자원 한도와 애플리케이션 동시성 맞추기, 변경 전후를 비교하는 방법

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

개선한 코드가 더 좋아 보인다는 인상과 실제 동작의 개선은 구분해야 한다. 입력과 실행 조건이 다르면 차이의 원인을 알기 어렵다. 이번 기록에서는 비교 기준을 먼저 정하고, 바꾼 부분이 기대한 효과를 냈는지 확인하는 절차를 다룬다.

같은 조건에서 얻은 증거

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: 관찰한 차이를 이번 변경 때문이라고 설명할 만큼 비교 조건이 같은가?

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. 바꾸기 전 결과를 보관하고 같은 입력을 다시 사용한다.
2. 좋아진 부분뿐 아니라 유지되어야 할 동작도 함께 비교한다.
3. 효과가 확인되지 않으면 추가 복잡도를 받아들일 이유를 다시 검토한다.

비교 결과는 특정 조건에서 얻은 증거다. 이를 모든 사용자와 모든 실행 환경으로 곧바로 확대하지 않는다. 입력의 크기와 조건을 함께 남겨야 다른 상황에서 다시 검증할 때도 출발점으로 사용할 수 있다.