Redis Lua로 동시성 문제 해결하기

2편의 내용은 이론적으로 Redis의 동시성 문제를 해결하는 방법을 다루었습니다. 이번에는 Lua script가 실제로 잘 작동하는지 확인해보겠습니다.

INCR을 사용하면 더 간단하게 구현할 수 있습니다. 하지만 동시성 문제를 발생시키기 위해서 GET SET을 사용하겠습니다.

요구사항

간략한 요구사항은 다음과 같습니다.

• 동일한 주문 번호가 없음
• 주문 번호는 주문 마다 1씩 증가

예시 코드

불필요한 부분은 생략하고 중요한 부분만 살펴보겠습니다. order엔티티 입니다.

@Entity
@Table(name = "orders")
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
@Getter
public class Order {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "order_id")
	private Long id;

	// 주문 아이디 (UUID)
	@Column(name = "order_id")
	private String orderId;

	// 주문번호 (시퀀스)
	@Column(name = "order_number")
	private Long orderNumber;

	public Order(Long orderNumber) {
		this.orderId = UUID.randomUUID().toString();
		this.orderNumber = orderNumber;
	}
}

기본 redis

public Long getSet() {
    ValueOperations<String, String> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
    Long orderNumber = Long.parseLong(valueOperations.get("orderNumber"));
    Long newOrderNumber = orderNumber + 1;
    valueOperations.set("orderNumber", newOrderNumber.toString());

    Order order = new Order(newOrderNumber);
    return orderRepository.save(order).getOrderNumber();
}

orderNumber를 가져와서 1을 증가시키고 다시 저장하는 코드입니다.

테스트

• 100개의 스레드가 동시에 getSet을 호출합니다.

  @Test
  @DisplayName("레디스 GET SET 테스트")
  void redis_GET_SET_thread_test() throws InterruptedException {
      ConcurrentHashMap<Long, Long> orderNumbers = new ConcurrentHashMap<Long, Long>();
      ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100);
      CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(100);
  
      for (int i = 0; i < 100; i++) {
          executorService.execute(() -> {
              try {
                  orderNumbers.put(raceService.getSet(), 0L);
              } finally {
                  countDownLatch.countDown();
              }
          });
      }
  
      countDownLatch.await();
      assertEquals(100, orderNumbers.size());
  }

  

여러 스레드일 때는 중복된 주문 번호가 발생하는 것을 확인할 수 있습니다.

• 싱글 스레드 결과

  @Test
  @DisplayName("레디스 GET SET 단일 스레드 테스트")
  void redis_GET_SET_single_test(){
      ConcurrentHashMap<Long, Long> orderNumbers = new ConcurrentHashMap<Long, Long>();
  
      for (int i = 0; i < 100; i++) {
          orderNumbers.put(raceService.getSet(), 0L);
      }
  
      assertEquals(100, orderNumbers.size());
  }

  

중복 주문 번호가 발생하지 않습니다.

Lua script

public Long getSetWithLuaScript() {
    String luaScript =
        "local current = redis.call('get', KEYS[1]) " +
            "if current == false then current = 0 end " +
            "current = current + 1 " +
            "redis.call('set', KEYS[1], current) " +
            "return current";

    // 스크립트 실행을 위한 DefaultRedisScript 객체 생성
    DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
    redisScript.setScriptText(luaScript);
    redisScript.setResultType(Long.class); // 반환 타입 지정

    // Lua 스크립트 실행
    Long newOrderNumber = redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList("orderNumber"));

    Order order = new Order(newOrderNumber);
    return orderRepository.save(order).getOrderNumber();
}

테스트

@Test
@DisplayName("레디스 Lua 스크립트 테스트")
void redis_lua_thread_test() throws InterruptedException {
    ConcurrentHashMap<Long, Long> orderNumbers = new ConcurrentHashMap<Long, Long>();
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100);
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(100);

    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        executorService.execute(() -> {
            try {
                orderNumbers.put(raceService.getSetWithLuaScript(), 0L);
            } finally {
                countDownLatch.countDown();
            }
        });
    }

    countDownLatch.await();
    assertEquals(100, orderNumbers.size());
}

루아 스크립트를 사용하면 멀티 스레드 환경에서도 중복 주문 번호가 발생하지 않습니다.

번외

• INCR 명령어를 사용하면 동시성을 고려하지 않고 더 간단하게 구현할 수 있습니다.

     public Long incr() {
  	ValueOperations<String, String> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
  	Long orderNumber = valueOperations.increment("orderNumber", 1);
  	Order order = new Order(orderNumber);
  	return orderRepository.save(order).getOrderNumber();
  }

     @Test
  @DisplayName("레디스 INCR 테스트")
  void redis_INCR_test() throws InterruptedException {
  	ConcurrentHashMap<Long, Long> orderNumbers = new ConcurrentHashMap<Long, Long>();
  	ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100);
  	CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(100);
  
  	for (int i = 0; i < 100; i++) {
  		executorService.execute(() -> {
  			try {
  				orderNumbers.put(raceService.incr(), 0L);
  			} finally {
  				countDownLatch.countDown();
  			}
  		});
  	}
  
  	countDownLatch.await();
  	assertEquals(100, orderNumbers.size());
  }