5.3 InnoDB 스토리지 엔진 잠금
InnoDB 스토리지 엔진은 스토리지 엔진 내부에서 레코드 기반의 잠금 방식을 탑재하고 있다.
InnoDB는 레코드 기반의 잠금 방식 때문에 MyISAM보다는 훨씬 뛰어난 동시성 처리를 제공할 수 있다.
하지만 이원화된 잠금 처리 탓에 InnoDB 스토리지 엔진에서 사용되는 잠금에 대한 정보는 MySQL 명령을 이용해 접근하기가 상당히 까다롭다.
최근 버전에서는 InnoDB의 트랜잭션과 잠금, 그리고 잠금 대기 중인 트랜잭션의 목록을 조회할 수 있는 방법이 도입됐다.
MySQL 서버의 information_schema 데이터베이스에 존재하는 INNODB_TRX, INNODB_LOCKS, INNODB_LOCK_WAITS라는 테이블을 조인해서 조회하면 현재 어떤 트랜잭션이 어떤 잠금을 대기하고 있고 해당 잠금을 어느 트랜잭션이 가지고 있는지 확인할 수 있으며, 또한 장시간 잠금을 가지고 있는 클라이언트를 찾아서 종료시킬 수도 있다.
5.3.1 InnoDB 스토리지 엔진의 잠금
InnoDB 스토리지 엔진은 레코드 기반의 잠금 기능을 제공하며, 잠금 정보가 상당히 작은 공간으로 관리되기 때문에 레코드 락이 페이지 락으로, 또는 테이블 락으로 레벨업 되는 경우(락 에스컬레이션)는 없다.
일반 사용 DBMS와는 조금 다르게 InnoDB 스토리지 엔진에서는 레코드 락뿐 아니라 레코드와 레코드 사이의 간격을 잠그는 갭(GAP) 락이라는 것이 존재한다.
레코드 락
일반적으로 레코드 락은 테이블 레코드 자체를 잠그는 락을 의미한다. 레코드 수준의 잠금은 상당히 작은 공간으로 관리되기 때문에 레코드 락이 페이지 락으로, 또는 테이블 락으로 레벨업되는 경우(락 에스컬레이션)는 없다.
하지만 MySQL에서의 레코드 락은 테이블의 레코드가 아닌 인덱스의 레코드를 잠근다는 점에서 중요한 차이가 있다.
MySQL에서 인덱스와 테이블은 별도의 자료구조로 관리되는데, MySQL에서는 아래의 그림과 같이 인덱스에 락이 걸린다. 참고로 여기서 락이 걸리는 인덱스는 클러스터 인덱스(PK) 및 논클러스터 인덱스(세컨더리 인덱스) 모두를 포함한다. 만약 PK가 없는 테이블이라면 내부적으로 자동 생성된 PK를 이용해 설정한다.
인덱스 레코드에 락을 거는 것과 테이블 레코드에 락을 거는 것에는 큰 차이가 있다.예를 들어 member 테이블에 성(last_name)이 J로 시작하는 구성원이 300명이 있다고 하자. 그리고 성(last_name)이 J로 시작하며 이름(first_name)이 MangKyu인 사원은 1명만 존재한다고 하자.
# member 테이블에서 last_name이'J'로 시작하는 구성원은 300명이다.
SELECT COUNT(*) FROM member WHERE last_name LIKE 'J%';
# 그 중에서 first_name이 MangKyu인 사원은 1명만 있다.
SELECT COUNT(*) FROM member WHERE last_name LIKE 'J%' AND first_name = 'MangKyu';
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그리고 이때 성(last_name)에만 인덱스가 걸려있는 경우에, 성이 J로 시작하며 이름이 MangKyu인 구성원의 등록일을 변경하는 UPDATE 쿼리를 실행한다고 하자.
# member 테이블에는 last_name 컬럼만으로 구성된 인덱스 KEY idx_last_name(last_name)가 존재한다.
# 해당 구성원의 등록일을 오늘로 변경하는 쿼리를 실행해보자.
UPDATE member SET register_date = NOW() WHERE last_name LIKE 'J%' AND first_name = 'MangKyu';
SQL
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UPDATE 문에 의해 영향받는 레코드는 1건이다. 하지만 1건을 업데이트 하기 위해 300건의 인덱스 레코드에 잠금이 걸린다. 왜냐하면 MySQL은 테이블 레코드가 아닌 인덱스에 잠금을 걸기 때문이다.
인덱스는 성(last_name)으로만 구성되어 있기 때문에, 해당 레코드를 갱신하기 위해서는 인덱스를 통해 검색되는 모든 레코드에 잠금을 걸게 된다.
만약 적당한 인덱스가 없다면 모든 테이블의 레코드에 락을 걸고, 테이블을 풀스캔 하면서 작업을 처리하게 된다. 그러면 동시성이 상당히 떨어지게 되므로, 특히 MySQL에서 인덱스의 설계는 중요하다.이렇듯 레코드 락은 트랜잭션이 DML 구문을 실행할 때 자동으로 거는 락이며, 레코드 락 덕분에 여러 트랜잭션이 동시에 서로 다른 레코드에 접근할 수 있는 것이다.
갭 락
레코드 락이 테이블이 아닌 인덱스에 걸린다는 점을 포함하여, 다른 DBMS와 차이나는 부분이 바로 갭 락이다. 갭 락(Gap Lock)은 레코드가 아닌 레코드와 레코드 사이의 간격을 잠금으로써 레코드의 생성, 수정 및 삭제를 제어한다. 예를 들어 현재 성이 J로 시작하는 레코드가 Jo, Joe 2개가 있다고 하자. 그리고 언제든지 다른 데이터들 ex) Jang, Jeong, Jung 이 추가될 수 있다.
따라서 현재 트랜잭션에서 조회를 할 때, 다른 트랜잭션에서 임의의 데이터가 추가되지 않도록 잠그려면 아래와 같은 쿼리를 실행해야 한다. 여기서 SELECT … FOR UPDATE 구문은 베타적 잠금(비관적 잠금, 쓰기 잠금)을 거는 것이다. 읽기 잠검을 걸려면 LOCK IN SHARE MODE 구문을 사용해야 한다. 락은 트랜잭션이 커밋 또는 롤백될 때 해제된다.
SELECT * FROM member WHERE last_name LIKE "J%" FOR UPDATE; // 쓰기 잠금(베타락)
SELECT * FROM member WHERE last_name LIKE "J%" LOCK IN SHARE MODE; // 읽기 잠금(공유락)
SQL
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갭 락은 인덱스 범위 조건 중에서 실제 레코드를 제외하고, 데이터가 추가될 수 있는 범위에 걸리게 된다. 이러한 구조를 그림으로 표현하면 다음과 같다. 인덱스는 정렬된 순서로 존재하므로, 현존하는 레코드의 앞 뒤에 갭 락이 걸린다.
더욱 쉬운 사례로 살펴보도록 하자. 예를 들어 num 테이블에 2, 3이라는 2개의 인덱스 레코드가 존재한다고 하자. 이때 테이블에서 1이상 5이하의 조건으로 데이터를 검색한다면, 현존하는 레코드인 2와 3에 걸리는 락이 바로 레코드 락이다. 그리고 아직 실존하지 않는 1과 4, 5가 추가될 수 있는 공간에 걸리는 락이 갭 락인 것이다.
즉, 갭 락은 아직 존재하지는 않지만 지정된 범위에 해당하는 인덱스 테이블 공간을 대상으로 거는 잠금이다. 따라서 데이터의 유일성이 보장되는 프라이머리 키(PK) 또는 유니크 인덱스에 의한 작업에서는 갭 락이 사용되지 않는다. 그리고 이러한 갭 락은 뒤에서 살펴볼 Pantom Read(유령 읽기)를 방지하는데 도움이 된다.
넥스트 키 락
넥스트 키 락(Next Key Lock)이란 레코드 락과 갭 락을 합친 잠금으로, 앞서 살펴본 갭 락은 단독으로 사용되기 보다는 넥스트 키 락의 일부로 함께 사용된다.
갭 락이나 넥스트 키 락은 바이너리 로그에 기록되는 쿼리가 리플리카 서버에서 실행될 때 소스 서버에서 만들어낸 결과와 동일한 결과를 만들어내도록 보장해주는 것이 주목적이라고 한다.
그런데 의외로 넥스트 키 락과 갭 락으로 인해 데드락이 발생하거나 다른 트랜잭션이 기다리는 일이 자주 발생하므로, 바이너리 로그 포맷을 ROW 형태로 바꿔서 넥스트 키 락이나 갭 락을 줄이는 것이 좋다고 한다.
자동 증가 락
MySQL에서는 자동 증가하는 숫자 값을 추출(채번)하기 위해 AUTO_INCREMENT라는 칼럼 속성을 제공한다.
AUTO_INCREMENT 칼럼이 사용된 테이블에 동시에 여러 레코드가 INSERT되는 경우, 저장되는 각 레코드는 중복되지 않고 저장된 순서대로 증가하는 일련번호 값을 가져야 하기 때문에 내부적으로 AUTO_INCREMENT 락이라고 하는 테이블 수준의 잠금을 사용한다.
AUTO_INCREMENT 락은 INSERT와 REPLACE 쿼리 문장과 같이 새로운 레코드를 저장하는 쿼리에서만 필요하며, UPDATE나 DELETE 등의 쿼리에서는 걸리지 않는다.
InnoDB의 다른 잠금(레코드 락이나 넥스트 키 락)과는 달리 AUTO_INCREMENT 락은 트랜잭션과 관계없이 INSERT나 REPLACE 문장에서 AUTO_INCREMENT 값을 가져오는 순간만 락이 걸렸다가 즉시 해제된다.
AUTO_INCREMENT 락은 테이블에 단 하나만 존재하기 때문에 두 개의 INSERT 쿼리가 동시에 실행되는 경우 하나의 쿼리가 AUTO_INCREMENT 락을 걸면 나머지 쿼리는 AUTO_INCREMENT 락을 기다려야 한다.
AUTO_INCREMENT 컬럼에 명시적으로 값을 설정하더라도 자동 증가 락을 걸게 된다.
5.3.2 인덱스와 잠금
InnoDB의 잠금은 레코드를 잠그는 것이 아니라 인덱스를 잠그는 방식으로 처리된다.
즉, 변경해야 할 레코드를 찾기 위해 검색한 인덱스의 레코드를 모두 락을 걸어야 한다.
정확한 이해를 위해 아래 UPDATE 문장을 한번 살펴보자.
-- // 예제 데이터베이스의 employees 테이블에는 아래와 같이 first_name 칼럼만
-- // 멤버로 담긴 ix_firstname이라는 인덱스가 준비돼 있다.
-- // KEY ix_firstname(first_name)
-- // employess 테이블에서 first_name='Georgi'인 사원은 전체 253명이 있으며,
-- // first_name='Georgi'이고 last_name='Klssen'인 사원은 딱 1명만 있는 것을 아래 쿼리로 확인할 수 있다.
mysql> SELECT COUNT(*) FROM employess WHERE first_name='Georgi';
+--------+
| 253 |
+--------+
mysql> SELECT COUNT(*) FROM employess WHERE first_name='Georgi' AND last_name='Klssen';
+--------+
| 1 |
+--------+
-- // employees 테이블에서 first_name='Georgi'이고, last_name="Klassen'인 사원의
-- // 입사 일자를 오늘로 변경하는 쿼리를 실행해보자.
mysql> UPDATE employess SET hire_date=NOW() WHERE first_name='Georgi' AND last_name='Klassen';
SQL
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위 UPDATE 문장을 실행하면 인덱스를 이용할 수 있는 조건은 first_name=’Georgi’이며, last_name 칼럼은 인덱스에 없기 때문에 first_name=’Georgi’인 레코드 253건의 레코드가 모두 잠긴다.
위 예제에서는 몇 건 안 되는 레코드만 잠그지만 UPDATE 문장을 위해 적절히 인덱스가 준비돼 있지 않다면 각 클라이언트 간의 동시성이 상당히 떨어져서 한 세션에서 UPDATE 작업을 하는 중에는 다른 클라이언트는 그 테이블을 업데이트하지 못하고 기다려야 하는 상황이 발생할 것이다.
아래 이미지는 UPDATE 문장이 어떻게 변경 대상 레코드를 검색하고, 실제 변경이 수행되는지를 보여준다.
만약 위 테이블에서 인덱스가 하나도 없다면 어떻게 될까?
테이블을 풀 스캔하면서 UPDATE 작업을 하는데, 이 과정에서 테이블의 모든 레코드를 잠그게 된다.
이것이 MySQL의 방식이며, MySQL의 InnoDB에서 인덱스 설계가 중요한 이유이다.
5.3.3 레코드 수준의 잠금 확인 및 해제
레코드 수준의 잠금은 테이블 수준 잠금보다 조금 더 복잡하고 문제의 원인을 발견하고 해결하기도 어렵다.
MySQL 5.1부터는 레코드 잠금과 잠금 대기에 대한 조회가 가능해져 쿼리 하나로 잠금과 잠금 대기를 바로 확인할 수 있다.
// 명령이 실행된 상태의 프로세스 목록을 조회
SHOW PROCESSLIST;
// performance_schema의 data_locks 테이블과 data_lock_waits 테이블을 조인해
// 잠금 대기 순서 조회
SELECT
r.trx_id waiting_trx_id,
r.trx_mysql_thread_id waiting_thread,
r.trx_query waiting_query,
b.trx_id blocking_trx_id,
b.trx_mysql_thread_id blocking_thread,
b.trx_query blocking_query
FROM performance_schema.data_lock_waits w
INNER OOIN information_schema.innodb_trx b
ON b.trx_id = w.blocking_engine_transaction_id
INNER JOIN information_schema.innodb_trx r
ON r.trx_id = w.requesting_engine_transaction_id;
SQL
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만약 특정 스레드가 어떤 잠금을 가지고 있는지 더 상세히 확인하고 싶다면 performance_schema의 data_locks 테이블이 가진 컬럼을 모두 살펴보면 된다.
SELECT * FROM performance_schema.data_locks\G
SQL
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만약 특정 스레드가 잠금을 가진 상태에서 오랜 시간 멈춰있다면, 다음과 같이 특정 스레드를 강제 종료하여 잠금 경합을 끝낼 수 있습니다.
// KILL {특정 스레드번호}
KILL 17
SQL
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