Redis 과부하(Overload)의 원인과 효과적인 해결 방법

2025. 3. 15. 02:39개발 문서/기타

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Redis는 메모리 기반(Key-Value Store)의 데이터베이스로서 매우 빠른 속도를 제공하지만, 서비스 규모가 커지거나 부적절한 설정이 유지되면 과부하가 발생할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Redis 과부하 현상의 원인을 상세히 분석하고, 효과적인 해결 및 예방책을 제시합니다.

1. Redis 과부하(Overload)란?

Redis 과부하는 CPU, 메모리, 네트워크 또는 연결 수의 한계를 초과하여 Redis가 정상적인 요청 처리를 하지 못하는 상태를 말합니다. 심각한 경우 서비스 장애까지 이어질 수 있습니다.

2. Redis 과부하의 주요 원인 및 해결 방법

📌 1️⃣ CPU 과부하

🔹 증상

  • CPU 사용률 100% 근접
  • Redis 응답 지연 또는 요청 거부

🔹 원인

  • 과도한 요청 및 복잡한 연산 (SORT, ZUNIONSTORE, SUNION 등)
  • 긴 시간 실행되는 Lua 스크립트

🔹 해결 방법

✅ 복잡한 연산은 애플리케이션 단에서 처리 (ZRANGE 대신 SCAN) ✅ Redis 6 이상 버전의 멀티 스레드 기능 활용 ✅ 클러스터 구성으로 부하 분산


📌 2️⃣ 메모리 부족

🔹 증상

  • Redis가 OOM (Out of Memory) 오류 발생
  • 요청 처리 실패

🔹 원인

  • 설정된 최대 메모리(maxmemory) 초과
  • 데이터가 계속 누적됨
  • 만료 설정 및 데이터 퇴거(Eviction) 정책 미적용

🔹 해결 방법

✅ maxmemory 설정 (예: maxmemory 2gb) ✅ 퇴거 정책(maxmemory-policy) 적용: allkeys-lru, volatile-lru ✅ 대형 데이터는 별도 관리 또는 Big Hash 구조로 변경


📌 3️⃣ 네트워크 병목(Network Bottleneck)

🔹 증상

  • 클라이언트 연결이 빈번하게 끊어짐
  • 응답 지연 발생

🔹 원인

  • 과다한 초당 요청 수(QPS)
  • 네트워크 대역폭 초과
  • MONITOR 명령 남용

🔹 해결 방법

✅ MONITOR 명령 사용 최소화 (대신 slowlog 활용) ✅ Pipeline 사용으로 네트워크 RTT 감소 ✅ Replica(복제) 추가하여 읽기 부하 분산


📌 4️⃣ 연결 수 제한(Connection Limit)

🔹 증상

  • 새로운 연결 생성 불가 (maxclients 초과)

🔹 원인

  • 클라이언트가 매번 새로운 연결 생성
  • 기본 연결 수 한계 초과

🔹 해결 방법

✅ maxclients 설정 증가 (예: maxclients 20000) ✅ Redis Connection Pooling 및 Pipelining 적용


3. Redis 과부하 진단 방법

🔎 현재 상태 점검

redis-cli info
  • used_memory, connected_clients, instantaneous_ops_per_sec 확인

🔎 CPU 사용률 확인

top -p $(pgrep redis)
  • Redis 프로세스 CPU 점유율 체크

🔎 느린 쿼리 분석 (Slowlog)

redis-cli slowlog get 10
  • 실행 시간이 긴 명령 최적화

🔎 메모리 사용량 확인

redis-cli info memory
  • used_memory_human, maxmemory, evicted_keys 분석

4. Redis 과부하 예방을 위한 최적화 방법

Expiry & Eviction 정책 적용

  • 오래된 데이터 자동 삭제 (volatile-lru, allkeys-lru)

Pipelining 적극 활용

  • 명령어를 한 번에 전송하여 네트워크 효율화

복제 및 클러스터링 구성

  • Master-Slave 구조 및 Redis Cluster 활용으로 부하 분산

Connection Pooling 적용

  • 연결을 효율적으로 재사용

복잡한 연산 최소화

  • 무거운 연산(SORT, ZRANGE 등)은 Redis 외부에서 처리

📌 결론 및 요약

Redis 과부하는 CPU, 메모리, 네트워크, 연결 수 등의 자원 한계 초과로 발생합니다. 과부하를 사전에 방지하기 위해 지속적인 모니터링과 최적화된 설정을 유지하는 것이 중요합니다.

이 포스팅을 통해 Redis 운영 시 자주 겪는 과부하 문제를 효율적으로 해결하고 안정적인 서비스 운영에 도움이 되기를 바랍니다.