📌개요

데이터베이스나 분산 시스템에서 트랜잭션은 안정성을 보장하는 핵심 개념이다. 특히 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 속성은 신뢰할 수 있는 데이터 처리를 위한 기본 토대다.

이번 글에서는 ACID 각각의 속성이 보장되지 않을 때 어떤 문제들이 발생할 수 있는지 예시와 일반적인 해결책을 간단히 알아본다.

📌내용

Atomicity - 원자성

모든 작업이 수행되거나, 아무것도 수행되지 않아야 한다.

원자성이 깨지면, 하나의 트랜잭션 안에서 일부 작업만 처리되고 나머지가 실패한 상태가 될 수 있다.

• 예시: A → B로 계좌 이체 중 A 계좌에서 출금은 됐지만 B 계좌로 입금이 되기 전 장애가 발생한 경우 → 금액 손실.
• 문제점: 시스템 상태가 불완전하게 갱신되어 데이터 손실 가능.
• 해결 방안:
  • DBMS가 제공하는 트랜잭션 롤백(Rollback) 메커니즘 사용.
  • try-catch를 통해 예외 발생 시 rollback() 호출하도록 처리.

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    try { connection.setAutoCommit(false); withdraw(fromAccount); deposit(toAccount); connection.commit(); } catch (Exception e) { connection.rollback(); // 전체 트랜잭션이 되돌아감 }

Consistency - 일관성

트랜잭션 전후의 데이터 상태는 항상 시스템 규칙을 만족해야 한다.

일관성은 데이터베이스에 정의된 제약 조건, 외래키, 트리거, 비즈니스 규칙 등이 항상 유지되어야 한다는 의미다.

• 예시: 주문 시 존재하지 않는 상품 ID가 참조되거나, 재고가 음수가 되는 경우.
• 문제점: 무결성이 깨진 데이터가 DB에 저장될 수 있음.
• 해결 방안:
  • DB 레벨: 외래 키, 유일성 제약, CHECK, NOT NULL 등의 제약 조건 설정
  • 애플리케이션 레벨: 추가적인 비즈니스 유효성 검사 코드 구현

Isolation - 고립성

각 트랜잭션은 서로 독립적으로 실행돼야 한다.

고립성이 깨지면 동시에 실행 중인 트랜잭션들이 서로 영향을 주며 비정상적인 데이터가 조회되거나 저장될 수 있다.

• 주요 문제 유형:

• 격리 수준 비교 (ANSI SQL 기준):

• 해결 방안:
  • DB 격리 수준을 적절히 설정 (성능 vs 고립성 트레이드오프 고려)
  • 비즈니스 중요도에 따라 적용 수준을 유연하게 구성

Durability - 지속성

트랜잭션이 커밋되면, 그 결과는 영구히 저장되어야 한다.

지속성이 보장되지 않으면, 트랜잭션이 커밋되었더라도 시스템 장애 발생 시 데이터가 유실될 수 있다.

• 예시: 사용자가 결제를 완료했는데, 직후 서버 다운으로 주문 내역이 저장되지 않음 → 신뢰성 손상
• 문제점: 커밋 이후에도 데이터 유실 가능 → 사용자 신뢰도 하락
• 해결 방안:
  • DBMS의 WAL(Write-Ahead Logging): 로그를 먼저 디스크에 기록하고 나서 커밋 처리
  • RAID, 이중화 스토리지, 디스크 플러시(sync) 전략
  • 분산 시스템에서는 Replication, Quorum 기반의 커밋 방식도 사용됨

🎯결론

트랜잭션의 ACID 속성은 단순한 개념이 아니라, 실제 시스템에서 데이터 무결성과 안정성의 최후 보루다.

속성이 하나라도 무너지면 “커밋됐지만 저장되지 않음”, “이체했는데 금액이 사라짐”, “동시 접속 시 데이터 꼬임” 같은 치명적 문제가 발생할 수 있다.

결국 이는 비즈니스 신뢰성과 사용자 경험에 직결된다.

⚙️EndNote

사전 지식

• 트랜잭션 정의와 트랜잭션 경계 설정
• 데이터베이스의 커밋/롤백 메커니즘
• SQL 격리 수준과 락(lock) 종류 (공유 락, 배타 락 등)

더 알아보기

• PostgreSQL Isolation Levels 공식 문서
• MySQL 트랜잭션 격리 수준 비교
• Martin Kleppmann