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

이론적 기반 (1970s~2000s)

실용화 시작 (2000 년대 초반)

현대적 진화 (2010s~현재)

오늘날 활용 예

목적 및 필요성

목적

  1. 데이터 일관성 보장

    • 동시에 접근하는 노드로 인한 데이터 손상을 방지하고, ACID 속성 중 일관성을 유지
  2. 안전한 동시성 제어

    • 여러 노드/프로세스 간 임계 구역 보호 및 race condition 회피
  3. 예측 가능한 단일 실행

    • 배치 잡, 리더 선출, 스케줄링 등에서 중복 실행 없이 한 번만 수행되도록 보장
  4. 시스템 신뢰성 및 복원력 확보

    • 장애 발생 시 자동 해제, 소유권 이전, 복구를 통해 시스템 중단 최소화
  5. 운영 정책 및 통합 제어 실현

    • API 중복 호출 방지, 외부 요청 제어, 서비스 정책 기반 락 처리
  6. 감사 및 모니터링 기반 추적성 확보

    • 락 획득/해제 기록과 함께 관찰 가능성 확보, 운영 중 디버깅 용이
  7. 확장성과 클라우드 네이티브 아키텍처 대응

    • 마이크로서비스 기반 아키텍처에서 락을 통한 서비스 조율과 확장 대응 가능

필요성

핵심 개념 (Core Concepts)

기본 개념

개념설명
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

개념설명
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 정리완전한 비동기 시스템에서 합의 불가능성 이론
CAP 정리분산 시스템에서 일관성, 가용성, 분할 허용성의 트레이드오프

실무 구현 연관성

실무 요소설명
Redis 기반 RedlockTTL 과 SETNX 를 이용한 경량 락 방식, 짧은 기간에 적합
ZooKeeper 기반 락Ephemeral Sequential Node 사용, 순서 보장
etcd 기반 락Lease 기반, Kubernetes Lease API 와 연동
장애 감지 및 복구하트비트, 세션 종료 감지, TTL 만료 등을 통한 자동 복구
성능 최적화 전략Retry + Backoff, 락 세분화, 대기 큐 등 경합 완화 방식
보안 및 신뢰성요청 ID, Idempotency, 펜싱 토큰 기반 멱등성 처리

분산 시스템 설계 시 고려 사항

주요 기능 및 역할

기능 구분기능대응 역할설명
획득락 획득 (Lock Acquire)동시성 제어자자원에 대한 단일 접근 보장
해제락 해제 (Release, TTL Expiry)일관성 보장자중복 실행 방지, 자원 반환 보장
연장락 유지/갱신 (Heartbeat, Lease)자원 관리자장기 작업 지속 가능, premature 해제 방지
감시락 변화 감지 (Watch, Notify)중재자 / 분산 조정자다음 클라이언트에게 통제 권한 이전
재시도Retry with Backoff성능 최적화 도우미부하 완화, 경합 시도 조정
검사소유자 검증 / 상태 확인보호자 역할락 위조 방지, 외부 해제 요청 검증
장애 처리자동 해제 / 소유권 이전장애 복구 지원자노드 장애 시 타 클라이언트로 안전하게 이전
관찰성트레이싱 / 로그 / 이벤트 기록운영 모니터링 도우미SLA 보장, 문제 추적 가능성 확보
리더 선출단일 노드 선정 / 우선순위 락 할당조정자분산 시스템에서 결정권자 역할 조정

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 --> [*]
상태설명
Idle락 요청 전 대기 상태
Acquiring락 획득 요청 중 (SETNX, znode 생성 등)
Acquired락 획득 성공, 자원 접근 가능
RenewingTTL 또는 lease 갱신 (장기 작업용)
Releasing클라이언트가 명시적으로 해제 요청
Released정상 해제 완료
ExpiredTTL 또는 세션 만료로 자동 해제
RecoveringExpired 이후 다른 클라이언트 접근 가능하게 초기화
RetryWait실패 후 재시도까지 대기 시간 (Backoff 적용)
Failed락 획득 실패 상태

특징

카테고리특징설명
분산 구조적 특성분산성 (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 특성내결함성 (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 특성사용 투명성 (Transparency)API 추상화 및 클라이언트 라이브러리 제공
유연성 (Flexibility)다양한 백엔드 지원 (Redis, etcd, ZooKeeper 등)
시간 민감성 및 오버헤드클럭 스큐 민감, TTL 방식의 불안정성, 합의 기반 비용 증가

핵심 원칙

카테고리원칙설명
기능적 동작 보장안전성 (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 보장일관성 (Consistency)분산 노드 간 락 상태는 항상 동일한 정보를 가져야 함
순차성 (Ordering)요청 순서 또는 시간 순서에 따라 락이 처리되어야 함
장애 대응 특성장애 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 원칙합의 기반 일관성 (Consensus)Paxos/Raft 기반 합의를 통해 선형화 보장

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

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)

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

구성 요소

분류구성 요소역할 및 기능구현 예시 / 특징
필수Lock Manager락 획득/해제 요청 처리 및 상태 관리Redis SETNX, ZK Ephemeral Node, etcd Lease
Consensus Engine리더 선출, 락 상태 복제 및 합의Raft (etcd), ZAB (ZK), Paxos
Session ManagerTTL/세션 관리, Heartbeat 처리클라이언트 장애 시 자동 해제, 좀비 락 방지
Token Manager펜싱 토큰 발급, 순서 보장단조 증가 시퀀스, CAS 비교 기반
Storage Backend락 상태 저장 및 복제Redis, Etcd, ZooKeeper, RDBMS
선택Request Queue락 요청의 순서성/공정성 보장FIFO 또는 우선순위 기반
Monitoring/Alert성능 추적, 지연 탐지, 알림 연동Grafana, Prometheus, ELK
Backup/Recovery상태 백업, 리더 교체 시 롤백 방지Snapshot, WAL (Write Ahead Log)
Lease Renewal장기 작업을 위한 TTL 연장자동 또는 명시적 연장 (P-Expire 등)

구현 기법 및 방법

기법구성 요소장점고려사항 / 단점
Redis 단일 인스턴스 락SET key value NX PX, Lua 스크립트간단, 빠름, 낮은 지연단일 장애점, clock skew 에 취약
Redlock (Redis 다중 인스턴스)N Redis + 과반수 락 획득 + TTL장애 내성 확보, Quorum 기반 안정성네트워크 분리, clock skew 고려 필요
ZooKeeper 기반 락Ephemeral Sequential ZNode + Watch강한 일관성, 공정한 FIFO 제공구축 복잡도, 운영 오버헤드
etcd 기반 락Lease(TTL) + Compare-and-Swap 트랜잭션 + WatchKubernetes 통합, Raft 기반 신뢰성clock skew 문제, 키 외 시스템 자원 연계 시 제한 (Swiftorial, Medium, DZone, Sum of Bytes, Alibaba Cloud, etcd)
DB row-lockSELECT FOR UPDATE 또는 버전 CAS 기반DB 내락 활용 간단 적용다중 노드 간 확장 제한, 성능 병목 가능성

Redis 기반 락 (SETNX + TTL + 안전 해제)

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import redis
import time
import uuid

class RedisLock:
    def __init__(self, redis_client, key, ttl=10):
        self.redis = redis_client
        self.key = key
        self.ttl = ttl
        self.id = str(uuid.uuid4())

    def acquire(self, retry_delay=0.01, timeout=5):
        end = time.time() + timeout
        while time.time() < end:
            if self.redis.set(self.key, self.id, nx=True, ex=self.ttl):
                return True
            time.sleep(retry_delay)
        return False

    def release(self):
        script = """
        if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
            return redis.call("del", KEYS[1])
        else
            return 0
        end
        """
        return self.redis.eval(script, 1, self.key, self.id)

ZooKeeper 기반 락 (KazooClient 활용)

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from kazoo.client import KazooClient
import threading

class ZkLock:
    def __init__(self, zk_hosts, path):
        self.zk = KazooClient(hosts=zk_hosts)
        self.zk.start()
        self.root = path
        self.node = None
        self.cv = threading.Condition()

    def acquire(self):
        self.node = self.zk.create(f"{self.root}/lock-", ephemeral=True, sequence=True)
        while True:
            children = sorted(self.zk.get_children(self.root))
            if self.node.split('/')[-1] == children[0]:
                return True
            prev = children[children.index(self.node.split('/')[-1]) - 1]
            prev_path = f"{self.root}/{prev}"
            event = self.zk.exists(prev_path, watch=lambda e: self._wake())
            with self.cv:
                self.cv.wait()

    def _wake(self):
        with self.cv:
            self.cv.notify()

    def release(self):
        self.zk.delete(self.node)
        self.node = None

Etcd 기반 락 (lease + transaction)

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const { Etcd3 } = require('etcd3');
const client = new Etcd3();

async function acquireLock(key, ttl = 30) {
  const lease = client.lease(ttl);
  const txn = client.if(key, "Create", "=", 0)
    .then(client.put(key).value("locked").lease(lease))
    .commit();
  const res = await txn;
  if (res.succeeded) {
    lease.on('lost', () => console.log('Lease lost'));
    return lease;
  } else {
    await lease.revoke();
    return null;
  }
}

async function releaseLock(lease) {
  if (lease) {
    await lease.revoke();
  }
}

장점

카테고리항목설명
데이터 무결성과 일관성데이터 정합성 보장동시 수정 방지, 원자성 확보, 트랜잭션 무결성 보장
동시성 제어 및 경합 방지상호 배제, 경합 최소화동시 접근 차단으로 작업 충돌 예방
장애 복구 및 내결함성자동 해제 / TTL 기반 회복클라이언트 실패 시 자동 락 해제 및 대기자에게 이전
장애 복구 및 내결함성고가용성 / 내결함성다중 인스턴스, 과반 합의 등으로 서비스 연속성 유지
확장성 및 유연성수평 확장 / 클러스터 대응시스템 부하 증가 시 노드 추가로 성능 확장 가능
개발 생산성과 투명성API 추상화, 다양한 라이브러리 지원분산 락 처리의 복잡성을 간단한 API 로 캡슐화
공정성 및 자원 분배FIFO, 우선순위 락 할당큐 기반 대기 구조로 공정하게 자원 분배 가능
운영 관찰성 및 정책 제어상태 추적, 이벤트 로그, 정책 기반 제어락 상태를 기반으로 SLA 추적 및 설정 가능

12. 단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

카테고리항목설명해결책
네트워크 기반 제약네트워크 지연/파티션분산 락은 네트워크 품질에 의존, 지연 발생 시 성능 저하로컬 캐싱, 지역 클러스터 구성, 비동기 처리 도입
시간 동기화 문제클럭 스큐 / Clock DriftTTL 기반 락 시스템에서 시계 차이로 잘못된 만료 시간 계산NTP, 논리적 시계, Hybrid Logical Clock, 펜싱 토큰
성능 및 리소스 오버헤드성능 병목락 요청 집중 시 락 서버 병목 발생락 세분화, 읽기 - 쓰기 분리, 리더 선출, Sharding
구현/운영 복잡성복잡한 설계/운영 구조락 유지, 타임아웃, 세션 추적 등 설계와 모니터링 복잡도 증가검증된 라이브러리 (Curator, etc.), 추상화 계층 도입
가용성 트레이드오프합의 기반의 일관성 유지강한 일관성 모델 적용 시 가용성이 떨어질 수 있음결과적 일관성 모델, fallback 대응
인프라 의존성락 서비스 단일 장애점락 서버 장애 시 전체 시스템에 영향Redlock, Zookeeper quorum, 다중 노드 구성

문제점

카테고리항목원인영향탐지 및 진단예방 방법해결 방법
동기화 실패 및 충돌Deadlock순환 대기 락, 락 순서 불일치응답 지연, 시스템 정지락 의존성 그래프, 타임아웃락 순서 강제, 타임아웃 설정데드락 탐지 알고리즘, Watchdog
자원 고착Zombie LockTTL 만료 전 클라이언트 다운 등으로 락 해제 실패자원 고착세션 모니터링, HeartbeatTTL, heartbeat 유지세션 종료 시 강제 해제
공정성 문제Starvation높은 경쟁 환경에서 특정 클라이언트 기회 상실특정 프로세스 무한 대기대기 시간 모니터링우선순위 기반 큐, 공정한 큐잉Priority Queue, 랜덤 백오프 적용
시간/TTL 오작동Clock Drift클럭 차이로 TTL 해석 오류락 순서 오류, 중복 실행 가능성타임스탬프 비교 실패 감지논리적 시계, 시간 동기화 강화Vector Clock, 펜싱 메커니즘
네트워크 분할Split-Brain파티션으로 인한 락 중복 획득일관성 위반, 데이터 손상 위험클러스터 상태 모니터링Quorum 기반 동기화Fencing Token, 상태 동기화 재설정
대량 요청/과부하 이슈Thundering HerdTTL 종료 후 다수 클라이언트가 동시에 요청 시도서버 부하 증가, 시스템 지연요청 패턴 분석, 로깅Rate Limiter, Exponential Backoff 적용Jittered Retry, 분산 리더 구조 도입

도전 과제

카테고리항목원인영향탐지/진단예방 방법해결/대응 기법
네트워크 분할 / CAPSplit‑Brain통신 단절, quorum 부족동시 락 획득, 일관성 위반quorum 실패, 로그 이상징후quorum 모델 기반 락, 리더 선출TTL 만료 후 재획득, 펜싱 검증, 리더 선출
시계 동기화 (Clock Skew)Clock Skew노드 간 시간 불일치TTL 오작동, stale 요청로그 timestamp 비교NTP/GPS 동기화, 논리 클록, fencing token 활용Lamport timestamp, TTL 여유 확보, 시간 기반 방지
데드락 / 락 오버홀드Lock Hold Too Long긴 작업, 버그, 갱신 미갱신자원 차단, 작업 지연heartbeat 미갱신 감지타이머 기반 갱신, grace 기간 설정강제 해제 정책, 모니터링 기반 자동 해제
성능 병목 / 경합고경합 / Busy Loop다수 클라이언트 동시에 락 시도지연↑, 처리율 저하대기 큐 길이/응답 시간 모니터링backoff + jitter, 샤딩, 임계영역 최소화exponential backoff, priority queue, 락 분할 적용
관찰 가능성 & 운영 정책Observability 부족락 이벤트 미수집, 로그 부재장애 분석 어려움, SLA 추적 불가메트릭 부재, 이벤트 누락구조화된 로깅, Distributed Tracing, 정책 기반 경보 설정대시보드, 알림 시스템 구축, 정책 기반 자동 제어

분류 기준에 따른 종류 및 유형

분류 기준주요 유형설명
아키텍처 유형중앙 집중형 / 분산 합의 기반단일 서버 또는 여러 노드 간의 합의 기반 구성
구현 방식TTL 기반 / Session 기반 / Quorum 기반TTL: 단순/속도, Session: 신뢰성, Quorum: 다수 노드 합의
저장소 기반In-memory / Persistent / DB 기반Redis, ZooKeeper, etcd, RDBMS 등 다양한 저장 방식
일관성 모델강한 일관성 / 결과적 일관성 / 인과적 일관성선형화 보장 vs 성능 우선 / 인과 관계 반영
락 타입배타 락 / 공유 락 / 읽기 - 쓰기 락접근 권한 제어 기준에 따른 분류
획득 방식Blocking / Non-blocking락 획득 시 대기 여부에 따라 구분
재진입성재진입 가능 / 불가능동일 클라이언트가 중복 락 획득 가능 여부
락 범위전역 락 / 리소스 단위 락 / 객체 단위 락전체 시스템, 특정 리소스 또는 개별 객체에 대한 제어
지속성 기반영구 락 / 임시 락 / 세션 락해제 방식: 명시적, TTL 기반, 세션 만료
기능 목적뮤텍스 / 리더 선출 / 세마포어단순 상호배제 외에도 분산 시스템에서 다양한 역할 수행 가능

실무 사용 예시

카테고리사용 목적적용 기술효과
배치/잡 스케줄링동일 잡의 중복 실행 방지ZooKeeper, etcd, Redis단일 실행 보장, 충돌 방지
전자상거래 주문 처리재고 감소, 결제 중복 처리 방지Redis Lock, Redlock, SETNX + TTL + Lua데이터 정합성 확보, 이중 처리 방지
리더 선출 및 Coordination마스터 노드 선출 및 고가용성 유지etcd + Lease, Consul, Kubernetes장애 발생 시 안정적 failover, 단일 책임
캐시 일관성 유지캐시 동시 갱신 방지, 캐시 미스 보호Redis, etcd, Redisson, TTL 기반 Lock캐시 정합성 유지, 트래픽 안정화
설정 및 구성 관리설정의 일관된 배포 및 변경 제어Consul, etcd, Service Discovery설정 오류 최소화, 서비스 안정성 확보
파일/리소스 동시 접근 제어공유 파일, 로그, 배포 자원의 중복 접근 방지NFS Lock, Distributed FS + Lock충돌 방지, 자원 보호
데이터 마이그레이션 제어스키마 변경 등 마이그레이션 단일 실행 보장Redis + Migration Tool, Leader Election중복 실행 방지, 데이터 무결성 유지
특수 목적 시스템게임 점수 동기화, 거래 처리, IoT 명령 처리Redis + TTL + Logical Clock, MQTT, DB Lock순차 처리, 이중화 방지, 상태 보호

다양한 락 구현체 비교 분석

구현체기반특징장단점주요 활용
Redis RedlockRedis ClusterTTL 기반 빠른 락, 단일 키구현 쉬움, 강한 일관성 부족API Rate Limit, short task
ZooKeeper LockZAB 프로토콜Ephemeral + Sequential zNode안정성 높음, 느린 편순차 작업, 리더 선출
etcd LockRaft + lease 기반TTL lease 방식구현 단순, 성능 안정적마이크로서비스 coordination
Consul Session LockKV + session 기반세션 유지 필요성능 우수, 복잡도 중간서비스 디스커버리
PostgreSQL Advisory LockDB native트랜잭션 내 advisory lockDB 의존, 신뢰성 높음스크립트 락, 작업 예약
Hazelcast Lock분산 메모리 기반Java-centric, cluster-wideJVM 내 통합 유리분산 캐시 락
DynamoDB Conditional WriteNoSQL 기반락 없는 락 (Compare & Set)고가용성, eventual서버리스 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:

  1. 주문 발생 시 결제 로직 진입 전 Redis 에 " 주문번호 " 로 락 시도 (SET NX)
  2. 락 성공 시에만 결제, 제품 차감, 주문 완료 작업 진행
  3. 모든 작업 완료 후 REDIS 락 해제
  4. 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

역할: 하나의 주문번호에 대해 단일 인스턴스만 처리, 데이터 오염 방지

구현 예시: Python, Redis 사용

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import redis
import time

class DistributedLock:
    def __init__(self, redis_url, lock_key, expiry=5):
        self.r = redis.Redis.from_url(redis_url)
        self.lock_key = lock_key
        self.expiry = expiry  # 락 TTL(초)
        self.token = str(time.time())  # 고유 토큰

    def acquire(self):
        # SET NX PX=5000: 이미 락이 있으면 실패
        result = self.r.set(self.lock_key, self.token, nx=True, ex=self.expiry)
        return result is True

    def release(self):
        # 조건부 DEL: 내 토큰일 때만 락 해제 (다른 인스턴스가 실수로 DEL 방지)
        value = self.r.get(self.lock_key)  # 현재 락 소유자 확인
        if value and value.decode() == self.token:
            self.r.delete(self.lock_key)
            return True
        return False

# 사용 예시
lock = DistributedLock("redis://localhost:6379", "order:lock:123")
if lock.acquire():
    try:
        # 결제 및 주문 로직(단일 실행 보장)
        pass
    finally:
        lock.release()
else:
    print("다른 노드가 락을 선점하여 주문 처리 거절")

사례 2: 분산 스케줄러

시나리오: 분산 스케줄러가 매 분 실행되는데, 단일 인스턴스만 실행하게끔 락을 사용

시스템 구성:

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:

역할:

유무 차이:

구현 예시 (Python, kazoo):

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from kazoo.client import KazooClient
zk=KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
zk.start()
lock = zk.Lock("/locks/jobA")
if lock.acquire(timeout=5):
    try:
        run_job()
    finally:
        lock.release()
zk.stop()

사례 3: 전자상거래 플랫폼의 재고 관리

시나리오: 대규모 전자상거래 플랫폼의 플래시 세일 이벤트 재고 관리

시스템 구성:

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:

  1. 사용자가 상품 구매 요청 전송
  2. 로드 밸런서가 요청을 웹서버로 라우팅
  3. 웹서버가 상품별 분산 락 획득 시도
  4. 락 획득 성공 시 재고 확인 및 차감
  5. 데이터베이스에 주문 정보 저장
  6. 락 해제 및 사용자에게 결과 응답

역할:

유무에 따른 차이점:

구현 예시:

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import redis
import time
import uuid
from contextlib import contextmanager

class FlashSaleInventoryManager:
    def __init__(self, redis_cluster_nodes):
        self.redis_pools = {}
        for node in redis_cluster_nodes:
            self.redis_pools[node['name']] = redis.ConnectionPool(
                host=node['host'], 
                port=node['port'],
                max_connections=20
            )
        self.redis_clients = {
            name: redis.Redis(connection_pool=pool) 
            for name, pool in self.redis_pools.items()
        }
        
    @contextmanager
    def acquire_product_lock(self, product_id, timeout=5):
        """제품별 분산 락 컨텍스트 매니저"""
        lock_key = f"flash_sale_lock:product:{product_id}"
        lock_value = str(uuid.uuid4())
        ttl_ms = timeout * 1000
        
        # Redlock 알고리즘 구현
        acquired_locks = []
        start_time = time.time() * 1000
        
        try:
            # 모든 Redis 노드에서 락 획득 시도
            for name, client in self.redis_clients.items():
                try:
                    if client.set(lock_key, lock_value, nx=True, px=ttl_ms):
                        acquired_locks.append((name, client))
                except redis.RedisError:
                    continue
            
            elapsed_time = (time.time() * 1000) - start_time
            quorum = len(self.redis_clients) // 2 + 1
            
            # 과반수 락 획득 및 시간 검증
            if len(acquired_locks) >= quorum and elapsed_time < ttl_ms:
                remaining_ttl = ttl_ms - elapsed_time
                yield lock_value, remaining_ttl
            else:
                raise Exception(f"락 획득 실패: {product_id}")
                
        finally:
            # 락 해제 (Lua 스크립트로 안전한 해제)
            release_script = """
            if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
                return redis.call("del", KEYS[1])
            else
                return 0
            end
            """
            
            for name, client in acquired_locks:
                try:
                    client.eval(release_script, 1, lock_key, lock_value)
                except redis.RedisError:
                    continue

    def process_flash_sale_order(self, product_id, user_id, quantity):
        """플래시 세일 주문 처리"""
        
        # 분산 락으로 동시성 제어
        with self.acquire_product_lock(product_id, timeout=3) as (lock_token, ttl):
            
            # 현재 재고 확인
            current_inventory = self.get_current_inventory(product_id)
            
            if current_inventory < quantity:
                return {
                    "success": False,
                    "message": "재고 부족",
                    "available": current_inventory
                }
            
            # 재고 차감 및 주문 생성 (원자적 트랜잭션)
            order_id = self.create_order_transaction(
                product_id, user_id, quantity, lock_token
            )
            
            if order_id:
                # 성공 로그 및 모니터링 메트릭
                self.log_successful_order(product_id, user_id, quantity, lock_token)
                
                return {
                    "success": True,
                    "order_id": order_id,
                    "message": "주문 성공"
                }
            else:
                return {
                    "success": False,
                    "message": "주문 처리 실패"
                }

    def get_current_inventory(self, product_id):
        """현재 재고 조회"""
        # MySQL에서 재고 조회
        with get_db_connection() as conn:
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute(
                "SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = %s FOR UPDATE",
                (product_id,)
            )
            result = cursor.fetchone()
            return result[0] if result else 0

    def create_order_transaction(self, product_id, user_id, quantity, fencing_token):
        """펜싱 토큰을 포함한 주문 트랜잭션"""
        with get_db_connection() as conn:
            try:
                conn.autocommit = False
                cursor = conn.cursor()
                
                # 펜싱 토큰 검증 (이전 토큰보다 새로운지 확인)
                cursor.execute(
                    "SELECT last_fencing_token FROM product_locks WHERE product_id = %s",
                    (product_id,)
                )
                last_token = cursor.fetchone()
                
                if last_token and last_token[0] >= fencing_token:
                    conn.rollback()
                    return None
                
                # 재고 차감
                cursor.execute(
                    "UPDATE inventory SET quantity = quantity - %s WHERE product_id = %s AND quantity >= %s",
                    (quantity, product_id, quantity)
                )
                
                if cursor.rowcount == 0:
                    conn.rollback()
                    return None
                
                # 주문 생성
                order_id = str(uuid.uuid4())
                cursor.execute(
                    "INSERT INTO orders (order_id, product_id, user_id, quantity, fencing_token, created_at) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, NOW())",
                    (order_id, product_id, user_id, quantity, fencing_token)
                )
                
                # 펜싱 토큰 업데이트
                cursor.execute(
                    "UPDATE product_locks SET last_fencing_token = %s WHERE product_id = %s",
                    (fencing_token, product_id)
                )
                
                conn.commit()
                return order_id
                
            except Exception as e:
                conn.rollback()
                raise e

    def log_successful_order(self, product_id, user_id, quantity, token):
        """성공 주문 로깅 및 메트릭"""
        import logging
        
        logger = logging.getLogger('flash_sale')
        logger.info(f"주문 성공: product={product_id}, user={user_id}, qty={quantity}, token={token}")
        
        # 메트릭 전송 (예: Prometheus)
        # metrics.increment('flash_sale_orders_total', tags={'product_id': product_id})

# 사용 예시
def handle_flash_sale_request(product_id, user_id, quantity):
    """플래시 세일 요청 처리 핸들러"""
    
    redis_nodes = [
        {'name': 'redis1', 'host': 'redis1.internal', 'port': 6379},
        {'name': 'redis2', 'host': 'redis2.internal', 'port': 6379},
        {'name': 'redis3', 'host': 'redis3.internal', 'port': 6379}
    ]
    
    inventory_manager = FlashSaleInventoryManager(redis_nodes)
    
    try:
        result = inventory_manager.process_flash_sale_order(
            product_id, user_id, quantity
        )
        return result
        
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "message": f"시스템 오류: {str(e)}"
        }

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:

graph LR
    A[사용자] --> B[Web 서버]
    B --> C[Redis 클러스터]
    B --> D[결제 백엔드]
    C --> B
    D --> B

Workflow:

  1. 사용자 주문 요청
  2. Web 서버가 Redis 에 락 요청
  3. 락 성공 시 결제 처리 진행
  4. 결제 완료 후 락 해제
  5. 락 실패 시 메시지 반환 (중복 결제 방지)

역할:

유무에 따른 차이점:

구현 예시:

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import redis
import time

def acquire_lock(redis_client, lock_key, timeout=5):
    expire_time = int(time.time()) + timeout
    if redis_client.set(lock_key, expire_time, nx=True, ex=timeout):
        # 락 획득 성공
        return True
    return False

def release_lock(redis_client, lock_key):
    redis_client.delete(lock_key) # 락 해제

# 실사용 예시
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)
if acquire_lock(r, "order:lock:1234"):
    try:
        # 결제 로직
        pass
    finally:
        release_lock(r, "order:lock:1234")
else:
    # 이미 처리 중이므로 중복 방지
    print("이미 결제 처리 중입니다.")

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:

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:

  1. 각 스케줄러는 /locks/batch_job_Aephemeral sequential zNode를 생성
  2. 가장 작은 시퀀스 값을 가진 클라이언트만 락을 획득
  3. 해당 클라이언트가 작업 실행 후 zNode 삭제
  4. 다음 시퀀스의 클라이언트가 락 획득 후 실행

역할:

유무에 따른 차이점:

구현 예시 (Python - kazoo):

 1
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19
from kazoo.client import KazooClient
from kazoo.recipe.lock import Lock

zk = KazooClient(hosts='zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181')
zk.start()

lock = Lock(zk, '/locks/batch_job_A')

if lock.acquire(timeout=5):  # TTL 또는 timeout 설정
    try:
        print("Lock acquired, running job…")
        run_batch_job()  # 작업 실행
    finally:
        lock.release()
        print("Lock released.")
else:
    print("Lock not acquired, skipping execution.")

zk.stop()

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:

구현 예시:

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import redis
import time
import uuid
import logging
from contextlib import contextmanager
from typing import Optional

class InventoryManager:
    """분산 잠금을 활용한 재고 관리 시스템"""
    
    def __init__(self, redis_client, db_connection):
        self.redis = redis_client
        self.db = db_connection
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
    
    @contextmanager
    def distributed_lock(self, resource_id: str, timeout: int = 10):
        """분산 잠금 컨텍스트 매니저"""
        lock_key = f"inventory_lock:{resource_id}"
        identifier = str(uuid.uuid4())
        
        # 잠금 획득 시도
        acquired = False
        try:
            acquired = self._acquire_lock(lock_key, identifier, timeout)
            if not acquired:
                raise TimeoutError(f"Failed to acquire lock for {resource_id}")
            
            self.logger.info(f"Lock acquired for {resource_id} with ID {identifier}")
            yield identifier
            
        finally:
            if acquired:
                self._release_lock(lock_key, identifier)
                self.logger.info(f"Lock released for {resource_id}")
    
    def _acquire_lock(self, lock_key: str, identifier: str, timeout: int) -> bool:
        """Redis를 사용한 잠금 획득"""
        end_time = time.time() + timeout
        
        while time.time() < end_time:
            # 30초 TTL로 잠금 설정
            if self.redis.set(lock_key, identifier, nx=True, ex=30):
                return True
            time.sleep(0.001)  # 1ms 대기
        
        return False
    
    def _release_lock(self, lock_key: str, identifier: str) -> bool:
        """안전한 잠금 해제"""
        # Lua 스크립트로 원자적 해제
        release_script = """
        if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
            return redis.call("del", KEYS[1])
        else
            return 0
        end
        """
        return bool(self.redis.eval(release_script, 1, lock_key, identifier))
    
    def process_order(self, product_id: str, quantity: int, customer_id: str) -> dict:
        """주문 처리 (분산 잠금 활용)"""
        try:
            # 제품별 분산 잠금 획득
            with self.distributed_lock(product_id, timeout=5) as lock_id:
                # 현재 재고 확인
                current_stock = self._get_current_stock(product_id)
                
                if current_stock < quantity:
                    return {
                        "success": False,
                        "message": f"Insufficient stock. Available: {current_stock}",
                        "lock_id": lock_id
                    }
                
                # 재고 차감 (원자적 연산)
                updated_stock = self._update_stock(product_id, -quantity)
                
                # 주문 기록 생성
                order_id = self._create_order(product_id, quantity, customer_id)
                
                # 성공 로그 기록
                self.logger.info(
                    f"Order processed successfully: "
                    f"order_id={order_id}, product_id={product_id}, "
                    f"quantity={quantity}, remaining_stock={updated_stock}"
                )
                
                return {
                    "success": True,
                    "order_id": order_id,
                    "remaining_stock": updated_stock,
                    "lock_id": lock_id
                }
                
        except TimeoutError as e:
            self.logger.error(f"Lock timeout for product {product_id}: {e}")
            return {"success": False, "message": "System busy, please try again"}
        
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Order processing failed: {e}")
            return {"success": False, "message": "Internal error"}
    
    def _get_current_stock(self, product_id: str) -> int:
        """현재 재고 조회"""
        cursor = self.db.cursor()
        cursor.execute(
            "SELECT stock_quantity FROM inventory WHERE product_id = %s",
            (product_id,)
        )
        result = cursor.fetchone()
        return result[0] if result else 0
    
    def _update_stock(self, product_id: str, delta: int) -> int:
        """재고 업데이트"""
        cursor = self.db.cursor()
        cursor.execute(
            """
            UPDATE inventory 
            SET stock_quantity = stock_quantity + %s,
                last_updated = NOW()
            WHERE product_id = %s
            RETURNING stock_quantity
            """,
            (delta, product_id)
        )
        result = cursor.fetchone()
        self.db.commit()
        return result[0] if result else 0
    
    def _create_order(self, product_id: str, quantity: int, customer_id: str) -> str:
        """주문 생성"""
        order_id = f"ORD-{int(time.time())}-{uuid.uuid4().hex[:8]}"
        cursor = self.db.cursor()
        cursor.execute(
            """
            INSERT INTO orders (order_id, product_id, quantity, customer_id, created_at)
            VALUES (%s, %s, %s, %s, NOW())
            """,
            (order_id, product_id, quantity, customer_id)
        )
        self.db.commit()
        return order_id

# 사용 예시
if __name__ == "__main__":
    # Redis 및 DB 연결 설정
    redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
    db_connection = get_database_connection()  # 가상의 DB 연결 함수
    
    # 재고 관리자 초기화
    inventory_manager = InventoryManager(redis_client, db_connection)
    
    # 동시 주문 시나리오 테스트
    result1 = inventory_manager.process_order("PHONE-123", 1, "customer-1")
    result2 = inventory_manager.process_order("PHONE-123", 1, "customer-2")
    
    print("Order 1 Result:", result1)
    print("Order 2 Result:", result2)

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

구현 예시: Python + Redis

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import time, uuid
import redis

redis_cli = redis.Redis()
lock_key = "lock:item:123"

def acquire_lock(timeout=10):
    token = str(uuid.uuid4())
    if redis_cli.set(lock_key, token, nx=True, ex=timeout):
        return token
    return None

def release_lock(token):
    script = """
    if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
        return redis.call("del", KEYS[1])
    else
        return 0
    end
    """
    redis_cli.eval(script, 1, lock_key, token)

# 사용 예시
token = acquire_lock()
if token:
    try:
        # 공유 자원 작업
        pass
    finally:
        release_lock(token)

사례 8: 대규모 E-commerce 주문 처리 시스템

시스템 구성:

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:

  1. 사용자 주문 요청 수신
  2. 재고 확인을 위한 상품별 락 획득 시도
  3. 락 획득 성공 시 재고 차감 및 주문 생성
  4. 결제 처리 및 락 해제
  5. 주문 완료 알림 및 후속 처리

분산 락의 역할:

분산 락 유무에 따른 차이점:

구현 예시:

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import redis
import time
import uuid
import threading
from typing import Optional, Any
import logging

# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class DistributedLock:
    """Redis 기반 분산 락 구현"""
    
    def __init__(self, redis_client: redis.Redis, lock_key: str, 
                 timeout: int = 30, blocking_timeout: int = 10):
        """
        분산 락 초기화
        
        Args:
            redis_client: Redis 클라이언트 인스턴스
            lock_key: 락의 고유 키
            timeout: 락 유지 시간 (초)
            blocking_timeout: 락 획득 대기 시간 (초)
        """
        self.redis = redis_client
        self.lock_key = f"lock:{lock_key}"
        self.timeout = timeout
        self.blocking_timeout = blocking_timeout
        self.identifier = str(uuid.uuid4())  # 락 소유자 식별자
        self.renewal_thread = None
        self.stop_renewal = False
    
    def acquire(self) -> bool:
        """
        락 획득 시도
        
        Returns:
            bool: 락 획득 성공 여부
        """
        end_time = time.time() + self.blocking_timeout
        
        while time.time() < end_time:
            # SET NX (Not Exists) + EX (Expire) 를 사용한 원자적 락 획득
            if self.redis.set(self.lock_key, self.identifier, 
                             nx=True, ex=self.timeout):
                logger.info(f"Lock acquired: {self.lock_key}")
                
                # 락 갱신 스레드 시작
                self._start_renewal_thread()
                return True
            
            # 짧은 대기 후 재시도
            time.sleep(0.01)
        
        logger.warning(f"Failed to acquire lock: {self.lock_key}")
        return False
    
    def release(self) -> bool:
        """
        락 해제
        
        Returns:
            bool: 락 해제 성공 여부
        """
        # 락 갱신 중지
        self.stop_renewal = True
        if self.renewal_thread:
            self.renewal_thread.join()
        
        # Lua 스크립트를 사용한 원자적 락 해제
        # 자신이 소유한 락만 해제 가능
        lua_script = """
        if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
            return redis.call("DEL", KEYS[1])
        else
            return 0
        end
        """
        
        result = self.redis.eval(lua_script, 1, self.lock_key, self.identifier)
        
        if result:
            logger.info(f"Lock released: {self.lock_key}")
            return True
        else:
            logger.warning(f"Failed to release lock (not owner): {self.lock_key}")
            return False
    
    def _start_renewal_thread(self):
        """락 갱신 스레드 시작"""
        self.stop_renewal = False
        self.renewal_thread = threading.Thread(target=self._renew_lock)
        self.renewal_thread.daemon = True
        self.renewal_thread.start()
    
    def _renew_lock(self):
        """
        락 자동 갱신 (TTL의 1/3 주기로 갱신)
        """
        renewal_interval = self.timeout // 3
        
        while not self.stop_renewal:
            time.sleep(renewal_interval)
            
            if self.stop_renewal:
                break
            
            # 락이 여전히 자신의 소유인지 확인하고 갱신
            lua_script = """
            if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
                return redis.call("EXPIRE", KEYS[1], ARGV[2])
            else
                return 0
            end
            """
            
            result = self.redis.eval(lua_script, 1, self.lock_key, 
                                   self.identifier, self.timeout)
            
            if result:
                logger.debug(f"Lock renewed: {self.lock_key}")
            else:
                logger.warning(f"Lock renewal failed: {self.lock_key}")
                break
    
    def __enter__(self):
        """Context Manager 진입"""
        if not self.acquire():
            raise RuntimeError(f"Failed to acquire lock: {self.lock_key}")
        return self
    
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        """Context Manager 종료"""
        self.release()

class OrderService:
    """주문 서비스 - 분산 락을 활용한 재고 관리"""
    
    def __init__(self, redis_client: redis.Redis):
        self.redis = redis_client
        self.inventory = {}  # 간단한 메모리 재고 관리
        
        # 초기 재고 설정
        self.inventory = {
            "product_001": 100,
            "product_002": 50,
            "product_003": 25
        }
    
    def process_order(self, product_id: str, quantity: int, 
                     customer_id: str) -> dict:
        """
        주문 처리 - 분산 락을 사용한 안전한 재고 차감
        
        Args:
            product_id: 상품 ID
            quantity: 주문 수량
            customer_id: 고객 ID
            
        Returns:
            dict: 주문 처리 결과
        """
        # 상품별 락 키 생성
        lock_key = f"inventory:{product_id}"
        
        try:
            # 분산 락을 사용한 재고 처리
            with DistributedLock(self.redis, lock_key, timeout=30):
                logger.info(f"Processing order: {product_id}, "
                          f"quantity: {quantity}, customer: {customer_id}")
                
                # 현재 재고 확인
                current_stock = self.inventory.get(product_id, 0)
                
                if current_stock < quantity:
                    logger.warning(f"Insufficient stock: {product_id}, "
                                 f"available: {current_stock}, requested: {quantity}")
                    return {
                        "success": False,
                        "message": "재고 부족",
                        "available_stock": current_stock
                    }
                
                # 재고 차감 (실제로는 데이터베이스 업데이트)
                self.inventory[product_id] -= quantity
                
                # 주문 생성 로직 시뮬레이션
                time.sleep(0.1)  # 데이터베이스 작업 시뮬레이션
                
                order_id = f"ORDER_{int(time.time())}_{customer_id}"
                
                logger.info(f"Order completed: {order_id}, "
                          f"remaining stock: {self.inventory[product_id]}")
                
                return {
                    "success": True,
                    "order_id": order_id,
                    "product_id": product_id,
                    "quantity": quantity,
                    "remaining_stock": self.inventory[product_id]
                }
                
        except RuntimeError as e:
            logger.error(f"Failed to acquire lock for {product_id}: {e}")
            return {
                "success": False,
                "message": "시스템 오류 - 락 획득 실패"
            }
        except Exception as e:
            logger.error(f"Order processing error: {e}")
            return {
                "success": False,
                "message": f"주문 처리 오류: {str(e)}"
            }
    
    def get_inventory_status(self) -> dict:
        """현재 재고 상태 조회"""
        return self.inventory.copy()

# 사용 예시 및 테스트
def demo_distributed_locking():
    """분산 락킹 데모"""
    print("=== Distributed Locking Demo ===\n")
    
    # Redis 연결
    redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, 
                              decode_responses=True)
    
    # 주문 서비스 생성
    order_service = OrderService(redis_client)
    
    print("초기 재고 상태:")
    print(order_service.get_inventory_status())
    print()
    
    # 동시 주문 시뮬레이션
    def simulate_order(product_id: str, quantity: int, customer_id: str):
        """주문 시뮬레이션 함수"""
        result = order_service.process_order(product_id, quantity, customer_id)
        print(f"Customer {customer_id}: {result}")
    
    # 여러 스레드로 동시 주문 테스트
    threads = []
    
    # 동일 상품에 대한 동시 주문
    for i in range(5):
        thread = threading.Thread(
            target=simulate_order,
            args=("product_001", 20, f"CUST_{i:03d}")
        )
        threads.append(thread)
    
    print("동시 주문 처리 시작…")
    
    # 모든 스레드 시작
    for thread in threads:
        thread.start()
    
    # 모든 스레드 완료 대기
    for thread in threads:
        thread.join()
    
    print("\n최종 재고 상태:")
    print(order_service.get_inventory_status())

if __name__ == "__main__":
    demo_distributed_locking()

구현 특징:

  1. 원자적 연산: Redis 의 SET NX EX 명령어로 락 획득
  2. 자동 갱신: 백그라운드 스레드를 통한 TTL 갱신
  3. 안전한 해제: Lua 스크립트로 소유자 검증 후 해제
  4. 컨텍스트 매니저: with 문을 통한 자동 락 관리
  5. 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:

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:

  1. 각 파드 (Pod) 는 작업 (Job) 시작 전 Etcd 에 락 (Lease Lock) 요청
  2. 첫 번째로 락 소유에 성공한 파드만 잡 실행
  3. 작업 완료 후 락 반환 (Release)
  4. 다른 파드는 락 해제까지 대기, 타임아웃 시 재시도

구현 예시 (Python, etcd3)

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import etcd3
import time

# etcd3 클라이언트 연결
etcd = etcd3.client(host='etcd-server', port=2379)
lock = etcd.lock('job-lock', ttl=10)

if lock.acquire(timeout=5):
    try:
        print('Lock 획득! 작업 실행.')
        # 실제 잡(Job) 실행 코드…
        time.sleep(5)
    finally:
        lock.release()
        print('Lock 해제')
else:
    print('다른 인스턴스가 이미 Lock을 소유중')

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

카테고리고려사항권장사항
시간/TTL 관리TTL/세션 만료 설정예상 작업 시간 기반 TTL + Buffer 설정, heartbeat 로 갱신
락 범위 관리Granularity 조정최소 단위 자원 단위로 세분화, 병목 방지
재시도/실패 처리락 획득 실패, 장애 상황 처리지수적 백오프, 최대 재시도 제한, fallback, 서킷 브레이커 적용
모니터링/가시성상태 추적 및 알람 체계 구축락 획득률, 대기 시간, orphan lock 모니터링, 이벤트 알람, 대시보드 구성
장애 대응 전략클러스터 장애, 네트워크 단절 등자동 failover, 롤백/재시도 로직, quorum 기반 HA 구성
성능 최적화락 경합, 네트워크 비용읽기/쓰기 락 분리, 캐시, 지역 클러스터 배치, 압축/연결 풀링 활용
보안 및 접근 제어악의적 요청 방지인증/인가, 레이트 리밋, 감사 로그, 락 토큰 기반 식별
멱등성 및 일관성 보장락 중복 해제, 동시성 오작동 방지요청 ID, fencing token, 소유자 검증 기반 해제
테스트 전략동시성·장애 상황 검증Chaos Testing, concurrency test, timeout scenario 테스트 도입

실무 설계 가이드 (Architecture Design Guide)

핵심 설계 원칙
항목설계 기준 예시
일관성 유지quorum 기반 합의, fencing token 적용
가용성 보장3 개 이상 노드 구성, failover 시나리오 설계
성능 최적화지역 클러스터 구성, 읽기 락과 쓰기 락 분리, 락 세분화 적용
시간 동기화NTP + monotonic clock 기반 TTL 계산
확장성 확보sharded 락 key 설계, scalable 리더 선출 알고리즘 활용
락 경합 최소화랜덤 백오프, jitter 적용, 경쟁 대상 분산
멱등성 및 안전성 확보요청 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 요소고려사항
LockManager비즈니스 context-aware 구조로 설계 (락 획득 조건, 유효시간 포함)
LockGatewayHTTP/gRPC 또는 Webhook 기반 통신 추상화 계층
분산 저장소ZooKeeper/etcd/Redis 선택 시 Consistency vs Latency 트레이드오프 고려
TTL 정책고정 TTL + 재연장 heartbeat 병행 전략 (락 유지/오류 방지)
로그 및 트레이스락 획득/해제 성공/실패, TTL 만료, 재시도, 경합 통계 등을 structured logging 또는 trace 로 기록

실무 환경에서 락 시스템 선택 가이드

조건권장 락 시스템이유
빠른 반응속도 우선Redis Redlocklatency 가 낮고 TTL 관리 간편
작업 순서 중요ZooKeeper Locksequential zNode 로 순서 보장
장기 작업 처리etcd Locklease 연장 기능으로 안정성 확보
DB-centric 아키텍처PostgreSQL Advisory Lock트랜잭션과 연계 쉬움
클라우드 네이티브, 서버리스DynamoDB Conditional Write락 없이도 일관성 확보 가능
다수 클러스터 노드 운영Consul Lock서비스 상태 기반 자동 해제 기능

DevOps 연동 전략 (Deployment & Observability Strategy)

배포 전략 (CI/CD 연계)
항목전략
IaC 구성Terraform 으로 ZooKeeper/etcd/Redis 구성 자동화, Helm 으로 Lock Service 배포
CI 테스트락 획득/해제 유닛 테스트, TTL 경계 조건 테스트 포함
배포 무중단 설계롤링 업데이트, leader election 안전성 확인 후 배포
Canary 지원신규 버전의 락 해제 실패 등 실험적 기능에 대한 traffic 분산
버전 롤백Lock Gateway 에서 Circuit Breaker 기반 롤백 허용 구조 포함
모니터링/알림 체계 구성
항목구체 구성
메트릭 수집Prometheus + Lock Exporter (대기 시간, 획득률, TTL 만료 횟수 등)
로그 관리Loki/ELK 기반 락 이벤트 로그 수집 및 조회
분산 추적OpenTelemetry 기반 락 처리 트레이스 연동 (클라이언트 ~ 락 매니저 ~ 저장소까지)
장애 탐지TTL 만료 경보, lock contention 비율 급증, orphan lock 탐지
AlertingSlack/Email/Incident tool 연동, 임계값 기반 알림
클라우드 네이티브 연동 전략
환경/도구연동 전략
KubernetesZookeeper/etcd StatefulSet 배포, headless service 구성, Readiness probe 포함
ArgoCD/GitOps락 시스템 구성 자동화, Helm values 통한 lock TTL 및 storage 설정 관리
Service Mesh락 API 트래픽 제어 및 observability 확보 (Istio + Prometheus 연동)
Secret 관리Redis password, fencing token key 등을 HashiCorp Vault 등으로 관리

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

카테고리최적화 주제설명권장 전략 / 실무 적용 예시
성능 최적화락 경합 최소화병렬 작업 간 과도한 경쟁 방지비동기 요청 + 지수 백오프 + 지터 / 임계 구역 최소화
성능 최적화락 보유 시간 단축락을 장기간 보유 시 서비스 지연 발생작업 분할, 타임아웃 기반 자동 릴리즈
캐시 최적화락 상태 캐싱자주 조회되는 락 정보 캐싱로컬 캐시 + TTL 설정 + 캐시 무효화 전략
재시도/백오프 정책충돌 회피락 충돌 시 무한 재시도 방지지수 백오프 + 지터 적용
재시도/백오프 정책자동 재시도일시적 실패 시 자동 복구Future/Promise + 제한된 재시도 횟수
알고리즘 최적화fencing tokenlock holder 의 유효성 검증Redis set with version/token 비교
알고리즘 최적화TTL/Lease 관리락의 만료 및 자동 갱신 처리Lease 갱신 스케줄러 + 만료 후 캐시 무효화
아키텍처 최적화샤딩 및 파티셔닝락 병목 완화 및 수평 확장리소스별 lock key 분할, 해시 기반 샤딩
아키텍처 최적화클러스터 확장성락 서비스의 처리량 확대ZooKeeper 3-5 노드 구성, etcd 클러스터화
아키텍처 최적화작업 큐 연계락 획득 후 병렬 처리 가능하도록 큐 기반 분산 처리RabbitMQ/Kafka 기반 분산 락 연계
가용성 전략리더 선출 및 복구장애 시 자동 failoverZAB, Raft 기반 리더 전환 / 세션 기반 모니터링
신뢰성 전략Split-Brain 방지이중 마스터 방지quorum 기반 쓰기, fencing token 활용
운영 전략모니터링 및 대시보드락 경합, 병목, 실패 추적APM + 분산 트레이싱 + 대시보드 (Grafana, Prometheus 등)
운영 전략용량 계획 및 부하 분산락 요청 증가 대비 적정 자원 확보노드/클러스터 별 트래픽 분산, 수평 확장

비관적 (Pessimistic) vs. 낙관적 (Optimistic) 잠금 전략

비관적 Vs 낙관적 잠금 전략 비교

구분비관적 잠금 (Pessimistic)낙관적 잠금 (Optimistic)
가정충돌이 자주 발생한다고 가정충돌이 드물다고 가정
구현 방식DB 에서 행 수준 락을 즉시 걸어 동시 접근 차단버전 번호나 타임스탬프로 충돌 여부 확인 후 처리
장점충돌을 확실히 방지할 수 있음병목 점이 없고 성능이 좋음
단점락 보유로 병목 발생, Deadlock 위험 있음충돌 시 롤백 필요, 재시도 로직 필요
사용 적합성동시 수정 많고 강한 일관성 필요할 때 적합충돌이 적고 성능 우선, eventual consistency 허용 시 적합

비관적 잠금 구현 예시 (Python + SQLAlchemy)

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from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.exc import OperationalError

Base = declarative_base()
class Account(Base):
    __tablename__ = 'accounts'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    balance = Column(Integer)

engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/db')
Session = sessionmaker(bind=engine)

def transfer_pessimistic(from_id, to_id, amount):
    session = Session()
    try:
        src = session.query(Account).filter_by(id=from_id).with_for_update().one()
        dst = session.query(Account).filter_by(id=to_id).with_for_update().one()
        src.balance -= amount
        dst.balance += amount
        session.commit()
    except OperationalError:
        session.rollback()
        raise
    finally:
        session.close()

낙관적 잠금 구현 예시 (Python + SQLAlchemy)

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from sqlalchemy import Column, Integer
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine

Base = declarative_base()
class Counter(Base):
    __tablename__ = 'counters'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    count = Column(Integer)
    version = Column(Integer, nullable=False)

engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/db')
Session = sessionmaker(bind=engine)

def increment_optimistic(counter_id):
    session = Session()
    while True:
        obj = session.query(Counter).filter_by(id=counter_id).one()
        current_version = obj.version
        new_count = obj.count + 1
        updated = session.query(Counter) \
            .filter_by(id=counter_id, version=current_version) \
            .update({'count': new_count, 'version': current_version + 1})
        if updated:
            session.commit()
            break
        session.rollback()
    session.close()

주목할 내용

우선순위카테고리주제항목설명 요약
기본합의 알고리즘 & 이론CAP / FLP일관성 vs 가용성분산 락 설계 시 트레이드오프 정확히 인지 필요
기본락 메커니즘Redlock 한계fencing token 없음Redlock 은 monotonic token 보장이 없어 안전성 결여
기본락 메커니즘TTL / Lease 기반 락automatic expiryTTL 만료 및 세션 기반 회복 전략
심화락 메커니즘Fencing token요청 타이밍 취약점lower token 이 먼저 도착할 경우 race condition 발생 가능
심화구현 도구ZooKeeper / etcdEphemeral zNode, Leasezk/zxid 기반 fencing token 포함 락 구현
실무신기술 / 대안스마트 컨트랙트 락온체인 자동 실행 락블록체인 기반 락, 높은 신뢰성·낮은 성능
실무신기술 / 대안CRDT 기반 동기화락 없는 경쟁 제어최종 일관성 보장, 동시성 제어 시 성능 탁월
실무인프라 / 구현 도구Kubernetes operator 연동자동화된 락 관리쿠버네티스 환경에서 선언적 락 관리
실무운영 전략트레이싱 / 혼돈 공학Jaeger, Zipkin, Chaos락 장애 복원력 평가 및 모니터링 전략

반드시 학습해야할 내용

카테고리주제항목설명
기초 이론일관성 모델CAP Theorem, ACID vs BASE일관성, 가용성, 분할 허용성 간의 트레이드오프 및 정합성 모델
기초 이론시간 모델Lamport Clock, Vector Clock분산 시스템 내 시간 동기화 및 이벤트 순서 보장
알고리즘 및 모델합의 알고리즘Paxos, Raft, PBFT분산 노드 간의 합의와 리더 선출 알고리즘
알고리즘 및 모델리더 선출 기법Ephemeral Node, Lease APIZooKeeper 및 Kubernetes 기반 동적 리더 선출
구현 기술 및 실습Redis 기반 락 구현Redlock, Lua Script, SETNXRedis 의 원자 연산과 스크립트 기반 락 구현 전략
구현 기술 및 실습Zookeeper 기반 락 구현Ephemeral Sequential Node, ZABZooKeeper 기반의 분산 락 구현 방식
구현 기술 및 실습etcd 기반 구현Lease, MVCCTTL 기반 세션, 버전 기반 동시성 제어
장애 처리 및 복구스플릿 브레인 대응Quorum, Fencing Token분할 상황에서 다중 리더 방지 및 접근 차단
장애 처리 및 복구TTL/Heartbeat세션 만료, 갱신 주기락 유지를 위한 주기적 신호와 자동 해제 처리
장애 처리 및 복구페일오버 및 복원 전략Graceful Shutdown, 백업/복원장애 복구를 위한 상태 보존 및 단계적 전환 방식
운영/모니터링관측 가능성분산 추적, 메트릭, 로그 분석락 획득/해제, 지연, 실패 등 상태 추적
운영/모니터링Chaos EngineeringJepsen, 장애 주입장애 시나리오 시뮬레이션 및 복원력 검증
보안 및 멱등성요청 무결성Idempotency, Token 기반 요청중복 요청 또는 실패 후 재요청 시 안전성 보장
최적화 전략락 경합 최소화Backoff, Jitter, Granularity경쟁 상황 최소화를 위한 전략 및 재시도 설계
실무 적용 사례사례 분석결제 시스템, 잡 스케줄러고신뢰 락 구조가 필요한 영역의 실제 사례 분석
클라우드 환경 구현매니지드 락 서비스AWS DynamoDB, GCP Spanner 등클라우드 벤더가 제공하는 락 서비스 및 API
고급 주제분산 세마포어Hazelcast, Sidekiq세마포어 형태의 동시성 제어 구조
고급 주제잠금 전략 비교Pessimistic vs Optimistic선점/비선점 기반의 접근 전략 비교 분석

용어 정리

카테고리용어설명
기본 개념 및 원리Mutual Exclusion (상호 배제)임계 영역에 동시에 하나의 프로세스만 접근 허용
Critical Section공유 자원 접근 구간
Deadlock서로 락을 대기하다 무한 대기 상태
Quorum합의나 락 결정을 위한 최소 노드 수
락 메커니즘TTL (Time To Live)설정 시간 초과 시 자동 만료되는 락
LeaseTTL 포함 + 소유권까지 포함하는 임대 락
Ephemeral Node세션 종료 시 자동 삭제되는 임시 노드
Sequential Node자동 증가 번호가 붙는 znode (ZK)
Fencing Token락 순서를 보장하는 단조 증가 식별자
Shared Lock다중 읽기 허용 락
Exclusive Lock단일 접근만 허용하는 락
합의 알고리즘Raft리더 선출 기반 합의 알고리즘
Paxos복잡하지만 견고한 분산 합의 알고리즘
PBFT비잔틴 장애를 처리할 수 있는 합의 알고리즘
Leader Election단일 리더 노드 선출 방식
Log Replication리더 로그를 팔로워로 전파
Lamport Clock분산 이벤트 순서를 위한 논리 시계
성능 및 장애 대응 전략Lock Convoy동일 락에 경합이 집중되어 발생하는 성능 저하 현상
Exponential Backoff재시도 대기시간을 점점 늘리는 전략
Jitter재시도 타이밍을 분산시키는 랜덤 지연
Failover장애 시 다른 노드로 전환하는 방식
Circuit Breaker연쇄 장애 방지를 위한 요청 차단 장치
Throughput락 처리량
Latency락 요청부터 응답까지의 시간
인프라 및 구현 기술RedlockRedis 기반 분산 락 알고리즘 (Antirez 제안)
ZooKeeper분산 코디네이션/락 플랫폼 (Ephemeral znode 기반)
Etcd분산 키 - 값 저장소, Lease 기반 락 구현 가능
SETNXRedis 락 구현을 위한 원자 연산
CAS (Compare-And-Swap)상태를 원자적으로 갱신하는 연산 방식
클라우드 및 운영 환경Managed Lock ServiceAWS DynamoDB Lock, GCP Spanner Lock 등
PodKubernetes 내 컨테이너 실행 단위
OperatorKubernetes 리소스를 관리하는 제어기
Liveness락 서비스가 eventually 응답함을 보장하는 성질
Split-Brain네트워크 분할로 인한 다중 리더 문제

참고 및 출처