자동 가비지 컬렉션의 CPU 사용량을 줄이는 5가지 전략: 애플리케이션 성능 최적화 및 호스팅 비용 절감 방법

자동 가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC)은 현대 프로그래밍 언어에서 개발자에게 편의성을 제공하지만, 때때로 과도한 CPU 사용량으로 이어질 수 있습니다. 이러한 CPU 사용량은 애플리케이션의 성능 저하 및 클라우드 호스팅 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 최근 우버(Uber)가 그들의 가비지 컬렉션을 조정하여 CPU 사용량을 줄인 사례처럼, 이 문제를 완화하기 위한 전략이 필요합니다. 본 글에서는 애플리케이션 성능을 최적화하고 호스팅 비용에 미치는 영향을 완화할 수 있는 다섯 가지 효과적인 전략을 소개합니다.

 

 

자동 가비지 컬렉션의 CPU 사용량을 줄이는 5가지 전략: 애플리케이션 성능 최적화 및 호스팅 비용 절감 방법

 

 

1. GC 로그 분석 및 조정

GC 로그를 분석하고 가비지 컬렉션 프로세스를 세밀하게 조정하는 것은 CPU 사용량을 줄이는 효과적인 전략입니다. GCeasy와 yCrash와 같은 도구를 사용하여 GC 로그를 분석하면 가비지 컬렉터의 동작을 이해하고 최적화 기회를 식별할 수 있습니다. GC 로그를 통해 자주 발생하는 전체 가비지 컬렉션 주기나 긴 일시 정지 시간과 같은 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 CPU 사용률을 개선하기 위해 가비지 컬렉션 매개변수를 조정하는 가이드로 활용될 수 있습니다.

 

2. GC 알고리즘 전환

자동 가비지 컬렉션으로 인한 CPU 소모를 줄이기 위한 또 다른 전략은 선택한 프로그래밍 언어에서 사용 가능한 다양한 가비지 컬렉션(GC) 알고리즘 사이를 평가하고 전환하는 것입니다. 예를 들어, 자바(OpenJDK)에는 Serial, Parallel, Concurrent Mark & Sweep, G1, Z GC, Shenandoah 등 여섯 가지 주요 GC 알고리즘이 있습니다. 각 GC 알고리즘은 애플리케이션의 워크로드에 따라 CPU 소모량과 일시 정지 시간을 포함한 자체 성능 특성을 가지고 있습니다.

 

3. 객체 생성 속도 최소화

자동 가비지 컬렉션에 의한 CPU 소모에 기여하는 핵심 측면 중 하나는 애플리케이션에서 과도한 객체를 생성하는 것입니다. 불필요한 객체 생성을 줄이기 위해 코드를 최적화하고 메모리 프로파일링 도구를 사용하여 과도한 객체를 생성하는 코드 영역을 식별하는 것이 중요합니다. 객체 풀링 기법을 구현하여 객체를 재사용하거나, 가능한 경우 불변 객체를 사용하는 것도 도움이 됩니다.

 

4. 힙 크기 변경

가비지 컬렉션에 의한 CPU 사용량에 미치는 영향을 줄이기 위해 힙 크기를 조정하는 것을 고려할 수 있습니다. 부적절한 힙 크기는 자주 발생하는 가비지 컬렉션 주기나 더 긴 수집 시간으로 이어져 CPU 사용률을 증가시킬 수 있습니다. 힙 크기를 증가시키거나 감소시키는 것은 애플리케이션의 메모리 요구 사항과 CPU 소모를 최소화하는 균형을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

5. 컨테이너/EC2 인스턴스 확장

애플리케이션을 실행하는 컨테이너 인스턴스나 EC2 인스턴스의 수를 늘리는 것은 가비지 컬렉션에 의한 CPU 소모를 완화하는 전략이 될 수 있습니다. 작업 부하를 여러 인스턴스에 분산함으로써 개별 인스턴스에서 가비지 컬렉션의 영향을 줄이고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

결론

자동 가비지 컬렉션으로 인한 CPU 사용량을 줄이는 것은 애플리케이션 성능을 향상시키고 호스팅 비용을 최소화하는 데 중요합니다. 여기서 논의된 전략을 구현하고 실제 환경에 배포하기 전에 실험하고 모니터링하는 것이 중요합니다.