항해+ 백엔드 코드 6주차 회고 : 분산락 + 캐시

항해 20만원 할인 추천인코드: NYFKU8 

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🚀 분산락 & 캐시 정리

1. 왜 필요한가?

• 대용량 트래픽 환경에서는 **한정된 자원(쿠폰, 좌석, 재고 등)**에 동시에 접근하는 문제가 자주 발생합니다.
• 단순히 DB 트랜잭션만으로는 성능 한계가 있어 Redis 기반 분산락 + 캐시 전략이 효과적입니다.

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2. Redis 기반 분산락

Redis는 Key-Value 저장소이자 원자적 연산을 지원하기 때문에, 락 관리에 적합합니다.

동작 방식

1. 락 획득: SETNX key value 로 키가 없을 때만 등록
2. 비즈니스 로직 수행
3. 락 해제: DEL key 로 해제
4. TTL 설정: 장애 시 자동 해제 보장

구현 방식

• Simple Lock
  • 실패 즉시 예외 발생 → 빠른 실패 처리
  • 단점: 재시도 로직 별도 구현 필요
• Spin Lock
  • 실패 시 일정 횟수/시간 동안 재시도
  • 장점: 결국 락 획득 확률↑
  • 단점: 네트워크 비용 & 스레드 점유 문제
• Pub/Sub Lock
  • Redis Pub/Sub 활용 → 락 해제 이벤트 구독 후 대기
  • 장점: Spin Lock 대비 효율적
  • 단점: 구현 난이도↑

올바른 순서

 

락 획득 → 트랜잭션 시작 → 로직 실행 → 트랜잭션 종료 → 락 해제

잘못된 순서(트랜잭션 먼저 시작 / 락 먼저 해제)는 데이터 정합성 깨뜨림.

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3. 캐시(Cache) 활용

• Redis는 단순 캐시뿐만 아니라 분산락 인프라 역할도 수행.
• 캐시 장점
  • DB 부하 감소 → 성능(Throughput) 향상
  • TTL 활용 → 데이터 최신성 보장
  • 락과 함께 → 정합성 + 성능 동시 달성

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4. 정리

• 분산락: 데이터 정합성을 지키기 위한 핵심 기술
• 캐시: 성능 최적화 및 부하 분산
• Redis는 두 역할을 모두 수행할 수 있음
• 결국, 대규모 트래픽 환경에서는
  👉 Redis 분산락 + 캐시 전략이 안정적인 서비스 운영의 핵심

📌 과제 링크

• Step11 PR
• Step12 PR

Step12 by seuthootDev · Pull Request #12 · seuthootDev/hanghae-plus-backend

Step11 by seuthootDev · Pull Request #11 · seuthootDev/hanghae-plus-backend