백엔드 개발의 세계에 발을 들인 여러분, 혹은 더 깊은 내공을 쌓고 싶은 여러분 모두 환영합니다.
API를 설계하고 데이터베이스를 연결하다 보면, 단순히 ‘데이터가 들어간다’는 사실보다 더 중요한 고민거리가 생기기 마련이죠. 바로 “여러 사용자가 동시에 접속했을 때 데이터가 꼬이지 않을까?” 하는 걱정이에요. 오늘은 서버 개발자라면 반드시 마주하게 될 데이터 일관성과 트랜잭션 격리 수준(Transaction Isolation Level)에 대해 깊이 있게 이야기해보려 합니다.
1. 트랜잭션, 왜 이렇게 중요한 걸까요?
우리가 만드는 서비스에서 데이터베이스는 심장과 같습니다. 예를 들어 송금 서비스를 만든다고 가정해 볼게요. ‘A의 계좌에서 돈을 빼서 B의 계좌로 넣는 과정’은 반드시 한 세트로 일어나야 합니다. 중간에 서버가 꺼지거나 오류가 나서 A의 돈만 빠져나가고 B에게 들어가지 않는다면? 상상만 해도 아찔하죠.
이렇게 “모두 성공하거나, 아니면 아예 일어나지 않은 것처럼 되돌리거나”를 보장하는 단위를 트랜잭션(Transaction)이라고 합니다. “이건 트랜잭션 처리가 필요해요”라는 말은 “이 작업들은 운명을 같이해야 해요”라는 뜻과 같답니다. 처음엔 이 개념이 추상적으로 느껴질 수 있어요. 하지만 우리가 매일 쓰는 은행 앱이나 쇼핑몰 결제 시스템이 문제없이 돌아가는 비결이 바로 이 트랜잭션 덕분이라고 생각하면 조금 더 친숙해질 거예요.
2. 격리 수준(Isolation Level): 성능과 정확도의 줄타기
트랜잭션이 완벽하게 독립적으로 하나씩 처리되면 참 좋겠지만, 실제 서비스는 수만 명의 사용자가 동시에 접속합니다. 모든 작업을 순서대로 줄 세워서 처리하면 서버는 거북이처럼 느려지겠죠. 그래서 우리는 격리 수준이라는 것을 설정합니다.
격리 수준은 “트랜잭션끼리 서로의 데이터를 얼마나 볼 수 있게 허용할 것인가”를 결정하는 설정이에요. 성능을 위해 약간의 데이터 오차를 허용할지, 아니면 속도가 조금 느리더라도 완벽한 정확도를 선택할지를 결정하는 기준이 되죠.
READ UNCOMMITTED (커밋되지 않은 읽기)
가장 낮은 격리 수준입니다. 다른 트랜잭션이 아직 확정(Commit)하지 않은 데이터를 읽을 수 있어요. 이를 더티 리드(Dirty Read)라고 부릅니다.
쉽게 생각하면? 친구가 블로그 글을 비공개로 수정 중인데, 내가 그 수정 중인 내용을 몰래 훔쳐보는 것과 같아요. 친구가 수정을 취소해 버리면 내가 본 정보는 가짜가 되는 셈이죠.
READ COMMITTED (커밋된 읽기)
가장 대중적으로 사용되는 수준입니다(PostgreSQL 등의 기본 설정). 다른 트랜잭션이 확정한 데이터만 읽을 수 있어요. 하지만 한 트랜잭션 안에서 같은 데이터를 두 번 조회했을 때 결과가 다를 수 있는 Non-Repeatable Read 문제가 발생할 수 있습니다.
REPEATABLE READ (반복 가능한 읽기)
MySQL(InnoDB)의 기본 설정입니다. 트랜잭션이 시작된 시점의 데이터를 계속 보여주기 때문에, 한 트랜잭션 내에서는 몇 번을 조회해도 같은 결과가 나옵니다.
멘토의 팁: “분명히 아까는 데이터가 10개였는데, 다시 조회하니 11개가 됐어요!” 하는 현상을 팬텀 리드(Phantom Read)라고 해요. 유령처럼 갑자기 데이터가 나타났다는 뜻이죠.
SERIALIZABLE (직렬화 가능)
가장 엄격한 수준입니다. 트랜잭션들이 순차적으로 실행되는 것처럼 동작하게 만들어서 데이터 부정합이 전혀 발생하지 않아요. 하지만 성능 저하가 심해 특수한 경우가 아니면 실무에서는 지양하는 편입니다.
3. 실무에서는 어떤 선택을 해야 할까?
“그럼 무조건 제일 높은 수준이 좋은 거 아닌가요?”라고 물으실 수 있어요. 하지만 백엔드 설계에 정답은 없습니다. 상황에 맞는 트레이드 오프(Trade-off)가 중요해요.
- 금융/결제 시스템: 데이터의 정확성이 생명입니다. 조금 느리더라도 격리 수준을 높이거나, 애플리케이션 레벨에서 비관적 락(Pessimistic Lock)을 사용하여 데이터 오염을 철저히 막아야 합니다.
- SNS 좋아요/조회수: 한두 건의 오차가 사용자 경험을 크게 해치지 않습니다. 이럴 때는 성능을 위해 낮은 격리 수준을 유지하거나, 분산 카운터 같은 기술을 활용해 서버의 부담을 줄이는 것이 현명합니다.
I know, 처음에는 이 락(Lock)과 격리 수준 개념이 머리를 아프게 할 거예요. “코드를 잘 짰는데 왜 DB가 멈추지?” 혹은 “데이터가 왜 자꾸 변하지?” 하는 의문이 든다면 여러분은 이미 훌륭한 백엔드 엔지니어로 성장하고 있는 중이랍니다.
4. 2026년의 백엔드, 달라진 트렌드
최근에는 전통적인 RDB(관계형 데이터베이스) 외에도 분산 환경에서의 데이터 일관성을 지키기 위한 시도들이 활발합니다. 특히 마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 보편화되면서, 여러 DB에 걸친 트랜잭션을 관리하기 위한 Saga 패턴이나 TCC(Try-Confirm-Cancel) 방식이 필수적인 역량이 되었어요.
단순히 @Transactional 어노테이션 하나를 붙이는 것에 만족하지 마세요. 내가 사용하는 프레임워크(Spring, Django, FastAPI 등)가 내부적으로 DB 연결을 어떻게 관리하는지, 그리고 우리가 선택한 DB 엔진이 동시성을 어떻게 처리하는지 파헤쳐 보는 습관을 들이면 좋겠습니다.
요약 및 결론
오늘 배운 내용을 짧게 정리해 볼까요?
- 트랜잭션은 ‘전부 아니면 전무(All or Nothing)’의 작업 단위입니다.
- 격리 수준은 데이터의 정확성과 시스템의 성능 사이에서 균형을 잡는 설정입니다.
- 실무에서는 서비스의 성격(정확도 vs 속도)에 따라 적절한 수준을 선택해야 합니다.
- 최신 백엔드 환경에서는 단일 DB를 넘어 분산 트랜잭션에 대한 고민도 필요합니다.
데이터의 무결성을 지키는 것은 사용자의 신뢰를 지키는 것과 같습니다. 오늘 여러분이 고민한 트랜잭션 설정 한 줄이 수백만 명의 데이터를 안전하게 보호하는 방패가 될 거예요. 어렵게 느껴지더라도 하나씩 실습해 보며 감을 익혀보시길 바랍니다!
항상 여러분의 성장을 응원할게요. 궁금한 점이 있다면 언제든 고민을 나누어 주세요.