일관성 및 고립성

ACID 속성에서 일관성은 트랜잭션이 데이터베이스의 사전 정의된 규칙, 즉 데이터 무결성 제약 조건을 위반하지 않고 완료되어야 함을 의미한다. 이는 트랜잭션 실행 전후로 데이터베이스가 하나의 유효한 상태에서 다른 유효한 상태로만 전이되어야 한다는 보장을 제공한다. 제약 조건에는 기본키, 외래키, 고유 제약, 체크 제약 및 비즈니스 규칙 등이 포함된다.

예를 들어, 계좌 이체 트랜잭션에서 '출금 계좌의 잔액은 0 이상이어야 한다'는 비즈니스 규칙이 존재한다면, 일관성은 이 규칙을 위반하는 트랜잭션(예: 잔액 부족으로 마이너스 통장이 발생하는 경우)이 커밋되는 것을 방지한다. 시스템은 트랜잭션 중에 일시적으로 규칙을 위반하는 중간 상태가 존재할 수 있으나, 트랜잭션 완료 시점에는 모든 제약 조건이 충족된 상태로 복귀해야 한다.

ACID의 일관성은 다른 속성들과 밀접하게 연동되어 작동한다. 원자성은 트랜잭션의 모든 작업이 전부 수행되거나 전혀 수행되지 않음을 보장하여 중간에 실패할 경우 일관성을 해치는 부분적 결과를 방지한다. 고립성은 동시에 실행되는 다른 트랜잭션들이 중간 상태를 보지 못하게 함으로써 일관성에 대한 오해를 막는다. 지속성은 커밋된 트랜잭션의 결과가 손실되지 않게 하여 지속적으로 일관된 상태를 유지할 수 있게 한다.

데이터 무결성은 데이터베이스에 저장된 데이터의 정확성, 일관성, 유효성을 보장하는 규칙들의 집합을 의미한다. 이는 개체 무결성, 참조 무결성, 도메인 무결성 등 다양한 제약 조건을 통해 구현된다. 일관성은 트랜잭션이 데이터베이스의 상태를 하나의 유효한 상태에서 다른 유효한 상태로 변경해야 한다는 ACID 속성으로, 데이터 무결성 규칙을 준수하는 상태를 유지하는 것을 핵심 목표로 한다.

따라서 일관성은 트랜잭션 실행 과정에서 데이터 무결성을 보장하는 동적 속성이다. 예를 들어, 계좌 이체 트랜잭션에서 출금과 입금 작업이 모두 성공하거나 모두 실패해야 총 금액의 무결성이 유지된다. 데이터베이스 시스템은 트랜잭션 시작 전과 종료 후에 모든 무결성 제약 조건이 만족되는지 확인하여 일관성을 검증한다.

데이터 무결성은 주로 정적인 규칙을 정의하는 반면, 일관성은 이러한 규칙을 트랜잭션 처리 중에 동적으로 준수하는 것을 강조한다. 두 개념은 밀접하게 연관되어 있으며, 강력한 무결성 제약 조건은 시스템이 제공할 수 있는 일관성의 수준을 결정하는 기반이 된다.

트랜잭션 격리 수준은 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 한 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 작업으로부터 얼마나 격리되어 보이는지를 정의하는 표준입니다. ANSI/ISO SQL 표준은 네 가지 주요 격리 수준을 정의하며, 각 수준은 특정 동시성 이상 현상을 허용하거나 방지합니다. 격리 수준이 높을수록 데이터의 일관성은 강화되지만, 동시에 처리 성능과 확장성은 일반적으로 저하되는 트레이드오프가 존재합니다.

표준 격리 수준은 다음과 같으며, 위로 갈수록 격리 강도가 높아집니다.

가장 낮은 수준인 READ UNCOMMITTED는 한 트랜잭션이 다른 트랜잭션이 아직 커밋하지 않은 데이터를 읽는 더티 리드를 허용합니다. 이는 일관성을 크게 훼손할 수 있지만, 읽기 성능은 가장 높습니다. READ COMMITTED는 더티 리드를 방지하여 커밋된 데이터만 읽도록 보장하지만, 한 트랜잭션 내에서 동일한 쿼리를 두 번 실행할 때 다른 트랜잭션의 커밋으로 인해 결과가 달라지는 반복 불가능 읽기가 발생할 수 있습니다.

REPEATABLE READ는 반복 불가능 읽기를 추가로 방지합니다. 이 수준에서는 트랜잭션이 시작될 때 읽은 데이터에 대한 스냅샷을 유지하거나, 읽은 데이터에 대한 공유 락을 유지하여 다른 트랜잭션이 해당 데이터를 수정하지 못하도록 합니다. 그러나 새로운 레코드가 삽입되어 쿼리 범위가 변경되는 팬텀 리드는 여전히 발생할 수 있습니다. 가장 높은 수준인 SERIALIZABLE은 모든 동시성 이상 현상을 방지합니다. 이는 트랜잭션들을 순차적으로 실행하는 것과 동등한 결과를 보장하지만, 동시성과 처리량은 가장 제한을 받습니다.

대부분의 상용 관계형 데이터베이스는 이러한 표준 수준을 지원하지만, 구현 방식과 세부 동작에는 차이가 있습니다. 예를 들어, 오라클 데이터베이스는 기본 격리 수준으로 READ COMMITTED를 사용하며, SERIALIZABLE과 스냅샷 기반의 일관성 읽기[2]를 추가로 제공합니다. MySQL의 InnoDB 스토리지 엔진은 기본적으로 REPEATABLE READ를 사용하며, MVCC[3]를 통해 팬텀 리드의 일부를 방지합니다. 개발자는 애플리케이션의 일관성 요구사항과 성능 목표를 고려하여 적절한 격리 수준을 선택해야 합니다.

동시성 제어는 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 데이터베이스의 일관성을 유지하고, 고립성을 보장하기 위한 핵심 메커니즘이다. 이는 공유 데이터에 대한 동시 접근으로 인해 발생할 수 있는 문제들을 방지하는 것을 목표로 한다. 주요 문제로는 더티 리드, 반복 불가능한 읽기, 팬텀 읽기 등이 있으며, 이들은 모두 트랜잭션 간 간섭으로 인해 데이터의 논리적 정확성이 훼손되는 현상이다.

동시성 제어를 구현하는 주요 기법으로는 락킹과 타임스탬프 순서 프로토콜, 다중 버전 동시성 제어 등이 있다. 락킹 기법은 트랜잭션이 데이터 항목을 사용하기 전에 잠금을 획득하도록 하여 상호 배제를 보장한다. 이는 다시 공유 락과 배타 락으로 구분되며, 잘못된 사용 시 데드락이 발생할 수 있다. MVCC는 각 트랜잭션에 데이터의 특정 시점 스냅샷을 제공함으로써 읽기 작업과 쓰기 작업 간의 충돌을 줄이는 방식이다.

효율적인 동시성 제어 프로토콜은 시스템의 처리량을 최대화하면서도 위에서 언급한 이상 현상들을 방지하는 균형을 찾아야 한다. 이는 선택된 트랜잭션 격리 수준에 직접적인 영향을 미친다. 예를 들어, 직렬화 가능 수준을 보장하려면 엄격한 락킹이 필요하지만, 이는 동시성을 심각하게 제한할 수 있다. 따라서 대부분의 상용 데이터베이스 시스템은 성능과 일관성 사이의 트레이드오프를 고려하여 여러 동시성 제어 기법을 조합하여 사용한다.

분산 시스템에서 일관성과 고립성은 종종 상충하는 목표로 인해 조화를 이루기 어려운 경우가 많다. 분산 환경은 네트워크 지연, 부분적 장애, 노드 간 시계 차이 등의 본질적 한계를 가지기 때문이다. 이러한 환경에서 강한 일관성과 완전한 고립성을 동시에 보장하려면 높은 통신 비용과 성능 저하를 감수해야 하며, 이는 가용성과 지연 시간에 부정적 영향을 미친다.

이러한 트레이드오프를 관리하기 위해 시스템은 다양한 일관성 모델과 격리 수준을 조합하여 적용한다. 예를 들어, 분산 데이터베이스는 데이터의 특성과 비즈니스 요구사항에 따라 강한 일관성(Linearizability)과 최종 일관성(Eventual Consistency) 사이에서 선택한다. 강한 일관성을 요구하는 금융 거래 시스템에서는 분산 락이나 합의 알고리즘(예: Paxos, Raft)을 사용하여 모든 복제본에 걸쳐 원자적 업데이트를 보장한다. 반면, 고가용성이 더 중요한 소셜 미디어 피드 같은 시스템에서는 최종 일관성 모델을 채택하고, 충돌 해결 정책을 통해 부분적 불일치를 수용하는 경우가 많다.

고립성 측면에서는 분산 트랜잭션을 구현하는 것이 주요 도전 과제이다. 전통적인 2단계 커밋(2PC) 프로토콜은 원자성을 보장하지만, 장애 시 블로킹 문제와 확장성의 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 Saga 패턴과 같은 보상 트랜잭션 기반의 패턴이 사용된다. Saga는 장기 실행 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해하고, 실패 시 이전 단계를 보상하는 방식으로 전체적인 일관성을 유지하면서도 고립성의 수준을 완화한다.

결론적으로, 분산 시스템에서 두 속성의 조화는 절대적인 것이 아니라 상황에 따른 적절한 타협점을 찾는 과정이다. 시스템 설계자는 CAP 정리의 제약 아래에서 데이터의 중요도, 사용자 경험, 성능 요구사항을 종합적으로 평가하여 일관성, 고립성, 가용성, 성능 간의 최적의 균형을 설정해야 한다.

일관성과 고립성은 종종 서로 상충하는 목표를 가진다. 높은 수준의 일관성을 보장하려면 트랜잭션을 순차적으로 실행하거나 강력한 락킹을 통해 데이터 접근을 제한해야 하므로, 동시 처리 성능이 저하될 수 있다. 반대로, 동시성을 극대화하여 처리량을 높이려면 고립성 수준을 낮추거나 약한 일관성 모델을 채택해야 할 수 있다. 이 트레이드오프는 시스템 설계의 핵심 고려사항이다.

최적화는 특정 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 이 균형점을 찾는 과정이다. 예를 들어, 은행 거래 시스템은 강한 일관성과 격리성을 최우선으로 하여 성능을 일부 희생할 수 있다. 반면, 소셜 미디어의 '좋아요' 수나 실시간 댓글과 같은 데이터는 약한 일관성(예: 최종적 일관성)을 허용함으로써 가용성과 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있다. 설계자는 읽기/쓰기 비율, 데이터 갱신 빈도, 비즈니스 로직의 복잡도 등을 분석하여 적절한 격리 수준과 일관성 보장 수준을 선택한다.

다양한 최적화 기법이 이 트레이드오프를 관리하는 데 활용된다. MVCC는 쓰기 작업이 읽기 작업을 차단하지 않도록 하여 동시성을 개선하면서도 특정 수준의 격리성을 제공한다. 낙관적 동시성 제어는 충돌이 적을 것으로 예상되는 환경에서 락의 오버헤드를 줄인다. 데이터를 파티셔닝하거나 샤딩하여 경합 지점을 분산시키는 방법도 있다. 아래 표는 몇 가지 일반적인 트레이드오프와 최적화 방향을 보여준다.

결국, 일관성과 고립성의 최적 조합은 '정확성'에 대한 애플리케이션의 요구사항과 '성능'에 대한 기대치를 종합적으로 평가하여 결정된다. 이는 기술적 결정이자 비즈니스적 결정이다.

락킹은 데이터베이스 시스템에서 고립성을 보장하고 동시성 제어를 수행하는 핵심 메커니즘이다. 기본 원리는 특정 데이터 항목에 대한 접근을 제어하는 것으로, 한 트랜잭션이 데이터를 읽거나 수정할 때 다른 트랜잭션이 동시에 접근하는 것을 제한한다. 락은 일반적으로 공유 락과 배타 락으로 구분된다. 공유 락은 여러 트랜잭션이 동시에 데이터를 읽는 것을 허용하지만, 배타 락은 하나의 트랜잭션만 데이터를 읽거나 쓸 수 있도록 한다. 이는 데이터 무결성을 훼손할 수 있는 더티 리드, 비반복 읽기, 팬텀 읽기 등의 문제를 방지한다.

락킹의 주요 구현 방식에는 2단계 락킹 프로토콜이 있다. 이 프로토콜은 트랜잭션이 락을 획득하는 확장 단계와 모든 락을 해제하는 수축 단계로 구성되어 교착 상태의 가능성을 관리한다. 그러나 과도한 락킹은 시스템의 동시성을 저하시키고 교착 상태를 초래할 수 있다. 따라서 현대 시스템은 락의 범위(행 수준, 페이지 수준, 테이블 수준)와 유지 시간을 신중하게 조정하여 성능과 일관성 사이의 균형을 찾는다.

동기화는 락킹보다 더 넓은 개념으로, 여러 프로세스나 스레드가 공유 자원에 안전하게 접근하도록 조정하는 모든 기법을 포함한다. 데이터베이스 외에도 운영체제나 병렬 프로그래밍에서 세마포어, 모니터, 원자적 연산 등의 동기화 기법이 사용된다. 데이터베이스 관리 시스템 내부에서는 래치라는 경량의 락이 메모리 내 자료 구조에 대한 빠른 동기화에 활용되기도 한다.

락킹과 동기화 메커니즘은 시스템의 일관성을 유지하는 데 필수적이지만, 항상 성능 저하라는 비용을 수반한다. 따라서 많은 데이터베이스는 락킹의 오버헤드를 줄이기 위해 MVCC나 낙관적 동시성 제어 같은 대안적 기법을 함께 도입한다.

MVCC(다중 버전 동시성 제어)는 데이터베이스 시스템이 동시에 실행되는 여러 트랜잭션 간의 고립성을 제공하기 위해 사용하는 기법이다. 이 방식은 데이터 항목에 대한 갱신 작업이 발생할 때, 기존 데이터를 덮어쓰는 대신 새로운 버전을 생성한다. 따라서 각 트랜잭션은 시작된 시점에 존재했던 데이터의 일관된 스냅샷을 바라보게 되어, 다른 트랜잭션에 의해 진행 중인 변경 사항을 보지 않는다. 이는 읽기 작업이 쓰기 작업을 차단하지 않도록 하여 동시성을 크게 향상시킨다.

스냅샷 격리는 MVCC를 구현하여 제공하는 특정한 트랜잭션 격리 수준이다. 이 수준에서는 각 트랜잭션이 데이터베이스의 일관된 상태를 읽고, 자신의 변경 사항을 커밋할 때 처음 읽은 이후 변경된 데이터를 쓸 수 없다는 규칙을 따른다. 충돌이 감지되면 트랜잭션은 중단된다. 스냅샷 격리는 팬텀 읽기와 반복 읽기 문제를 방지하지만, 직렬화를 완전히 보장하지는 않을 수 있다[5].

MVCC와 스냅샷 격리의 주요 이점과 구현 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다.

이 메커니즘은 PostgreSQL, Oracle Database, MySQL(InnoDB 스토리지 엔진) 등 많은 현대 관계형 데이터베이스 시스템의 핵심 기능으로 자리 잡았다. 이를 통해 개발자는 높은 수준의 데이터 일관성과 동시성을 상대적으로 쉽게 얻을 수 있다.

관계형 데이터베이스는 ACID 트랜잭션 속성을 핵심 원칙으로 삼아 일관성과 고립성을 보장합니다. SQL 표준은 트랜잭션 격리 수준을 정의하여 동시 실행되는 트랜잭션 간의 가시성과 간섭 정도를 제어합니다. 대표적인 수준으로는 READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE이 있습니다[6]. 각 수준은 팬텀 리드, 더티 리드, 반복 불가능 읽기 같은 이상 현상을 방지하는 정도에 따라 차이가 있습니다.

이러한 격리성을 구현하기 위해 관계형 데이터베이스는 다양한 동시성 제어 메커니즘을 사용합니다. 잠금 기반 방식은 공유 잠금과 배타적 잠금을 활용하여 데이터 접근을 직렬화합니다. 더 발전된 방식인 다중 버전 동시성 제어는 데이터의 여러 버전을 유지함으로써 읽기 작업이 쓰기 작업을 차단하지 않도록 하여 동시성을 크게 향상시킵니다. 스냅샷 격리는 MVCC를 기반으로 한 널리 사용되는 격리 수준입니다.

주요 상용 관계형 데이터베이스 관리 시스템은 표준을 구현하는 데 있어 차이를 보입니다.

일관성 측면에서 관계형 데이터베이스는 개체 무결성, 참조 무결성, 도메인 무결성 등 선언적 무결성 제약 조건을 통해 데이터의 정확성과 신뢰성을 강제합니다. 트랜잭션은 이러한 모든 제약 조건을 만족하는 상태에서만 커밋될 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와는 다른 설계 철학을 바탕으로 일관성과 고립성에 대한 접근 방식을 구현한다. ACID 트랜잭션을 엄격히 준수하는 관계형 모델과 달리, NoSQL 시스템은 주로 CAP 정리의 개념에 따라 가용성과 분할 내성에 중점을 두며, 결과적 일관성을 채택하는 경우가 많다. 이는 데이터 모델의 유연성, 수평적 확장성, 그리고 높은 처리량을 우선시하는 설계 목표에서 비롯된다.

주요 NoSQL 데이터베이스 유형별 접근 방식은 다음과 같이 구분할 수 있다.

이러한 접근 방식의 차이는 각 시스템이 해결하려는 문제 영역에 따라 다르다. 예를 들어, 대규모 분산 환경에서 낮은 지연 시간과 고가용성이 필요한 사용자 프로필 저장에는 결과적 일관성 모델이 적합할 수 있다. 반면, 금융 거래나 복잡한 관계 추적이 필요한 시스템에서는 Neo4j나 최신 버전의 MongoDB처럼 강한 일관성과 트랜잭션을 지원하는 NoSQL 솔루션을 선택한다. 따라서 NoSQL 데이터베이스의 일관성과 고립성은 "일률적이지 않다"는 점이 특징이며, 애플리케이션의 요구사항에 따라 적절한 시스템과 구성 옵션을 선택하는 것이 중요하다.

분산 시스템에서 일관성과 고립성을 보장하는 것은 중앙 집중식 시스템에 비해 훨씬 복잡한 도전 과제를 제시한다. 네트워크 지연, 노드 장애, 파티션(분할)과 같은 현상은 데이터의 일관된 뷰와 트랜잭션의 격리를 유지하기 어렵게 만든다. 이러한 분산 환경의 근본적인 제약을 설명하는 이론적 틀이 바로 CAP 정리이다.

CAP 정리는 분산 데이터 저장소가 다음 세 가지 속성 중 동시에 최대 두 가지만 보장할 수 있음을 명시한다: 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 허용성(Partition tolerance). 여기서 일관성은 모든 노드가 같은 시간에 같은 데이터를 보는 것을 의미하며, 가용성은 모든 요청이 성공 또는 실패 응답을 받음을, 파티션 허용성은 네트워크 분할이 발생해도 시스템이 계속 작동함을 의미한다. 네트워크 분할은 불가피하므로, 실질적으로 시스템은 CP(일관성과 파티션 허용성) 또는 AP(가용성과 파티션 허용성) 모델을 선택하게 된다.

CAP 정리는 분산 환경에서 완벽한 ACID 트랜잭션, 특히 고립성의 구현이 어렵다는 점을 시사한다. CP 시스템은 강한 일관성과 고립성을 목표로 하지만 가용성 희생이 따르고, AP 시스템은 높은 가용성을 제공하지만 그 대가로 약한 일관성 모델(예: 읽기 자신의 쓰기 일관성, 단조 읽기)을 채택한다. 현대의 많은 분산 데이터베이스는 이러한 트레이드오프를 완화하기 위해 다중 버전 동시성 제어(MVCC), 분산 스냅샷, 또는 합의 알고리즘(예: Raft, Paxos)과 같은 정교한 메커니즘을 활용하여 가능한 최선의 균형점을 찾는다.

마이크로서비스 아키텍처는 애플리케이션을 작고 독립적으로 배포 가능한 서비스의 집합으로 구성하는 소프트웨어 개발 패러다임이다. 이 아키텍처는 각 서비스가 자체 데이터베이스를 소유하고 특정 비즈니스 기능을 담당하며, 서비스 간 통신은 주로 API를 통해 이루어진다. 이러한 분산된 특성은 전통적인 ACID 트랜잭션과 강력한 일관성 및 고립성을 보장하는 것을 복잡하게 만든다. 단일 데이터베이스에서의 글로벌 트랜잭션은 더 이상 적용하기 어렵기 때문이다.

이러한 환경에서 데이터 일관성을 관리하기 위해 결과적 일관성 모델이 널리 채택된다. 각 서비스의 로컬 데이터는 ACID 속성을 따르지만, 서비스 간의 데이터 동기화는 비동기적으로 이루어진다. 예를 들어, 주문 서비스와 재고 서비스가 분리되어 있다면, 주문 생성 후 재고 감소는 이벤트 드리븐 아키텍처를 통해 메시지를 발행하고 구독하는 방식으로 처리된다. 이 과정에서 일시적인 데이터 불일치가 발생할 수 있지만, 시스템은 최종적으로 모든 서비스의 데이터가 일관된 상태로 수렴되도록 설계된다.

고립성의 측면에서는 각 마이크로서비스가 자체 데이터 저장소를 관리하므로, 서비스 경계를 넘는 트랜잭션의 고립성을 보장하는 것이 핵심 과제이다. 이를 해결하기 위해 사가 패턴이 자주 사용된다. 사가는 분산 트랜잭션을 관리하는 디자인 패턴으로, 일련의 로컬 트랜잭션을 조정한다. 각 로컬 트랜잭션은 해당 서비스의 데이터를 업데이트하고, 다음 트랜잭션을 트리거하기 위해 이벤트를 발행한다. 실패가 발생하면 보상 트랜잭션을 실행하여 일관성을 복구한다. 이 패턴은 ACID의 원자성과 고립성을 완전히 대체하지는 못하지만, 분산 환경에서 실용적인 해결책을 제공한다.

마이크로서비스 환경에서 일관성과 고립성을 설계할 때는 비즈니스 요구사항에 따라 적절한 트레이드오프를 선택해야 한다. 강한 일관성이 필수적인 도메인(예: 금융 결제)에서는 서비스 경계를 재설계하거나, 2단계 커밋과 같은 보다 복잡한 프로토콜을 제한적으로 사용할 수 있다. 반면, 대부분의 시나리오에서는 가용성과 확장성을 우선시하며 결과적 일관성과 사가 패턴을 조합하여 시스템의 복잡성을 관리한다.