`Promise.all` 대신 루프를 사용해야 할 때: 비동기 처리 성능 최적화 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 JavaScript 비동기 프로그래밍에서 Promise.all의 한계와 for...of 루프 및 p-limit 라이브러리를 활용한 효율적인 대안을 제시하며, 대규모 데이터 처리 시 발생할 수 있는 성능 저하 및 시스템 불안정 문제를 해결하는 실질적인 방법을 설명합니다.

기술적 세부사항

• Promise.all의 문제점:
  • 동시에 너무 많은 비동기 작업을 실행하여 데이터베이스 과부하 및 충돌 유발 (예: 50,000개 레코드 동시 처리 시 500개 연결 폭주).
  • 하나의 Promise라도 실패하면 전체 작업이 거부되어 복구 어려움.
  • 모든 데이터를 메모리에 로드한 후 처리하여 메모리 부족 문제 발생 가능성 (예: 500MB 배열 처리).
• 해결 방안:
  • p-limit 라이브러리 활용: 최대 동시 실행 작업 수를 제한하여 데이터베이스 부하를 제어 (예: pLimit(10)).
  • Promise.allSettled 활용: 각 Promise의 성공/실패 여부를 개별적으로 확인하고, 실패한 작업만 필터링하여 전체 작업의 안정성 확보.
  • for await...of 스트림 처리: 데이터를 청크(chunk) 단위로 또는 하나씩 순차적으로 처리하여 메모리 사용량 최소화 및 백프레셔(backpressure) 관리.
  • 배치(Batch) 처리: for 루프 내에서 slice를 사용하여 데이터를 배치로 나누고, 각 배치마다 Promise.all을 적용하여 제어된 동시성 확보.
• 성능 비교: Promise.all (무제한) 대비 p-limit(10 동시) 및 배치 처리(100개/청크)의 시간 및 메모리 사용량 비교 데이터 제시.

개발 임팩트

• 대규모 데이터 처리 시 시스템 안정성 향상 및 다운타임 감소.
• 애플리케이션 성능 최적화를 통해 사용자 경험 개선 및 비용 절감.
• 비동기 패턴 선택에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 더 견고한 코드 작성 능력 함양.

커뮤니티 반응

• ""Faster" isn’t always better." 라는 교훈은 많은 개발자에게 공감을 얻으며, 실제 경험담 공유를 유도함.

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