가비지 컬렉션으로 인한 CPU 소모를 줄이기 위한 방법

GC 사이클 부작용을 완화하여 애플리케이션 성능을 최적화하고 호스팅 비용에 미치는 영향을 완화하는 데 도움이 되는 5가지 효과적인 전략을 자세히 설명합니다.

Golang, Node.js, Java, .NET, Python 등과 같은 현대 프로그래밍 언어들은 메모리에서 참조되지 않은 개체들을 제거하기 위해 자동 가비지 컬렉션을 수행합니다. 이 자동 가비지 컬렉션은 개발자들에게 편리함을 제공하지만 과도한 CPU 소모라는 비용이 발생할 수 있습니다. 가비지 컬렉션에 할애되는 일정한 주기는 다음과 같은 몇 가지 부작용을 야기합니다:

애플리케이션 성능 저하: CPU 주기가 가비지 컬렉션으로 지속적으로 전달되므로 전체 애플리케이션 성능에 영향을 미칩니다.

클라우드 호스팅 비용 증가: 클라우드 호스팅 비용을 증가시킵니다. 최근 우버는 클라우드 호스팅 비용을 줄이기 위해 쓰레기 수집을 조정하여 CPU 활용률을 낮췄습니다.

이 글에서는 개발자가 애플리케이션 성능을 최적화하고 호스팅 비용에 미치는 영향을 완화할 수 있도록 하여 이러한 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있는 5가지 효과적인 전략에 대해 알아봅니다.

Garbage Collector로 인한 CPU 소모를 줄이기 위한 전략을 배우기 전에 Garbage Collector로 인한 CPU 소모량을 파악해야 합니다. 애플리케이션에서 Garbage Collector로 인한 CPU 소모량을 확인하는 방법을 강조하는 기사입니다.

 

 

가비지 컬렉션으로 인한 CPU 소모를 줄이기 위한 방법

 

 

가비지 컬렉터의 CPU 사용량을 줄이기 위한 5가지 전략

1. GC 로그 분석 및 조정

쓰레기 자동 수거로 인한 CPU 소모를 줄이기 위한 효과적인 전략 중 하나는 JVM에서 생성된 GC 로그를 분석하고 쓰레기 수거 과정을 미세 조정하는 것입니다. GCeasy 및 yCrash와 같은 도구는 GC 로그를 분석하고 쓰레기 수거원의 행동에 대한 통찰력을 얻고 최적화 기회를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

GC 로그를 연구하면 빈번한 전체 가비지 컬렉션 주기 또는 긴 일시 중지 시간과 같은 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 가비지 컬렉션 매개 변수를 조정하여 CPU 활용률을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 많은 가비지 컬렉션에서는 동작을 제어할 수 있는 특정 JVM 인수를 제공합니다. 이러한 인수에는 힙 크기, 이전 세대 비율, 가비지 컬렉션 스레드 수 등에 대한 설정이 포함됩니다.

 이러한 JVM 인수의 다양한 조합을 실험하면 응용 프로그램에 최적의 구성을 찾을 수 있습니다. 사례 연구는 실제 시나리오에서 효과적인 GC 튜닝의 성공을 보여줍니다.

 

2. 스위치 GC 알고리즘

가비지 자동 수집으로 인한 CPU 소모를 줄일 수 있는 또 다른 유용한 전략은 프로그래밍 언어에서 사용 가능한 다양한 가비지 수집(GC) 알고리즘을 평가하고 전환하는 것입니다. 예를 들어, Java(openJDK)에서는 주요 GC 알고리즘으로 Serial, Parallel, Concurrent Mark & Sweep, G1, Z GC, Shenandah의 6가지가 있습니다.

각 GC 알고리즘은 응용프로그램의 워크로드에 따라 CPU 소모량 및 일시정지 시간 등 고유한 성능 특성을 가지고 있으며, 응용프로그램의 구체적인 요구사항을 파악하고 분석을 통해 CPU 소모량을 크게 줄일 수 있는 대안적인 GC 알고리즘을 확인할 수 있으며, 보다 적합한 GC 알고리즘으로 전환함으로써 잠재적으로 CPU 리소스에 대한 부담을 줄이고 전체 응용프로그램 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

3. 개체 생성 속도 최소화

가비지 자동 수집을 통한 CPU 소모에 기여하는 핵심적인 측면은 응용 프로그램에서 과도한 개체를 생성하는 것입니다. 현대 응용 프로그램들은 비효율적인 프로그래밍 관행으로 인해 상당한 수의 개체를 생성하는 경우가 많습니다. 이를 완화하기 위해서는 코드를 최적화하고 불필요한 개체 생성을 줄이는 것이 필수적입니다. 다음과 같은 전략을 고려해 보십시오:

메모리 프로파일링: HipHero, yCrash 또는 YourKit과 같은 메모리 프로파일링 도구를 사용하여 코드에서 과도한 개체를 생성하는 영역을 식별합니다. 메모리 사용 패턴을 분석하여 최적화가 필요한 코드 세그먼트를 정확히 파악할 수 있습니다.

오브젝트 풀링: 오브젝트를 새로 만드는 대신 재사용하기 위해 오브젝트 풀링 기술을 구현합니다. 이 방법은 오브젝트 할당 및 할당 해제에 대한 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다.

불변 객체 : 불변 객체를 가능하면 언제든지 활용 가능하며, 불변 객체는 수정이 필요 없고 안전하게 공유할 수 있어 잦은 객체 생성이 필요 없습니다.

StringBuilder 사용: 문자열 연결이 필요한 시나리오에서는 StringBuilder 또는 이와 유사한 효율적인 문자열 조작 메커니즘을 사용합니다. 이렇게 하면 여러 개의 중간 문자열 개체가 생성되는 것을 피할 수 있습니다.

수집 용량: 수집에 적합한 초기 용량을 설정하여 불필요한 개체를 생성할 수 있는 잦은 크기 조정을 방지합니다.

코드 가독성과 유지보수성을 유지하기 위해서는 개체 생성을 최적화하는 것이 신중해야 합니다. 코드베이스의 중요한 섹션을 목표로 하는 균형 잡힌 접근 방식이 자동 가비지 수집으로 인한 CPU 소모를 줄이는 데 가장 좋은 결과를 가져옵니다.

 

 

4. 힙 크기 변경

힙 크기를 수정하면 가비지 컬렉션으로 인한 CPU 소모량에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 힙 크기가 부적절하면 가비지 컬렉션 주기가 자주 발생하거나 수집 시간이 길어져서 CPU 사용률이 증가할 수 있습니다.

힙 크기를 최적화하려면 다음과 같은 전략을 고려해야 합니다:

힙 크기 증가: 응용 프로그램에서 가비지 컬렉션이 자주 일시 중지되거나 CPU 사용량이 많은 경우 힙 크기를 늘리면 도움이 됩니다. 힙이 크면 가비지 컬렉션을 트리거하기 전에 더 많은 개체가 메모리에 상주할 수 있으므로 수집 주기가 줄어듭니다.

힙 크기 감소: 반대로 애플리케이션의 메모리 사용량이 적고 가비지 컬렉션 주기가 자주 발생하지 않는 경우에는 힙 크기를 줄이는 것이 좋습니다. 힙이 작을수록 가비지 컬렉션에 소요되는 시간이 줄어 CPU 사용량이 줄어듭니다.

힙 인체공학: 일부 JVM은 힙 인체공학이라고 알려진 자동 힙 사이징 알고리즘을 제공합니다. 이 알고리즘은 응용 프로그램의 동작을 기반으로 힙 크기를 동적으로 조정합니다. JVM이 힙 크기를 자동으로 최적화할 수 있도록 힙 인체공학을 활성화하는 실험을 해 보십시오.

힙 크기를 점진적으로 조정하고 가비지 컬렉션 동작과 CPU 사용률에 미치는 영향을 모니터링합니다. 응용 프로그램의 메모리 요구 사항에 가장 적합하고 CPU 사용량을 최소화하는 밸런스를 찾습니다.

 

 

5. 컨테이너/EC2 인스턴스 확장

애플리케이션을 실행하는 컨테이너 인스턴스 또는 EC2 인스턴스의 수를 늘리면 가비지 컬렉션으로 인한 CPU 소모를 줄일 수 있습니다. 여러 인스턴스에 워크로드를 분산하면 가비지 컬렉션이 개별 인스턴스에 미치는 영향을 줄일 수 있으므로 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 인스턴스를 확장할 때 다음 사항을 고려해야 합니다:

로드 분산: 여러 인스턴스에 걸쳐 트래픽을 균등하게 할당하여 하나의 인스턴스에 과중한 부담을 주지 않도록 합니다. 라운드 로빈 또는 가중 로드 밸런싱과 같은 로드 밸런싱 메커니즘이 이러한 분산을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

수평 스케일링: 단일 인스턴스에 더 많은 리소스를 추가하여 수직 스케일링하는 대신, 더 많은 인스턴스를 추가하여 수평 스케일링을 선택합니다. 이 방법은 리소스의 활용도를 높이고 개별 인스턴스에 대한 부담을 줄입니다.

모니터링 및 자동 스케일링: CPU 활용률 및 기타 관련 메트릭을 추적하는 모니터링 시스템을 구현합니다. 클라우드 플랫폼에서 제공하는 자동 스케일링 기능을 사용하여 미리 정의된 임계값을 기준으로 인스턴스를 자동으로 추가하거나 제거할 수 있습니다. 이렇게 하면 인스턴스 수가 워크로드에 맞게 동적으로 조정되므로 리소스 할당이 최적화되고 CPU 사용량이 최소화됩니다.

인스턴스를 확장할 경우 추가적인 호스팅 비용이 발생한다는 점에 유의해야 합니다. 최적의 인스턴스 수를 결정할 때 성능 향상과 관련 비용 간의 균형을 고려해야 합니다.

 

 

결론

자동 가비지 수집으로 인한 CPU 소모를 줄이는 것은 애플리케이션 성능 향상과 호스팅 비용 절감을 위해 중요하지만, 실제 운영 환경에서 구현하기 전에 논의된 전략의 실행을 실험하고 모니터링하는 것이 중요합니다.