neomm 지난 포스팅에서는 메모리 고갈로 인해 서버가 죽어버리는 OutOfMemoryError(OOM)의 유형과 해결책을 살펴보았습니다. OOM이 발생하면 서버가 아예 재시작되면서 일시적으로나마 상황이 종료되지만, 이보다 더 골치 아픈 장애가 있습니다. 바로 Java 프로세스가 종료되지도 않은 채 CPU 사용률을 100%(또는 코어 수에 비례한 최대치)로 점유하며 서버를 껍데기만 남은 먹통 상태로 만드는 현상입니다. 이 경우 APM(성능 모니터링 도구) 화면은 온통 붉은색으로 물들고, … 더 읽기
지금까지 우리는 JVM의 딥한 아키텍처부터 메모리, 스레드, 데이터베이스 튜닝, 그리고 비동기 통신(NIO)까지 서버의 성능을 최적화하기 위한 다양한 이론과 기법들을 섭렵했습니다. 하지만 아무리 철저하게 준비해도 실제 운영(Production) 환경의 변수를 100% 통제할 수는 없습니다. 이번 포스팅부터는 대미를 장식할 ‘실전 트러블슈팅’ 시리즈를 시작합니다. 그 첫 번째 주제는 자바 개발자들의 가장 큰 악몽이자 서버를 강제로 종료시키는 치명적인 에러, java.lang.OutOfMemoryError … 더 읽기
지난 포스팅에서는 무심코 사용하는 문자열(String) 결합 연산이 어떻게 CPU와 메모리를 낭비하는지 코드 레벨의 튜닝 방법을 알아보았습니다. 서버 내부의 로직을 아무리 깔끔하게 최적화하더라도, 결국 현대의 애플리케이션은 혼자서 동작하지 않습니다. 데이터베이스에서 데이터를 읽어오고, 외부 결제 API를 호출하고, 클라이언트에게 응답을 내려주는 등 끊임없이 외부와 통신해야 합니다. 이러한 네트워크 통신이나 파일 입출력 과정에서 발생하는 지연을 I/O(Input/Output) 병목이라고 부릅니다. 백엔드 … 더 읽기
지난 포스팅에서는 서버와 데이터베이스 간의 통신 부하를 줄여주는 캐시(Cache) 시스템에 대해 알아보았습니다. 인프라 레벨의 거대한 병목을 해결했다면, 이제는 애플리케이션 내부로 시선을 돌려볼 차례입니다. 자바(Java) 백엔드 애플리케이션에서 CPU 자원을 낭비하고 가비지 컬렉터(GC)를 과로하게 만드는 가장 흔한 원인은 무엇일까요? 복잡한 알고리즘의 실패보다 훨씬 빈번하게 발생하는 범인은 바로 개발자들이 무심코 사용하는 문자열(String) 연산과 불필요한 객체 생성입니다. 이번 글에서는 … 더 읽기
지난 포스팅에서는 데이터베이스 성능을 갉아먹는 주범인 JPA의 N+1 문제와 그 해결책을 알아보았습니다. 쿼리를 최적화하고 조인(Join)을 통해 통신 횟수를 줄이는 것은 매우 중요합니다. 하지만 백엔드 성능 최적화의 궁극적인 진리는 “가장 빠른 쿼리는 아예 데이터베이스로 날아가지 않는 쿼리”라는 것입니다. 아무리 튜닝을 잘해도 물리적인 하드 디스크(혹은 SSD)에 접근하여 데이터를 가져오는 작업은 메모리(RAM)에서 데이터를 읽어오는 것보다 수백 배 이상 … 더 읽기
지난 포스팅에서는 데이터베이스와 애플리케이션 사이의 통로 역할을 하는 커넥션 풀(HikariCP)의 최적화 방법을 알아보았습니다. 하지만 통로를 아무리 넓게 뚫어놓아도, 한 번에 끝낼 수 있는 심부름을 백 번, 천 번에 걸쳐서 한다면 효율은 바닥으로 떨어질 것입니다. 현대의 Java 백엔드 생태계에서는 SQL을 직접 작성하기보다 JPA(Hibernate)와 같은 ORM(Object-Relational Mapping) 기술을 주로 사용합니다. 생산성은 비약적으로 높아졌지만, ORM의 동작 원리를 정확히 … 더 읽기
지금까지의 시리즈를 통해 JVM 내부의 메모리 구조, 가비지 컬렉션(GC), 멀티 스레딩, 그리고 운영체제 레벨의 모니터링까지 서버 자체의 성능을 끌어올리는 방법들을 깊이 있게 살펴보았습니다. 하지만 아무리 서버의 CPU와 메모리를 최적화하더라도, 애플리케이션 바깥에 있는 ‘데이터베이스(DB)와의 통신 병목’을 해결하지 못하면 전체 시스템의 성능은 결코 나아지지 않습니다. 현재 Spring Boot 환경에서 가장 널리 쓰이는 표준이자, 극강의 성능을 자랑하는 커넥션 … 더 읽기
지난 포스팅에서는 통합 모니터링 시스템인 APM(Application Performance Management)의 4대 핵심 지표를 해석하는 방법을 알아보았습니다. APM은 애플리케이션 내부의 흐름을 시각적으로 보여주는 훌륭한 도구이지만, 가끔은 APM 에이전트 자체가 멈추거나 네트워크 문제로 데이터를 전송하지 못하는 블랙아웃 상황이 발생하기도 합니다. 이럴 때 서버 관리자와 시니어 백엔드 개발자의 진가가 발휘되는 곳이 바로 리눅스(Linux) 터미널 화면입니다. 운영체제(OS) 레벨에서 시스템 리소스가 어떻게 … 더 읽기
지난 포스팅에서는 메모리 누수(OOM)가 발생했을 때 서버를 부검하여 원인을 찾는 힙 덤프(Heap Dump)와 MAT 도구에 대해 알아보았습니다. 하지만 훌륭한 시스템 운영자라면 장애가 터진 후 수습하는 것이 아니라, 실시간으로 서비스의 건강 상태를 파악하고 병목을 사전에 차단해야 합니다. 과거에는 JConsole이나 VisualVM 같은 도구로 서버 한 대씩 상태를 확인했지만, 수십~수백 대의 서버가 얽혀 있는 현대의 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서는 한계가 … 더 읽기
지난 포스팅에서는 VisualVM과 JConsole을 이용해 실시간으로 서버의 건강 상태를 점검하는 방법을 알아보았습니다. 하지만 서버가 이미 OutOfMemoryError(OOM)를 뱉으며 장렬하게 전사해 버렸다면, 실시간 모니터링 도구는 더 이상 소용이 없습니다. 이때 개발자가 서버의 사망 원인(메모리 누수)을 부검하기 위해 반드시 확보해야 하는 결정적 증거가 바로 힙 덤프(Heap Dump)입니다. 이번 글에서는 운영 서버에서 안전하게 힙 덤프를 추출하는 방법과, 추출한 대용량 … 더 읽기