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좋아요 기능 정합성 보장 방법

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좋아요에 대한 정합성을 (article_id, user_id) 유니크 인덱스로 보장하는 것은 DB의 역할이라고 생각합니다.
그렇다면, 다수의 동시 요청이나 사용자의 반복 클릭(예: 좋아요 버튼을 연속으로 누르는 경우) 상황에서 불필요한 DB 부하와 예외 발생을 줄이기 위해 애플리케이션 단에서는 어떤 방식으로 이를 보완하고 처리하는 것이 적절한가요?

좋아요에 대한 정합성을 (article_id, user_id) 유니크 인덱스로 보장하는 것은 DB의 역할이라고 생각합니다.
다만, 다수의 동시 요청이나 사용자의 반복 클릭(예: 좋아요 버튼을 연속으로 누르는 경우) 상황에서는 애플리케이션 단의 단순한 선행 검증만으로는 이를 제어하기 어렵다고 느꼈습니다.

예를 들어, 아래와 같은 코드에서는 다음과 같은 경쟁 상태(race condition)가 발생할 수 있습니다.

T1: exists → false  
T2: exists → false  
T1: insert  
T2: insert  ❌ (유니크 제약 위반)

if (!likeRepository.exists(postId, userId)) {
    likeRepository.save(...);
}

이처럼 애플리케이션 레벨의 exists → insert 패턴이 동시성 문제를 해결하지 못하는 상황에서
DB 예외에만 의존하지 않고 불필요한 중복 요청과 예외 발생을 줄이기 위해 애플리케이션 단에서는 어떤 방식으로 이를 보완하는 것이 바람직하다고 보시는지 궁금합니다.

java mysql spring-boot kafka redis

답변 1

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 근것님.

현재 질문은 “좋아요 기능에서의 정합성 보장”에 대한 것입니다. 데이터베이스에 유니크 인덱스를 두어 (article_id, user_id) 조합을 통해 정합성을 보장할 수 있지만, 다수의 동시 요청이나 사용자 반복 클릭에 대해 애플리케이션 레벨에서 어떻게 최적화할 수 있는지에 대한 부분을 고민하신 것 같습니다.

애플리케이션 레벨에서의 동시성 문제 해결 방안

분산 잠금(Distributed Lock) 사용:
- Redis나 Zookeeper를 사용하여 특정 레코드에 대한 임의의 잠금을 설정함으로써 동시성 문제를 어느 정도 해결할 수 있습니다. 이러한 잠금은 중복된 요청을 하나의 요청으로 간주하고 나머지는 대기시키거나 거부할 수 있습니다.
Rate Limiting:
- API 게이트웨이 레벨에서 특정 유저에 대해 요청 빈도를 제한하는 방법도 있습니다. 일정 시간 내에 허용된 요청 수를 초과하는 사용자 요청은 제한시켜, 불필요한 중복 요청을 줄일 수 있습니다.
Optimistic Locking (낙관적 잠금):
- JPA의 Versioning을 이용하여 특정 엔티티의 버전을 체크하고 업데이트하는 중간에 다른 스레드에 의해 변경이 되지 않도록 보장할 수 있습니다.
Pseudo-Unique Key 생성:
- 예를 들어, 특정 이벤트 전후의 시간 간격을 기준으로 한 임시 유니크 키를 발급하고 이를 통해 중복 클릭을 감지하고 방지할 수 있습니다.
프론트엔드 레벨에서의 UX 개선:
- 사용자가 버튼을 클릭했을 때, 일시적으로 비활성화하고 처리 완료 시 다시 활성화하는 방법으로 중복 클릭을 방지할 수 있습니다.

이러한 방법을 통해 애플리케이션 레벨에서 추가적인 보호를 통해 불필요한 DB 부하와 예외 발생을 최소화할 수 있겠습니다.

유사한 문제 및 해결책을 다루고 있는 게시물들이 있어 도움이 될 것입니다:
- 좋아요 기능 구현 시의 데이터베이스 유니크 제약 조건 활용 방법 (게시글 제목)
- 멀티 서버 환경에서의 데이터 동기화 및 캐싱 전략에 관한 질문 (게시글 제목)

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천합니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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