🔒 Redis 기반 분산 잠금(Distributed Lock): 동시성 문제 어떻게 해결할까?

🤔 분산 환경에서 왜 잠금이 필요할까?

여러 개의 서버가 동시에 같은 자원(데이터)을 변경하려고 하면 어떤 일이 벌어질까요? 예를 들어, 쇼핑몰에서 한정 수량의 상품을 판매하는 상황을 가정해보겠습니다. 여러 사용자가 동시에 구매 버튼을 누르면, 같은 상품이 중복으로 판매될 수 있습니다. 이 문제를 방지하려면 하나의 프로세스만 자원에 접근할 수 있도록 잠금을 걸어야 합니다.

💡 해결책: 분산 잠금(Distributed Lock)

분산 환경에서는 단순한 Mutex나 Java의 synchronized 키워드로 동기화를 처리할 수 없습니다. 여러 서버에서 동일한 리소스에 접근하는 것을 제어해야 하기 때문이죠. 이때 Redis를 이용한 분산 잠금(Distributed Lock)을 적용하면, 여러 서버가 동일한 자원에 동시에 접근하지 못하도록 제어할 수 있습니다.

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🚀 Redis를 이용한 기본적인 분산 잠금 구현

Redis의 SET 명령어를 이용하면 간단한 분산 잠금을 구현할 수 있습니다.

SET resource_lock unique_identifier NX PX 5000

• NX (Not Exists): 키가 존재하지 않을 때만 값을 설정
• PX 5000: TTL(Time To Live)을 5초(5000ms)로 설정하여 자동으로 잠금 해제

이 방식의 핵심은 서버 중 하나만 **resource_lock**을 획득할 수 있도록 보장하는 것입니다.

🔄 Java 코드 예제

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisLockExample {
    private static final String LOCK_KEY = "resource_lock";
    private static final int LOCK_EXPIRE_TIME = 5000; // 5초

    public static boolean acquireLock(Jedis jedis, String lockValue) {
        String result = jedis.set(LOCK_KEY, lockValue, "NX", "PX", LOCK_EXPIRE_TIME);
        return "OK".equals(result);
    }

    public static void releaseLock(Jedis jedis, String lockValue) {
        String lock = jedis.get(LOCK_KEY);
        if (lockValue.equals(lock)) {
            jedis.del(LOCK_KEY);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
            String lockValue = "unique_id_123";
            if (acquireLock(jedis, lockValue)) {
                System.out.println("🔒 Lock 획득 성공!");
                // 비즈니스 로직 실행
                releaseLock(jedis, lockValue);
                System.out.println("🔓 Lock 해제 완료!");
            } else {
                System.out.println("🚫 Lock 획득 실패!");
            }
        }
    }
}

이 방식은 간단하지만, Redis 마스터 장애(Failover)가 발생하면 잠금이 유실될 수 있습니다. 예를 들어, 마스터 노드가 다운되면 새롭게 승격된 레플리카 노드에서는 기존의 잠금 정보를 보장할 수 없습니다.

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🔴 Redis 기본 락의 문제점

위 방식은 간단하지만 다음과 같은 문제가 있습니다.

1️⃣ Failover 시 잠금 유실 가능성

• Redis 마스터가 장애로 인해 레플리카로 전환될 경우, 기존의 락 정보가 사라질 수 있음
• 새 마스터에서는 이전 락을 인식하지 못하므로 동시성 문제가 발생

2️⃣ TTL(TIME TO LIVE) 문제

• 프로세스가 작업을 완료하지 못했는데 TTL이 만료되면 잠금이 해제됨
• 반대로, 프로세스가 비정상 종료되면 TTL이 만료될 때까지 다른 서버가 리소스에 접근하지 못함

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🔥 RedLock: 더 안전한 분산 잠금 알고리즘

위 문제를 해결하기 위해 RedLock이라는 알고리즘이 등장했습니다. RedLock은 Redis의 여러 노드에 걸쳐 과반수 이상의 노드에서 잠금을 획득해야만 자원에 접근할 수 있도록 합니다.

🏗 RedLock 방식의 핵심 원리

1️⃣ 여러 개의 독립적인 Redis 노드를 운영 (예: 5개)
2️⃣ 클라이언트는 과반수 이상의 Redis 노드(3개 이상)에서 락을 획득해야 함
3️⃣ 모든 노드에서 같은 TTL을 설정하여 일관성을 유지
4️⃣ 과반수의 락이 존재할 때만 작업을 수행하고, 작업이 끝나면 모든 노드에서 락을 해제

📌 RedLock Java 코드 예제 (Lettuce 사용)

import io.lettuce.core.RedisClient;
import io.lettuce.core.api.sync.RedisCommands;

public class RedisRedLockExample {
    private static final String LOCK_KEY = "resource_lock";
    private static final int LOCK_EXPIRE_TIME = 5000;

    public static boolean acquireLock(RedisCommands<String, String> redis, String lockValue) {
        String result = redis.set(LOCK_KEY, lockValue, "NX", "PX", LOCK_EXPIRE_TIME);
        return "OK".equals(result);
    }

    public static void releaseLock(RedisCommands<String, String> redis, String lockValue) {
        String lock = redis.get(LOCK_KEY);
        if (lockValue.equals(lock)) {
            redis.del(LOCK_KEY);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        RedisClient redisClient = RedisClient.create("redis://localhost:6379");
        RedisCommands<String, String> redis = redisClient.connect().sync();
        
        String lockValue = "unique_id_123";
        if (acquireLock(redis, lockValue)) {
            System.out.println("🔒 RedLock 획득 성공!");
            // 비즈니스 로직 실행
            releaseLock(redis, lockValue);
            System.out.println("🔓 RedLock 해제 완료!");
        } else {
            System.out.println("🚫 RedLock 획득 실패!");
        }
        
        redisClient.shutdown();
    }
}

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🚀 마무리

• 분산 환경에서의 동시성 문제를 해결하려면 Redis 기반의 분산 락이 필수적입니다.
• 단순한 SET NX 방식은 마스터 장애 시 안전하지 않으므로, 안정적인 락을 구현하려면 RedLock을 고려해야 합니다.
• Redis를 활용한 분산 락은 금융 시스템, 예약 시스템, 결제 시스템 등에서 중요한 역할을 합니다.

🔗 추가 학습 자료:

• Redis 공식 문서: Distributed Locks with Redis
• 망나니개발자 블로그: Redis 락의 특징과 한계

🔥 오늘부터 여러분의 서비스에도 Redis 락을 적용해보는 건 어떨까요? 🚀