본문으로 건너뛰기

· 약 9분
누누
박스터

안녕하세요 카페인팀 누누입니다

이번에는 대량의 데이터를 DB에 넣는 과정을 최적화하는 과정에서 알게 된 내용을 공유하려고 합니다

이번 최적화의 목표​

전기차 충전소에 대한 공공 데이터를 가져오고, 그 데이터를 DB 에 넣는 과정을 최적화해보자

대량의 데이터를 삽입하는 과정​

저희 팀의 요구사항을 간단하게 정리하면 다음과 같습니다

  1. 대량의 데이터를 공공 데이터에서 전기차 충전소와 전기차 충전기에 대한 데이터를 가져온다
    • 충전소는 6만 개, 충전기는 23만 개의 데이터가 존재한다.
    • 한 번에 가져올 수 있는 양은 9999개 까지다.
  2. 이 데이터를 DB에 넣는다
    • 충전소와 충전기는 1:N 관계이다

최적화 전은 어떤 상황이었는데?​

before_optimize

위 사진을 잘 보시면 아실 수 있으시겠지만, 2000개를 저장하는데, 231.762 초가 사용되었습니다.

물론 출력을 위한 시간도 포함되었기에, 230초 정도라고 생각하셔도 좋습니다

1만 개라면? 231.762초 * 5 = 1,158.81초

23만 개라면? 1158.81 * 23 = 26,652.63초

시간으로 바꿔보면 7.4 시간이 걸린다는 것을 볼 수 있습니다

이 과정에서 볼 수 있는 문제점​

  1. 데이터를 저장할 때마다, 새로운 Transaction 이 생성된다.

어떻게 개선할 수 있을까?​

데이터를 저장할 때마다, 새로운 Transaction 이 생성되는 것을 방지하기 위해, 전체를 하나의 트랜잭션으로 묶는다

전체를 한 트랜잭션으로 묶은 버전​

all_in_transaction

이 과정에서 2000개를 저장하는데 65초 가 사용되었습니다.

1만 개라면? 65초 * 5 = 325초

23만 개라면? 325초 * 23 = 7,475초

시간으로 바꿔보면 2시간이 걸린다는 것을 볼 수 있습니다

전체적으로 3배 정도 빨라졌습니다

이 과정에서 볼 수 있는 문제점​

  1. 23만 개의 저장이 모두 한 트랜잭션이 되어서, 하나가 실패하면 23만개를 새로 저장해야 하는 상황에 처한다

어떻게 개선할 수 있을까?​

23만개의 저장이 모두 한 트랜잭션이 되는 것을 방지하기 위해, 1만 개씩 영속화시킨다

1만 개가 한 트랜잭션으로 묶인 버전​

separateTransaction

성능상으로 개선한 부분은 그렇게 크지 않지만, 실패했을 때, 1만 개만 다시 저장하면 되기에, 훨씬 빠르게 복구가 가능합니다.

여기서 PageNo라는 클래스는, i를 바로 참조했을 경우, effectively final을 보장할 수 없어서 만들었습니다.

성능은 전체를 한 트랜잭션으로 묶은 버전과 큰 차이가 나지 않습니다.

이 과정에서 볼 수 있는 문제점​

  1. id 생성 전략이 GenerationType.IDENTITY 이기에, 데이터를 저장할 때마다, DB에서 id를 생성해야 한다.

JPA에 있는 쓰기 지연을 전혀 활용할 수 없고, DB에서 id를 생성하기 위해, DB와 매번 통신을 해야 한다.

어떻게 개선할 수 있을까?​

id를 미리 생성해서, DB 에서 id 를 생성하는 과정을 생략한다

ID 생성 전략을 GenerationType.Table의 형태로 바꿔서, DB에서 id를 생성하는 과정을 줄여서, 성능을 개선한다

1만 개가 한 트랜잭션으로 묶이고, id를 미리 생성한 버전​

이때 batch size를 1000 단위로 설정해서 1000개씩 id 가 늘어나도록 설정했다

charger_generatorstation_generator

spring.jdbc.template.fetch-size=10000

10000batch_size

1자리 숫자는 앞에서부터 n(만개)를 의미하고, 2번째 숫자는 1만 개를 저장하는 데 걸린 시간(ms)을 의미합니다.

처음 1만 개는 142초가 걸리고, 2만 개는 285초가 걸렸습니다.

23만 개라면? 142 * 26 = 3,266초

처음과 비교하자면 7.4시간이 걸리는 것에서 54분 정도 걸리는 것으로 개선되었습니다.

이 과정에서 볼 수 있는 문제점​

하나의 스레드에서만 동작하기에, 성능이 개선되었지만, 여전히 느립니다.

하나의 스레드에서만 동작하기에, 하나의 커넥션을 사용하게 됩니다.

어떻게 개선할 수 있을까?​

여러 스레드에서 동작하게 하고, 여러 커넥션을 사용하게 합니다.

여러 스레드에서 동작하고, 여러 커넥션을 사용하는 버전​

multi_thread

이 버전에서 89991 개를 저장하는데 총 157초가 걸렸습니다.

23만 개라면? 157 * 3 = 471초

시간으로 바꿔보면 5분도 채 걸리지 않는 시간이죠

이 과정에서 볼 수 있는 문제점​

hikari connection pool 사이즈를 10으로 설정했는데, 10개의 커넥션을 사용하면서 저장을 하다 보니, 10개의 커넥션을 모두 사용하고 나서, 11번째부터는 커넥션을 가져오기 위해, 기다려야 하는 상황이 발생합니다.

어떻게 개선할 수 있을까?​

hikari connection pool 사이즈를 25로 설정해서, 25개의 커넥션을 사용하도록 합니다.

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=25

여러 스레드에서 동작하고, 여러 커넥션을 사용하는 버전 2​

multi_thread2

총 13만 개의 데이터를 저장하는데, 147초가 걸리고, db 인스턴스의 cpu 사용률이 100%에 가까워져서 ec2 가 다운되었습니다.

이 과정에서 볼 수 있는 문제점​

db의 cpu 사용량을 고려하지 않고, 23만 개가 조금 넘는 데이터를 25개의 커넥션을 활용해 저장하려고 했습니다

결론

  1. 데이터를 저장할 때마다, transaction을 사용하지 말자
  2. 데이터를 저장할 때마다, id를 생성하지 말자
  3. 여러 스레드에서 동작하고, 여러 커넥션을 사용하자
  4. db의 cpu 사용량을 고려하자

긴 글 읽어주셔서 감사합니다