고급 Go 동시성: 실무 문제 해결을 위한 채널 패턴

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

- 대상: Go 언어 경험 1-2년 이상, goroutine 및 channel 기초 이해한 개발자

- 난이도: 중간~고급 (고급 패턴 및 실무 사례 중심)

핵심 요약

• 채널 유형: unbuffered(동기화), buffered(비동기화)로 데이터 흐름 제어
• 핵심 패턴: rate limiting (토큰 풀), producer-consumer (작업 분리), fan-out/fan-in (병렬 처리)
• 실무 고려사항: context로 goroutine 종료, pprof로 메모리 누수 분석, close()로 채널 종료 신호 전달

섹션별 세부 요약

1. 채널 기초 및 유형

• unbuffered 채널: 송신자와 수신자가 동기화됨 (예: ch <- data와 data := <-ch 동시에 실행)
• buffered 채널: 버퍼 크기 제한으로 데이터 쌓임 (예: make(chan int, 10) 생성 시 10개까지 저장)
• Mutex 대비 장점: 동시성 안전한 데이터 흐름, 락 없는 설계 가능

2. Rate Limiting 패턴

• 문제: API 호출 과도로 DB/Redis 과부하
• 해결: 토큰 풀 채널(make(chan struct{}, 5)) 사용 (예: 5개 토큰 제한)
• 코드 예시:

tokens := make(chan struct{}, 5)
for i := 1; i <= 10; i++ {
  tokens <- struct{}{}
  // 작업 수행
  <-tokens
}

• 주의: 버퍼 크기 과도하게 설정 시 리소스 소모 증가 (예: 50 → 20으로 조정)

3. Producer-Consumer 패턴

• 문제: 로그 처리/다운로드 작업 병렬화 시 작업 분리 필요
• 해결: unbuffered 채널로 생산자-소비자 분리 (예: tasks 채널로 작업 전달)
• 코드 예시:

tasks := make(chan int)
for i := 1; i <= 3; i++ {
  go func(id int) {
    for task := range tasks {
      fmt.Printf("Consumer %d: task %d\n", id, task)
    }
  }(i)
}

• 주의: close(tasks) 누락 시 소비자 데드락 발생 (예: pprof로 감지)

4. Fan-out/Fan-in 패턴

• 문제: 병렬 API 호출 시 결과 수집 필요
• 해결: fan-out(작업 분산) + fan-in(결과 집합) 패턴
• 코드 예시:

results := make(chan string, 10)
for i := 1; i <= 3; i++ {
  go func(id int) {
    for task := range tasks {
      results <- fmt.Sprintf("Worker %d: task %d", id, task)
    }
  }(i)
}

• 주의: context 사용 필수 (예: context.Done()로 goroutine 종료)

5. 실무 팁 및 오류 사례

• 메모리 누수: close() 누락 시 runtime.NumGoroutine()으로 감지, pprof로 분석
• 데드락: go vet로 채널 닫기 누락 확인
• 버퍼 과다: 1000개 이상 버퍼 시 메모리 사용량 급증 (예: 10개로 조정)
• 상황별 채널 선택: 동기화 → unbuffered, 비동기화 → buffered

결론

• 실무 권장: context로 goroutine 정리, pprof로 성능 모니터링, close()로 채널 종료 신호 전달
• 예시: 토큰 풀(5개) + context 사용 시 API 호출 제한, fan-in으로 병렬 작업 결과 수집
• 핵심: 채널은 동시성 제어의 핵심 도구로, 패턴에 따라 복잡한 문제 해결 가능