클라우드 네이티브 애플리케이션에서 버추얼 스레드의 역할과 이점

안녕하세요. yeTi입니다.
오늘은 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 버추얼 스레드의 역할과 이점을 알아보고자 합니다.

버추얼 스레드는 전통적인 스레드 모델의 한계를 극복하고, 더 높은 동시성을 제공하기 위해 고안된 경량 스레드 모델입니다. 본 포스팅은 버추얼 스레드의 개념부터 시작하여, 클라우드 네이티브 애플리케이션에서의 실제 적용 사례와 함께 그 이점 및 한계까지 종합적으로 분석할 것입니다.

클라우드 네이티브 애플리케이션의 특성

먼저 클라우드 네이티브 애플리케이션이 가지는 특성을 정리하여 큰 맥락에서 바라볼 수 있도록 하겠습니다. 클라우드 네이티브 애플리케이션은 처리량, 병렬성, 동시성, 효율성의 관점에서 다뤄볼 수 있습니다.

처리량(Throughput)

처리량은 애플리케이션이 단위 시간당 처리할 수 있는 작업의 총량을 의미합니다. 일반적으로 TPS(Transaction Per Second)로 측정됩니다. 높은 처리량은 애플리케이션의 성능을 평가하는 중요한 지표입니다.

병렬성(Parallelism)

병렬성은 처리량을 늘리기 위한 한 가지 방법으로, 애플리케이션을 Scale Out하여 컨테이너를 추가함으로써 물리적 자원의 양을 증가시키는 것을 의미합니다. 이를 통해 다중 CPU나 멀티코어 환경을 활용하여 여러 작업을 동시에 처리함으로써 전체적인 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

동시성(Concurrency)

동시성은 제한된 자원을 효율적으로 사용하여 여러 작업을 동시에 관리하고 처리하는 능력을 의미합니다. 효과적인 동시성 관리는 시스템의 응답 속도와 안정성을 유지하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 버추얼 스레드를 사용하면 단일 서버에서 여러 사용자의 요청을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

효율성(Efficiency)

효율성은 클라우드 환경에서 리소스 자원을 최대한 효율적으로 사용하는 것을 의미합니다. 이는 작은 리소스 단위인 컨테이너를 활용하거나, 경량화된 스레드 모델을 도입함으로써 달성할 수 있습니다. 효율적인 자원 관리는 운영 비용 절감과 애플리케이션의 성능 향상에 기여합니다.

클라우드 네이티브 애플리케이션과 동시성의 중요성

클라우드 네이티브 애플리케이션은 현대 소프트웨어 개발의 중요한 패러다임으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 클라우드 인프라의 유연성과 확장성을 최대한 활용하여, 빠르게 변화하는 비즈니스 요구사항에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 특히, 클라우드 환경에서는 컨테이너 단위로 관리하는 것이 보편적인데 컨터이너는 일반적으로 작은 리소스를 할당하여 사용합니다.

이유는 물리적인 노드의 리소스 효율성을 높일 수 있는 방법은 idle 타임을 최대한 줄이는 것입니다. 물리적인 노드는 컨테이너를 관리하는 단위이기 때문에 컨테이너가 빠르게 생성되고 종료되는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 컨테이너의 리소스 사용량을 최소화하고, 컨테이너의 수를 최대한 늘려야 합니다. 소수의 큰 컨터이너 보다 다수의 작은 컨테이너를 운영하는 것이 물리적인 노드의 리소스를 효율적으로 사용할 수 있는 좋은 방법이기 때문입니다.

여기에 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 동시성이 중요한 이유가 있습니다.

작은 컨테이너 단위의 리소스 할당은 작은 수의 스레드를 사용하는 것이 효율이 높다는 말입니다. 작은 수의 스레드를 사용할 수 있다는 것은 컨텍스트 스위칭 비용이 서비스의 효율성과 의존성을 가진다고 볼 수 있습니다.

버추얼 스레드 소개

버추얼 스레드의 정의

버추얼 스레드(Virtual Threads)는 기존의 운영 체제 수준의 스레드보다 훨씬 가벼운 실행 단위입니다. 이는 주로 자바의 Project Loom에서 도입된 개념으로, 수천에서 수백만 개의 스레드를 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 버추얼 스레드는 물리적 스레드의 오버헤드를 줄이고, 더 높은 동시성을 가능하게 하여 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다.

전통적인 스레드 모델과의 차이점

전통적인 스레드 모델은 OS 커널에 의해 관리되는 스레드로, 각 스레드는 독립적인 스택과 실행 컨텍스트를 가집니다. 이로 인해 많은 수의 스레드를 생성할 경우, 시스템 자원의 한계에 쉽게 도달할 수 있으며, 컨텍스트 스위칭 비용이 크게 증가합니다. 반면, 버추얼 스레드는 사용자 공간(User Space)에서 관리되며, 경량화된 구조 덕분에 훨씬 적은 자원으로 다수의 스레드를 동시 실행할 수 있습니다.

Java와 Project Loom에서의 버추얼 스레드 구현

Java의 Project Loom은 버추얼 스레드를 도입하여 JVM의 동시성 모델을 혁신하고자 하는 프로젝트입니다. Project Loom은 기존의 스레드 기반 모델을 보완하여, 더 높은 동시성을 지원하며, 개발자가 더 쉽게 병행 프로그래밍을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 Java 애플리케이션은 성능 저하 없이도 많은 수의 스레드를 효율적으로 관리할 수 있게 되었습니다.

클라우드 네이티브 애플리케이션에서의 역할

동시성 관리의 필요성

클라우드 네이티브 애플리케이션은 다수의 사용자 요청을 동시에 처리(높은 처리량)해야 하며, 이는 높은 수준의 동시성(작은 단위의 컨테이너 운영)을 요구합니다. 효과적인 동시성 관리는 시스템의 응답 속도와 안정성을 유지하는 데 필수적입니다. 버추얼 스레드는 이러한 요구를 충족시키기 위해, 더 많은 동시 실행 단위를 효율적으로 관리할 수 있는 수단을 제공합니다.

마이크로서비스 아키텍처와 버추얼 스레드

마이크로서비스 아키텍처는 애플리케이션을 독립적인 서비스 단위로 분할하여 관리합니다. 각 마이크로서비스는 독립적으로 배포되고 확장될 수 있으며, 이는 전체 시스템의 유연성과 확장성을 증가시킵니다. 버추얼 스레드는 이러한 마이크로서비스들이 독립적으로 동작하면서도 높은 처리량을 유지할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 각 마이크로서비스가 수많은 요청을 처리할 때, 버추얼 스레드를 사용하면 효율적인 자원 관리와 높은 동시성을 실현할 수 있습니다.

서버리스 아키텍처와의 연계

서버리스 아키텍처는 개발자가 인프라를 직접 관리하지 않고도 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경을 제공합니다. 서버리스 환경에서는 짧은 시간 동안 많은 수의 함수가 실행되기 때문에, 효율적인 동시성 관리가 중요합니다. 버추얼 스레드는 서버리스 아키텍처에서의 높은 동시성을 효과적으로 처리할 수 있는 수단으로, 함수의 실행 효율성을 높이고 응답 시간을 단축시키는 데 기여합니다.

버추얼 스레드의 이점

리소스 효율성

버추얼 스레드는 매우 적은 메모리와 CPU 자원으로 많은 수의 스레드를 관리할 수 있습니다. 이는 클라우드 환경에서 자원의 낭비를 최소화하고, 더 많은 애플리케이션을 동일한 인프라에서 실행할 수 있게 합니다. 리소스 효율성은 운영 비용 절감과 직결되며, 클라우드 네이티브 애플리케이션의 경제성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

컨텍스트 스위칭 비용 절감

전통적인 스레드는 컨텍스트 스위칭 비용이 높아, 많은 수의 스레드를 사용할 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 반면, 버추얼 스레드는 컨텍스트 스위칭의 오버헤드를 크게 줄여줍니다. 이는 시스템 전체의 성능을 향상시키며, 더욱 부드러운 애플리케이션 성능을 보장합니다.

높은 동시성 지원

버추얼 스레드는 수천에서 수백만 개의 스레드를 동시에 실행할 수 있어, 높은 동시성을 요구하는 클라우드 네이티브 애플리케이션에 이상적입니다. 이는 사용자 요청에 대한 빠른 응답과 안정적인 서비스 제공을 가능하게 합니다.

기존 동시성 모델과의 비교

스레드 풀과 버추얼 스레드

스레드 풀은 제한된 수의 스레드를 미리 생성해두고, 작업이 들어올 때마다 이를 할당하여 처리하는 방식입니다. 이 방식은 자원 관리를 효율적으로 할 수 있지만, 스레드 수가 제한적이기 때문에 매우 높은 처리량을 충족시키기 어려울 수 있습니다. 반면, 버추얼 스레드는 동적으로 필요할 때마다 스레드를 생성하고 관리할 수 있어, 스레드 풀이 가지는 한계를 극복할 수 있습니다.

코루틴과 버추얼 스레드

코루틴은 경량화된 비동기 함수로, suspend와 resume을 통해 효율적인 비동기 처리를 가능하게 합니다. 코루틴은 단일 스레드 내에서 다수의 비동기 작업을 처리할 수 있어, 리소스 효율성이 높습니다. 그러나 코루틴은 특정 라이브러리나 언어의 지원이 필요하며, 스레드 간의 병렬 처리는 제한적일 수 있습니다. 반면, 버추얼 스레드는 언어와 런타임의 지원을 받아, 병렬 처리를 가능하게 하며, 코루틴의 장점과 스레드의 유연성을 모두 제공합니다.

Reactive Programming과의 차이점

Reactive Programming은 데이터 스트림과 변화를 중심으로 애플리케이션을 설계하는 패러다임입니다. 이는 비동기 데이터 흐름을 효율적으로 처리할 수 있게 하며, 높은 동시성을 지원합니다. 그러나 Reactive Programming은 복잡한 콜백 체인을 형성할 수 있어, 코드의 가독성이 떨어질 수 있습니다. 버추얼 스레드는 더 직관적인 동시성 관리를 가능하게 하며, 대부분의 동시성 관련 문제를 스레드 기반의 방식으로 해결할 수 있게 합니다.

결론

클라우드 네이티브 애플리케이션에서 중요하게 다뤄지는 것 중 하나는 경량화 애플리케이션입니다.

버추얼 스레드는 경량화 애플리케이션을 달성할 수 있는 중요한 개념 중 하나인데요. 특히 컨텍스트 스위칭 비용 절감에 따른 높은 동시성을 지원하고 애플리케이션 처리량을 증가할 수 있도록 이점을 제공합니다.

자바 개발자 혹은 스프링 개발자의 입장에서 본 버추얼 스레드는 기존 애플리케이션의 환경을 유지하면서 경량화 애플리케이션으로 쉽게 전환할 수 있도록 도와주는 좋은 방법으로 느껴집니다.

참고 자료

1. Project Loom 공식 웹사이트
2. Java Virtual Threads
3. Understanding Cloud Native Applications
4. Concurrency vs Parallelism
5. Reactive Programming with Spring
6. Coroutines in Kotlin
7. Go's Goroutines
8. Kubernetes Scalability Planning
9. Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
10. Cluster Autoscaler

지난 기록

• 클라우드 네이티브 애플리케이션: 경량 애플리케이션의 중요성과 Context Switching 문제 해결 방안
• 클라우드 네이티브 애플리케이션: 탄생 배경부터 현황까지
• 동시성과 병렬성의 이해: Context Switching
• 동시성과 병렬성의 이해: 동기, 비동기, 블로킹, 논블로킹의 개념
• 동시성과 병렬성의 이해: 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱