Isolation Level별 데이터베이스 동시성 제어 메커니즘

데이터는 소중하니까! 지켜주는 첫 번째 울타리: READ UNCOMMITTED

우리가 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매할 때를 상상해 볼까요? 분명 장바구니에 담긴 재고가 충분했는데, 결제하려고 보니 ‘재고 없음’ 메시지가 뜨는 난감한 상황, 겪어보신 분들 계실 거예요. 이런 경우가 바로 데이터베이스 트랜잭션의 동시성 문제와 밀접하게 연관되어 있답니다.

는 가장 낮은 수준의 격리 레벨인데, 이름에서 알 수 있듯이 ‘커밋되지 않은 데이터’도 읽을 수 있게 해줘요. 이게 무슨 말이냐면, 다른 트랜잭션이 아직 작업을 완료하지 않아 언제든지 롤백될 수 있는, 즉 불안정한 중간 상태의 데이터를 읽을 수 있다는 뜻이죠. 저도 예전에 급하게 대량 데이터를 분석해야 할 때 어쩔 수 없이 이 옵션을 사용해 본 적이 있는데, 정말 조심하지 않으면 분석 결과가 엉뚱하게 나오는 경우가 많았어요.

데이터가 수시로 변할 수 있는 상황에서는 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있으니, 정말 신중하게 접근해야 해요. 이런 특성 때문에 ‘Dirty Read(더티 리드)’라고 불리는 문제가 발생할 수 있는데, 쉽게 말해 ‘다른 트랜잭션이 변경했지만 아직 확정되지 않은(커밋되지 않은) 데이터를 읽는 것’을 의미해요.

결과적으로 잘못된 정보를 기반으로 의사결정을 내릴 위험이 크죠.

더티 리드의 위험성: 믿을 수 없는 데이터의 유혹

솔직히 는 거의 사용하지 않는다고 보셔도 무방해요. 데이터 일관성이나 무결성이 전혀 보장되지 않기 때문이죠. 예를 들어, 어떤 트랜잭션 A가 계좌에서 10 만 원을 인출하기 위해 잔액을 변경했는데, 아직 커밋하지 않은 상태에서 트랜잭션 B가 그 계좌 잔액을 읽어버리는 거예요.

만약 트랜잭션 A가 어떤 이유로 롤백된다면, 트랜잭션 B가 읽었던 10 만 원 인출된 상태의 잔액은 실제로는 존재하지 않는, 유령 같은 데이터가 되는 거죠. 제가 프로젝트에서 이 레벨을 써야 할 때마다 팀원들과 “이거 정말 괜찮을까?” 하면서 몇 번이고 검토했던 기억이 생생해요.

그만큼 위험 부담이 큰 거죠.

성능 최적화? 글쎄요… 얻는 것보다 잃는 게 많을 수도

간혹 “성능이 가장 빠르다”는 이유로 이 격리 수준을 고려하는 분들도 계신데, 이는 사실 극단적인 경우에만 해당해요. 데이터베이스는 데이터를 읽을 때 Lock 을 거의 걸지 않기 때문에 동시성은 높아질 수 있지만, 그 대가로 얻는 데이터의 신뢰성 상실은 서비스 전체에 치명적인 영향을 줄 수 있거든요.

“빠르기만 하면 뭐 해, 데이터가 엉망인데!”라는 말이 딱 어울리는 상황이랄까요? 결국 데이터는 비즈니스의 핵심인데, 그 핵심이 흔들린다면 아무리 서비스 속도가 빨라도 무슨 소용이 있을까요. 저는 개인적으로 는 학습용이나 정말 특수한 경우, 예를 들어 임시적인 통계 데이터처럼 정확성이 아주 중요하지 않고 실시간성이 핵심인 데이터에만 제한적으로 사용해야 한다고 생각해요.

확정된 데이터만 취급하는 신사의 약속: READ COMMITTED

대부분의 관계형 데이터베이스에서 기본으로 사용하는 격리 수준이 바로 예요. 이건 와 다르게 오직 ‘커밋된(확정된)’ 데이터만 읽을 수 있도록 허용하는 아주 합리적인 방식이죠. 다시 말해, 다른 트랜잭션이 데이터를 변경하고 있더라도 그 변경 사항이 최종적으로 저장되기 전까지는 기존의 커밋된 데이터를 보여준다는 거예요.

제가 처음 데이터베이스 공부할 때, 이 의 개념을 이해하고 나서야 “아, 이래서 서비스가 안정적으로 돌아가는구나!” 하고 무릎을 탁 쳤던 기억이 나네요. 덕분에 우리는 더티 리드로부터 해방될 수 있어요. 즉, 아까처럼 아직 확정되지 않은 엉터리 데이터를 읽을 염려가 없다는 거죠.

이게 얼마나 큰 안정성을 가져다주는지는 말해 무엇하겠어요. 덕분에 애플리케이션 개발할 때 “혹시 중간 데이터 읽어서 버그 생기면 어쩌지?” 하는 걱정을 한시름 놓을 수 있었답니다.

반복 조회 시 데이터 변경? Non-Repeatable Read 문제

는 더티 리드는 막아주지만, ‘Non-Repeatable Read(반복 불가능 읽기)’라는 문제에서 완전히 자유롭지는 않아요. 이게 뭐냐면, 한 트랜잭션 안에서 같은 데이터를 두 번 조회했는데, 그 사이에 다른 트랜잭션이 데이터를 커밋해서 두 번째 조회 결과가 첫 번째와 다르게 나오는 현상을 말해요.

예를 들어, 제가 은행 앱에서 제 계좌 잔액을 한 번 조회했어요. 100 만 원이었죠. 그런데 제가 잠시 다른 작업을 하는 동안 친구가 저에게 50 만 원을 송금하고 그 트랜잭션이 커밋된 거예요.

그리고 제가 다시 제 계좌 잔액을 조회하면 이번엔 150 만 원이 보이죠. 제 트랜잭션이 시작되고 끝날 때까지 동일한 값을 볼 수 없게 되는 거죠. 이런 일이 발생하면 개발자 입장에선 “분명히 아까 봤을 땐 100 만 원이었는데 왜 갑자기 바뀌었지?”라며 당황할 수밖에 없어요.

특히 여러 단계에 걸쳐 데이터를 검증하고 처리해야 하는 복잡한 로직에서는 이런 현상이 예상치 못한 버그를 유발할 수 있어요.

Locking 과 Snapshot: 두 가지 해결책

대부분의 데이터베이스는 를 구현하기 위해 주로 두 가지 방법을 사용해요. 하나는 데이터에 잠금(Locking)을 거는 방식인데, 특정 데이터를 읽는 동안에는 다른 트랜잭션이 그 데이터를 변경하지 못하게 하는 거죠. 다른 하나는 MVCC(Multi-Version Concurrency Control)를 활용해서 트랜잭션이 시작될 때의 데이터 스냅샷을 기반으로 읽기 작업을 수행하는 방식이에요.

이 MVCC 방식 덕분에 읽기 작업과 쓰기 작업이 서로를 블록킹하지 않고 효율적으로 진행될 수 있게 된답니다. 저도 MVCC 덕분에 복잡한 서비스 환경에서 성능 저하 없이 안정적인 데이터 처리를 경험했던 적이 많아요. MySQL의 InnoDB나 PostgreSQL 같은 데이터베이스는 이 MVCC를 적극적으로 활용해서 수준에서 높은 동시성을 제공하고 있죠.

변하지 않는 약속! 매번 같은 데이터를 보장하는 REPEATABLE READ

는 에서 발생했던 ‘Non-Repeatable Read’ 문제를 해결하기 위해 등장한 격리 수준이에요. 이 레벨에서는 한 트랜잭션이 시작되면, 그 트랜잭션 내에서는 어떤 데이터를 몇 번을 조회하더라도 항상 동일한 데이터를 보장해 줘요. 마치 트랜잭션이 시작되는 시점에 데이터베이스의 ‘사진’을 찍어두고, 그 사진만을 가지고 작업을 하는 것과 같다고 이해하시면 편할 거예요.

저도 복잡한 배치 작업이나 중요한 통계 데이터를 뽑을 때 이 격리 수준을 즐겨 사용하는데, 중간에 데이터가 바뀌는 바람에 계산 결과가 꼬이는 불상사를 미연에 방지할 수 있어서 정말 든든하답니다. MySQL의 InnoDB 스토리지 엔진에서는 가 기본 격리 수준인데, 이게 바로 MySQL이 데이터 일관성을 얼마나 중요하게 생각하는지 보여주는 부분이라고 할 수 있어요.

하지만 여전히 그림자처럼 따라붙는 Phantom Read

가 Non-Repeatable Read 는 막아주지만, 안타깝게도 ‘Phantom Read(환상 읽기)’라는 새로운 문제가 발생할 수 있어요. Phantom Read 는 한 트랜잭션 내에서 특정 조건으로 데이터를 조회했을 때, 첫 번째 조회에서는 없던 데이터(유령 데이터)가 두 번째 조회에서는 나타나거나, 반대로 있었던 데이터가 사라지는 현상을 말해요.

예를 들어, 제가 어떤 조건(예: ‘상태가 대기 중인 주문’)으로 주문 목록을 조회했는데 5 건이 나왔어요. 그런데 제가 다른 작업을 하는 동안, 다른 트랜잭션이 ‘상태가 대기 중인’ 새로운 주문을 하나 추가하고 커밋한 거예요. 그리고 제가 다시 같은 조건으로 주문 목록을 조회하면 이번엔 6 건이 나오는 거죠.

분명히 같은 트랜잭션 안에서 조회했는데, 결과 집합이 달라진 거예요. 마치 유령처럼 데이터가 갑자기 나타나거나 사라지는 현상이죠. 저도 처음엔 Phantom Read 가 Non-Repeatable Read 랑 뭐가 다른지 헷갈렸는데, Non-Repeatable Read 는 ‘기존 레코드의 내용이 바뀌는 것’이고, Phantom Read 는 ‘새로운 레코드가 추가되거나 삭제되면서 조회 결과 집합 자체가 바뀌는 것’이라고 생각하니 명확하게 이해가 되더라고요.

MVCC의 역할: 스냅샷을 통한 일관성 유지

MVCC는 수준에서 Phantom Read 를 완전히 막지는 못하지만, Non-Repeatable Read 를 방지하는 데 핵심적인 역할을 해요. 트랜잭션이 시작되는 시점의 데이터 버전을 기반으로 읽기 작업을 수행하기 때문에, 다른 트랜잭션이 데이터를 변경하고 커밋하더라도 해당 트랜잭션은 여전히 자신의 스냅샷에 있는 데이터를 보게 되는 거죠.

덕분에 긴 트랜잭션이 진행되는 동안에도 데이터 일관성을 유지할 수 있어서, 데이터 정합성이 중요한 비즈니스 로직에 특히 유용하다고 할 수 있어요. 제가 은행 시스템에서 복잡한 정산 로직을 개발할 때 이 와 MVCC 조합 덕분에 수많은 오류를 사전에 방지할 수 있었답니다.

완벽한 고립을 꿈꾸는 이상적인 세상: SERIALIZABLE

은 데이터베이스 트랜잭션 격리 수준 중에서 가장 엄격한 레벨이에요. 이 격리 수준을 사용하면 모든 종류의 동시성 문제, 즉 Dirty Read, Non-Repeatable Read, 그리고 Phantom Read 까지 완벽하게 방지할 수 있어요. 이름 그대로 모든 트랜잭션이 마치 순차적으로(직렬적으로) 실행되는 것처럼 동작하도록 보장하는 거죠.

즉, 여러 트랜잭션이 동시에 실행되더라도 그 결과는 마치 하나의 트랜잭션이 끝난 후에 다음 트랜잭션이 실행된 것과 동일하게 보장된다는 뜻이에요. 저도 정말 중요한 금융 거래나 회계 처리처럼 단 1%의 데이터 불일치도 허용되지 않는 시스템을 설계할 때 을 고려해본 적이 있어요.

이 레벨이야말로 데이터의 완벽한 무결성과 일관성을 보장하는 궁극의 선택이라고 할 수 있습니다.

데이터 무결성 최고봉, 그 대가는 성능 저하

모든 것을 완벽하게 막아준다면 세상 모든 서비스가 을 사용하면 되지 않을까요? 안타깝게도 현실은 그렇지 않아요. 은 데이터 무결성을 최고로 끌어올리는 대신, 엄청난 성능 저하를 감수해야 해요.

왜냐하면 이 격리 수준은 트랜잭션이 읽는 모든 데이터에 Lock 을 걸고, 심지어 특정 조건으로 조회할 때 삽입될 수 있는 잠재적인 데이터 영역까지 Lock 을 걸어버리거든요(Range Lock). 이렇게 되면 동시성이 극도로 제한되어, 여러 트랜잭션이 동시에 실행되기 어려워지고, 결과적으로 애플리케이션의 처리량이 급격히 떨어지게 됩니다.

저도 한번은 너무 쉽게 생각하고 을 적용했다가, 순식간에 서비스 응답 속도가 거북이처럼 느려져서 진땀을 흘렸던 경험이 있어요. 결국 다시 격리 수준을 낮추고 다른 방식으로 동시성 문제를 해결해야 했죠.

언제 SERIALIZABLE을 사용해야 할까요?

그렇다면 은 언제 사용하는 것이 좋을까요? 바로 극도로 높은 데이터 일관성과 무결성이 요구되지만, 동시성 처리량은 상대적으로 덜 중요한 시나리오에서 고려해볼 수 있습니다. 예를 들어, 감사 로그를 생성하거나 재고를 최종적으로 확정하는 배치 작업처럼, 데이터가 한 번 잘못되면 큰 재앙으로 이어질 수 있는 경우에요.

또는 데이터베이스 사용량이 매우 적은 시스템에서 데이터 정합성이 최우선일 때도 생각해볼 수 있겠죠. 하지만 일반적인 웹 서비스나 대규모 트래픽을 처리해야 하는 환경에서는 을 기본값으로 사용하는 것은 절대 피해야 합니다. 최악의 경우 시스템 전체가 마비될 수도 있거든요.

성능과 데이터 일관성 사이, 현명한 선택의 기술

지금까지 다양한 트랜잭션 격리 수준에 대해 알아봤는데요, 각 레벨이 어떤 동시성 문제를 해결하고 어떤 새로운 문제를 야기하는지 이해하는 것이 정말 중요해요. 마치 칼로 무를 자를 때와 같이, 어떤 작업을 하느냐에 따라 적합한 도구를 선택해야 하는 것과 같은 이치랄까요?

너무 느슨하게 두면 데이터가 엉망이 될 수 있고, 너무 빡빡하게 조이면 서비스 속도가 느려져 사용자들이 불편함을 느낄 수 있거든요. 저도 수많은 시행착오를 겪으면서 “우리 서비스는 어느 정도의 데이터 일관성이 필요하고, 어느 정도의 성능을 포기할 수 있는가?”라는 질문에 대한 답을 찾는 것이 가장 어렵다는 것을 깨달았어요.

이 균형점을 잘 찾아야만 안정적이면서도 효율적인 서비스를 구축할 수 있죠. 특히 요즘처럼 데이터 트래픽이 폭발적으로 증가하는 시대에는 이 선택의 중요성이 더욱 커지고 있어요.

데이터 일관성 vs 동시성, 아슬아슬한 줄타기

대부분의 시스템에서는 나 수준을 사용하면서 발생하는 동시성 문제를 애플리케이션 로직 레벨에서 추가적인 Lock 이나 낙관적/비관적 Lock 등을 활용하여 해결하는 방식을 택해요. 예를 들어, 에서 발생할 수 있는 Phantom Read 를 방지하기 위해 애플리케이션에서 특정 데이터 집합을 업데이트할 때 명시적으로 와 같은 구문을 사용하여 Lock 을 걸어버리는 식이죠.

이렇게 하면 데이터베이스의 격리 수준을 너무 높여서 생기는 전역적인 성능 저하를 피하면서도, 필요한 부분에만 강력한 일관성을 보장할 수 있어요. 저도 이런 방식으로 애플리케이션의 특정 중요 구간에서만 Lock 을 걸어 성능 저하를 최소화하면서 데이터 무결성을 지켰던 경험이 여러 번 있답니다.

우리 서비스에 맞는 최적의 Isolation Level 찾기

결론적으로 어떤 격리 수준이 ‘최고’라고 말할 수는 없어요. 서비스의 특성과 데이터의 중요도, 그리고 예상되는 동시성 트래픽을 종합적으로 고려하여 가장 적합한 수준을 선택하는 것이 현명한 방법이에요. 예를 들어, 실시간성이 중요하고 데이터의 일시적인 불일치가 큰 문제가 되지 않는 분석 시스템이라면 로도 충분할 수 있고, 재고 시스템처럼 데이터의 정확성이 생명인 곳이라면 나 경우에 따라 까지 고려해볼 수 있습니다.

중요한 건 각 격리 수준의 장단점과 발생하는 현상들을 정확히 이해하고, 우리 서비스에 미칠 영향을 깊이 있게 고민하는 것이죠.

나만의 데이터베이스 스냅샷! MVCC의 마법 같은 이야기

데이터베이스의 동시성 제어 이야기를 하다 보면 빼놓을 수 없는 핵심 기술이 바로 MVCC(Multi-Version Concurrency Control), 즉 다중 버전 동시성 제어인데요. 오라클이나 MySQL의 InnoDB 같은 최신 관계형 데이터베이스에서 나 격리 수준을 구현하는 데 아주 중요한 역할을 해요.

이 MVCC 덕분에 읽기 작업과 쓰기 작업이 서로를 방해하지 않고 효율적으로 진행될 수 있게 된답니다. 마치 여러분이 어떤 문서를 수정하고 있는 동안에도 다른 사람이 그 문서의 이전 버전을 자유롭게 열람할 수 있는 것과 비슷하다고 생각하면 이해하기 쉬울 거예요. 제가 처음 MVCC 개념을 접했을 때, “어떻게 이런 기발한 방법으로 Lock 없이 동시성을 높일 수 있지?”라며 감탄했던 기억이 생생해요.

MVCC는 각 트랜잭션이 데이터의 고유한 스냅샷(특정 시점의 데이터 버전)을 보게 함으로써, 읽기 작업이 쓰기 작업에 의해 블록킹되지 않도록 하는 아주 똑똑한 기술입니다.

읽기 트랜잭션, 쓰기 트랜잭션, 너희는 각자의 길을 가렴!

MVCC의 가장 큰 장점은 바로 ‘읽기 트랜잭션’과 ‘쓰기 트랜잭션’이 서로의 작업에 영향을 주지 않는다는 점이에요. 일반적인 Locking 방식에서는 데이터를 읽으려는 트랜잭션도, 데이터를 변경하려는 트랜잭션도 모두 Lock 을 획득해야 하기 때문에, 서로를 기다려야 하는 상황이 발생할 수 있어요.

하지만 MVCC를 사용하면, 읽기 트랜잭션은 자신이 시작된 시점의 데이터를 기반으로 한 스냅샷을 읽기 때문에, 다른 트랜잭션이 데이터를 변경하더라도 영향을 받지 않습니다. 즉, 읽는 동안 데이터에 Lock 을 걸 필요가 없어지는 거죠. 덕분에 시스템의 전반적인 동시성이 크게 향상되고, 사용자가 몰리는 상황에서도 서비스 응답 지연을 최소화할 수 있게 됩니다.

저도 트래픽이 많은 서비스에서 MVCC 덕분에 사용자들에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있었죠.

숨겨진 버전들: 데이터를 과거로 되돌리는 시간 여행

MVCC는 데이터의 여러 버전을 유지함으로써 작동해요. 어떤 트랜잭션이 데이터를 변경하면, 기존 데이터는 즉시 지워지는 것이 아니라 이전 버전으로 남아있게 됩니다. 그리고 새로운 버전의 데이터가 생성되죠.

각 데이터 버전에는 해당 버전을 생성한 트랜잭션 ID나 타임스탬프 같은 정보가 함께 기록되어 있어요. 그래서 읽기 트랜잭션은 자신이 시작된 시점에 유효했던 데이터 버전을 찾아 읽을 수 있는 거죠. 마치 영화에서 시간 여행을 하는 것처럼, 특정 시점으로 돌아가 그 시점의 데이터를 볼 수 있게 해주는 마법 같은 기술이랄까요?

하지만 이 과정에서 불필요한 과거 버전의 데이터들이 쌓이지 않도록 주기적으로 오래된 버전들을 정리해주는 작업(Garbage Collection)도 필요하답니다. 이처럼 MVCC는 복잡한 내부 메커니즘을 가지고 있지만, 사용자 입장에서는 성능 저하 없이 안정적인 데이터 일관성을 누릴 수 있게 해주는 아주 고마운 기술이에요.

궁금증 해소! 각 격리 수준별 문제 현상 비교

자, 이제 우리가 살펴본 각 격리 수준들이 어떤 동시성 문제를 해결하고 또 어떤 문제를 남기는지 한눈에 보기 쉽게 표로 정리해볼게요. 이 표를 보시면 각 격리 수준이 얼마나 강력한 데이터 일관성을 제공하는지, 그리고 그 대가로 어떤 동시성 문제를 감수해야 하는지 명확하게 파악하실 수 있을 거예요.

저도 이 표를 머릿속에 넣어두고 프로젝트를 진행할 때마다 틈틈이 꺼내 보면서 현재 시스템에 가장 적합한 격리 수준을 고민하곤 한답니다.

격리 수준 (Isolation Level)	Dirty Read	Non-Repeatable Read	Phantom Read	주요 특징 및 고려사항
READ UNCOMMITTED	발생	발생	발생	가장 낮은 격리 수준으로, 커밋되지 않은 데이터도 읽음. 데이터 일관성 최악, 동시성은 높지만 실사용 거의 안 함.
READ COMMITTED	방지	발생	발생	대부분 DB의 기본값. 커밋된 데이터만 읽음. Dirty Read 방지. MVCC 활용으로 읽기/쓰기 블록킹 감소.
REPEATABLE READ	방지	방지	발생	한 트랜잭션 내에서 동일한 데이터를 여러 번 읽어도 같은 결과 보장. MySQL InnoDB의 기본값. Phantom Read 는 여전히 발생.
SERIALIZABLE	방지	방지	방지	가장 높은 격리 수준. 모든 동시성 문제 완벽 방지. 데이터 일관성 최고. 성능 저하가 매우 심하므로 신중하게 사용해야 함.

이 표를 보시면 아시겠지만, 격리 수준이 높아질수록 데이터 일관성은 완벽해지지만, 그만큼 동시성 처리 성능은 떨어지게 돼요. 반대로 격리 수준이 낮아질수록 동시성은 높아지지만, 데이터 불일치의 위험이 커지죠. 마치 동전의 양면과 같다고 할 수 있어요.

우리 서비스의 특성과 데이터의 민감도를 고려해서 이 중간 지점을 잘 찾아내는 것이 데이터베이스를 다루는 개발자로서의 중요한 역량이라고 저는 생각해요. 저도 표를 보면서 머릿속으로 시뮬레이션을 돌려보곤 하는데, 이게 실제 서비스 설계에 정말 큰 도움이 된답니다.

실제 서비스에서 격리 수준을 현명하게 활용하는 꿀팁

이론적으로는 각 격리 수준의 특징을 다 알겠는데, 막상 실제 서비스에 적용하려고 하면 막막하게 느껴질 때가 많죠? 저도 처음엔 그랬어요. 하지만 여러 프로젝트를 경험하면서 몇 가지 꿀팁을 터득했는데, 여러분께 공유해드리려고 해요.

가장 중요한 건 ‘무조건 높은 격리 수준이 좋은 것은 아니다’라는 점이에요. 많은 분들이 데이터 일관성을 위해 무조건 을 써야 한다고 생각하시는데, 그로 인한 성능 저하는 실제 서비스 운영에 엄청난 부담이 될 수 있거든요. 저도 초보 시절에 그런 실수를 했다가 팀장님께 혼났던 기억이 생생하네요.

대부분의 웹 서비스는 나 수준으로도 충분히 안정적인 운영이 가능하며, 특정 로직에서만 더 강력한 일관성이 필요할 경우 애플리케이션 레벨에서 추가적인 제어를 통해 해결하는 것이 훨씬 효율적이에요.

특정 로직에만 강력한 Lock 걸기: 애플리케이션과 DB의 협업

예를 들어, 를 기본 격리 수준으로 사용하더라도, 재고를 차감하는 아주 중요한 트랜잭션에서는 와 같은 구문을 사용해서 해당 데이터에 명시적인 Lock 을 걸어주는 방식이에요. 이렇게 하면 해당 재고 데이터에 대한 동시성 문제가 완벽하게 해결되면서도, 나머지 일반적인 조회나 업데이트 작업은 의 높은 동시성을 유지할 수 있죠.

저도 이런 식으로 아주 중요한 비즈니스 로직에만 핀포인트로 Lock 을 걸어 성능과 안정성을 동시에 잡았던 경험이 많아요. 모든 트랜잭션에 강력한 Lock 을 걸지 않고, 필요한 곳에만 최소한의 비용으로 최대의 효과를 얻는 전략이랄까요?

모니터링과 테스트는 필수!

그리고 어떤 격리 수준을 선택하든, 반드시 충분한 테스트와 지속적인 모니터링이 뒷받침되어야 해요. 실제 서비스 환경에서 예상치 못한 동시성 문제가 발생할 수도 있거든요. 데이터베이스의 Lock 상태, 트랜잭션 대기 시간, 데드락 발생 여부 등을 꾸준히 모니터링하면서 잠재적인 문제를 미리 파악하고 대응하는 것이 중요해요.

저도 새로운 기능을 배포하기 전에는 항상 동시성 테스트를 꼼꼼히 진행하고, 배포 후에도 특정 지표들을 유심히 지켜보면서 이상 징후가 없는지 확인하곤 한답니다. 이처럼 격리 수준은 한 번 설정하고 끝나는 것이 아니라, 서비스의 성장과 변화에 맞춰 계속해서 최적의 값을 찾아가는 과정이라고 할 수 있어요.

글을 마치며

오늘 우리는 데이터베이스 트랜잭션의 핵심, 바로 격리 수준(Isolation Level)에 대해 깊이 파고들어 봤어요. 복잡하게만 느껴지던 Dirty Read, Non-Repeatable Read, Phantom Read 같은 동시성 문제들이 각 격리 수준에 따라 어떻게 다뤄지고 해결되는지 이해하는 시간이었기를 바랍니다.

결국 완벽한 정답이란 없고, 우리 서비스의 특성과 데이터 민감도, 그리고 성능 요구사항을 종합적으로 고려해 가장 현명한 선택을 내리는 것이 중요하죠. 제가 수많은 시행착오를 통해 얻은 결론은, 이론적 지식도 중요하지만 실제 시스템에 적용해보고 경험을 쌓는 것이 무엇보다 중요하다는 거예요.

알아두면 쓸모 있는 정보

1. 대부분의 관계형 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL 등)는 기본적으로 나 격리 수준을 사용해요. 이 수준에서도 대부분의 서비스는 안정적으로 운영될 수 있답니다.

2. 은 데이터 일관성 측면에서 가장 강력하지만, 성능 저하가 매우 심하기 때문에 일반적인 웹 서비스에서는 거의 사용하지 않아요. 정말 극히 예외적인 경우에만 고려해야 해요.

3. MVCC(Multi-Version Concurrency Control)는 읽기 트랜잭션이 쓰기 트랜잭션을 방해하지 않도록 여러 데이터 버전을 관리하는 똑똑한 기술이에요. 덕분에 나 에서도 높은 동시성을 확보할 수 있죠.

4. 데이터베이스 격리 수준만으로 모든 동시성 문제를 해결하기 어렵다면, 애플리케이션 코드 레벨에서 와 같은 구문을 활용해 특정 데이터에 명시적인 락(Lock)을 거는 것도 좋은 방법이에요.

5. 어떤 격리 수준을 선택하든, 실제 서비스 환경에서의 충분한 테스트와 지속적인 성능 모니터링은 필수입니다. 예상치 못한 문제가 발생할 수 있으니 항상 주의를 기울여야 해요.

중요 사항 정리

데이터베이스 트랜잭션의 격리 수준은 서비스의 안정성과 성능을 결정하는 데 있어 핵심적인 역할을 해요. 는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있어 ‘Dirty Read’가 발생하고 데이터 일관성이 가장 낮지만, 동시성은 높죠. 하지만 실용적인 관점에서는 거의 사용되지 않는다고 보셔도 무방해요.

그 다음으로 는 커밋된 데이터만 읽도록 허용하여 Dirty Read 는 방지하지만, 한 트랜잭션 내에서 같은 데이터를 여러 번 읽을 때 결과가 달라질 수 있는 ‘Non-Repeatable Read’와 새로운 레코드가 나타나는 ‘Phantom Read’ 문제에 취약해요.

대부분의 관계형 데이터베이스에서 기본값으로 사용되며, MVCC를 통해 읽기/쓰기 동시성을 효율적으로 관리하는 편입니다. 는 Non-Repeatable Read 까지 방지하여 한 트랜잭션 내에서는 항상 동일한 데이터 버전을 볼 수 있게 해주지만, 특정 조건으로 조회한 결과 집합이 달라지는 Phantom Read 는 여전히 발생할 수 있습니다.

MySQL의 InnoDB 스토리지 엔진에서 기본 격리 수준으로 채택될 만큼 강력한 일관성을 제공하죠. 마지막으로 은 Dirty Read, Non-Repeatable Read, Phantom Read 등 모든 동시성 문제를 완벽하게 해결해주는 궁극의 격리 수준이지만, 그 대가로 모든 데이터에 강력한 락을 걸기 때문에 심각한 성능 저하를 초래합니다.

결론적으로, 각 격리 수준은 데이터 일관성과 동시성 성능이라는 두 마리 토끼를 잡기 위한 아슬아슬한 줄타기와 같아요. 우리 서비스가 추구하는 핵심 가치가 무엇인지, 즉 데이터의 정확성이 최우선인지 아니면 빠른 응답 속도와 대규모 트래픽 처리가 더 중요한지 깊이 고민하고, 그에 맞는 최적의 격리 수준을 선택하는 지혜가 필요합니다.

무조건 높은 수준을 고집하기보다는, MVCC의 동작 방식과 애플리케이션 레벨에서의 추가적인 동시성 제어 기법들을 함께 활용하여 현명하게 균형을 맞추는 것이 안정적이고 효율적인 시스템을 구축하는 길이라는 점을 꼭 기억해주세요.