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[스프링/트랜잭션] 4-1. 스프링의 트랜잭션

ydin 2024. 2. 1. 20:27

문제점들

가장 단순하면서 많이 사용하는 애플리케이션 구조는 아래와 같다. 역할에 따라 3가지 계층으로 나누는 것이다.

 

위 세 계층(프레젠테이션, 서비스, 데이터 접근)에서 가장 중요한 계층은 어디일까?

바로 비즈니스 로직이 들어있는 서비스 계층이다. 시간이 흘러 웹/데이터 저장 기술은 변할 수 있어도 서비스 계층만큼은 최대한 변경없이 유지되어야 한다. 세 계층으로 나눈 이유도 서비스 계층을 최대한 순수하게 설계하기 위함이다. 서비스 계층이 특정 기술에 종속되지 않으면 코드를 깔끔하게 작성할 수 있고, 비즈니스 로직의 유지보수와 테스트를 쉽게 할 수 있다.

따라서 서비스 계층은 특정 기술에 종속적이지 않게 개발해야 한다.

하지만 JDBC와 트랜잭션을 이용한 다음 코드를 보자.

@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
public class MemberServiceV2 {
	private final DataSource dataSource;
	private final MemberRepositoryV2 memberRepository;
	public void accountTransfer(String fromId, String toId, int money) throws SQLException {
		Connection con = dataSource.getConnection();
		try {
				con.setAutoCommit(false); //트랜잭션 시작 //비즈니스 로직
				bizLogic(con, fromId, toId, money); con.commit(); //성공시 커밋
		} catch (Exception e) {
				con.rollback(); //실패시 롤백
				throw new IllegalStateException(e);
		} finally {
				release(con);
		} 
	}

	private void bizLogic(Connection con, String fromId, String toId, int money) throws SQLException {
        Member fromMember = memberRepository.findById(con, fromId);
        Member toMember = memberRepository.findById(con, toId);
        memberRepository.update(con, fromId, fromMember.getMoney() - money);
        memberRepository.update(con, toId, toMember.getMoney() + money);
    }
}

 

위 코드에는 다음과 같은 문제점이 잇다.

  • 트랜잭션 문제
    • JDBC 구현 기술이 서비스 계층에 누수되는 문제
      • 순수 비즈니스 로직만 있어야 하는 서비스 계층에 트랜잭션 처리 코드가 존재한다
    • 트랜잭션 동기화 문제
      • 같은 트랜잭션을 유지하기 위해 커넥션을 파라미터로 넘겨야 하는데, 이는 트랜잭션용 기능과 non-트랜잭션용 기능을 분리해야 한다
    • 트랜잭션 적용 코드 반복 문제
      • 트랜잭션을 commit, rollback, release를 위한 try-catch-finally문이 반복된다
  • 예외 누수 문제
    • throws SQLException 처럼 데이터 접근 계층의 JDBC 예외가 서비스 계층으로 전파
    • SQLException은 JDBC 전용 기술이므로 다른 기술을 사용해야할 시 변경해야하는 문제
  • JDBC 반복 문제
    • 커넥션 열고, PreparedStatement 사용하고, 결과 매핑, 실행, 커넥션/리소스 정리하는 과정이 매번 반복된다

→ 이 문제들을 스프링이 해결해주고 순수한 서비스 계층을 유지할 수 있게 도와준다.

 

스프링의 트랜잭션 매니저

스프링이 제공하는 트랜잭션 매니저는 크게 2가지 역할을 한다.

  1. 트랜잭션 추상화
  2. 리소스 동기화

 

트랜잭션 추상화

 

 

서비스 계층이 구체적인 기술에 의존한다고 가정해보자. 만약 데이터 접근 기술을 JDBC로 사용하다 JPA로 변경하게 되면 어떻게 될까? 각 기술마다 트랜잭션 연결을 위한 코드가 다르므로 매번 관련 코드를 수정해야할 것이다.

  • 예시 - 트랜잭션 시작
    • JDBC : con.setAutoCommit(false);
    • JPA : transaction.begin();

 

 

스프링의 트랜잭션 추상화

스프링은 트랜잭션 추상화를 통해 이런 문제를 해결해주는데, 아래처럼 PlatformTransactionManager 인터페이스가 만들고 DB 접근 기술이 이를 implements 하면된다. 사실 트랜잭션은 시작하고, 성공적으로 끝나면 커밋, 실패하면 롤백을 하면되기에 begin(), commit(), rollback() 함수만 있으면 된다.

package org.springframework.transaction;
public interface PlatformTransactionManager extends TransactionManager {

    TransactionStatus getTransaction(@Nullable TransactionDefinition definition) throws TransactionException;
    void commit(TransactionStatus status) throws TransactionException;
    void rollback(TransactionStatus status) throws TransactionException;

}

 

  • 서비스 계층은 JDBC, JPA 같이 구체적인 데이터 접근 기술에 의존하는 것이 아닌, 추상화된 인터페이스에 의존한다.
  • 이제 기술을 변경해야하는 경우는 DI로 구현체만 바꿔주면 된다.

→ OCP 원칙을 지키며 서비스 코드를 변경하지 않고 트랜잭션 기술을 마음껏 변경할 수 있다

 

 

트랜잭션 동기화

트랜잭션을 유지하려면 트랜잭션의 시작부터 끝까지 같은 DB 커넥션을 유지해야한다. 이를 위해 커넥션을 파라미터로 넘기는 방법을 사용했다. 하지만 이 방법은 단점들이 있는데, 그는 다음과 같다.

  • 코드가 지저분해진다
  • 커넥션을 넘기는 메서드와 넘기지 않는 메서드를 중복해서 만들어야 한다

 

위 문제를 트랜잭션 매니저와 트랜잭션 동기화 매니저가 해결해주는데 과정은 다음과 같다.

  • 스프링은 트랜잭션 동기화 매니저를 제공한다. 이는 스레드 로컬을 사용해 멀티스레드 상황에 안전하게 커넥션을 동기화 해준다. 트랜잭션 매니저는 내부에서 이 트랜잭션 동기화 매니저를 사용한다
  • 커넥션이 필요하면 트랜잭션 동기화 매니저를 통해 커넥션을 획득하기만 하면 되고, 이전처럼 파라미터로 커넥션을 전달하지 않아도 된다.

 

동작 방식을 간단하게 설명하면 다음과 같다

  1. 트랜잭션을 시작하려면 커넥션이 필요하다.이때 트랜잭션 매니저는 데이터소스를 통해 커넥션을 만들고, 트랜잭션을 시작한다.
  2. 트랜잭션 매니저는 트랜잭션이 시작된 커넥션을 트랜잭션 동기화 매니저에 보관한다.
  3. 리포지토리는 트랜잭션 동기화 매니저에 보관된 커넥션을 꺼내서 사용한다(커넥션을 파라미터로 전달하지 않아도 된다).
  4. 트랜잭션이 종료되면 트랜잭션 매니저는 트랜잭션 동기화 매니저에 보관된 커넥션을 통해 트래잭션을 종료하고, 커넥션도 닫는다.

참고로 트랜잭션 동기화 매니저는 스레드 로컬을 사용하기 때문에 서로 다른 스레드가 같은 커넥션을 사용하는 일은 발생하지 않는다!

 

트랜잭션 매니저 전체 동작 흐름

 

1. 트랜잭션 시작

클라이언트 요청으로 서비스 로직을 시작한다.

  1. 서비스 계층에서 transactionManager.getTransaction()을 호출해서 트랜잭션을 시작한다.
  2. 트랜잭션 매니저 내부에서 트랜잭션을 위한 커넥션을 생성한다.
  3. 커넥션을 수동 커밋 모드로 변경해서 실제 데이터베이스 트랜잭션을 시작한다.
  4. 커넥션을 트랜잭션 동기화 매니저에 보관한다.
  5. 트랜잭션 동기화 매니저는 스레드 로컬에 커넥션을 보관한다. 따라서 멀티 스레드 환경에 안전하게 커넥션을 보관 할 수 있다.

 

  1. 서비스는 비즈니스 로직을 실행하면서 리포지토리의 메서드를 호출한다. 이때 커넥션은 파라미터로 전달하지 않는다.
  2. 리포지토리 메서드는 트랜잭션이 시작된 커넥션이 필요하다. 이때 리포지토리는DataSourceUtils.getConnection()을 사용해서 트랜잭션 동기화 매니저에 보관된 커넥션을 꺼내서 사용한다. → 이 과정을 통해 자연스럽게 같은 커넥션을 사용하고, 트랜잭션도 유지된다.
  3. 획득한 커넥션을 사용해 SQL을 DB에 전달해서 실행한다.

 

3. 트랜잭션 종료

  1. 비즈니스 로직이 끝나고 트랜잭션을 종료한다.
  2. 트랜잭션을 종료하려면 동기화된 커넥션이 필요하다. 트랜잭션 동기화 매니저를 통해 동기화된 커넥션을 획득한다.
  3. 획득한 커넥션을 통해 데이터베이스에 트랜잭션을 커밋하거나 롤백한다.
  4. 전체 리소스를 정리한다.
    1. 트랜잭션 동기화 매니저를 정리한다. 스레드 로컬은 사용 후 꼭 정리해야 한다.
    2. 자동커밋 모드를 껐으면 꼭 자동커밋 모드를 설정한 후 커넥션 풀에 반환해야 한다(커넥션 풀에 있는 커넥션은 기본으로 자동 커밋 모드라고 여겨지기 때문이다).
    3. 호출한 커넥션을 종료하거나 커넥션 풀에 반환한다.

 

트랜잭션 코드 반복 문제 해결 - 트랜잭션 템플릿

트랜잭션을 사용하는 로직을 살펴보면 다음과 같은 패턴이 반복되는 것을 확인할 수 있다.

// 트랜잭션 시작
try {
    // 비즈니스 로직
    // 성공 시 커밋
} catch(Exception e) {
    // 실패 시 롤백
    // throw 예외
}
  • 트랜잭션 시작 → 비즈니스 로직 → 성공 시 커밋, 실패 시 롤백
  • 모든 함수에서 이 구조로 코드가 반복되고, 다른 부분은 비즈니스 로직뿐이다.
  • 이때 템플릿 콜백 패턴을 활용하면 이런 반복 문제를 깔끔하게 해결할 수 있다.
    • 스프링에서는 템플릿 콜백 패턴으로 TransactionTemplate이라는 템플릿 클래스를 제공한다

 

  • TransactionTemplate
public class TransactionTemplate {
private PlatformTransactionManager transactionManager;
	
    // 응답값이 있을 때 사용
    public <T> T execute(TransactionCallBack<T> action){...}
    // 응답값이 없을 때 사용한다.
    void executeWithoutResult(Consumer<TransactionStatus> action){...}
}

 

  • 결과

수정 코드가 너무 길어서 다 넣지는 못하겠지만, 트랜잭션 템플릿을 이용하면 대략 아래처럼 코드를 작성할 수 있다. 결과적으로 트랜잭션을 시작하고, 커밋/롤백하는 로직이 제거된 것을 확인할 수 있다.

 

public void accountTransfer(String fromId, String toId, int money) throws SQLException {
    txTemplate.executeWithoutResult((status) -> {
        try {
        // 비즈니스 로직
        } catch(SQLException e) {
            throw new ~~
        }
	});
}
  • 트랜잭션 템플릿의 기본 동작
    • 비즈니스 로직 정상 수행 → 커밋
    • 언체크 예외가 발생 → 롤백

 

트랜잭션 템플릿 - 정리

  • 트랜잭션 템플릿 덕분에 트랜잭션 사용 시 반복 코드를 제거할 수 있었다
  • 하지만 여전히 서비스 로직에 트랜잭션 처리 로직이 포함되어 있다. 서비스 입장에서 따지고 보면 핵심은 비즈니스 로직이고, 트랜잭션은 부가 기능일뿐이다.
  • 그런데 여전히 비즈니스 로직과 트랜잭션 로직이 같이 있기 때문에 결과적으로 코드 유지보수하기 어려워질 수 있다.
  • 어떻게 하면 서비스 계층에 서비스 로직만 남길 수 있을까?

 

 

 

Reference

인프런 김영한 - '스프링 DB 1편 - 데이터 접근 핵심 원리'