대규모 배치 작업 진행 상황 추적 확장

Tracking 1M Async Jobs in 125KB of Memory with Redis Bitmaps

작성자
HackerNews
발행일
2025년 10월 29일

핵심 요약

  • 1 대규모 배치 작업의 진행 상황을 효율적으로 추적하기 위한 Redis 기반 BatchTracker 구현 전략을 제시합니다.
  • 2 데이터베이스 대신 Redis의 해시 및 집합 자료구조를 활용하여 원자적(atomic) 업데이트와 성능 개선을 달성합니다.
  • 3 작업 진행률을 실시간으로 모니터링하고 실패한 항목을 재처리할 수 있는 견고한 시스템 설계 방안을 설명합니다.

도입

대규모 배치 작업에서 진행 상황을 정확하고 효율적으로 추적하는 것은 중요한 과제입니다. 특히 수백만 건의 레코드를 처리할 때는 전통적인 데이터베이스 기반의 추적 방식이 성능 병목을 유발할 수 있습니다. 본 글은 이러한 문제를 해결하기 위해 Redis를 활용한 확장 가능한 배치 진행 상황 추적 시스템의 필요성을 제기하며, 그 배경과 주요 고려사항을 소개합니다.

대규모 배치 작업의 진행 상황을 효율적으로 추적하기 위해 Redis를 활용한 BatchTracker 클래스 구현이 제안됩니다.

기존 방식의 한계

  • 데이터베이스 병목: 각 레코드 상태를 DB에 직접 업데이트하는 방식은 I/O 오버헤드로 성능 저하를 초래합니다.
  • 트랜잭션 오버헤드: 수많은 작은 트랜잭션이 DB 부하를 가중시킵니다.

Redis 기반 BatchTracker 설계BatchTracker는 Redis를 사용하여 배치 작업의 전체 진행 상황 및 개별 항목 상태를 관리합니다.

주요 기능

  • 총 항목 수 추적: total_items 키에 전체 처리할 항목 수를 저장합니다.
  • 항목 상태 기록: * processed_items 해시: 처리된 항목 ID와 상태(성공/실패)를 저장하여 진행률 계산 및 실패 항목 식별에 활용합니다. * failed_items 집합: 실패한 항목 ID만 별도로 저장하여 재처리 큐에 쉽게 추가합니다.
  • 원자적 업데이트: Redis 명령을 통해 동시성 문제를 방지합니다.

핵심 메서드

  • initialize(batch_id, total_items): 배치 ID와 총 항목 수로 트래커를 초기화합니다.
  • track_item(item_id, status): 항목 상태를 기록하며, 실패 시 failed_items 집합에 추가합니다.
  • progress: 현재 진행률을 반환합니다.
  • failed_items_ids: 실패 항목 ID 목록을 반환합니다.

Redis 데이터 구조 활용

  • Hash: processed_items와 같이 많은 키-값 쌍을 효율적으로 저장합니다.
  • Set: failed_items와 같이 중복 없는 고유 항목 목록 관리에 유용합니다.이러한 설계를 통해 데이터베이스 부담을 줄이고, 높은 처리량과 실시간 진행 상황 모니터링을 가능하게 하며, 실패 항목에 대한 재처리 로직 구현을 간편하게 지원합니다.

결론

Redis를 활용한 배치 진행 상황 추적 시스템은 대규모 배치 작업의 성능과 안정성을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 방법입니다. `BatchTracker` 패턴은 데이터베이스의 부하를 경감하고, 실시간에 가까운 진행 상황 모니터링을 제공하며, 실패한 항목에 대한 효율적인 재처리 메커니즘을 지원합니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 배치 처리 환경에서 개발자가 직면하는 여러 도전 과제를 해결하는 데 기여할 것입니다.

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