Uvicorn 워커 수 조절과 Python GIL의 관계

Uvicorn 워커 수 조절과 Python GIL의 관계 이해하기

FastAPI와 같은 비동기 프레임워크에서 Uvicorn 웹 서버를 사용할 때 워커(worker) 수의 조절은 성능 최적화의 핵심 요소입니다. 워커 수를 조절하면 애플리케이션의 처리량과 응답 시간에 큰 영향을 미칩니다.

워커 수 조절의 효과

워커 수를 증가시키면 동시에 처리할 수 있는 요청의 수가 증가하여, 애플리케이션의 전체 처리량이 향상됩니다. 각 워커는 독립적인 프로세스로 실행되기 때문에, 병렬 처리가 가능해집니다.

Python의 GIL 이해

Python은 GIL(Global Interpreter Lock)을 사용하여 멀티 스레딩 환경에서도 한 번에 하나의 스레드만이 Python 객체에 접근할 수 있도록 합니다. 이는 멀티 스레딩의 이점을 제한하지만, GIL은 파이썬의 메모리 관리를 단순화하고 안정성을 보장합니다.

Uvicorn과 GIL의 관계

Uvicorn은 멀티 프로세스 방식을 통해 GIL의 제한을 극복합니다. 각 워커가 독립적인 Python 인터프리터 프로세스로 실행되므로, 워커들은 GIL의 영향을 받지 않고 동시에 여러 요청을 처리할 수 있습니다. 이러한 구조는 CPU 자원을 효율적으로 활용하게 해 줍니다.

워커 수 조절의 실제

워커 수를 증가시킬 때는 서버의 CPU 코어 수와 메모리, 네트워크 리소스 등을 고려해야 합니다. 워커 수가 너무 많으면 프로세스 간 컨텍스트 스위칭에 따른 오버헤드가 증가하고, 메모리 사용량이 늘어나 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 따라서 최적의 워커 수를 찾기 위해 부하 테스트를 실시하고 성능 지표를 면밀히 관찰하는 것이 중요합니다.

워커 프로세스 간 데이터 공유

독립적인 워커 프로세스 간의 데이터 공유는 직접적으로 불가능합니다. 데이터 일관성을 유지하고 효율적인 분산 처리를 위해 외부 저장소나 메시지 큐를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, Redis를 사용하여 세션 정보를 공유하거나 Kafka를 통해 워커 간 메시지를 교환하는 방법이 일반적입니다.