🔐 낙관적 락 vs 비관적 락

우주의 낙관적인 락, 비관적인 락을 정리한 내용입니다.

쿠폰 중복 발급? 재고 꼬임? 🔄
실무에서 자주 마주치는 동시성 문제, Lock을 제대로 알면 해결할 수 있습니다!

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✅ 1. 락(Lock)이란?

• 여러 사용자가 동시에 데이터를 수정할 때 발생하는 충돌을 방지하는 장치
• DB의 **정합성(Data Consistency)**을 지키는 핵심 메커니즘

예: 동시에 쿠폰을 받으려는 20명의 유저가 있을 때, 실제 지급 수량은 5명만 가능해야 함!

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✅ 2. 낙관적 락 (Optimistic Lock)

"문제 없을 거라 생각하고 먼저 진행"

• 버전 필드를 이용해 데이터가 변경되었는지 확인
• JPA에서는 @Version으로 사용 가능

@Version
private Long version;

• 트랜잭션 종료 시점에 버전 값이 다르면 OptimisticLockException 발생

✔ 장점

• 별도의 DB 락을 잡지 않아 성능에 유리
• 읽기 중심 트래픽에서 유리

❌ 단점

• 충돌이 빈번할 경우 계속 실패 → 재시도 증가

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✅ 3. 비관적 락 (Pessimistic Lock)

"언제든 충돌이 날 수 있어! 미리 잠가두자"

• 데이터를 조회할 때부터 락을 건다 → 다른 트랜잭션은 대기
• JPA에서 다음과 같이 사용

@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@Query("SELECT p FROM Product p WHERE p.id = :id")
Optional<Product> findByIdForUpdate(@Param("id") Long id);

• 내부적으로 SELECT ... FOR UPDATE 실행

✔ 장점

• 데이터 정합성 철저히 보장

❌ 단점

• 성능 저하 우려
• 데드락 위험 존재

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✅ 4. 예시로 비교해보기

상황	적합한 락 방식	이유
쿠폰 선착순 발급	낙관적 락	실패해도 재시도 가능하고 속도가 중요
재고 차감 / 계좌 이체	비관적 락	단 1건의 실패도 허용되지 않음

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✅ 5. 마무리 정리

• 락은 DB 정합성과 트랜잭션 안전성을 위한 도구

• 어떤 락을 쓸지는 상황에 따라 다르며,

  • 💨 성능이 중요하다면 → 낙관적 락
  • 🔐 정확성이 최우선이라면 → 비관적 락