멘토 Pick! 25년 9월 첫째 주 아티클 모음

안녕하세요 여러분!
이번 주도 카카오 출신 멘토님께서 이번 주에 직접 선정한 아티클을 공유드립니다!

멘토's Pick에서 트렌디한 인사이트를 놓치지 마세요! 🚀

🤔 들어가기 전에 알아두면 좋습니다!

• 대부분 아티클은 영문으로 제공됩니다. 영문 글을 읽을 때 크롬 번역 플러그인을 쓰면 읽기가 불편하나, 크롬 플러그인 하나를 설치하면 한국어를 읽듯이 좀 더 쉽게 영어 아티클을 읽을 수 있습니다. Trancy Chrome 플러그인을 설치 후 더 쉽게 읽을 수 있습니다.
• 아티클을 읽고 어떤 점을 더 고민해 보고, 생각해 보면 좋을지 제시해 주시는 멘토님의 Comment도 잘 활용해 보시면 좋습니다!

💡Difference between Sequential and Random Access File

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• 순차 접근과 랜덤 접근의 기본 개념과 차이를 설명합니다.

💌 멘토님의 Comment
: 파일 I/O는 처음부터 끝까지 훑나, 특정 지점만 찍어 읽나를 구분하는 순간부터 최적화가 시작됩니다. 순차 스캔은 큰 블록으로 연속 읽기/쓰기 하며 파이프라인을 단순화하고, 커널 readahead 효과를 크게 받습니다.

 

랜덤 접근이 주가 된다면 인덱스와 고정 길이(또는 오프셋 계산이 쉬운) 포맷을 준비해 seek 비용을 줄여야 합니다. 두 패턴이 섞이면 버퍼 크기, 캐시 정책, 배치 주기를 분리하지 않으면 예측 불가능한 병목이 생깁니다.

 

파일 I/O작업을 구현하셨다면 순차와 랜덤 접근중 어떤 방식을 사용하는지, 그 패턴에 맞춘 포맷/버퍼링/캐시 전략이 있는지 점검해보시면 좋겠습니다.

💡Designing Resilient Event-Driven Systems at Scale

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• 대규모 이벤트 기반 시스템에서 무한 재시도 등으로 생기는 장애를 패턴과 안티패턴 관점에서 정리합니다.

💌 멘토님의 Comment
: EDA는 지연만 줄인다고 안정성이 담보되지 않습니다. 재시도와 백프레셔, 콜드스타트가 겹치면 지표는 좋아 보여도 예측 불가능한 장애가 한꺼번에 터집니다.평균 트래픽만 보고 용량을 잡거나 모든 이벤트를 동등 취급한다면 안정성이 떨어져 이벤트 기반 시스템에 장애가 발생할 수 있습니다.

 

현재 개발중인 시스템은 중요한 이벤트가 중요하지 않은 로그성 이벤트 등과 섞이지 않게 큐 분리가 되어있나요? 재시도, 타임아웃, 프로비저닝 기준이 문서화되어 있고, 셔플 샤딩 같은 격리 설계를 스파이크 시나리오로 주기적으로 점검해보시면 좋겠습니다.

💡CPU Utilization Is A Lie

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• top명령어 등으로 조회한 CPU 사용량 퍼센테이지는 실제 사용율과 불일치하다는 점을 지적합니다.
• 하이퍼스레딩 등으로 논리코어간 자원 공유와 클럭속도의 변화가 지표를 왜곡하여 보여줍니다.

💌 멘토님의 Comment
: 성능 테스트를 수행할 때 자주 사용하는 모니터링 도구(top)로 본 CPU의 사용 퍼센테이지가 정확할것이라고 생각하지만 사실 그렇지 않습니다. CPU는 코어당 여러 스레드를 사용하기위해 하이퍼스레딩, 터보부스트등의 자체 기술을 사용하며 이 과정에서 CPU사용량 측정에 괴리가 발생합니다.

 

실제로 성능 테스트를 하기 위해서는 단순히 CPU사용량을 확인하는게 아니라, 벤치마크를 통한 성능측정이 필요합니다. CPU 사용률은 절대적인 성능 지표가 아니므로 참고정도로 하시는게 좋겠습니다.