멀티 스레드 환경에서의 최적화와 모니터링
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멀티 스레드 환경에서의 최적화와 모니터링
멀티 스레드 환경에서의 최적화는 매우 중요한 주제입니다. 왜냐하면 스레드 수가 많아지면 메모리 사용량 증가, CPU 컨텍스트 스위칭 오버헤드 발생, 그리고 자원 관리가 어려워지기 때문입니다.
스레드 수를 적절히 유지하는 것이 중요합니다. CPU 코어 수에 맞추거나 약간 많게 설정하거나, 스레드 풀을 사용해서 적정 스레드 수를 관리하는 방식으로 해야 합니다. 왜냐하면 스레드 풀 수 자체를 설정하는 것은 개발자가 해야 하니까 상황에 따라 달라질 수 있기 때문입니다.
스레드 개수에 영향을 미치는 요소들을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, IO 작업이 많은 상황에서는 스레드 수가 많은 것이 유리합니다. 왜냐하면 IO 작업을 기다리는 동안 스레드는 막혀 있기 때문입니다.
CPU 연산 위주의 작업이 많다면 대기 시간이 별로 없으므로 스레드를 여러 개 왔다 갔다 할 필요가 없습니다. 왜냐하면 CPU 연산이 많은 작업의 경우에는 스레드를 코어 수 혹은 코어보다 살짝 많게 설정하는 것이 좋기 때문입니다.
스프링 MVC로 코드 작업을 할 때는 멀티 스레드 환경으로 동작하며, DB 연산이 많아 블로킹되는 시간이 길다면 스레드를 많이 유지하는 것이 좋습니다. 왜냐하면 이는 상황에 따라 다르기 때문에, 실제 운영하면서 튜닝을 통해 스레드 풀 사이즈를 조절해야 하기 때문입니다.
스레드 수 모니터링
스레드 수를 모니터링하는 것은 최적화를 위해 필수적입니다. 왜냐하면 여러 지표를 종합적으로 봐야 하기 때문입니다. 예를 들어, CPU 사용량, 메모리 사용량, 스레드 풀 사용 스레드 수, 대기 시간을 모니터링할 수 있습니다.
모니터링 도구로는 Prometheus와 Grafana가 있습니다. 왜냐하면 이 도구들은 스레드 수를 포함한 다양한 시스템 지표를 시각화하고 분석하는 데 유용하기 때문입니다.
Prometheus는 시계열 데이터베이스로, 시스템의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 왜냐하면 Prometheus는 다양한 메트릭을 수집하고 저장할 수 있기 때문입니다.
Grafana는 Prometheus와 연동하여 데이터를 시각화하는 도구입니다. 왜냐하면 Grafana는 다양한 차트와 그래프를 통해 데이터를 쉽게 이해할 수 있게 해주기 때문입니다.
스프링에서 매트릭을 관리하는 방법도 함께 찾아보는 것이 좋습니다. 왜냐하면 스프링에서는 기본적으로 매트릭을 찍어주는 기능을 제공하기 때문입니다.
Jackson 어노테이션
Jackson 어노테이션은 JSON 데이터를 처리할 때 매우 유용합니다. 왜냐하면 다양한 어노테이션을 통해 JSON과 객체 간의 매핑을 쉽게 할 수 있기 때문입니다.
대표적인 Jackson 어노테이션으로는 @JsonProperty, @JsonIgnore, @JsonInclude, @JsonFormat, @JsonIgnoreProperties 등이 있습니다. 왜냐하면 이 어노테이션들은 각각 특정 필드를 매핑하거나 제외하는 등의 기능을 제공하기 때문입니다.
@JsonProperty는 JSON의 필드와 객체의 필드를 매핑할 때 사용됩니다. 왜냐하면 JSON 데이터와 객체 데이터를 일치시키기 위해 필요하기 때문입니다.
@JsonIgnore는 특정 필드를 JSON에서 제외할 때 사용됩니다. 왜냐하면 필요 없는 데이터를 제외함으로써 데이터 전송량을 줄일 수 있기 때문입니다.
@JsonInclude는 Null 값이나 기본값을 갖고 있는 필드를 JSON에 포함할지 결정할 때 사용됩니다. 왜냐하면 데이터의 일관성을 유지하기 위해 필요하기 때문입니다.
JPA와 1차 캐싱
JPA는 기본적으로 1차 캐싱을 지원합니다. 왜냐하면 엔티티의 기본 키로 작동하여 데이터베이스 조회를 최소화하기 때문입니다.
기본 키가 아닌 값을 조회할 때는 1차 캐시를 사용하지 않고, 데이터베이스 쿼리를 사용해서 조회합니다. 왜냐하면 1차 캐시는 기본 키를 기준으로 작동하기 때문입니다.
아이디가 아닌 값으로 조회한 다음에 아이디로 조회하면 캐싱이 되지 않습니다. 왜냐하면 1차 캐시는 기본 키를 기준으로 작동하기 때문입니다.
캐싱이 되는지 알아야 코드가 정확하게 동작할지 감이 잡힙니다. 왜냐하면 캐싱이 되지 않으면 매번 데이터베이스 조회가 발생하기 때문입니다.
디버거를 켜서 직접 해보고 결과가 어떤지 확인해 보는 것이 좋습니다. 왜냐하면 실제로 동작하는 방식을 이해하는 데 도움이 되기 때문입니다.
트랜잭션과 락
트랜잭션은 데이터베이스에서 하나의 작업 단위입니다. 왜냐하면 여러 작업이 하나의 트랜잭션으로 묶여서 실행될 때 모두 성공하거나 모두 실패해야 하기 때문입니다.
트랜잭션의 ACID 속성은 원자성, 일관성, 격리성, 지속성을 포함합니다. 왜냐하면 이 속성들이 데이터의 일관성을 유지하는 데 필수적이기 때문입니다.
트랜잭션에서 격리를 확실하게 보장하고 싶을 때는 시리얼라이저블 격리 레벨을 사용합니다. 왜냐하면 이 격리 레벨은 가장 높은 수준의 격리를 제공하기 때문입니다.
트랜잭션에서 락 개념은 매우 중요합니다. 왜냐하면 데이터의 일관성을 유지하기 위해 필요하기 때문입니다.
비관적 락과 낙관적 락이 있습니다. 왜냐하면 각각의 락은 다른 상황에서 유용하기 때문입니다. 비관적 락은 데이터에 접근하자마자 락을 걸어 다른 트랜잭션이 접근하지 못하게 합니다. 낙관적 락은 데이터에 락을 걸지 않고 커밋되는 시점에 충돌이 발생했는지 검사합니다.
결론
멀티 스레드 환경에서의 최적화와 모니터링은 매우 중요합니다. 왜냐하면 스레드 수가 많아지면 메모리 사용량 증가, CPU 컨텍스트 스위칭 오버헤드 발생, 그리고 자원 관리가 어려워지기 때문입니다.
스레드 수를 적절히 유지하고 모니터링하는 것이 중요합니다. 왜냐하면 CPU 사용량, 메모리 사용량, 스레드 풀 사용 스레드 수, 대기 시간을 종합적으로 봐야 하기 때문입니다.
Jackson 어노테이션과 JPA의 1차 캐싱 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 왜냐하면 JSON 데이터와 객체 간의 매핑을 쉽게 하고, 데이터베이스 조회를 최소화할 수 있기 때문입니다.
트랜잭션과 락 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 왜냐하면 데이터의 일관성을 유지하기 위해 필요하기 때문입니다.
궁금함이나 호기심을 가지고 있는 것이 중요합니다. 왜냐하면 기본적으로 작성하는 코드에 대한 이해도를 높게 가져가는 것이 좋기 때문입니다.
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