Sidekiq 스케일링 핵심 개념 및 초기 설정

Sidekiq 아키텍처를 이해하는 것은 효율적인 스케일링의 첫걸음입니다. 주요 개념으로는 프로세스당 스레드 수를 제어하는 동시성(Concurrency), 단일 컨테이너에서 여러 Sidekiq 프로세스를 실행하는 Sidekiq Enterprise의 Swarm 기능, 그리고 작업이 저장되는 큐(Queues)가 있습니다. 또한, 데이터베이스 및 Redis 연결 풀은 각 스레드에서 공유되므로 적절한 설정이 필수적입니다.

초기 설정 시 다음 권장 사항을 따르는 것이 좋습니다:

• 큐 최소화: 초기에는 2~3개의 큐로 시작하여 복잡성을 줄입니다.

• 우선순위 기반 큐 이름: urgent, default, low 또는 within_30_seconds와 같이 지연 시간 기반으로 큐 이름을 지정하여 우선순위를 명확히 합니다.

• 작고 분산된 작업: 큰 작업을 여러 개의 작은 작업으로 분할하여 스케일링 용이성을 높입니다.

• 컨테이너당 단일 Sidekiq 프로세스: 초기에는 Swarm 없이 단일 프로세스로 시작하여 변수를 줄입니다.

• 메모리 기반 컨테이너 크기 선택: PDF 생성이나 대용량 CSV 처리와 같은 메모리 집약적 작업에 따라 컨테이너 크기를 결정합니다.

• 초기 동시성 5 스레드: Sidekiq의 기본값인 5 스레드에서 시작하여 CPU 사용률에 따라 조정합니다.

동시성 최적화 및 자동 스케일링

Sidekiq의 동시성(Concurrency) 설정은 컨테이너의 CPU와 작업의 I/O 비중에 따라 최적화되어야 합니다. CPU 사용률이 100%에 도달하면 동시성을 줄이고, 최대 처리량에서도 50%를 넘지 않는다면 동시성을 늘리는 것을 고려해야 합니다. RAILS_MAX_THREADS 환경 변수를 Sidekiq 프로세스에만 적용하여 동시성을 변경하는 것이 일반적입니다.

Sidekiq 컨테이너 자동 스케일링은 로드 변동에 효율적으로 대응하기 위한 필수 요소입니다. CPU 사용률은 I/O 바운드 작업이 많은 Sidekiq 워크로드에 부적합하므로, 큐 지연 시간(Queue Latency)을 자동 스케일링의 핵심 지표로 활용해야 합니다. Judoscale과 같은 솔루션은 큐 지연 시간 기반 자동 스케일링을 제공하여 비즈니스 요구사항에 맞춰 유연하게 리소스를 조절합니다.

큐 전용 할당 및 일반적인 스케일링 문제 해결

특정 작업 유형(예: 장시간 실행, 메모리 집약적, 비병렬 처리)의 경우, 해당 큐를 전용 Sidekiq 프로세스에 할당하는 것이 효과적입니다. 이를 통해 ‘특별한’ 큐가 ‘일반적인’ 큐의 처리를 방해하지 않도록 격리하고, 리소스 사용 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, RAILS_MAX_THREADS=1을 사용하여 메모리 집약적 작업을 단일 스레드로 처리할 수 있습니다.

일반적인 스케일링 문제와 해결책은 다음과 같습니다:

• ActiveRecord::ConnectionTimeoutError: 데이터베이스 연결 풀 크기를 Sidekiq 동시성에 맞게 조정합니다.

• ERR max number of clients reached: Redis 서비스 플랜을 업그레이드하거나 Sidekiq 동시성을 줄입니다.

• 느린 작업 성능 / CPU 포화: 동시성 설정을 낮추거나 더 강력한 컨테이너를 사용합니다.

• 산발적인 큐 백로그: 자동 스케일링을 도입하거나 컨테이너 수를 늘립니다.

• 신뢰할 수 없는 자동 스케일링: CPU 대신 큐 지연 시간을 기준으로 자동 스케일링을 설정합니다.

• 메모리 비대화: 메모리 누수 문제를 해결하거나, 해당 작업을 전용 큐에 할당하고 단일 스레드로 처리합니다.

• 업스트림(데이터베이스) 지연: 총 동시성을 줄이거나 데이터베이스를 업그레이드하고 쿼리 효율성을 개선합니다.

Redis 스케일링은 대부분의 Sidekiq 애플리케이션에서 병목 현상이 아니지만, 초고속 스케일 환경에서는 샤딩(sharding) 또는 Dragonfly와 같은 대안을 고려할 수 있습니다. 그러나 이러한 경로를 진행하기 전에 Redis가 실제 병목 지점인지 확인하는 것이 중요합니다.