데이터베이스의 트랜잭션 격리 수준을 약화시키면 어떤 결과가 발생할 수 있습니까?

안녕하세요 여러분. Vladislav Rodin님이 연락을 주셨습니다. 저는 현재 OTUS의 High Workload Architect 과정의 코스 리더이며 소프트웨어 아키텍처 과정도 가르치고 있습니다.

가르치는 것 외에도, 아시다시피 저는 Habré의 OTUS 블로그에 원본 자료를 작성하고 있으며, 강좌 개설에 맞춰 오늘의 기사도 함께 작성하고 싶습니다. "포스트그레SQL", 현재 등록이 진행 중입니다.

소개

В 지난 번에 우리는 데이터베이스의 트랜잭션이 두 가지 문제, 즉 경쟁 환경에서 내결함성을 보장하고 데이터에 대한 액세스를 보장하는 데 도움이 된다는 사실에 대해 이야기했습니다. 이러한 작업을 완벽하게 수행하려면 트랜잭션에 ACID 속성이 있어야 합니다. 오늘은 편지에 대해 자세히 이야기하겠습니다. 나 (격리) 이 약어로.

절연

격리는 경쟁이 치열한 환경에서 데이터 액세스 문제를 해결하여 본질적으로 경쟁 조건으로부터 보호합니다. 이상적으로 격리란 트랜잭션을 병렬로 실행한 결과가 순차적으로 실행한 것과 동일하도록 보장하는 속성인 직렬화를 의미합니다. 이 속성의 주요 문제점은 기술적으로 제공하기가 매우 어렵고 결과적으로 시스템 성능에 큰 영향을 미친다는 것입니다. 그렇기 때문에 아래에서 설명할 특정 변칙의 위험을 감수하면서 격리가 약화되는 경우가 많습니다. 특정 이상이 발생할 가능성은 트랜잭션 격리 수준을 정확하게 나타냅니다.

가장 잘 알려진 이상 현상은 더티 읽기(dirty read), 반복 불가능 읽기, 팬텀 읽기(phantom read)이지만 실제로는 더티 쓰기, 커서 업데이트 손실, 업데이트 손실, 읽기 편향, 쓰기 편향 등 5가지가 더 있습니다.

더러운 쓰기

이상 현상의 본질은 트랜잭션이 커밋되지 않은 데이터를 덮어쓸 수 있다는 것입니다.

이 예외는 두 트랜잭션을 모두 커밋한 후 데이터가 충돌할 수 있을 뿐만 아니라 원자성이 위반되기 때문에 위험합니다. 커밋되지 않은 데이터를 덮어쓸 수 있으므로 다른 트랜잭션에 영향을 주지 않고 한 트랜잭션을 롤백하는 방법이 명확하지 않습니다. .

이상 현상은 매우 간단하게 처리할 수 있습니다. 기록을 시작하기 전에 레코드에 잠금을 연결하여 잠금이 제거될 때까지 다른 트랜잭션이 레코드를 변경하는 것을 금지합니다.

더러운 읽기

더티 읽기(Dirty Read)는 커밋되지 않은 데이터를 읽는 것을 의미합니다.

샘플을 기반으로 조치나 결정을 내려야 할 때 문제가 발생합니다.

이상 현상을 수정하기 위해 읽기 잠금을 연결할 수 있지만 이는 성능에 큰 영향을 미칩니다. 트랜잭션 롤백의 경우 데이터의 초기 상태(기록 시작 전)가 시스템에 저장되어야 한다고 말하는 것이 훨씬 간단합니다. 거기부터 읽어보면 어떨까요? 대부분의 데이터베이스가 기본적으로 더티 읽기를 제거할 만큼 충분히 저렴합니다.

업데이트 손실

업데이트 손실은 업데이트 손실을 의미하며 번역은 문제의 본질을 매우 정확하게 반영합니다.

실제로 트랜잭션 T2의 결과가 반전되었습니다. 이 상황은 명시적 또는 암시적 쓰기 잠금을 통해 해결될 수 있습니다. 즉, 단순히 레코드를 업데이트한 다음 암시적 잠금이 발생하거나 다음을 수행합니다. 업데이트를 위해 선택, 읽기 및 쓰기 잠금이 발생합니다. 이러한 작업은 매우 위험하다는 점에 유의하십시오. "순진한" 판독으로 인해 다른 판독이 차단됩니다. 일부 데이터베이스는 더 안전한 기능을 제공합니다. 공유를 위해 선택, 데이터를 읽을 수는 있지만 수정할 수는 없습니다.

커서 업데이트가 손실되었습니다.

보다 미세한 제어를 위해 베이스는 커서와 같은 다른 도구를 제공할 수 있습니다. 커서는 일련의 행을 포함하고 이를 반복할 수 있는 구조입니다. select_statement에 대해cursor_name을 선언합니다.. 커서의 내용은 선택으로 설명됩니다.

커서가 왜 필요한가요? 사실 일부 데이터베이스는 select로 선택한 모든 레코드(읽기 안정성) 또는 커서가 현재 위치한 레코드(커서 안정성)에 대해서만 잠금을 제공합니다. 커서 안정성을 통해 짧은 잠금이 구현되어 대규모 데이터 샘플을 반복하는 경우 잠금 수를 줄일 수 있습니다. 따라서 업데이트 손실 이상 현상은 커서에 대해 별도로 격리됩니다.

반복 불가능한 읽기

반복 불가능 읽기는 트랜잭션을 실행하는 동안 동일한 레코드를 2번 연속으로 읽으면 다른 결과가 발생한다는 것입니다. 이 두 읽기 사이에 다른 트랜잭션이 개입하여 데이터를 변경하고 커밋되었기 때문입니다.

이것이 왜 문제가 됩니까? 그림에서 거래 T2의 목표는 가격이 150 USD 미만인 모든 상품을 선택하는 것이라고 상상해 보세요. 다른 사람이 가격을 200달러로 업데이트했습니다. 따라서 설치된 필터가 작동하지 않았습니다.

이러한 이상 현상은 XNUMX상 인터록을 추가하거나 MVCC 메커니즘을 사용하면 더 이상 발생하지 않습니다. 이에 대해서는 별도로 논의하고 싶습니다.

팬텀 읽기

Phantom은 다른 트랜잭션에 의해 추가된 데이터를 읽는 것입니다.

예를 들어, 이러한 이상이 발생할 때 가장 저렴한 제품을 잘못 선택하는 것을 관찰할 수 있습니다.

팬텀 읽기를 제거하는 것은 이미 매우 어렵습니다. 아직 존재하지 않는 것을 차단할 수 없기 때문에 정기적인 차단만으로는 충분하지 않습니다. 2PL 시스템은 예측 잠금을 사용하는 반면 MVCC 시스템에는 삽입으로 인해 중단될 수 있는 트랜잭션을 롤백하는 트랜잭션 스케줄러가 있습니다. 첫 번째와 두 번째 메커니즘은 모두 상당히 무겁습니다.

편향 읽기

읽기 편향은 내용이 지속적으로 변경되어야 하는 여러 테이블로 작업할 때 발생합니다.

게시물과 해당 메타 정보를 나타내는 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다.

한 트랜잭션은 테이블에서 읽고 다른 트랜잭션은 테이블을 수정합니다.

트랜잭션 T1의 결과로 게시물의 제목은 좋음, 업데이트된_by는 T2이며 이는 일종의 불일치입니다.

실제로 이는 반복 불가능한 읽기이지만 여러 테이블의 일부입니다.

이 문제를 해결하기 위해 T1은 읽을 모든 행에 잠금을 설정하여 트랜잭션 T2가 정보를 변경하는 것을 방지할 수 있습니다. MVCC의 경우 T2 거래가 취소됩니다. 커서를 사용하면 이러한 이상 현상으로부터 보호하는 것이 중요해질 수 있습니다.

쓰기 왜곡

이 이상 현상은 예를 들어 설명하기가 더 쉽습니다. 우리 시스템에서 적어도 한 명의 의사가 근무해야 하지만 두 의사 모두 직무를 취소하기로 결정했다고 가정합니다.

이상 현상은 의사 중 누구도 근무하지 않을 것임을 의미했습니다. 왜 이런 일이 일어났나요? 트랜잭션이 다른 트랜잭션에 의해 위반될 수 있는 조건을 확인하고 있었기 때문에 격리로 인해 이러한 변경 사항을 볼 수 없었습니다.

이는 동일한 반복 불가능 읽기입니다. 또는 선택하면 이러한 레코드에 잠금을 설정할 수 있습니다.

쓰기 편향과 읽기 편향은 이전 이상 현상의 조합입니다. 본질적으로 팬텀 읽기인 쓰기 왜곡을 고려할 수 있습니다. 직원의 이름, 급여, 작업하는 프로젝트가 포함된 테이블을 생각해 보세요.

그 결과 다음과 같은 그림을 얻을 수 있습니다. 각 관리자는 자신의 변경으로 인해 예산 초과가 발생하지 않을 것이라고 생각하여 인력 변경을 수행했으며 이로 인해 비용 초과가 발생했습니다.

문제의 원인은 팬텀 판독과 정확히 동일합니다.

조사 결과

데이터베이스의 트랜잭션 격리 수준을 완화하는 것은 보안과 성능 간의 균형을 맞추는 것입니다. 이 수준의 선택은 특정 이상이 발생할 경우 비즈니스에 대한 잠재적 위험을 기반으로 접근해야 합니다.

과정에 대해 자세히 알아보세요.

출처 : habr.com