Python 3.14 asyncio 성능 개선 체감기

배경

사내 데이터 수집 API 서버를 Python 3.13에서 3.14로 업그레이드했다. 공식 릴리즈 노트에서 asyncio 성능 개선을 봤지만, 실제로 체감할 수 있을지 반신반의했다.

변경 사항

기존에는 FastAPI + uvicorn 조합으로 약 5000개의 동시 WebSocket 연결을 처리하고 있었다.

# 기존 코드 (변경 없음)
@app.websocket("/ws/{client_id}")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket, client_id: str):
    await websocket.accept()
    try:
        while True:
            data = await websocket.receive_json()
            result = await process_data(data)
            await websocket.send_json(result)
    except WebSocketDisconnect:
        await cleanup_client(client_id)

코드는 전혀 수정하지 않았다. Python 버전만 바꿨다.

결과

프로덕션 배포 후 약 2주간 모니터링한 결과:

• 평균 응답 시간: 45ms → 32ms (약 28% 개선)
• 메모리 사용량: 2.8GB → 2.3GB (약 18% 감소)
• CPU 사용률: 평균 62% → 54%

특히 피크 타임에 동시 연결이 7000개 이상 몰릴 때 차이가 확연했다. 기존에는 응답 지연이 발생했지만, 이제는 안정적으로 처리된다.

추가 발견

3.14에서 asyncio.TaskGroup의 내부 구현이 개선되면서 에러 핸들링도 더 명확해졌다. 예외 발생 시 스택 트레이스가 더 읽기 쉬워져서 디버깅이 수월해졌다.

async def batch_process():
    async with asyncio.TaskGroup() as tg:
        tasks = [tg.create_task(fetch(url)) for url in urls]
    # 이전보다 예외 추적이 명확함

결론

단순 버전 업그레이드만으로 이 정도 성능 개선을 얻은 건 예상 밖이었다. asyncio 기반 서비스를 운영 중이라면 3.14 업그레이드를 권장한다.