개요
WAS ThreadPool 크기, Docker CPU 제한, JMeter 요청 쓰레드 수의 조합에 따라 WAS 성능 분석
도구
- WAS: 직접 만든 서버(`THREAD_POOL_SIZE` 설정)
- Docker: `--cpus` 옵션으로 CPU 코어 수 제한
- JMeter: 동시 사용자 수 (`JMeterThreads`) × 반복 수 (`LOOPS=10`) 설정측정 지표
- `AvgElapsed`: 평균 응답시간 (ms)
- `MaxElapsed`: 최대 응답시간 (ms)
- `AvgLatency`: 실제 서버 처리 시간 (ms)
- `AvgConnect`: 커넥션 성립까지의 시간 (ms)
- `SuccessRate`: 요청 성공률테스트 환경
| 설정 항목 | 값 |
|---|---|
| ThreadPool | 10, 50, 100 |
| Docker 제한 CPU | 1, 2, 4 |
| JMeter 쓰레드 수 | 10, 50, 100 (× 10회 반복) |
총 27개 경우의 테스트 수행, 각 조합당 100개 요청
결과 요약
- 모든 조합에서 실패 없음 (SuccessRate = 100%)
- CPU의 코어수 보다ThreadPool의 영향이 큼
- ThreadPool 50 구성에서 안정적인 성능을 보임
- ThreadPool 100은 일부 조합에서 MaxElapsed가 급등 → 오히려 비효율
결과 분석
ThreadPool = 10인 경우
| CPU | JMeterThreads | AvgElapsed | MaxElapsed | AvgLatency |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 10 | 5.54 ms | 183.0 | 5.40 ms |
| 1 | 50 | 2.67 ms | 19.0 ms | 2.60 ms |
| 1 | 100 | 2.31 ms | 17.0 ms | 2.22 ms |
| 2 | 10 | 4.08 ms | 121.0 ms | 3.92 ms |
| 2 | 50 | 2.40 ms | 17.0 ms | 2.27 ms |
CPU 1 제한 조건에서도 요청 수 증가에 잘 대응함
그러나 MaxElapsed가 높아지는 경우가 존재 → 부하 스파이크에 취약
CPU = 1인 경우
| ThreadPool | JMeterThreads | AvgElapsed | P95Elapsed | MaxElapsed |
|---|---|---|---|---|
| 10 | 10 | 5.54 ms | 6.05 ms | 183.0 ms |
| 50 | 10 | 1.51 ms | 2.0 ms | 3.0 ms |
| 100 | 10 | 4.64 ms | 6.05 ms | 158.0 ms |
ThreadPool 50에서 가장 빠르고 안정적
ThreadPool 100은 성능 하락 및 최대 응답시간 급등
고부하 조건 (동시 요청 수 = 100)
| ThreadPool | CPU | AvgElapsed | MaxElapsed | AvgLatency |
|---|---|---|---|---|
| 10 | 1 | 2.31 ms | 17.0 ms | 2.22 ms |
| 50 | 1 | 2.71 ms | 27.0 ms | 2.62 ms |
| 100 | 1 | 4.64 ms | 158.0 ms | 4.46 ms |
ThreadPool 100은 컨텍스트 스위칭 비용 증가로 지연 발생
ThreadPool 50이 평균/최대 응답시간 모두에서 가장 안정적
결론
- ThreadPool 100은 과도한 스레드 생성으로 성능이 저하된다.
- CPU 리소스보다 ThreadPool 조정이 우선 고려 요소인 것 같다.
코어 수를 늘렸는데 왜 성능이 떨어지지?
- 아마도 멀티스레드 환경에 대한 성능을 제대로 생각하지 않고 설계한 것 같다.
- 공유자원에 대한 접근, Lock 등을 고려하지 않고 설계해서 문제가 있다.
- 특히, 정적 파일 처리나 요청 경로 처리 등에서 동기화되지 않은 코드가 공통 자원을 참조하거나, GC 부하가 커졌을 가능성도 있다.
개선 방향
물론 모두 예측일 뿐이므로 명확한 원인 분석이 필요하다.
- ThreadPool 크기에 따른 TPS/Latency 변화 로그를 수집하고 정리하기
- 정적 파일 처리/경로 파싱 등의 공통 로직에서 공유 자원 여부 및 동기화 필요성 확인하기
- GC 로그를 활성화하고 메모리 할당 및 GC 시간 확인해보기
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