이 프로젝트는 JMeter를 사용하여 동시성 문제를 발생시키고, Redis를 활용한 분산 락을 통해 제어하는 프로젝트로 Redis 클라이언트 라이브러리인 Redisson과 AOP를 사용하여 분산 락을 구현했습니다.
프로젝트의 주요 목적은 멀티 쓰레드 또는 멀티 프로세스 상황에서 발생할 수 있는 동시성 문제를 경험하고, 분산 락과 AOP에 대한 이해를 높이는 것입니다.
- Java, SpringBoot, Redis, JPA, QueryDSL
특정 기간 동안 진행되는 프로모션에서 사용자는 하루에 한 번 참여할 수 있습니다. 참여 즉시 당첨 또는 낙첨 결과가 나오며, 30% 확률로 당첨이 되는 방식입니다.
- Redisson은 Lettuce보다 다양한 기능을 제공
- RLock 인터페이스 : 락 획득을 위한 최대 대기 시간(waitTime), 락 유지 시간(leaseTime)을 설정할 수 있는 기능을 제공
- pub-sub 구조 (락을 획득하려는 프로세스들 간의 경합을 줄임으로써 시간 지연 최소화)
- AOP 관련 어노테이션(@Aspect, @Around)을 사용하여 메서드 수준에서 분산 락을 설정합니다. 이를 통해 보일러플레이트 코드를 줄이고 분산 락 관리를 중앙화합니다.
sequenceDiagram
actor Client as Client
participant Server as Server
participant Redis as Redis
Client ->> Server: 프로모션 참여
Note right of Server: 사용자의 프로모션 참여 요청 처리 시작
Server ->> Redis: Redisson을 이용한 락 요청
alt 락 획득 성공
Redis -->> Server: 락 획득 응답
Note right of Server: Lock 획득
Server ->> Server: 추첨 진행
Server -->> Client: 추첨 결과 응답
Server ->> Redis: 락 해제 요청
Redis -->> Server: 락 해제 처리
else 락 획득 실패
Redis -->> Server: 락 획득 실패
Server -->> Client: 에러 메시지 응답
end
- 100개의 Reward와 100명의 사용자를 준비하고, 모든 사용자가 동시에 프로모션에 참여합니다.
- 프로모션의 당첨 확률은 30%로 설정되어 있으며, 당첨된 사용자 수만큼 Reward가 감소하는지 확인합니다.
- 분산 락을 적용하지 않은 경우, 100명의 참가자 중 24명이 당첨되었습니다.
그러나 남은 Reward의 개수는 91개로, 24명이 당첨되었음에도 불구하고 9명에게만 Reward가 제공되었습니다.
이는 동시성 이슈로 인한 데이터 불일치를 나타냅니다.
@SpringBootTest
class RewardSearchServiceTest {
@Test
@DisplayName("Distributed Lock이 적용될 때 100명의 사용자가 프로모션에 동시 참여하여 Reward를 정확히 분배받는지 확인한다.")
public void should_DistributeReward_when_ReceivedRewardFiftyThreads() throws Exception {
// Arrange
String promotionTitle = "Test Promotion";
Rank mockRank = Rank.WIN;
Promotion promotion = new Promotion(promotionTitle, LocalDateTime.now(), LocalDateTime.now().plusDays(10));
promotionRepository.save(promotion);
Reward reward = new Reward("세탁기", 100, mockRank, promotion);
rewardRepository.save(reward);
when(rewardCreateRankService.createRank()).thenReturn(mockRank);
final int threadCount = 100;
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(1);
CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(threadCount);
// Act
for (int threadIndex = 0; threadIndex < threadCount; threadIndex++) {
executor.submit(() -> {
try {
startLatch.await();
return sut.getWinnerReward(promotionTitle);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} finally {
endLatch.countDown();
}
return null;
});
}
startLatch.countDown();
endLatch.await();
executor.shutdown();
// Assert
Reward actual = rewardRepository.findById(1L).orElseThrow();
Assertions.assertEquals(0, actual.getQuantity());
}
}lockWatchdogTimeout
leaseTimeout매개변수 없이RLock인스턴스를 생성했을 때 활성화되는 기능으로 Time to live(TTL) 시간을 lockWatchdogTimeout의 기본값인 30초로 설정- lockWatchdogTimeout의 1/2 시간마다 Redisson은 Redis Server에 TTL 연장 요청을 보내고 lockWatchdogTimeout의 값으로 연장
테스트 코드
@SpringBootTest
public class RedissonWatchdogTest {
@Test
@DisplayName("Redis 클라이언트 종료 후 lockWatchdogTimeout이 동작하여 락이 해제되는지 확인한다.")
public void should_UnLock_When_WatchdogTimeoutExpireAfterShutdown() throws InterruptedException {
// Arrange
String lockKey = "Test Lock";
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
config.setLockWatchdogTimeout(10 * 1000); // lockWatchdogTimeout 10초로 설정
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
// Act
lock.lock(); // leaseTime 없이 락을 획득
assertThat(lock.isLocked()).isTrue(); // 락이 걸려있는지 확인
redissonClient.shutdown(); // Redis Client 종료
Thread.sleep(11 * 1000); // lockWatchdogTimeout 시간 동안 기다림 (11초 대기)
RedissonClient redissonClientForTest = Redisson.create(config);
RLock lockForTest = redissonClientForTest.getLock(lockKey);
// Assert
assertThat(lockForTest.tryLock()).isTrue(); // lockWatchdogTimeout이 동작하여 락이 해제되었는지 확인
}
}