▶ 원자성(Atomicity)
▶ 일관성(Consistency)
▶ 격리성(Isolation)
▶ 지속성(Durability)
스프링에서는 트랜잭션 처리를 지원하는데 그중 어노테이션 방식으로 @Transactional을 선언하여 사용하는 방법이 일반적이며, 선언적 트랜잭션이라 부른다.
클래스, 메서드위에 @Transactional 이 추가되면, 이 클래스에 트랜잭션 기능이 적용된 프록시 객체가 생성된다.
이 프록시 객체는 @Transactional이 포함된 메소드가 호출 될 경우, PlatformTransactionManager를 사용하여 트랜잭션을 시작하고, 정상 여부에 따라 Commit 또는 Rollback 한다.
▶ JavaConfig 방식
@EnableTransactionManagement
public class AppConfig {
...
@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager() throws URISyntaxException, GeneralSecurityException, ParseException, IOException {
return new DataSourceTransactionManager(dataSource());
}
▶ 기본 적용 방식
@Transactional
public boolean insertUser(User user){
...
}
다수의 트랜잭션이 동시에 실행되는 상황에선 트랜잭션 처리방식을 좀 더 고려해야 한다.
예를들어 특정 트랜잭션이 처리중이고 아직 커밋되지 않았는데 다른 트랜잭션이 그 레코드에 접근한 경우 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.
▶ Problem1 - Dirty Read
트랜잭션 A가 어떤 값을 1에서 2로 변경하고 아직 커밋하지 않은 상황에서 트랜잭션B가 같은 값을 읽는 경우 트랜잭션 B는 2가 조회 된다.
트랜잭션 B가 2를 조회 한 후 혹시 A가 롤백된면 결국 트랜잭션B는 잘못된 값을 읽게 된 것이다. 즉, 아직 트랜잭션이 완료되지 않은 상황에서 데이터에 접근을 허용할 경우 발생할 수 있는 데이터 불일치이다.
▶ Problem2 - Non-Repeatable Read
트랜잭션 A가 어떤 값 1을 읽었다. 이후 A는 같은 쿼리를 또 실행할 예정인데, 그 사이에 트랜잭션 B가 값 1을 2로 바꾸고 커밋해버리면 A가 같은 쿼리 두번을 날리는 사이 두 쿼리의 결과가 다르게 되어 버린다.
즉, 한 트랜잭션에서 같은 쿼리를 두번 실행했을 때 발생할 수 있는 데이터 불일치이다.Dirty Read에 비해서는 발생 확률이 적다.
▶ Problem3 - Phantom Read
트랜잭션 A가 어떤 조건을 사용하여 특정 범위의 값들[0,1,2,3,4]을 읽었다.이후 A는 같은 쿼리를 실행할 예정인데, 그 사이에 트랜잭션 B가 같은 테이블에 값[5,6,7]을 추가해버리면 A가 같은 쿼리 두번을 날리는 사이 두 쿼리의 결과가 다르게 되어 버린다.
즉, 한 트랜잭션에서 일정 범위의 레코드를 두번 이상 읽을 때 발생하는 데이터 불일치이다.
위와 같은 상황 (다수의 트랜잭션이 경쟁시) 을 방지할 수 있는 속성, 이외 별도 속성들을 확인해보자.
▶ DEFAULT
▶ READ_UNCOMMITTED (level 0)
커밋되지 않는(트랜잭션 처리중인) 데이터에 대한 읽기를 허용
즉 어떤 사용자가 A라는 데이터를 B라는 데이터로 변경하는 동안 다른 사용자는 B라는 아직 완료되지 않은(Uncommitted 혹은 Dirty) 데이터 B를 읽을 수 있다.
Problem1 - Dirty Read
발생우리 개발 환경에서는 해당 Transaction 레벨을 허용하지 않아 [ READ_COMMITTED와 SERIALIZABLE만이 적합한 트랜잭션 레벨입니다 ] 라는 오류가 발생한다. 다른 옵션들은 문제 발생하지 않음.
▶ READ_COMMITTED (level 1)
트랜잭션이 커밋 된 확정 데이터만 읽기 허용
어떠한 사용자가 A라는 데이터를 B라는 데이터로 변경하는 동안 다른 사용자는 해당 데이터에 접근할 수 없다.
Problem1 - Dirty Read 방지
▶ REPEATABLE_READ (level 2)
트랜잭션이 완료될 때까지 SELECT 문장이 사용하는 모든 데이터에 shared lock이 걸리므로 다른 사용자는 그 영역에 해당되는 데이터에 대한 수정이 불가능하다.
선행 트랜잭션이 읽은 데이터는 트랜잭션이 종료될 때까지 후행 트랜잭션이 갱신하거나 삭제가 불가능 하기때문에 같은 데이터를 두 번 쿼리했을 때 일관성 있는 결과를 리턴한다.
Problem2 - Non-Repeatable Read 방지
▶ SERIALIZABLE (level 3)
데이터의 일관성 및 동시성을 위해 MVCC(Multi Version Concurrency Control)을 사용하지 않음(MVCC는 다중 사용자 데이터베이스 성능을 위한 기술로 데이터 조회 시 LOCK을 사용하지 않고 데이터의 버전을 관리해 데이터의 일관성 및 동시성을 높이는 기술)
트랜잭션이 완료될 때까지 SELECT 문장이 사용하는 모든 데이터에 shared lock이 걸리므로 다른 사용자는 그 영역에 해당되는 데이터에 대한 수정 및 입력이 불가능하다.
Problem3 - Phantom Read 방지
(※ 격리 수준이 올라갈 수록 성능 저하의 우려가 있음)
사용 예)
@Transactional(isolation=Isolation.DEFAULT)
public void something (int a) {
…
}
트랜잭션 동작 도중 다른 트랜잭션을 호출(실행)하는 상황이에 선택할 수 있는 옵션이다.
@Transactional의 propagation 속성을 통해 피호출 트랜잭션의 입장에서는 호출한 쪽의 트랜잭션을 그대로 사용할 수도 있고, 새롭게 트랜잭션을 생성할 수도 있다.
▶ REQUIRED
▶ SUPPORTS
▶ REQUIRES_NEW
▶ MANDATORY
▶ REQUIRES_NEW
▶ NOT_SUPPORTED
▶ NEVER
▶ NESTED
어떤 작업을 진행하는 중 로그는 꼭 DB에 저장해야 할 때이 로그를 저장하는 작업이 실패한다고 메인 작업의 트랜잭션까지는 롤백되버린다면 특히 쇼핑몰에서 고객 주문작업 등의 경우 매출 하락까지도 발생할 수 있는 중요한 문제이다.
반대로 로그를 남긴 후 메인 작업에서 예외가 발생한다면 이때는 저장한 로그도 롤백 되어야 하는게 맞다.
이럴 때 로그 작업을 메인 트랜잭션에서 분리해서 중첩 트랜잭션으로 만들어 두면 유용하게 사용할 수 있다. 이렇게 때문에 더욱 더 Business 로직을 잘 짜줘야 할 것이다.
중첩 트랜잭션은 JDBC 3.0 스펙의 저장포인트(savepoint) 를 지원하는 드라이버와 DataSourceTransactionManager 를 이용할 경우에 적용 가능하다.
ex)
public void something (int a) {
…
}
- 성능을 최적화하기 위해 사용할 수도 있고 특정 트랜잭션 작업 안에서 쓰기 작업이 일어나는 것을 의도적으로 방지하기 위해 사용할 수도 있다.
일부 트랜잭션 매니저의 경우 읽기전용 속성을 무시하고 쓰기 작업을 허용할 수도 있기 때문에 주의해야 한다.
일반적으로 읽기 전용 트랜잭션이 시작된 이후 INSERT, UPDATE, DELETE 같은 쓰기 작업이 진행되면 예외가 발생한다.
aop/tx 스키마로 트랜잭션 선언을 할 때는 이름 패턴을 이용해 읽기 전용 속성으로 만드는 경우가 많다. 보통 get이나 find 같은 이름의 메소드를 모두 읽기전용으로 만들어 사용하면 편리하다.
@Transactional 의 경우는 각 메소드에 일일이 읽기 전용 지정을 해줘야 한다. read-only 애트리뷰트 또는 readOnly 앨리먼트로 지정한다. true인 경우 insert, update, delete 실행 시 예외 발생, 기본 설정은 falseex)@Transactional(readOnly = true)
선언적 트랜잭션에서는 런타임 예외가 발생하면 롤백한다.
반면에 예외가 전혀 발생하지 않거나 체크 예외가 발생하면 커밋한다. 체크 예외를 커밋 대상으로 삼은 이유는 체크 예외가 예외적인 상황에서 사용되기보다는 리턴 값을 대신해서 비즈니스적인 의미를 담은 결과를 돌려주는 용도로 많이 사용되기 때문이다.
스프링에서는 데이터 액세스 기술의 예외는 런타임 예외로 전환돼서 던져지므로 런타임 예외만 롤백 대상으로 삼은 것이다.
하지만 기본 동작방식을 바꿀 수도 있다.
ex) 체크 예외지만 롤백 대상으로 삼아야 하는 것이 있다면 XML의 rolback-for 애트리뷰트나 애노테이션의 rollbackFor 또는 rollbackForClassName 앨리먼트를 이용해서 예외를 지정하면 된다. rollback-for 나 rollbackForClassName 은 예외 이름을 넣으면 되고, rollbackFor 는 예외 클래스를 직접 넣는다.
@Transactional 에서는 다음과 같이 클래스 이름 대신 클래스를 직접 사용해도 된다.
@Transactional(readOnly=true, rollbackFor=NoSuchMemberException.class)
▶ rollbackFor 속성
▶ noRollbackFor 속성
지정한 시간 내에 해당 메소드 수행이 완료되이 않은 경우 rollback 수행. -1일 경우 no timeout(Default=-1)
ex)
@Transactional(timeout=10)