트랜잭션 프로세서

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SQLite3는 기본적으로 다수의 프로세스가 하나의 데이터베이스 파일을 읽고 쓸수 있다. 그런데 만약 다수의 프로세스가 동시에 동일 데이터 베이스 파일에 접속해서 읽거나 쓰게 되면 데이터베이스 무결성이 깨지게 되는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제가 발생하는 것을 막기 위해 데이터베이스를 읽거나 쓰기 위해서는 해당 프로세스가 적절한 잠금(LOCK)권한을 획득하도록 하고 있다.

아래는 트랜잭션 프로세서 프로세스 관점에서 바라 본 데이터베이스 파일의 잠금 상태(Locking states)들이다.

프로세스가 파일을 열기 (Open) 만 한 상태이며 읽기 / 쓰기는 하지 않은 상태

: 다른 프로세스에서 읽기 / 쓰기 가능

프로세스에서 파일을 읽고 있는 상태

: 다른 프로세스에서 동시 읽기 가능 . 그러나 쓰기는 불가능

프로세스가 해당 파일에 쓰기를 할 예정인 상태

: 다른 프로세스가 해당 파일 읽기 가능 (SHARED LOCK 획득 ). 하지만 시스템 전체에서는 오직 하나의 프로세스만 RESERVED LOCK 을 가짐

EXCLUSIVE LOCK 을 획득하기 직전의 임시적인 상태

: 다른 프로세스의 SHARED LOCK 이 모두 해제될 때 ( 읽기 동작 완료 ) 까지 이 상태 유지 ,

만약 한 프로세스가 PENDING LOCK 을 가지고 있다면 다른 프로세스는 새롭게 SHARED LOCK 획득 불가능

프로세스가 파일을 쓰는 상태

: 시스템 전체에서 오로지 트랜잭션 프로세서 하나의 프로세스만이 EXCLUSIVE LOCK 을 획득 가능

아래는 프로세스 A와 B가 동시에 하나의 데이터베이스를 공유하여 읽기/쓰기를 하는 가상의 시나리오이다.

하나씩 순차적으로 각가의 프로세스가 어떤 작업을 했는 지 살펴보고 그에 따른 잠금 상태에 대해서도 보도록 하겠다.

Sqlite> BEGIN; --> UNLOCKED

Sqlite> INSERT INTO test VALUES(1) -->RESERVED

Sqlite>SELECT * FROM test; -->SHARED

Sqlite>INSERT INTO test VALUES(2);

SQL error: database is locked

Sqlite>COMMIT; --> PENDING => RESERVED

SQL error: database is locked

Sqlite>COMMIT; -->RESERVED => UNLOCKED

먼저 프로세스 A에서 먼저 BEGIN을 통해 UNLOCKED 상태가 되었다. 그리고 뒤이어 프로세스 B또한 BEGIN을 통해 UNLOCKED 상태가 되고 그 뒤에 바로 특정 레코드를 삽입함으로써 RESERVED 잠금 상태가 된다. 이 상태에서 프로세스 A는 test 테이브를 조회(읽기)를 하게 되는 데 이 때 프로세스 A는 SHARED 상태가 된다. 프로세스 B가 RESERVED 상태를 가지고 있을 때 프로세스 A가 SHARED LOCK 획득하는 데 어떠한 문제도 없다는 것을 확인할 수 있다. 그러나 뒤이어 바로 프로세스 A가 레코드 삽입 (쓰기) 작업을 실행하려고 하지만 database is locked라는 에러 메세지와 함께 해당 작업이 실행되지 않음을 알 수 있다. 이는 이미 프로세스 B가 RESERVED LOCK을 획득하고 있기 때문이다. RESERVED LOCK은 단 트랜잭션 프로세서 하나의 프로세스만 가질 수 있기 에 프로세스 A는 RESERVED LOCK을 획득할 수 없고 이에 레코드 삽입 작업에 실패하게 되는 것이다. 작업 실패 후 프로세스 A는 다시 SHARED LOCK 상태로 돌아가게 된다. 이 때 프로세스 B가 COMMIT 명령어를 명시적으로 호출하지만 이 작업 또한 실패하게 된다. 그 이유는 프로세스 A가 SHARED LOCK인 상태이기 때문에 프로세스 B가 PENDING LOCK 권한을 획득하지 못하기 때문이다. 프로세스 B의 COMMIT 작업은 프로세스 A가 ROLLBACK 동작 이후 UNLOCKED 권한을 획득하면서 가능해진다. 프로세스 B 또한 COMMIT 이후 RESERVED에서 UNLOCKED 상태로 변경된다.

위 예시를 본 것처럼 트랜잭션 시작과 동시에 해당 프로세스는 UNLOCKED 상태를 획득하게 되는데 BEGIN 옵션을 통해 다른 락 상태를 획득할 수 있다.

솔라나의 파이프라이닝: 트랜잭션 처리 장치

솔라나 네트워크가 웹-스케일의 속도와 성능으로 트랜잭션을 검증하고 복제하는 과정에 대해 알아봅시다.

솔라나가 세계 최초의 웹 스케일 블록체인이 되기 위해, 단순히 빠른 트랜잭션 프로세서 합의를 통한 1초 미만의 컨펌시간과 트랜잭션 처리능력은 기존의 문제점을 해결하기에는 부족하였습니다. 솔라나 팀은 대규모의 트랜잭션 블록을 검증함과 동시에 네트워크 전체로 신속하게 복제하는 방법의 필요성을 인지하였습니다. 이를 위해 CPU 설계 시 최적화를 위해 자주 사용되는 방식인 파이프라이닝(Pipelining)을 솔라나 네트워크 상에서 발생하는 트랜잭션 검증 과정에 도입하였습니다.

파이프라이닝은 일정한 순서로 처리해야 하는 입력 데이터 스트림이 존재함과 동시에, 각기 다른 하드웨어를 통해 처리되어야 할 때 적합한 방식입니다. 적절한 트랜잭션 프트랜잭션 프로세서 로세서 비유를 들어보자면, 많은 양의 빨랫감을 세탁기와 드라이어를 사용하여 세탁/드라이/정리 순서로 해내는 것과 같습니다. 드라이 이전 빨랫감은 세탁되어야 할 것이고, 정리되기 전 드라이가 끝나야 하는 것처럼 말이죠. 각 절차를 담당하는 기계는 따로 구분되어 있는 것도 같은 맥락입니다.

효율성을 최대화하기 위해서는 단계별로 파이프라인이 필요합니다. 위의 예시를 사용한다면 세탁을 1단계, 드라이를 2단계, 정리를 3단계라 가정하겠습니다. 한 바구니의 빨랫감이 드라이어로 들어가고, 새로운 빨랫감이 세탁기에 들어가면서 파이프라인은 가동되기 시작합니다. 이와 같이, 첫 빨랫감이 정리되고, 두 번째 빨랫감이 드라이어에 들어가면 세 번째 빨랫감이 세탁기에 들어갈 것입니다. 이런 방식으로 세 바구니의 빨랫감은 동시에 처리될 수 있게 됩니다. 빨랫감이 무한하다면, 파이프라인은 가장 오랜 시간이 걸리는 단계의 속도를 따라 지속적으로 세탁물을 처리하게 될 것입니다.

“저희는 네트워크 카드, CPU 코어, GPU 코어, 모든 하드웨어가 상시 가동될 수 있는 방법을 찾아야 했고, CPU 디자인에서 힌트를 얻을 수 있었습니다.” 솔라나의 창립자이자 CTO인 그렉(Greg Fitzgerald)은 이를 다음과 같이 설명하였습니다. “저희는 소프트웨어에 4단계의 트랜잭션 프로세서를 포함시켰습니다. 저희는 이를 TPU(Transaction Processing Unit, 트랜잭션 처리 장치)라 칭합니다.”

솔라나 네트워크는 파이프라인 메커니즘 — 트랜잭션 처리 장치, TPU — 은 커널 레벨의 데이터 펫칭(Data Fetching), GPU 레벨의 서명 검증(Signature Verification), CPU 레벨의 뱅킹(Banking), 커널 공간의 쓰기(Writing), 총 4단계로 이루어져 있습니다. TPU가 벨리데이터들에게 블록을 전송하면, 다음 데이터 패킷들은 미리 불려오고, 서명을 검증하고, 토큰 정산을 시작하게 됩니다.

벨리데이터 노드는 두 가지 파이프라인 작업을 동시에 진행합니다. 하나는 리더 모드일 때 쓰이는 TPU 그리고 벨리데이터 모드에서 사용되는 TVU입니다. 두 가지 모두 같은 하드웨어, 네트워크 입력값, GPU, CPU 코어, 디스크와 네트워크 출력값을 갖지만, 하드웨어를 사용하는 방식은 다릅니다. TPU는 장부의 기록을 위해 사용되지만 TVU는 원장 내역을 검증하기 위해 존재합니다.

그렉은 “저희는 서명 검증이 병목현상을 야기한다는 사실을 알게 되었습니다. 하지만 검증이 운영의 맥락을 크게 헤치지 않아 GPU로 작업 분량을 덜어낼 수 있다는 사실 또한 알게 되었습니다.”라고 말했으며 이어, “가장 큰 부하를 만들어내는 작업이 오프로딩 되고 나서도, 네트워크 드라이버와의 상호작용, 스마트 컨트랙트의 데이터 의존성 관리 등, 동시성에 영향을 끼치는 몇몇 병목구간은 여전히 존재하게 됩니다.”

GPU로 병렬화된 4단계의 파이프라인 사이에서 솔라나 TPU는 언제나 50,000건의 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있습니다. 그렉은 다음과 같이 강조하고 있습니다. “이 모든 것은 $5,000 이하의 시중 제품으로 구현될 수 있습니다. 슈퍼컴퓨터 없이 말이죠.”

솔라나의 GPU 트랜잭션 처리 장치로 부담을 덜어냄과 동시에, 네트워크는 단일 노드의 효율성을 구현할 수 있게 되었습니다. 이는 솔라나의 시작부터 달성하고자 했던 목표입니다.

CTO 그렉은 “다음 문제는 블록을 리더 노드로부터 네트워크 체증이나, 처리량의 저하 없이, 어떻게든 벨리데이터 노드로 넘기는 것이었습니다. 이를 위해 저희는 터빈(Turbine)이라 불리는, 저희만의 블록 전파 전략을 만들어냈습니다.”

“터빈을 통해 저희는 벨리데이터 노드들을 여러 레벨로 구분하였습니다. 각 레벨은 적어도 상위 레벨보다 2배의 사이즈를 가지도록 말이죠. 이런 구조로 인해, 컨펌 시간은 노드의 수가 아닌, 그보다 훨씬 적은 트리의 높이를 따라가에 됩니다. 네트워크의 크기가 두 배씩 늘어나더라도 컨펌 시간엔 아주 미세한 변동만 일어나게 됩니다.”

파이프라이닝과 같은 기술 구현 외에도 솔라나의 웹 스케일 블록체인을 가능케한 여러 중요 혁신들이 있습니다. 솔라나 블로그를 통해 더 자세히 알아보시길 바랍니다:

평범한 프로그래머

데이터베이스를 운영하여보면 "트랜잭션(프로세스 ID 57)이 잠금 리소스에서 다른 프로세스와의 교착 상태가 발생하여 실행이 중지되었습니다". 트랜잭션을 다시 실행하십시오." 와 같은 에러가 발생하는 경우가 있습니다.

1. 데드락 발생원인 (교착상태에 빠지는이유)

아래 그림과 같이 트랜잭션 1 이 Table1 을 업데이트후 Table2 를 업데이트 하려고 할때, 트랜잭션 2 가 이미 Table2 에 업데이트 작업을 진행중인 경우 해당작업을 완료할 때까지 대기후 처리합니다. 트랜잭션 2 가 Table2업데이트 완료후 Table1 을 업데이트 하려고 할때 트랜잭션 1 이 Table1 의 작업을 하고 있어서 완료 될때까지 대기한다 . 이렇게 두개의 트랜잭션작업이 서로 완료 될때까지 기다리게되며 결과적으로 아무것도 완료가 되지 않는 상태가됩니다.이렇게 해서 교착상태가 빠지게 됩니다.

실제로 데이터베이스상에서 데드락을 발생시켜보겠습니다. 강제로 waitfor delay를 사용하여 update구간에 5초 대기를 시켜보면 아래와 같이 교착상태가 발생하는것을 알수있습니다.

2. 해결방법(데드락 최소화하기)
1) 트랜잭션 진행방향을 같은방향으로 처리
트랜잭션1 : Table1 업데이트 후 Table2업데이트 , 트랜잭션2 : Table1업데이트 후 Table2업데이트로처리하게되면 업데이트시 begintran로 인하여 블록킹이 될수는 있으나 데드락이 발생할 확률이 줄어지게됩니다.
2)트랜잭션 처리속도를 최소화
update문이 빨리 처리되었으면 데드락이 발생할 확률이 줄어듭니다. 당연한 애기지만 이미 트랜잭션속도가 빨라commit처리가 되면 다른트랜잭션에서 테이블이 잠길일이 없습니다.
3) SET LOCK_TIMEOUT문을 이용하여 잠금해제 시간을 조절
데드락이 발생했을때 잠금 시간을 해제해주면 무기한 대기하지 않고 만료가 되어 다음작업을 진행할수 있습니다. 단위는 밀리세컨드입니다. LOCK_TIMEOUT값을 10초로 설정해보겠습니다. -1(기본값)은 제한시간없이 무기한대기를 나타냅니다.

트랜잭션 테이블

ACID 시맨틱스를 사용하는 트랜잭션은 Dataproc Metastore의 Apache Hive Metastore에서 지원됩니다. 자세한 내용은 Hive 트랜잭션을 참조하세요. Hive 3에서는 기본적으로 이러한 트랜잭션이 사용 설정됩니다.

트랜잭션 지원을 사용 설정하려면 서버 및 클라이언트 측 구성을 설정해야 합니다.

서버 측 구성

다음 서버 측 구성은 Dataproc Metastore에서 서비스를 만드는 동안 기본적으로 설정됩니다. 키 및 값 재정의를 Metastore 구성 재정의 아래에 입력하여 이를 재정의하도록 선택할 수 있습니다.

metastore.compactor.initiator.on - Dataproc Metastore 서비스에서 개시자 및 클리너 스레드를 실행할지 트랜잭션 프로세서 여부입니다.

개시자를 사용 설정하려면 true 로 설정합니다.

metastore.compactor.worker.threads - Dataproc Metastore에서 실행할 압축기 작업자 스레드 수입니다.

압축기를 사용 설정할 양의 숫자로 설정합니다. 특히 개발자 등급의 경우 이 값을 높게 설정하면 서비스 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 값을 조정해야 할 경우 8과 같이 낮은 값을 사용하는 것이 좋습니다.

hive.metastore.event.db.notification.api.auth - Dataproc Metastore 서비스가 데이터베이스 알림 관련 API로 승인해야 하는지 여부입니다.

false 로 설정합니다. true 로 설정하면 프록시 설정의 수퍼유저만 권한을 갖습니다. 수퍼유저 프록시 권한에 대한 자세한 내용은 Metastore 알림 API 보안을 참조하세요.

클라이언트 측 구성

클라이언트 측 구성은 트랜잭션 검증에 설명된 대로 Hive 클라이언트에 설정됩니다.

hive.support.concurrency - 삽입, 업데이트, 삭제 트랜잭션을 지원하려면 true 로 설정합니다.

hive.exec.dynamic.partition.mode - 엄격한 모드에서는 모든 파티션을 실수로 덮어쓸 경우에 대비해서 정적 파티션을 하나 이상 지정해야 합니다. 엄격하지 않은 모드에서는 모든 파티션을 동적으로 설정해도 됩니다.

삽입, 업데이트, 삭제 트랜잭션을 지원하려면 nonstrict 로 설정합니다.

hive.txn.manager — org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager 로 설정합니다.

트랜잭션 검증

Hive 3에서 Dataproc Metastore 서비스를 사용하는 Dataproc 클러스터를 사용하여 Hive 트랜잭션을 검증할 수 있습니다.

Dataproc Metastore 서비스와 동일한 프로젝트에 Hive 3가 있는 Dataproc 클러스터를 만들어야 합니다. Dataproc 2.0 이미지, 2.0-ubuntu18, 2.0-debian10은 Hive 3 및 트랜잭션을 지원합니다. --image-version 플래그를 사용하여 2.0 이미지를 설정할 수 트랜잭션 프로세서 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

다음 안내에서는 Dataproc 클러스터에서 사용되는 Dataproc Metastore 서비스에서 트랜잭션을 검증하는 방법을 설명합니다.

Dataproc 클러스터에 SSH로 연결합니다. 브라우저 또는 명령줄로 이를 수행할 수도 있습니다.

hive 명령어를 실행하여 Hive 클라이언트를 엽니다.

Hive 클라이언트 세션에서 트랜잭션에 대해 Hive ACID 지원을 사용 설정하도록 클라이언트 측 구성을 설정합니다.

삽입 및 업데이트를 수행할 트랜잭션 테이블을 만듭니다. 예시는 다음과 같습니다.

트랜잭션 테이블인지 확인합니다.

테이블 속성 목록이 출력됩니다. 트랜잭션 테이블에는 해당 테이블 매개변수에 transactional=true 가 포함됩니다.

데이터를 테이블에 삽입합니다.

서비스의 웨어하우스 디렉터리에서 student 디렉터리에 delta 폴더가 생성되는지 확인합니다. 삽입 또는 업데이트 문을 여러 번 실행하면 delta 폴더가 여러 개 생성됩니다.

실행 중인 압축 및 해당 상태를 확인합니다. Hive Metastore는 5분 간격으로 개시자라고 부르는 스레드를 실행하여 압축해야 할 테이블을 확인하고 해당 테이블에 대해 압축을 요청합니다.

수동 압축(주 압축 또는 부 압축)을 시작합니다.

다음 단계

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