Go 동시성 작업 스케줄러 구축: 효율적인 작업 처리

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

Go 백엔드 개발자, 동시성 작업 처리가 필요한 시스템 설계자

(중급~고급 수준: goroutine, channel, 스케줄링 전략 이해 필요)

핵심 요약

goroutine과 channel 기반 작업 스케줄러 설계: goroutine으로 작업자 생성, channel로 작업 전달 (예: type Task struct { ID string; Priority int; ExecFunc func() error; Timeout time.Duration })
스케줄링 전략 구현: FIFO, 우선순위 기반(container/heap 활용), 타임아웃 처리(context.WithTimeout)
동적 확장 및 복구 메커니즘: 작업량 증가 시 워커 증가, 실패 시 재시도(retry with cool-off period)

섹션별 세부 요약

1. 스케줄러의 필요성

고부하 시스템에서의 문제점: 무제한 goroutine 생성으로 인한 리소스 과부하, 작업 충돌
고정적 스케줄러의 한계: 우선순위 무시, 재시도 없음, 비효율적 리소스 사용
Go의 강점: goroutine은 가볍고 channel은 안전한 작업 파이프라인 제공

2. 스케줄러 구성 요소

Task 정의:

```go

type Task struct {

ID string

Priority int

ExecFunc func() error

Timeout time.Duration

}

```

Task Queue: chan Task로 FIFO 처리, 이후 container/heap 기반 우선순위 큐로 확장
Worker Pool: 동적 크기 조절 (작업량 증가 시 워커 추가)
스케줄링 전략: FIFO, 우선순위, 지연 실행 등

3. 핵심 기능 구현

타임아웃 처리:

```go

ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), task.Timeout)

done := make(chan error, 1)

go func() { done <- task.ExecFunc() }()

```

우선순위 큐: container/heap을 활용한 정렬 (Priority 기준)
동적 스케일링: 큐 길이에 따라 워커 수 자동 조절
모니터링: Prometheus와 연동하여 큐 길이, 성공률 통계 수집

4. 구현 예제

기본 스케줄러 구조:

```go

type Scheduler struct {

tasks chan Task

workers int

stopChan chan struct{}

}

func NewScheduler(workers int) *Scheduler { ... }

func (s *Scheduler) Submit(task Task) { s.tasks <- task }

func (s *Scheduler) Stop() { close(s.stopChan) }

```

우선순위 기반 스케줄러: container/heap을 사용한 PriorityQueue 구현

결론

실무 권장사항:

- 작업자 수를 동적으로 조절하여 리소스 낭비 방지 (workers 매개변수 활용)

- context.WithTimeout으로 작업 시간 초과 처리

- container/heap을 이용한 우선순위 큐 구현으로 VIP 작업 처리 최적화

- Prometheus와 연동하여 실시간 모니터링 구축

- 예제 코드에서 ExecFunc은 작업 로직을 플러그인 방식으로 확장 가능 (예: API 호출, 크롤링, 배치 처리)