CPU 쓰로틀링이 높다란 무엇일까?

 

서버 운영 중 자주 듣게 되는 개념 중 하나가 바로 "CPU 쓰로틀링(throttling)"이다.

하지만 구체적으로 CPU 쓰로틀링이란 무엇이며, 얼마나 높아야 문제가 되는 것일까?

이번 글에서는 CPU 쓰로틀링의 의미와 함께, 서버 및 데이터베이스의 CPU 사용량, 메모리 관리, 에러 로그 모니터링, 그리고 API 응답 시간까지 서버 성능 모니터링에 대한 내용을 다뤄보겠다.

 

CPU 쓰로틀링이란?

CPU 쓰로틀링이란 시스템이 과부하 상태일 때 CPU 사용량을 제한하는 메커니즘을 의미한다. 보통 서버는 특정 CPU 사용량을 초과할 경우 온도를 낮추거나 전력 소모를 줄이기 위해 CPU의 클럭 속도를 조절하는데, 이로 인해 성능이 저하될 수 있다.

CPU 쓰로틀링이 발생하는 주요 원인은 다음과 같다:

• CPU 온도 상승: 서버가 고온 상태에 도달하면, 발열을 줄이기 위해 클럭 속도를 낮춘다.
• 전력 제한: 클라우드 환경에서 제공되는 가상 머신(VM)이나 컨테이너는 CPU 할당량을 초과할 경우 사용을 제한하는 정책을 적용할 수 있다.
• 과도한 CPU 사용: 프로세스가 지나치게 많은 CPU 자원을 소비하면, 일정 수준에서 제한이 걸릴 수 있다.

그렇다면 CPU 쓰로틀링이 "높다"는 것은 무엇을 의미할까? 일반적으로 다음과 같은 기준을 참고할 수 있다:

• CPU 사용률 80% 이상 지속: 짧은 시간이라면 큰 문제가 되지 않지만, 장시간 지속되면 쓰로틀링이 발생할 가능성이 크다.
• 클럭 속도 감소율 20% 이상: 기본 클럭 속도 대비 쓰로틀링로 인해 20% 이상 저하된다면 성능 저하를 의심해볼 필요가 있다.
• 서버 응답 시간 증가: CPU 사용량 증가로 인해 API 응답 시간이 눈에 띄게 느려진다면 쓰로틀링이 원인일 수 있다.

 

서버 성능 모니터링 요소

서버의 성능을 효율적으로 관리하기 위해서는 CPU 뿐만 아니라 여러 요소를 함께 살펴봐야 한다. 주요 성능 모니터링 지표는 다음과 같다.

서버 CPU 및 메모리 사용량

CPU 사용률이 일정 수준을 초과하면 서버의 작업 속도가 저하될 수 있다. 일반적으로 CPU 사용률이 70~80%를 넘어서면 추가적인 부하를 고려해야 한다.

• CPU 사용률: top, htop, sar 같은 도구를 활용해 확인 가능
• 메모리 사용률: free -m, vmstat 등을 통해 확인 가능
• Swap 사용량: 메모리가 부족해 Swap 공간이 과다 사용되면 성능 저하가 발생할 수 있음

DB CPU 및 사용량 모니터링

데이터베이스 또한 CPU 사용량이 급증하면 쓰로틀링이 발생할 가능성이 있다. 특히 대규모 트랜잭션이 발생하는 경우 성능 저하로 이어질 수 있다.

• DB CPU 사용률: pg_stat_activity, SHOW ENGINE INNODB STATUS 등을 이용해 확인
• Slow Query 로그 확인: 실행 시간이 긴 쿼리가 있는지 분석하여 튜닝이 필요함
• 커넥션 수 모니터링: 데이터베이스 커넥션이 과도하게 열려 있다면 성능 문제가 발생할 수 있음

에러 레벨 로그 확인

서버의 성능 저하는 단순히 CPU 문제뿐만 아니라 시스템 에러로 인해 발생하는 경우도 있다. 따라서 에러 레벨 로그를 지속적으로 확인하는 것이 중요하다.

• WARN, ERROR 로그 분석: 애플리케이션 로그에서 심각한 문제가 발생하는지 점검
• OOM(Out of Memory) 로그 확인: 메모리 부족으로 인한 장애 발생 여부 확인
• API 장애 로그 분석: 특정 API에서 지속적으로 오류가 발생하는지 살펴보기

API 응답 시간 모니터링

API 응답 시간이 길어지는 것은 서버 성능 저하를 직관적으로 확인할 수 있는 지표이다. API 성능 모니터링을 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있다.

• 평균 응답 시간 확인: 특정 API의 평균 응답 시간이 비정상적으로 증가하는지 분석
• P95, P99 응답 시간 체크: 전체 요청의 95%, 99% 응답 시간이 어느 정도인지 측정하여 성능 병목을 찾음
• 타임아웃 발생 여부 확인: 일정 시간 내 응답이 오지 않는 API 요청이 증가하면 성능 저하를 의심할 수 있음
• API 호출 횟수 분석: 특정 API가 비정상적으로 많은 요청을 받는다면 부하 분산이 필요한지 검토해야 함
• 서버와 DB 간 응답 시간 분리 분석: API의 지연 시간이 서버 측 문제인지, DB 쿼리 실행 시간 때문인지 확인하는 것이 중요함
• 캐시 활용도 분석: 캐시 적중률을 확인하고, 불필요한 API 호출을 줄이기 위해 Redis, Memcached 등을 활용하는 것이 성능 개선에 효과적일 수 있음

응답 시간이 지속적으로 증가한다면, 로드 밸런싱, 캐싱, 코드 최적화 등의 방법을 고려해야 한다.

 

CPU 쓰로틀링을 방지하는 방법

CPU 쓰로틀링을 방지하기 위해서는 서버 리소스를 효율적으로 관리하는 것이 중요하다.

적절한 부하 분산

• 로드 밸런서 사용: 여러 서버에 부하를 분산하여 특정 서버에 과부하가 발생하는 것을 방지
• 캐싱 적용: Redis, Memcached 등을 활용하여 불필요한 DB 조회를 줄이고 CPU 사용량을 낮춤

리소스 최적화

• CPU 사용량이 높은 프로세스 분석: pidstat, htop 등을 활용하여 CPU를 과다 사용하는 프로세스를 찾아 조치
• DB 인덱스 튜닝: 불필요한 쿼리를 최적화하여 DB의 CPU 부담을 줄임
• 비효율적인 코드 개선: CPU 사용량이 높은 알고리즘을 최적화하여 서버 부담을 낮춤

서버 모니터링 시스템 구축

• Prometheus + Grafana 활용: 서버 및 DB의 성능을 실시간으로 시각화하여 모니터링
• Elastic Stack(ELK) 적용: 로그 데이터를 수집, 분석하여 장애 상황을 빠르게 감지
• 자동 알람 설정: CPU 사용률이 일정 수준을 넘으면 슬랙(Slack) 또는 이메일로 알람을 전송하여 빠른 조치를 취함

 

결론

CPU 쓰로틀링이 높다는 것은 서버의 CPU가 일정 수준 이상으로 사용되며, 성능이 제한되는 상황을 의미한다. 일반적으로 CPU 사용률이 80% 이상 지속되거나 클럭 속도가 20% 이상 감소할 경우 이를 의심해볼 수 있다. 이를 방지하기 위해서는 서버 CPU 및 메모리, DB 사용량, 에러 로그, API 응답 시간을 종합적으로 모니터링하고, 적절한 부하 분산과 리소스 최적화를 통해 성능 저하를 예방해야 한다.

서버 성능 모니터링은 단순한 수치 분석을 넘어 장애를 예방하고 빠르게 대응하는 중요한 과정이다. 지속적인 모니터링과 최적화를 통해 안정적인 서버 운영을 유지하도록 하자.