feat: data anomalies in saga pattern

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이슈 개요

전통적인 트랜잭션과 다르게 사가 패턴의 경우 ACID 에서 isolation 을 완전히 보장하지 못해 anomalies 가 발생할 수 있다. 하지만 Semantic lock, Commutative updates 와 같이 이를 해결하기 위한 방법들이 있다.

발생 가능성, mysql 은 기본적으로 repeatable read 수준

• write skew : 발생 가능하지만 현재 로직에서 발생 위치는 없다.
• lost update : 발생 가능, 물건 재고 감소, 유저 잔액 감소, 실제 테스트 했을때도 발생.

Orchestration-based saga 에서 현재 생각으론 각 서비스에서 이벤트를 소비할때 싱글 스레드라면 발생하지 않을것으로 예상하지만, 성능 향상을 위해 멀티 스레드로 소비하게 된다면 lost update 가 발생한다.

격리 수준이 낮고 락이 적을 수록 동시처리 성능은 올라간다. 격리 수준은 유지하고, 락은 사용하지 않고 데이터 일관성을 해결해보자.

재현 단계

• [ ] 발생 가능점 찾기.
  • [ ] 아이템 재고 수정 - 재고를 0으로 했을때 다른 재고 감소에 대한 보상 트랜잭셔이 발생하면 재고가 다시 생긴다.
  • [ ] 유저 잔액 수정 - 유저 잔액을 수정할 때, 유저 잔액에 대한 보상 트랜잭션이 발생한다면
  • [ ] 예약 상태 수정 - pending 상태 일 경우 변경하지 못하게, Semantic Lock 을 사용

예상 동작

• [ ] 아이템 재고 수정 : 재고 수정은 판매 중지 후 이뤄질 수 있도록 한다?

실제 동작

추가 정보

• 예약 성능 테스트 후 작성, 먼저 예약에 트래픽이 몰렸을때 데이터 이상이 발생하지 않는것을 확인 후 진행