ETS 모델 기반 시계열 예측

JMH로 알아보는 오토 박싱의 부하

쉽게 쓰여진 자바 코드에서는 일반적으로 정수 값의 목록을 List 클래스로 관리합니다. 자바 컬렉션 프레임워크는 구조적으로 잘 설계된 편이지만, 자바 언어의 한계로 프리미티브 타입을 자바 컬렉션으로 관리하는 경우 성능 상 많은 불이익을 받게 됩니다. 이는 자바 컬렉션이 설계적으로 Object 타입만 받아들일 수 있고, 프리미티브는 Object를 상속하지 않기 때문에 자동으로 객체 변환(Boxing)을 수행하기 때문입니다. 64비트 시스템에서 int 프리미티브는 8바이트를 차지하는 반면, Integer 객체는 포인터 8바이트, 객체 헤더 16바이트, 데이터 8바이트로 총 32바이트를 소모하므로 메모리량을 많이 차지할 뿐더러, GC 작업에 있어서도 하나의 프리미티브 배열에 비해 개별 Integer 객체를 모두 추적해야 하므로 많은 비용이 들어갑니다. 자바 컬렉션으로 인한 성능 페널티는 계산량이 많은 응용프로그램일수록 더욱 두드러지는데, 수십-수백 테라바이트의 역인덱스 포스팅 리스트를 스캔해야 하는 검색엔진이나, 대량의 연산을 수행해야 하는 데이터베이스에서도 마찬가지로 큰 성능 저하를 유발합니다. 오래된 예이지만, 루씬 3.5 시절의 아래 이슈는 객체 참조로 인한 메모리 사용량을 줄이고 프리미티브 배열로 처리하는게 어느 정도의 성능 향상 효과를 가져올 수 있는지 잘 보여줍니다: * [\[LUCENE-2205\] Rework of the TermInfosReader class to remove the Terms\[\], TermInfos\[\], and the index pointer long\[\] and create a more memory efficient data structure](https://issues.apache.org/jira/browse/LUCENE-2205) ### JMH: Java Microbenchmark Harness 이제 오토박싱으로 인한 부하를 실제 측정해보기에 앞서, JMH를 소개하도록 하겠습니다. JMH는 JDK에서 공식적으로 제공하는 마이크로 벤치마크 프레임워크입니다. JMH를 기반으로 벤치마크 테스트를 작성하는 것을 권장하는 이유는, 조심스럽게 테스트 코드를 작성하지 않으면 JVM에서 제공하는 다양한 최적화 기법 때문에 벤치마크 테스트가 의도한대로 동작하지 않고 왜곡된 결과를 내놓을 수 있기 때문입니다. 아래와 같이 몇 가지 잘못된 예를 생각해볼 수 있습니다: <ul><li>JIT 컴파일 여부: 핫스팟 컴파일러는 일정 횟수 이상 실행되는 메소드를 컴파일하는데, 만약 웜업 단계를 생략하게 되면 결과에 왜곡이 발생하게 됩니다.</li><li>데드코드 제거: 벤치마크 작성 시 성능 측정 대상 코드만 간단히 루프에 넣어 돌리는 경우가 흔한데, 핫스팟 컴파일러는 참조되지 않는 무의미한 코드를 자동으로 삭제하기 때문에 왜곡된 결과를 얻을 수 있습니다.</li><li>버추얼테이블 최적화: 인터페이스 구현체가 1개인 경우에는 실행 시 분기할 필요가 없기 때문에 네이티브 코드가 최적화됩니다. 그러나 코드 실행에 따라 동일 인터페이스를 구현하는 클래스가 추가로 로드되는 경우, 이전 실행과 달리 왜곡된 결과를 얻을 수 있습니다.</li></ul> ### JMH 벤치마크 프로젝트 만들기 Maven을 이용해서 새 JMH 프로젝트를 생성합니다. ``` $ mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh -DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype -DgroupId=com.logpresso -DartifactId=benchmark -Dversion=1.0 ``` 그러면 아래와 같이 샘플 코드가 생성됩니다. ```java package com.logpresso; import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark; public class MyBenchmark { @Benchmark public void testMethod() { // This is a demo/sample template for building your JMH benchmarks. Edit as needed. // Put your benchmark code here. } } ``` 아래와 같이 두 개의 벤치마크 테스트 코드를 작성합니다. ```java package com.logpresso; import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark; import org.openjdk.jmh.runner.Runner; import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException; import org.openjdk.jmh.runner.options.Options; import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder; public class MyBenchmark { private static final int MAX_SIZE = 10000000; @Benchmark public int[] testPrimitive() { int[] array = new int[MAX_SIZE]; for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) array[i] = i; return array; } @Benchmark public Integer[] textBoxing() { Integer[] array = new Integer[MAX_SIZE]; for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) array[i] = i; return array; } } ``` 컴파일 후 아래와 같이 실행합니다: ``` $ mvn clean package $ java -jar target/benchmark-1.0.jar ``` 이제 실행하면 아래와 같은 결과를 볼 수 있습니다: ``` # Run complete. Total time: 00:14:20 Benchmark Mode Cnt Score Error Units MyBenchmark.testPrimitive thrpt 200 166.054 ± 1.265 ops/s MyBenchmark.textBoxing thrpt 200 32.191 ± 0.484 ops/s ``` 프리미티브 배열의 처리량이 객체 배열에 비해 약 5배 정도 높은 것을 확인할 수 있습니다. 전체 실행 결과는 [이 링크](https://gist.github.com/xeraph/06cedd1054ad0ff3e9536e2b7115a537)에서 볼 수 있습니다. JMH 프레임워크에서 적용할 수 있는 옵션은 여러가지인데, 이번 글에서는 가장 간단한 테스트 구성만 알아보았습니다. 자세한 내용은 [OpenJDK: JMH](http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/) 페이지를 참고하시기 바랍니다.

2017-01-12

스레드 스택 덤프를 내장하는 방법

자바 응용프로그램의 장애는 크게 2가지로 분류됩니다. 첫번째는 과도한 힙 메모리 사용에 따른 잦은 GC 발생이고, 두번째는 I/O로 인한 블록 혹은 잠금으로 인한 스레드 대기 혹은 교착 문제입니다. 개발 환경에서는 디버거를 통해서 쉽게 WAS나 자바 애플리케이션의 내부 동작을 확인할 수 있지만, 운영 환경에서는 보안 문제로 터미널 접속조차 쉽지 않은 경우가 많습니다. 운영 환경에 JRE 대신 JDK를 설치한 경우라면, 잘 알려진대로 jstack 도구를 사용할 수 있습니다. 다음과 같이 현재 동작 중인 JVM 프로세스 PID를 매개변수로 넘겨서 실행합니다. ``` $ jstack <PID> ``` 그러면 아래와 같은 형식으로 스레드 스택이 출력됩니다. ``` 2017-02-01 23:01:35 Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.51-b03 mixed mode): "[iPOJO] pool-5-thread-1" #53 prio=5 os_prio=0 tid=0x000000000428a000 nid=0x7dcd waiting on condition [0x00007f3b2cf74000] java.lang.Thread.State: WAITING (parking) at sun.misc.Unsafe.park(Native Method) - parking to wait for <0x0000000080c04348> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject) at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175) at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2039) at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.take(LinkedBlockingQueue.java:442) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1067) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1127) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) "FelixStartLevel" #36 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x000000000263d000 nid=0x7dbc in Object.wait() [0x00007f3b2d67b000] java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor) at java.lang.Object.wait(Native Method) at java.lang.Object.wait(Object.java:502) at org.apache.felix.framework.FrameworkStartLevelImpl.run(FrameworkStartLevelImpl.java:283) - locked <0x0000000080f65660> (a java.util.ArrayList) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) ``` jstack 덤프는 스레드 이름, 스택, 동작 상태 뿐 아니라, 현재 각 스레드가 소유하고 있는 잠금 인스턴스, 대기하고 있는 인스턴스 정보까지 포함합니다. 이를 확인하면 현재 어떤 이유로 스레드가 대기하고 있는지 진단할 수 있습니다. 그러나 보안 문제로 운영 환경에서 jstack 도구를 실행하기 어렵거나, 진단 정보를 자동으로 수집하려는 경우에는 [ThreadMXBean](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/management/ThreadMXBean.html)을 사용해서 애플리케이션 자체에 잠금 상태를 포함한 스택 덤프 기능을 내장할 수 있습니다. [JstackHelper.java 전체 코드 보기](https://gist.github.com/logpresso/c7928aefac3f094bef5905c5284eb9cb) ```java ThreadMXBean bean = ManagementFactory.getThreadMXBean(); long[] tids = bean.getAllThreadIds(); writer.write("Thread dump (total=" + tids.length + ")" + LF); writer.write("------------------------------------------" + LF); for (ThreadInfo t : bean.getThreadInfo(tids, true, true)) { if (t == null) continue; writer.write("\"" + t.getThreadName() + "\" tid=" + t.getThreadId() + ": (state = " + t.getThreadState() + ")" + LF); writer.write(mergeStackTrace(t)); writer.write(LF); } ``` 그런데 스레드 풀을 활용하는 경우 보통 스레드 풀을 대표하는 이름만 부여되기 때문에 스택 덤프를 봐도 현재 실행 중인 작업의 맥락을 쉽게 식별하기 어려운 경우가 종종 있습니다. 많은 개발자들이 스레드 이름은 스레드를 생성할 때만 설정할 수 있다고 생각하지만 실제로는 실행 중에 스레드 이름을 임의로 변경할 수 있습니다. [Thread.setName(String name)](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/Thread.html#setName-java.lang.String-) 따라서 Runnable 혹은 Callable을 구현할 때, 시작 부분에 현재 컨텍스트에 해당하는 문자열을 스레드 이름으로 설정하고, finally 블록으로 원래 스레드 이름을 복구하도록 코딩하면 현장에서 빠르게 장애를 진단하고 대응할 수 있습니다. 로그프레소는 system threads 쿼리를 통해서 스레드 실행 상태를 진단할 수 있는 기능을 제공하며, 외부 시스템이 흔히 연동되는 스트림 엔진에서는 실행 중인 스트림 쿼리 이름을 스레드 이름으로 설정함으로써 필드 엔지니어의 장애 진단을 지원합니다. 예를 들어 인덱스되지 않은 외부 데이터베이스의 테이블을 dblookup 커맨드로 참조하는 경우 낮은 SQL 조회 성능으로 인해 스트림이 JDBC 드라이버 스택에서 소켓 수신을 대기하고 있는 모습을 쉽게 확인할 수 있고, 해당 스트림 쿼리에 설정된 SQL 쿼리를 확인한 후 즉시 대응할 수 있습니다.

2017-02-02

쿼리는 어떤 과정을 거쳐서 실행되는가

쿼리는 사용자와 데이터베이스를 매개하는 역할을 수행합니다. 응용프로그램을 개발할 때 파일 입출력을 직접 다루는 대신 데이터베이스를 사용하는 이유는 의도하는 데이터 처리 결과를 간단하게 얻을 수 있기 때문인데요. 쿼리를 사용하면 프로그램 코드를 작성하는 것에 비해 같은 작업을 훨씬 짧게 표현할 수 있습니다. 예를 들어 웹 로그에서 클라이언트 IP별 다운로드 트래픽 총량을 계산하려면 아래와 같은 과정을 거쳐야 합니다. 웹 로그는 아래와 같은 형식으로 기록됩니다. ``` 110.70.47.162 - - [23/May/2020:13:24:22 +0900] "GET /static/images/favicon.png HTTP/1.1" 200 57692 "-" "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_4 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) CriOS/81.0.4044.124 Mobile/15E148 Safari/604.1" 849 ``` 1. 웹 로그 파일을 연다. 2. IP와 정수로 구성된 해시테이블을 초기화한다. 3. 웹 로그 파일을 개행 문자로 분리해서 행 단위로 읽어들인다. 1. 웹 로그에서 클라이언트 IP와 전송량에 해당되는 문자열을 추출한다. 2. 전송량 문자열을 정수로 변환한다. 3. 해시테이블에서 클라이언트 IP를 조회한다. 4. 기존 누적값과 현재 전송량을 합산하여 클라이언트 IP와 전송량의 쌍을 다시 해시테이블에 넣는다. 4. 파일 끝을 만나면 해시테이블의 모든 클라이언트 IP 키를 순회하면서 결과를 출력한다. 5. 웹 로그 파일을 닫는다. 프로그래밍 언어에 따라 다르지만 파이썬으로는 몇 줄, 자바로는 수십 줄 정도 구현이 필요할 것이고, 클라이언트 IP가 엄청나게 많아서 메모리에 다 올릴 수 없는 상황은 고려하지 않고 있습니다. 만약 일반적인 데이터베이스 테이블에 웹 로그가 파싱되어 저장되어 있는 상태라면 일반적으로 SQL을 이용해서 간단하게 1줄로 쿼리할 수 있습니다. ``` SELECT client_ip, SUM(bytes) FROM weblog GROUP BY client_ip ``` weblog 테이블에 데이터가 정규화된 형태로 존재한다면 로그프레소 쿼리는 아래와 같이 표현합니다. ``` table weblog | stats sum(bytes) by client_ip ``` 일반 데이터베이스는 테이블에 적재되지 않은 데이터를 처리하지 못하지만, 로그프레소는 아래와 같이 추출과 형 변환을 포함하여 모든 데이터 처리를 한 줄로 표현할 수 있습니다. ``` textfile access_log | rex field=line "^(?<client_ip>\S+).* (?<bytes>\S+)$" | eval bytes=long(bytes) | stats sum(bytes) by client_ip ``` ## 쿼리 실행 단계 데이터베이스는 위와 같이 기술한 쿼리 문장을 실제 실행 가능한 코드로 변환해야 합니다. 이 과정은 크게 쿼리 파싱, 최적화, 실행으로 구분합니다. ### 쿼리 파싱  쿼리는 한 줄로 간단하게 표현하였지만 프로그램 코드를 직접 작성한 것과 동일하게 동작하려면 각 기능 단위가 사용자의 의도에 맞게 배치되어야 합니다. 데이터베이스는 이러한 기능 단위를 쿼리 연산자 (Query Operator) 라고 부릅니다. 각 쿼리 연산자는 레코드를 입력 받아서 고유의 데이터 처리를 수행한 후 출력하며, 다음 연산자는 이전 연산자의 출력을 입력으로 받아들입니다. 위의 그림에서 실행 흐름은 아래에서 위로 올라가는 방향으로 표현되어 있는데 이것이 약간 부자연스럽게 느껴질 수 있습니다. 하지만 조인 연산이 포함되는 경우에 하단이 늘어나면서 넓게 배치되고 결과는 하나로 모이게 되므로 트리 형태로 표현하는 것이 유리하고, 그에 맞춰서 실행 흐름은 아래에서 위로 표시하는 것입니다. ### 최적화 데이터베이스는 쿼리를 파싱하여 트리 형태로 만들고 난 후에 이를 논리적, 물리적으로 최적화하는 과정을 수행합니다. 예를 들어, 위의 경우에 집계를 수행하므로 테이블 혹은 파일의 레코드 순서는 중요하지 않습니다. 따라서 병렬화된 테이블 스캔 혹은 파일 스캔으로 변환할 수 있습니다. 이 외에도 타입 추론, 비용 계산, 조인 순서, 필터링 위치 결정은 쿼리 최적화에서 중요한 주제인데 이는 나중에 다시 다루도록 하겠습니다.  ### 실행 최적화를 거치고 나면 최종적으로 쿼리 실행 계획 (Query Plan) 이 완성됩니다. 데이터베이스는 이 쿼리를 실행하는데 어느 정도의 CPU, 메모리, 디스크 자원을 사용할지 결정해야 합니다. 가장 단순하게는 프로그램을 직접 구현해서 실행하듯이 단일 프로세스가 쿼리를 실행할 수 있습니다. **프로세스 모델** PostgreSQL처럼 역사가 오래된 데이터베이스는 프로세스 모델 기반으로 동작합니다.  프로세스 모델은 클라이언트가 접속하면 새로운 프로세스를 생성해서 할당합니다. 유닉스 프로그래밍 스타일의 오랜 전통이기도 하지만, 공유 메모리를 기반으로 프로세스를 분리하는 이런 실행 모델은 프로그램 오류로 크래시가 발생하더라도 해당 프로세스만 영향을 받기 때문에 상대적으로 장애에 견고합니다. 프로세스가 재시작하더라도 디스크에서 다시 읽어들일 필요 없이 공유 메모리 영역이 그대로 유지되는 장점도 있습니다. IBM DB2, Oracle (11g 이하 버전) 데이터베이스는 이러한 아키텍처로 설계되어 있습니다. 그러나 프로세스를 fork 하는 방식은 상당히 무거운 편입니다. 프로세스 풀링을 통해 어느 정도 단점을 희석시키기는 하지만, 운영체제에 실행을 맡기므로 스케줄링을 세밀하게 관리하기 어렵고 CPU 캐시 활용도 비효율적입니다. **스레드 모델** 로그프레소 쿼리 엔진은 스레드 모델 기반으로 동작합니다.  로그프레소는 쿼리마다 하나의 쿼리 스케줄러 스레드를 실행합니다. 쿼리 스케줄러는 쿼리 실행 계획에서 의존성이 해소된 실행 가능한 태스크를 선별하여 쿼리 태스크를 병렬적으로 실행합니다. 스캔이나 정렬과 같이 실행 성능에 큰 영향을 미치는 요소는 별도의 스레드 풀이 할당되어 있어서, CPU를 최대한 활용하여 빅데이터 쿼리를 실행합니다. 로그프레소 쿼리 엔진은 푸시 모델로 구성되어 있기 때문에, 스캔 스레드의 병렬화가 전체 쿼리의 수행 성능을 좌우합니다. 메모리에 캐시된 페이지를 처리하는 경우 이러한 병렬화는 수 배 이상의 성능 차이를 낼 수 있습니다. 다음 편에서는 Pull 모델과 Push 모델의 장단점을 알아보도록 하겠습니다. ## 레퍼런스 - [PostgreSQL 12 Documentation: 1.2. Architectural Fundamentals](https://www.postgresql.org/docs/12/tutorial-arch.html) - [Oracle 18c Database Concepts: 15 Process Architecture](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/18/cncpt/process-architecture.html#GUID-4B460E97-18A0-4F5A-A62F-9608FFD43664)

2020-05-25