동시성 문제 - Sychronized

김건우·2023년 1월 23일

Concurrency Issues(동시성 문제)

목록 보기

1/4

동시성 문제란?

동시성 문제란, 동일한 하나의 데이터에 2 이상의 스레드, 혹은 세션에서 가변 데이터를 동시에 제어할 때 나타는 문제로, 하나의 세션이 데이터를 수정 중일때, 다른 세션에서 수정 전의 데이터를 조회해 로직을 처리함으로써 데이터의 정합성이 깨지는 문제를 말합니다.

Stock class

재고를 갖고있는 Stock 클래스

@Entity
@Getter
@NoArgsConstructor
public class Stock {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    private Long id;
    private Long productId;
    private Long quantity;
    @Version
    private Long version;

    public Stock(final Long id, final Long quantity) {
        this.id = id;
        this.quantity = quantity;
    }

    public void decrease(final Long quantity) {
        if (this.quantity - quantity < 0) {
            throw new RuntimeException("재고 부족");
        }
        this.quantity = this.quantity - quantity;
    }
}

StockService

재고 감소 비지니스로직을 갖고있는 service 레이어

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class StockService {

    private final StockRepository stockRepository;

    /**
     * 재고 감소
     */
    @Transactional
    public synchronized void decrease(final Long id, final Long quantity) {
        Stock stock = stockRepository.findById(id).orElseThrow();
        stock.decrease(quantity);
        stockRepository.saveAndFlush(stock);
    }
}

테스트 코드를 만들기 전에 우선 테스트 코드에서 사용되는 인터페이스를 소개하겠습니다.

ExecutorService

ExecutorService란, 병렬 작업 시 여러 개의 작업을 효율적으로 처리하기 위해 제공되는 JAVA 라이브러입니다.
ExecutorService는 손쉽게 ThreadPool을 구성하고 Task를 실행하고 관리할 수 있는 역할을 합니다.
Executors 를 사용하여 ExecutorService 객체를 생성하며, 쓰레드 풀의 개수 및 종류를 지정할 수 있는 메소드를 제공합니다.

CountDownLatch

CountDownLatch란, 어떤 스레드가 다른 쓰레드에서 작업이 완료될 때 가지 기다릴 수 있도록 해주는 클래스입니다.
CountDownLatch 를 이용하여, 멀티스레드가 100번 작업이 모두 완료한 후, 테스트를 하도록 기다리게 합니다.
CountDownLatch 작동원리

new CountDownLatch(5); 를 이용해 Latch할 갯수를 지정합니다.
countDown()을 호출하면 Latch의 숫자가 1개씩 감소합니다.
await() 은 Latch의 숫자가 0이 될 때 까지 기다리는 코드입니다.

@Test
public void 동시에_100개의_요청() throws InterruptedException {
    int threadCount = 100;
    //멀티스레드 이용 ExecutorService : 비동기를 단순하게 처리할 수 있또록 해주는 java api
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(32);

    //다른 스레드에서 수행이 완료될 때 까지 대기할 수 있도록 도와주는 API - 요청이 끝날때 까지 기다림
    CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount);

    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
        executorService.submit(() -> {
                try {
                    stockService.decrease(1L, 1L);
                }
                finally {
                    latch.countDown();
                }
            }
        );
    }

    latch.await();

    Stock stock = stockRepository.findById(1L).orElseThrow();

    //100 - (1*100) = 0
    assertThat(stock.getQuantity()).isEqualTo(0L);

}

하지만 아래와 같이 테스트에 실패라게 됩니다.(100개의 제고를 -1을 해주어서 0을 예상했습니다)

테스트가 실패한 이유
그 이유는 레이스 컨디션(Race Condition) 이 일어나기 때문입니다.
레이스 컨디션이란, 2 이상의 스레드가 공유 데이터에 액세스 할 수 있고, 동시에 변경하려할 떄 발생할 수 있는 문제

1.Synchronized 이용

Synchronized를 메소드에 명시해주면 하나의 스레드만 접근이 가능합니다.
멀티스레드 환경에서 스레드간 데이터 동기화를 시켜주기 위해서 자바에서 제공하는 키워드 입니다.
공유되는 데이터의 Thread-safe를 하기 위해, synchronized 로 스레드간 동기화를 시켜 thread-safe 하게 만들어줍니다.
자바에서 지원하는 synchronized는, 현제 데이터를 사용하고 있는 해당 스레드를 제외하고 나머지 스레드들은 데이터 접근을 막아 순차적으로 데이터에 접근할 수 있도록 해줍니다.

Synchronized를 사용한 service

/**
 * 재고 감소
 */
@Transactional
public synchronized void decrease(final Long id, final Long quantity) {
    Stock stock = stockRepository.findById(id).orElseThrow();
    stock.decrease(quantity);
    stockRepository.saveAndFlush(stock);
}