VarMQ 워커 풀 조정 기능

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 소프트웨어 개발자, DevOps 엔지니어
• 난이도: 중간

- 병렬 처리 및 리소스 최적화 개념 이해 필요

- 실시간 작업 처리 시스템 설계 경험자 대상

핵심 요약

• tune API를 통해 워커 풀 크기 조정 가능 (예: 10 → 100 → 10)
• 이벤트 루프(Event-Loop) 기반으로 작업 분배 및 리소스 관리 수행
• 동적 스케일링을 통해 서버 부하 최적화 및 리소스 절약 가능

섹션별 세부 요약

1. `tune API` 기능 설명

• 워커 풀 크기 조정을 위한 런타임 API 제공
• 고부하 시 작업 증가, 저부하 시 리소스 절약을 위한 동적 조정 로직 구현
• 예제: 1000개 작업 enqueue → 초기 워커 수 10 → 1초 간격으로 10씩 증가 → 100까지 도달 후 10씩 감소

2. VarMQ 내부 동작 원리

• 이벤트 루프(Event-Loop)가 대기 중인 작업과 가용 워커를 지속적으로 모니터링
• 워커가 작업 완료 시 "자유로움 알림" → 이벤트 루프가 추가 작업 분배
• 병렬 처리 효율성과 리소스 절약을 위한 비동기 처리 모델 적용

결론

• tune API를 활용해 실시간 서버 부하에 맞는 워커 풀 크기 조정 가능
• 이벤트 루프 기반의 비동기 처리 모델은 작업 처리 효율성 극대화에 효과적
• 리소스 최적화를 위해 동적 스케일링 로직을 반드시 구현 권장