게 검증할 수 있어야 합니다.
ZooKeeper / etcd 기반 락: zxid, ephemerals 및 lease 기능을 사용해 fencing token 구조를 구현할 경우 분산 락의 안전성을 확보할 수 있어요.
스마트 컨트랙트 락: 블록체인의 불변성과 자동 실행 논리에 기반해 높은 신뢰성을 제공하지만, 거래 속도 (Gas), 성능 등의 제약 조건이 존재합니다.
CRDT 기반 접근: 락 없이도 데이터 충돌을 방지할 수 있으며, 성능 면에서 유리한 대안 방식입니다.
쿠버네티스 및 서비스 메시 연동: 락을 선언적 리소스로 다루거나 사이드카 패턴으로 관리하는 방식은 클라우드 네이티브 환경에서 실무 적용 시 유용합니다.
모니터링 및 혼돈 공학: 락 장애를 사전에 감지하고 복구력을 검증하는 트레이스 기반 및 Chaos engineering 전략은 실제 운영에서 생존성을 높여줍니다.
반드시 학습해야할 내용
카테고리 | 주제 | 항목 | 설명 |
---|---|---|---|
기초 이론 | 일관성 모델 | CAP Theorem, ACID vs BASE | 일관성, 가용성, 분할 허용성 간의 트레이드오프 및 정합성 모델 |
기초 이론 | 시간 모델 | Lamport Clock, Vector Clock | 분산 시스템 내 시간 동기화 및 이벤트 순서 보장 |
알고리즘 및 모델 | 합의 알고리즘 | Paxos, Raft, PBFT | 분산 노드 간의 합의와 리더 선출 알고리즘 |
알고리즘 및 모델 | 리더 선출 기법 | Ephemeral Node, Lease API | ZooKeeper 및 Kubernetes 기반 동적 리더 선출 |
구현 기술 및 실습 | Redis 기반 락 구현 | Redlock, Lua Script, SETNX | Redis 의 원자 연산과 스크립트 기반 락 구현 전략 |
구현 기술 및 실습 | Zookeeper 기반 락 구현 | Ephemeral Sequential Node, ZAB | ZooKeeper 기반의 분산 락 구현 방식 |
구현 기술 및 실습 | etcd 기반 구현 | Lease, MVCC | TTL 기반 세션, 버전 기반 동시성 제어 |
장애 처리 및 복구 | 스플릿 브레인 대응 | Quorum, Fencing Token | 분할 상황에서 다중 리더 방지 및 접근 차단 |
장애 처리 및 복구 | TTL/Heartbeat | 세션 만료, 갱신 주기 | 락 유지를 위한 주기적 신호와 자동 해제 처리 |
장애 처리 및 복구 | 페일오버 및 복원 전략 | Graceful Shutdown, 백업/복원 | 장애 복구를 위한 상태 보존 및 단계적 전환 방식 |
운영/모니터링 | 관측 가능성 | 분산 추적, 메트릭, 로그 분석 | 락 획득/해제, 지연, 실패 등 상태 추적 |
운영/모니터링 | Chaos Engineering | Jepsen, 장애 주입 | 장애 시나리오 시뮬레이션 및 복원력 검증 |
보안 및 멱등성 | 요청 무결성 | Idempotency, Token 기반 요청 | 중복 요청 또는 실패 후 재요청 시 안전성 보장 |
최적화 전략 | 락 경합 최소화 | Backoff, Jitter, Granularity | 경쟁 상황 최소화를 위한 전략 및 재시도 설계 |
실무 적용 사례 | 사례 분석 | 결제 시스템, 잡 스케줄러 | 고신뢰 락 구조가 필요한 영역의 실제 사례 분석 |
클라우드 환경 구현 | 매니지드 락 서비스 | AWS DynamoDB, GCP Spanner 등 | 클라우드 벤더가 제공하는 락 서비스 및 API |
고급 주제 | 분산 세마포어 | Hazelcast, Sidekiq | 세마포어 형태의 동시성 제어 구조 |
고급 주제 | 잠금 전략 비교 | Pessimistic vs Optimistic | 선점/비선점 기반의 접근 전략 비교 분석 |
기초 이론은 락을 이해하기 위한 전제 지식으로, 시간 모델, 정합성 트레이드오프, 분산 환경의 조건 등을 포함하며 가장 먼저 학습해야 할 영역이다.
알고리즘 및 모델에서는 락의 핵심이 되는 합의 및 리더 선출 과정을 다루며, 실제 락 획득과 릴리즈 로직에 직접적으로 작동한다.
구현 기술은 Redis, Zookeeper, Etcd 등에서 락이 어떻게 구현되는지를 실습 위주로 배우는 영역이다.
장애 복구/복원 전략은 락의 안정성과 고가용성 측면에서 필수적이며, Split-brain 과 TTL 실패 대응 등을 포함한다.
운영/모니터링은 락의 성능과 상태를 지속적으로 추적하고, 장애를 사전에 탐지하기 위한 필수적인 운영 영역이다.
보안 및 멱등성은 락을 활용한 API 설계와 중복 요청 처리에서 중요한 설계 요소다.
최적화 전략은 시스템 병목 방지와 성능 향상을 위한 전략으로, 재시도 및 세분화 설계가 포함된다.
실무 적용 사례는 추상 이론을 실제 시스템에 적용하기 위한 가이드 역할을 하며, 아키텍처 설계에 매우 중요하다.
클라우드 환경 구현은 SaaS 기반 락 설계를 위한 현실적인 접근을 가능케 하며, 멀티 리전 구성에도 활용된다.
고급 주제는 락 외의 동시성 제어 구조와 대체 전략을 포함하며, 시스템 설계 레벨에서의 심화 학습 주제에 해당한다.
용어 정리
카테고리 | 용어 | 설명 |
---|---|---|
기본 개념 및 원리 | Mutual Exclusion (상호 배제) | 임계 영역에 동시에 하나의 프로세스만 접근 허용 |
Critical Section | 공유 자원 접근 구간 | |
Deadlock | 서로 락을 대기하다 무한 대기 상태 | |
Quorum | 합의나 락 결정을 위한 최소 노드 수 | |
락 메커니즘 | TTL (Time To Live) | 설정 시간 초과 시 자동 만료되는 락 |
Lease | TTL 포함 + 소유권까지 포함하는 임대 락 | |
Ephemeral Node | 세션 종료 시 자동 삭제되는 임시 노드 | |
Sequential Node | 자동 증가 번호가 붙는 znode (ZK) | |
Fencing Token | 락 순서를 보장하는 단조 증가 식별자 | |
Shared Lock | 다중 읽기 허용 락 | |
Exclusive Lock | 단일 접근만 허용하는 락 | |
합의 알고리즘 | Raft | 리더 선출 기반 합의 알고리즘 |
Paxos | 복잡하지만 견고한 분산 합의 알고리즘 | |
PBFT | 비잔틴 장애를 처리할 수 있는 합의 알고리즘 | |
Leader Election | 단일 리더 노드 선출 방식 | |
Log Replication | 리더 로그를 팔로워로 전파 | |
Lamport Clock | 분산 이벤트 순서를 위한 논리 시계 | |
성능 및 장애 대응 전략 | Lock Convoy | 동일 락에 경합이 집중되어 발생하는 성능 저하 현상 |
Exponential Backoff | 재시도 대기시간을 점점 늘리는 전략 | |
Jitter | 재시도 타이밍을 분산시키는 랜덤 지연 | |
Failover | 장애 시 다른 노드로 전환하는 방식 | |
Circuit Breaker | 연쇄 장애 방지를 위한 요청 차단 장치 | |
Throughput | 락 처리량 | |
Latency | 락 요청부터 응답까지의 시간 | |
인프라 및 구현 기술 | Redlock | Redis 기반 분산 락 알고리즘 (Antirez 제안) |
ZooKeeper | 분산 코디네이션/락 플랫폼 (Ephemeral znode 기반) | |
Etcd | 분산 키 - 값 저장소, Lease 기반 락 구현 가능 | |
SETNX | Redis 락 구현을 위한 원자 연산 | |
CAS (Compare-And-Swap) | 상태를 원자적으로 갱신하는 연산 방식 | |
클라우드 및 운영 환경 | Managed Lock Service | AWS DynamoDB Lock, GCP Spanner Lock 등 |
Pod | Kubernetes 내 컨테이너 실행 단위 | |
Operator | Kubernetes 리소스를 관리하는 제어기 | |
Liveness | 락 서비스가 eventually 응답함을 보장하는 성질 | |
Split-Brain | 네트워크 분할로 인한 다중 리더 문제 |
참고 및 출처
- Martin Kleppmann: How to do distributed locking (Redlock vs safer consensus + fencing token)
- etcd 공식 문서: 권한 기반 분산 락/Lease + fencing token API
- Medium: Implementing Distributed Locks Correctly (etcd fencing token + compare-and-swap 방식)
- Hacker News / Reddit 논의: Redlock의 한계와 fencing 필요성 (Kleppmann 인용 포함)
- Medium (Amit Singh Rathore): Distributed Lock System Design 및 fencing 권장 사항