# Optimistic Lock

insanezindol

요청이 많은 서버에서 여러 트랜잭션이 동시에 같은 데이터에 업데이트를 발생시킬 경우에 일부 요청이 유실되는 경우가 발생하여 장애로 이어질 수 있습니다.그 만큼 엔터프라이즈 애플리케이션의 경우 데이터베이스에 대한 동시 액세스(concurrency)를 적절하게 관리하는 것

balparang

동작 원리와 선택 기준에 대하여

djyou128

인프런 강의를 들으며 동시성 제어 방법의 개념을 정리해보았습니다

xogml951

0. 배경 서로 다른 API요청이 거의 동시에 들어올 경우 동시성 문제가 발생할 수 있는 기능이 있어서 이를 해결하기 위한 부분을 고민하게 되었습니다. 0-1. 기능 설명 해당 프로젝트는 사람들을 모집하는 기능을 제공하는 프로젝트입니다. 그 방식중 하나로 글을 작

ohg0219

비관적 락과 낙관적 락(Pessimistic Lock, Optimistic Lock)

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이름 그대로 비관적 락은 자원 경쟁을 비관적으로, 낙관적 락은 낙관적으로 본다. 비관적 락은 Repeatable Read 또는 Serializable 정도의 격리성 수준을 제공한다.트랜잭션이 시작될 때 Shared Lock 또는 Exclusive Lock을 걸고 시작한

tco0427

모아모아 서비스 동시성 제어하기

gang6607

은 버전 관리를 통해 Lock을 거는 방식이다.장점 실제로 데이터베이스에 Lock을 거는 것이 아니기 때문에 데드락에 대한 부담이 없다단점업데이트 실패 시 로직을 개발자가 직접 만들어줘야 함업데이트 실패 시 계속 재시도를 하기 때문에 충돌이 많은 경우에 비관적 락보다

hgs-study

스프링 프레임워크는 기본적으로 멀티 쓰레드 환경이기 때문에 각기 다른 요청들에 의해 개발자가 원하지 않는 결과를 얻을 수 있다.어플리케이션 사이드에서 동시성(쓰레드 기반)을 제어할 수도 있지만 이번 게시글에서는 Java 네이티브 쿼리빌더인 jOOQ를 활용하여