optimistic Lock 재시도 질문입니다.
public void decrease(Long id,Long quantity){
while(true){
try{
service.decrease(id,quantity);
break;
}catch (Exception e){
Thread.sleep(50);
}
}
}OptmisticLock 이 실패했을때 재시도로직에서 일정시간 대기후 서비스로 감소로직을 무한히 실행하는데
실무에서도 optimistic lock 을 이런 방법으로 처리하는지 궁금합니다. 이렇게될경우 로직이 성공할떄 까지 계속 쿼리를 날리게되는데 좀더 개선된 방법이 있을까요?
Answer 2
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nova020510 님 안녕하세요.
실무에서는 여러가지 방법중 적절한 방법을 선택합니다.
따라서, 정답이 없으며 상황마다 다르다고 말씀드릴수밖에 없을것 같습니다.
다만, 말씀하신대로 일정시간 대기후 무한히 실행하면 언제 빠져나올지 모르는 문제가 있으므로 n번의 재시도 이후에도 락을 얻지 못한다면 Exception 을 발생시키는 전략을 많이 사용하는 편입니다.
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
nova020510님, 질문 감사드립니다.
실무에서는 Optimistic Lock 재시도 로직을 무한 재시도로 처리하는 경우는 드뭅니다. 무한 재시도로 인해 시스템에 부하가 걸리거나 다른 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 이런 경우 일반적으로 다음과 같은 개선된 방법을 고려할 수 있습니다:
- 재시도 횟수 제한: 일정 횟수만 재시도를 하도록 제한을 두어 무한 재시도로 인한 부하를 줄입니다. 이는 시스템 자원의 낭비를 방지하고 극단적인 경우에 대한 보호 장치로 작용할 수 있습니다.
public void decrease(Long id, Long quantity){
int maxAttempts = 5; // 최대 재시도 횟수
int attempt = 0;
while(attempt < maxAttempts){
try{
service.decrease(id, quantity);
break;
}catch (OptimisticLockingFailureException e){
attempt++;
Thread.sleep(50);
}
}
if(attempt == maxAttempts){
throw new CustomException("재고 감소 재시도에 실패했습니다.");
}
}
지수 백오프(backoff) 전략: 재시도 간 간격을 점차 늘려가는 방식입니다. 처음에는 짧은 간격으로 시도하다가, 실패할 때마다 간격을 늘려 시스템에 부하를 줄입니다.
상태 모니터링 및 알림: 일정 횟수의 재시도 실패 시, 해당 내용이 로그로 기록되거나 관리자에게 알림을 보내어 문제를 인지할 수 있도록 합니다.
이러한 방법을 통해 시스템 안정성을 높이고, 예기치 않은 상황에 대처할 수 있습니다. 추가적으로 비즈니스 요구사항에 따라 다른 최적화 방법을 고려할 수도 있습니다.
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