자원 한도와 애플리케이션 동시성 맞추기, 실패를 설명할 단서 남기기

동시 요청을 무조건 많이 받으면 메모리와 데이터베이스 연결이 먼저 고갈될 수 있다. 자원 한도와 내부 큐, 워커 수를 함께 조절해야 한다.

실패했다는 사실만으로는 다음 행동을 정하기 어렵다. 어떤 입력으로 어디까지 진행했으며 무엇을 기대했는지가 함께 있어야 한다. 이번에는 성공 여부를 표시하는 데서 한 걸음 더 나아가, 다음 사람이 같은 조건을 확인할 수 있도록 관찰 항목을 정리한다.

결과와 원인을 구분하는 기록

요청 하나가 점유하는 자원을 추정하고 동시성에 상한을 둔다. CPU, 메모리, 연결 풀, 작업 큐의 포화 신호를 함께 보면서 한 번에 하나의 값을 바꾼다.

이번에 확인할 질문: 결과만 전달받은 사람이 원래 입력과 기대 동작을 복원할 수 있는가?

작게 확인하는 예제

다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.

capacity budget
workers * connections_per_worker <= database connection budget
active_jobs * memory_per_job + baseline <= memory budget
queue length has an explicit upper bound

대표 요청과 큰 요청을 섞어 부하를 주고 대기 시간, 거절, 메모리 사용이 한도 안에서 설명되는지 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

평균 메모리 사용량만으로 최대 동시성을 정하면 큰 요청에서 실패할 수 있다. 무한 큐는 거절을 늦출 뿐 전체 처리 능력을 늘리지 않는다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	대표 요청과 큰 요청을 섞어 부하를 주고 대기 시간, 거절, 메모리 사용이 한도 안에서 설명되는지 확인한다.
비교 조건	입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다.
적용 범위	예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다.

다음 변경에 적용할 순서

1. 기대 결과와 실제 결과를 서로 다른 칸에 적는다.
2. 개인정보나 비밀값을 제외하고 재현에 필요한 조건만 남긴다.
3. 관찰 사실과 원인에 대한 가설을 구분해 후속 확인을 정한다.

기록을 많이 남기는 것과 유용하게 남기는 것은 다르다. 원인을 좁히는 데 쓰이지 않는 항목은 줄이고, 누락 때문에 다시 묻게 되는 조건은 보완한다. 관찰할 수 있는 범위가 분명해지면 실패한 상황에서도 다음 실험을 작게 잡을 수 있다.