Go 워커 풀 패턴: 동시성의 안정적 관리 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

Go 개발자 (초보자 및 중상급)

핵심 요약

• 워커 풀 패턴은 goroutine 과량 생성으로 인한 리소스 과부하를 방지하고 안정적인 동시성 처리를 가능하게 한다.
• 3가지 핵심 구성 요소: Task Queue (채널), Workers (goroutine), Results (출력 채널).
• 고급 기능: 우선순위 대기열, context 기반 타임아웃, WaitGroup 기반 정확한 종료 처리.

섹션별 세부 요약

1. 워커 풀의 기본 원리

• 동작 원리: 작업이 채널을 통해 고정된 워커(goroutine)에 할당되고 처리된다.
• 리소스 관리: goroutine 수 제한으로 CPU/메모리 과부하 방지.
• 예제 코드:

```go

type WorkerPool struct {

jobs chan int

results chan Result

count int

wg sync.WaitGroup

}

```

2. 고급 워커 풀 기능

• 확장성: AddWorker()로 워커 수 동적 조정 가능.
• 우선순위 처리: Priority 필드를 가진 Task 구조체 사용.
• 타임아웃 처리: context.WithTimeout()으로 작업 시간 제한 적용.
• 에러 처리: Result 구조체로 작업 결과 및 오류 함께 전달.

3. 실무 적용 사례

• 데이터 파이프라인: 16개 워커로 8코어 서버 최적화.
• 버퍼 크기 조정: make(chan int, 100)으로 작업 충돌 방지.
• 정확한 종료: context와 WaitGroup을 통해 워커 강제 종료.

4. 주의사항 및 패턴

• 버퍼 부족 대응: select문으로 채널 채워질 경우 작업 중단.
• 메모리 누수 방지: context.Done()으로 워커 종료 강제.
• 성능 비교: 워커 풀 사용 시 처리량 500/sec → 750/sec, 메모리 사용량 1.2GB → 800MB 감소.

결론

• 워커 풀 구현 시 핵심 팁:
• context와 WaitGroup을 통해 정확한 종료 처리.
• 버퍼 크기 조정(make(chan int, 1000))으로 작업 충돌 방지.
• Result 구조체로 작업 결과 및 오류 동시 전달.