- 충전 요청금액은 0보다 커야 한다.
- 포인트 충전 최대 금액은 1000만원 까지다.
- 같은 사용자가 동시에 충전할 경우, 해당 요청 모두 정상이여야 함.
- 요청한 충전금액을 충전한다.
- 충전을 완료하면 내역을 저장한다.
- 사용 요청금액은 0보다 커야한다.
- 포인트 사용 후, 잔고는 0이 될 수 없다.
- 같은 사용자가 동시에 사용할 경우, 해당 요청 모두 정상이여야 함.
- 요청한 사용금액을 사용한다.
- 사용을 완료하면 내역을 저장한다.
- 요청한 사용자의 포인트를 조회한다.
- 요청한 사용자의 포인트 내역을 내림차순으로 정렬한다.
여러 스레드가 동시에 공유 자원에 접근하거나 수정하려 할 때 발생하는 문제를 이야기한다.
🏁 Race Condition (경쟁 조건)
여러 스레드가 순서를 제어하지 못하고 동시에 자원에 접근할 때 발생하며, 결과가 실행 순서에 따라 달라진다.
원자성과 가시성 모두 보장되어야 해결할 수 있다.
💡 원자성 & 가시성
원자성 : 공유 자원에 대한 작업의 단위가 더 이상 쪼갤 수 없는 하나의 연산처럼 동작하는 성질을 의미
가시성 : 한 스레드에서 변경한 값이 다른 스레드에서 즉시 확인 가능한 성질을 의미
int count = 0;
/*
* ❌ 여러 스레드가 동시에 increment()를 호출하면 실행 순서에 의해 최종 값이 예상한 값보다 작을 수 있는 문제가 발생한다.
*
* */
public void increment() {
couunt++; // 내부적으로는 Read-Modify-Write 단계로 실행된다.
}🧩 데이터 불일치
여러 스레드가 동시에 공유 자원을 수정해서 정합성 있는 결과가 보장되지 않음
long remainAmount = 10000;
/*
* ❌ 여러 스레드가 동시에 출금을 시도할 때,
* 지연으로 인해 검증에는 통과하고 출금을 하는 상황이 발생하여 잔고가 음수가 될 수 있다.
*
* */
public void withdraw(long withdrawAmount) {
if (withdrawAmount > remainAmount) {
throw new IllegalArgumentException("잔고가 부족합니다.");
}
Thread.sleep(1000); // 의도적으로 지연 발생
remainAmount = remainAmount - withdrawAmount;
}⛔ 데드락 - 교착상태 (Deadlock)
서로가 가진 락을 상대방이 요청 하면서 무한 대기 상태에 빠짐
위 유형 이외에도 동시성을 방치하면, 동시성 문제로 생긴 해결하기 힘들고 추적이 어려운 버그를 만날 수 있다.
1️⃣ synchronized
자바 기본 동기화 키워드로, 메서드나 코드 블럭에 락을 걸어 단일 스레드만 진입할 수 있도록 제한한다. (블로킹 방식)
[예제]
private int count = 0;
public synchronized void increment() { // ✅ synchronized 키워드를 사용해 메서드 블록 동기화 제어
count++;
}[장점]
- 문법이 간단하고 직관적이다.
[단점]
- 스레드 락이 풀릴 때까지 무한 대기하여 성능 저하에 영향을 끼친다.
- 공정성 보장이 되지 않아 특정 락이 오랜기간 동안 락을 획득하지 못할 수 있다.
2️⃣ ReentrantLock
재진입이 가능하고 조건 제어나 타임아웃, 인터럽트를 통해 세밀하게 동기화 제어를 할 수 있는 락
[예제]
private int count = 0;
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public void increment() {
lock.lock(); // ✅ ReentrantLock을 통한 락 획득
try {
count++;
} finally {
lock.unlock(); // ✅ ReentrantLock을 통한 락 해제
}
}[장점]
- 순서를 보장하는 공정성 설정이 가능하다.
- 세밀하게 동기화를 제어
[단점]
- 코드 복잡도가 증가한다.
3️⃣ volatile
변수의 가시성을 보장, CPU 캐시를 사용하지 않고 메인 메모리에서 직접 읽는다.
[예제]
private volatile boolean running = true;
public void stop() {
running = false;
}
public void run() {
while (running) { // ✅ 캐시에서 읽는게 아니라, 직접 메인 메모리를 읽어 가시성을 보장한다.
// 작업 수행
}
}[장점]
- 매우 가볍고 빠르다.
- 플래그에 적합하다.
[단점]
- 원자성 보장이 되지 않는다.
4️⃣ Atomic 클래스
CAS(Compare-And-Set) 알고리즘 기반으로 원자성을 보장하며 락 없이 연산이 가능하다. (논블로킹 방식)
[예제]
private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public void increment() {
count.incrementAndGet(); // ✅ 락 없이 CAS 기반으로 원자성 연산을 한다.
}[장점]
- 락이 없는 연산으로 높은 성능
- 데드락이 없다.
- 멀티스레드 환경에서 안정적이다.
[단점]
- 단일 변수 수준에서만 효과적이다.
- 복잡한 연산에서는 사용하기 어렵다.
- 반복 실패로 인한 지연 발생 가능
5️⃣ 동시성 컬렉션
Thread Safe한 자바 컬렉션
private Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>(); // ✅ 동시성 컬렉션으로 인스턴스화 해서 일반 Map 문법과 동일하게 사용한다.
public void put(String key, int value) {
map.put(key, value);
}
public int get(String key) {
return map.getOrDefault(key, 0);
}[장점]
- 프록시 컬렉션(Collections.synchronizedList() 등)과 달리 무분별하게 락을 획득하지 않아 성능적으로 우수하다.
- 내부에서 동기화 처리로 코드가 간결하다.
[단점]
- 성능이 일반 컬렉션보다 좋지 않다.
이외에도 동시성 도구가 많이 있고 동시성 흐름을 제어하는 클래스도 있다.
"동일한 사용자에 대한 동시 요청이 정상적으로 처리될 수 있도록 개선"하는 것이 요구사항이다.
[선택받지 못한 동시성 도구]
- synchronized - 👎 : 사용자 구분 없이 단일 스레드로 동작하기 때문에 성능 저하 이슈가 있어 제외하였다.
- volatile - 👎 : 원자성을 보장 못하므로 제외하였다.
- Atomic 클래스 - 🤔 :
UserPointTable클래스의 포인트 변수 타입을 Atomic 클래스로 대체할 수 있겠지만 수정이 불가능하다는 요구사항이 있기 때문에 제외하였다.
[선택]
유저 별로 ReentrantLock을 관리하는 동시성 컬렉션 ConcurrentHashMap을 사용하여 구현을 진행하였다.
private Map<Long, ReentrantLock> lockMap = new ConcurrentHashMap<>();
public void lock(long userId, Runnable runnable) {
// ✅ 사용자 ID로 동시성 컬렉션에서 락을 가져오는 로직이다. 공정모드로 순서를 보장한다.
ReentrantLock reentrantLock = map.computeIfAbsent(id, k -> new ReentrantLock(true));
reentrantLock.lock(); // 🔒 락 획득
try {
runnable.run();
} finally {
reentrantLock.unlock(); // 🔓 락 해제
}
}🔗 동시성 로직 구현 커밋 링크 : b662b64
동시성 컬렉션이 항상 답은 아니다.
단일 스레드가 컬렉션을 사용하는 경우에는 동시성 컬렉션이 아닌 일반 컬렉션을 사용해야 한다. 불필요한 성능 저하를 발생 시킬 수 있다.
동시성 흐름제어 자바 키워드
- CompletableFuture
- ExecutorService
- Flow
외부 시스템을 활용한 동시성 제어
- DB를 활용한 비관적 락, 낙관적 락
- Redis를 활용한 분산락
- Kafka를 활용한 순차보장 방법