개요https://github.com/hhpb-code/hhplus-concert GitHub - hhpb-code/hhplus-concert: 콘서트 예약 서비스콘서트 예약 서비스. Contribute to hhpb-code/hhplus-concert development by creating an account on GitHub.github.com콘서트 예약 시스템은 다수의 사용자가 동시에 접근할 수 있기 때문에 여러 동시성 문제가 발생할 수 있다.특히 좌석 예약과 같은 경우, 동일 좌석이 중복 예약되거나 잘못된 예약 내역이 처리될 가능성이 높다.이 글에서는 콘서트 예약 서비스에서 발생할 수 있는 대표적인 동시성 문제를 분석하고 이를 해결하기 위한 방안을 제시한다.동시성 문제란?동시성 문제는 여러 프..

개요동시성 제어에는 여러 기법이 있다. 이전에는 비관적 락과 낙관적 락을 사용해 동시성 제어를 구현했지만, 이번에는 Redis를 이용한 분산 락을 다루어보자. 비관적 락과 낙관적 락에 대해 더 알고 싶다면 JPA 비관적 락과 낙관적 락 및 재시도를 참고하면 된다.분산 락분산 락은 여러 서버와 데이터베이스 환경에서 동시성 제어를 위해 사용된다. 단일 DB 환경에서는 비관적 락과 낙관적 락으로 충분히 동시성 제어가 가능하지만, 여러 DB가 분산된 환경에서는 성능 저하, Deadlock, 복제본 일관성 문제가 발생할 수 있어 분산 락이 필요하다.분산 락 구현 방법분산 락을 구현하는 방식은 여러 가지가 있다.Redis를 이용한 분산 락 구현: SETNX 사용Zookeeper를 이용한 분산 락 구현MySQL을 이..

개요콘서트 예약 프로젝트를 개발하면서 좌석 예약에서 발생하는 동시성 문제에 대해 고민하게 되었다. 여러 사용자가 동시에 같은 좌석을 예약하려고 할 때 동시성 문제가 발생할 수 있는데, 이를 해결하기 위해 JPA에서 제공하는 비관적 락(Pessimistic Lock)과 낙관적 락(Optimistic Lock)을 사용하고, AOP를 활용한 재시도 로직을 통해 동시성 문제를 해결하는 방법을 알아보자.비관적 락(Pessimistic Lock)첫 번째로 시도한 방법은 비관적 락이다. (익숙한 방법이라 먼저 진행하게 되었다.) 비관적 락은 데이터베이스 레벨에서 락을 걸어 동시성 문제를 해결하는 방식으로, 여기서 말하는 락은 X Lock(Exclusive Lock)을 의미한다.// ConcertFacade.java@..

개요콘서트 프로젝트에서 대기열을 구현하는 과정에서, 대기열 검증 로직을 어디서 처리할지 고민하게 되었다.대기열 토큰을 가지고 입장 가능 여부를 검증하는 로직을 작성했는데, 이 로직을 필터나 인터셉터 중 어디에 두는 게 적절할지 알아보면서, 필터와 인터셉터의 차이점과 용도에 대해 정리해보았다.필터(Filter)필터는 J2EE 스펙에서 제공하는 기능으로, 디스패처 서블릿(Dispatcher Servlet) 요청 전에 부가적인 작업을 처리할 수 있다. 디스패처 서블릿은 스프링의 가장 앞단에 존재하는 프론트 컨트롤러이며, 필터는 스프링의 범위를 벗어나 톰캣과 같은 웹 컨테이너에서 관리된다. 즉, 디스패처 서블릿의 전후에 처리되는 것이다.필터는 디스패처 서블릿 전에 특정 요청을 선별하거나, 요청과 응답을 가로채는..

개요필터(Filter)와 인터셉터(Interceptor)에 대해 알아보다가 디스패처 서블릿(Dispatcher Servlet)을 한 번 짚고 가면 좋을 것 같아 작성하게 되었다.서블릿(Servlet)서블릿은 클라이언트의 요청을 처리하고 그 결과를 반환하는 자바 웹 프로그래밍 기술로, Servlet 클래스의 구현 규칙을 따르게 된다.서블릿은 웹 서버에서 동작하며, 클라이언트의 요청을 받아 처리하고 그 결과를 다시 클라이언트에게 전송하는 역할을 한다. (자세한 내용은 다음에 다루겠다.)디스패처 서블릿(Dispatcher Servlet)디스패처 서블릿은 Servlet의 일종이다. 'dispatcher'라는 단어는 '보내다'라는 의미를 가지고 있으며, HTTP 프로토콜로 들어오는 모든 요청을 가장 앞에서 받아서..

개요프로그램이 실행되는 동안 예상치 못한 문제들이 발생할 수 있다.이를 오류라고 하며, 오류의 종류에는 Error와 Exception이 있다.이 두 가지는 모두 문제 상황을 나타내지만, 그 본질과 처리 방식에 차이가 있다.이번 글에서는 Error와 Exception의 차이점을 알아보고, 이를 어떻게 구분하고 처리해야 하는지 설명한다. Error란?Error는 시스템 레벨에서 발생하는 치명적인 문제를 의미한다.주로 자바 가상 머신(JVM)의 동작과 관련된 문제들이며, 개발자가 직접 해결하거나 회복할 수 없는 상황이다.Error가 발생하면 프로그램의 실행을 계속하기 어려운 경우가 많다.대표적인 Error에는 다음과 같은 것들이 있다:OutOfMemoryError: JVM이 더 이상 메모리를 할당할 수 없을 ..

Spring Global Exception Handler개요Spring에서 예외 처리 방법은 여러 가지가 있다.가장 흔히 사용되는 방법으로는 try-catch 문을 이용한 예외 처리, @ExceptionHandler를 이용한 예외 처리, 그리고 전역에서 예외를 처리할 수 있는 @ControllerAdvice를 이용한 방법이 있다.이 글에서는 각 방법의 특징과 장단점을 알아본다.1. try-catch 문을 이용한 예외 처리@RestControllerpublic class TestController { @GetMapping("/test") public String test() { try { // 예외 발생 코드 throw new Exception..

배경동시성 제어의 기본 개념 이해를 위해 멀티 스레드 환경에서 동시성 제어 방식에 대한 분석 In Java 글참고분산 환경 vs 멀티 스레드 환경멀티 스레드 환경: 단일 인스턴스, 인스턴스 레벨 동시성 제어 가능분산 환경: 다중 인스턴스, 인스턴스 레벨 제어 불가능분산 환경에서의 동시성 제어 방식락(Lock)을 이용한 제어원리: 공유 자원에 대한 접근을 순차적으로 제어장점: 구현이 상대적으로 간단, 데이터 일관성 보장단점: 성능 저하 가능성, 데드락 위험버전(Version)을 이용한 제어원리: 데이터 변경 시 버전 정보 업데이트장점: 충돌 감지 용이, 낙관적 동시성 제어에 적합단점: 추가적인 버전 관리 오버헤드타임스탬프(Timestamp)를 이용한 제어원리: 각 트랜잭션에 고유한 타임스탬프 부여장점: 시..

멀티 스레드 환경에서 동시성 제어 방식에 대한 분석 In Java이번에 항해 플러스 백엔드 코스의 1주차 과제를 진행하면서 멀티 스레드 환경에서 동시성 제어 방식에 대한 분석을 진행했다.이 내용은 분산환경을 고려하지 않고 외부 의존성을 사용하지 않고 멀티 스레드 환경만 고려하였다.1. 동시성 제어(Concurrency Control)의 개념과 중요성동시성 제어는 다중 사용자 환경에서 데이터베이스나 공유 자원의 일관성과 무결성을 유지하기 위한 핵심 기술이다.여러 사용자가 동시에 같은 데이터에 접근할 때 발생할 수 있는 문제를 예방하고 해결하는 것이 주요 목적이다.동시성 제어의 필요성데이터 일관성 유지시스템의 안정성 확보사용자 간 공정한 자원 접근 보장데이터 손실 및 오류 방지2. 동시성 이슈(Concurr..