반복영역 건너뛰기
주메뉴 바로가기
본문 바로가기
제품/서비스
EMS Solution
Features
클라우드 관리
서버관리
데이터베이스 관리
네트워크 관리
트래픽 관리
설비 IoT 관리
무선 AP 관리
교환기 관리
운영자동화
실시간 관리
백업 관리
스토리지 관리
예방 점검
APM Solution
애플리케이션 관리
URL 관리
브라우저 관리
ITSM Solution
서비스데스크
IT 서비스 관리
Big Data Solution
SIEM
AI 인공지능
Dashboard
대시보드
Consulting Service
컨설팅 서비스
고객
레퍼런스
고객FAQ
문의하기
가격
자료실
카탈로그
사용자매뉴얼
회사소개
비전·미션
연혁
2016~현재
2000~2015
인증서·수상
투자정보
재무정보
전자공고
IR자료
새소식
공고
보도자료
오시는 길
채용
피플
컬처
공고
FAQ
블로그
열기
메인 페이지로 이동
블로그
최신이야기
블로그
최신이야기
사람이야기
회사이야기
기술이야기
다양한이야기
카프카를 통한 로그 관리 방법
메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
페이스북 공유하기
트위터 공유하기
링크드인 공유하기
블로그 공유하기
[행사] 브레인즈컴퍼니 ‘가을문화행사 2023’
Java에서 가장 많이 접하는 문제는 무엇이라 생각하시나요? 바로 리소스 부족 특히 ‘JVM(Java Virtual Machine) 메모리 부족 오류’가 아닐까 생각해요.
메모리 부족 원인에는 우리가 일반적으로 자주 접하는 누수, 긴 생명주기, 다량의 데이터 처리 등 몇 가지 패턴들이 있는데요. 오늘은 좀 일반적이지 않은(?) 유형에 대해 이야기해 볼게요!
Java 객체 참조 시스템은 강력한 참조 외에도 4가지 참조를 구현해요. 바로 성능과 확장성 기타 고려사항에 대한 SoftReference, WeakReference, PhantomReference, FinalReference이죠. 이번 포스팅은
FinalReference를 대표적인 사례
로 다루어 볼게요.
PART1. 분석툴을 활용해 메모리 누수 발생 원인 파악하기
메모리 분석 도구를 통해 힙 덤프(Heap Dump)를 분석할 때, java.lang.ref.Finalizer 객체가 많은 메모리를 점유하는 경우가 있어요. 이 클래스는 FinalReference와 불가분의 관계에요. 나눌 수 없는 관계라는 의미죠.
아래 그림 사례는 힙 메모리(Heap Memory)의 지속적인 증가 후 최대 Heap에 근접 도달 시, 서비스 무응답 현상에 빠지는 분석 사례인데요. 이를 통해 FinalReference 참조가 메모리 누수를 발생시킬 수 있는 조건을 살펴볼게요!
Heap Analyzer 분석툴을 활용하여, 힙 덤프 전체 메모리 요약 현황을 볼게요. java.lang.ref.Finalizer의 점유율이 메모리의 대부분을 점유하고 있죠. 여기서 Finalizer는, 앞에서 언급된 FinalReference를 확장하여 구현한 클래스에요.
JVM은 GC(Garbage Collection) 실행 시 해제 대상 객체(Object)를 수집하기 전, Finalize를 처리해야 해요.
Java Object 클래스에는 아래 그림과 같이 Finalize 메서드(Method)가 존재하는데요. 모든 객체가 Finalize 대상은 아니에요.
JVM은 클래스 로드 시, Finalize 메서드가 재정의(Override)된 객체를 식별해요. 객체 생성 시에는 Finalizer.register() 메서드를 통해, 해당 객체를 참조하는 Finalizer 객체를 생성하죠.
그다음은 Unfinalized 체인(Chain)에 등록해요. 이러한 객체는 GC 발생 시 즉시 Heap에서 수집되진 않아요. Finalizer의 대기 큐(Queue)에 들어가 객체에 재정의된 Finalize 처리를 위해 대기(Pending) 상태에 놓여있죠.
위 그림과 같이 참조 트리(Tree)를 확인해 보면, 많은 Finalizer 객체가 체인처럼 연결되어 있어요. 그럼 Finalizer 객체가 실제 참조하고 있는 객체는 무엇인지 바로 살펴볼까요?
그림에 나온 바와 같이 PostgreSql JDBC Driver의 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement인 점을 확인할 수 있어요. 해당 시스템은 PostgreSql DB를 사용하고 있었네요.
이처럼 Finalizer 참조 객체 대부분은 Jdbc3gPreparedStatement 객체임을 알 수 있어요. 여기서 Statement 객체는, DB에 SQL Query를 실행하기 위한 객체에요.
그렇다면, 아직 Finalize 처리되지 않은 Statement 객체가 증가하는 이유는 무엇일까요?
먼저 해당 Statement 객체는 실제로 어디서 참조하는지 살펴볼게요. 해당 객체는 TimerThread가 참조하는 TaskQueue에 들어가 있어요. 해당 Timer는 Postgresql Driver의 CancelTimer이죠.
해당 Timer의 작업 큐를 확인해 보면 PostgreSql Statement 객체와 관련된 Task 객체도 알 수도 있어요.
그럼 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement 클래스가 어떻게 동작하는지 자세히 알아볼까요?
org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement는 org.postgresql.jdbc2.AbstractJdbc2Statement의 상속 클래스이며 finalize() 메서드를 재정의한 클래스에요. Finalize 처리를 위해 객체 생성 시, JVM에 의해 Finalizer 체인으로 등록되죠.
위와 같은 코드로 보아 CancelTimer는, Query 실행 후 일정 시간이 지나면 자동으로 TimeOut 취소 처리를 위한 Timer에요.
정해진 시간 내에 정상적으로 Query가 수행되고 객체를 종료(Close) 시, Timer를 취소하도록 되어 있어요. 이때 취소된 Task는 상태 값만 변경되고, 실제로는 Timer의 큐에서 아직 사라지진 않아요.
Timer에 등록된 작업은, TimerThread에 의해 순차적으로 처리돼요. Task는 TimerThread에서 처리를 해야 비로소 큐에서 제거되거든요.
이때 가져온 Task는 취소 상태가 아니며, 처리 시간에 아직 도달하지 않은 경우 해당 Task의 실행 예정 시간까지 대기해야 돼요.
여기서 문제점이 발생해요.
이 대기 시간이 길어지면 TimerThread의 처리가 지연되기 때문이죠. 이후 대기 Task들은 상태 여부에 상관없이, 큐에 지속적으로 남아있게 돼요.
만약 오랜 시간 동안 처리가 진행되지 않는다면, 여러 번의 Minor GC 발생 후 참조 객체들은 영구 영역(Old Gen)으로 이동될 수 있어요.
영구 영역으로 이동된 객체는, 메모리에 즉시 제거되지 못하고 오랜 기간 남게 되죠. 이는 Old(Full) GC를 발생시켜 시스템 부하를 유발하게 해요. 실제로 시스템에 설정된 TimeOut 값은 3,000초(50분)에요.
Finalizer 참조 객체는 GC 발생 시, 즉시 메모리에서 수집되지 않고 Finalize 처리를 위한 대기 큐에 들어가요. 그다음 FinalizerThread에 의해 Finalize 처리 후 GC 발생 시 비로소 제거되죠. 때문에 리소스의 수집 처리가 지연될 수 있어요.
또한 FinalizerThread 스레드는 우선순위가 낮아요. Finalize 처리 객체가 많은 경우, CPU 리소스가 상대적으로 부족해지면 개체의 Finalize 메서드 실행을 지연하게 만들어요. 처리되지 못한 객체는 누적되게 만들죠.
요약한다면 FinalReference 참조 객체의 잘못된 관리는
1) 객체의 재 참조를 유발 2) 불필요한 객체의 누적을 유발 3) Finalize 처리 지연으로 인한 리소스 누적을 유발
하게 해요.
PART2.
제니우스 APM을 통해 Finalize 객체를 모니터링하는 방법
Zenius APM에서는 JVM 메모리를 모니터링하고 분석하기 위한, 다양한 데이터를 수집하고 있어요. 상단에서 보았던
FinalReference 참조 객체의 현황에 대한 항목도 확인
할 수 있죠.
APM 모니터링을 통해 Finalize 처리에 대한 문제 발생 가능성도
‘사전’
에 확인
할 수 있답니다!
위에 있는 그림은 Finalize 처리 대기(Pending)중인 객체의 개수를 확인 가능한 컴포넌트에요.
이외에도 영역별 메모리 현황 정보와 GC 처리 현황에 대해서도 다양한 정보를 확인 할 수 있어요!
이상으로 Finalize 처리 객체에 의한 리소스 문제 발생 가능성을, 사례를 통해 살펴봤어요. 서비스에 리소스 문제가 발생하고 있다면, 꼭 도움이 되었길 바라요!
------------------------------------------------------------
©참고 자료
◾ uxys, http://www.uxys.com/html/JavaKfjs/20200117/101590.html
◾ Peter Lawrey, 「is memory leak? why java.lang.ref.Finalizer eat so much memory」, stackoverflow, https://stackoverflow.com/questions/8355064/is-memory-leak-why-java-lang-ref-finalizer-eat-so-much-memory
◾ Florian Weimer, 「Performance issues with Java finalizersenyo」, enyo,
https://www.enyo.de/fw/notes/java-gc-finalizers.html
------------------------------------------------------------
#APM
#Finalize
#제니우스
#메모리 누수
#Zenius
#FinalReference
#제니우스 APM
김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
필진 글 더보기
목록으로
추천 콘텐츠
이전 슬라이드 보기
트래픽 관리 솔루션, Zenius TMS의 주요기능과 특장점
트래픽 관리 솔루션, Zenius TMS의 주요기능과 특장점
복잡한 네트워크 인프라 환경에서 안정적으로 서비스를 운영하려면 실시간 트래픽 모니터링과 정확한 성능 분석이 필요합니다. 특히 네트워크 장비가 다양해지고 데이터 흐름이 복잡해지면서 여러 장비에서 발생하는 트래픽을 한눈에 파악할 수 있는 통합 관리 체계가 점점 중요해지고 있습니다. 트래픽 데이터를 체계적으로 수집하고 직관적으로 시각화하면, 이상 징후를 빠르게 찾아 대응할 수 있어 기업과 공공기관의 네트워크 관리 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 필요성에 맞춰 브레인즈컴퍼니는 Zenius TMS를 통해 다양한 장비에서 발생하는 트래픽 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다. Zenius TMS는 실시간으로 데이터를 수집하고 시각화할 뿐만 아니라, 장애 상황이나 성능 저하와 같은 이상 징후를 신속하게 탐지하고 상세히 분석할 수 있도록 지원합니다. 지금부터 Zenius TMS가 제공하는 구체적인 기능과 주요 장점을 보다 자세히 알아보겠습니다. 트래픽 관리 솔루션, Zenius TMS의 5가지 주요 기능 최근 네트워크 환경은 다양한 장비가 혼재하고, 외부 공격의 위험성 또한 점점 증가하면서, 단편적인 관리 방식으로는 충분한 대응이 어려운 상황입니다. 트래픽 관리 솔루션, Zenius TMS는 이와 같은 변화와 요구사항에 맞춰, 단일 플랫폼에서 트래픽의 수집부터 시각화, 정밀 분석, 이상 징후 탐지와 장애 대응까지 효과적으로 지원할 수 있도록 설계된 솔루션입니다. Zenius TMS의 주요 기능을 5가지로 나누어 하나씩 자세히 살펴보겠습니다. [1] 실시간 트래픽 모니터링 및 시각화 기능 Zenius TMS는 다양한 네트워크 장비에서 발생하는 트래픽 데이터를 실시간으로 수집하여, 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 시각화하는 기능을 제공합니다. 네트워크 관리자는 복잡한 구성이나 사전 지식 없이 HTML5 기반의 웹 UI를 통해 현재 네트워크의 전체적인 상태를 빠르게 파악할 수 있습니다. 구체적으로 특정 시간대나 특정 구간에서 트래픽 사용량이 급증하는 IP, 포트, 어플리케이션을 Top-N 형태로 즉각적으로 표시해, 문제의 우선순위를 빠르게 판단할 수 있도록 합니다. 송수신 bps/pps(초당 비트/패킷 수), Byte/Packet과 같은 세부적인 트래픽 지표 역시 장비 및 인터페이스 단위로 명확히 제공되어, 운영자가 네트워크 병목 현상이나 이상 트래픽 흐름을 신속하게 탐지할 수 있도록 돕습니다. 특히 IP 주소를 사용자명이나 서버명과 연계하여 표시하는 기능을 통해, 관리자가 추상적인 숫자가 아니라 구체적인 트래픽 유발 주체를 손쉽게 인지하고 문제의 근본 원인을 빠르게 분석할 수 있도록 지원합니다. [2] 성능 분석 및 Drill Down 기능 효과적인 네트워크 관리는 단순히 트래픽 현황을 모니터링하는 것에서 한 단계 나아가, 트래픽 증가의 원인과 맥락을 정확히 이해하는 데 달려 있습니다. Zenius TMS는 이를 위해 강력한 성능 분석 및 Drill Down 기능을 제공합니다. 트래픽 분석 기준은 IP, 어플리케이션, 프로토콜, 포트, QoS 등 다양한 카테고리로 구성되며, 각 카테고리별로 트래픽 점유율 Top-N 데이터를 한눈에 볼 수 있도록 시각화합니다. 특정 IP 주소를 중심으로 어떤 출발지 및 목적지와 주로 연결되는지, 사용된 포트와 어플리케이션 종류는 무엇인지 등을 다차원적으로 분석할 수 있으며, 이를 통해 관리자는 트래픽이 증가한 이유와 그 영향 범위를 명확히 이해할 수 있습니다. 또한, Drill Down 방식을 통해 전체 트래픽 데이터에서 상세한 항목으로 심층 분석이 가능하여, 트래픽 병목 현상의 원인과 특정 서비스나 구간에 집중된 비정상적 트래픽 패턴까지 정밀히 진단할 수 있습니다. [3] 유해 트래픽 탐지 및 패턴 기반 분석 기능 기업과 공공기관의 네트워크는 외부 공격이나 내부에서 발생하는 비인가 트래픽 같은 다양한 보안 위협에 항상 노출되어 있습니다. Zenius TMS는 네트워크 보안 강화를 위해 다양한 유해 트래픽 탐지 및 분석 기능을 내장하고 있습니다. TCP SYN Flood, UDP Flood와 같은 일반적인 공격 유형을 자동으로 감지하고, 공격의 근원지와 피해 대상을 매트릭스 형태로 직관적으로 표시하여 관리자가 신속하게 문제 상황을 파악할 수 있도록 합니다. 사용자는 공격이 집중된 IP, 공격이 이루어진 시점과 지속 시간, 공격 유형별 빈도 등 세부적인 데이터를 통해 즉각적인 방어 전략 수립은 물론 장기적인 보안 정책 개선을 위한 구체적 인사이트도 얻을 수 있습니다. 더 나아가 일정 기간 축적된 유해 트래픽 패턴 분석 결과를 기반으로 조직 내 보안 대응책이 실제로 잘 작동하는지 객관적으로 평가할 수 있습니다. [4] 장애 감지 및 다단계 통보 기능 네트워크 환경에서는 트래픽 장애나 성능 저하와 같은 문제가 빈번히 발생할 수 있으며, 이때 얼마나 신속히 대응하느냐가 운영 안정성에 큰 영향을 미칩니다. Zenius TMS는 사전에 설정된 트래픽 임계값을 기준으로 장애나 이상 상황을 실시간으로 탐지하며, 설정된 알림 채널을 통해 문제를 즉시 통보합니다. 관리자는 IP 단위 혹은 IP 그룹 단위로 장애감시 정책을 세분화하여 설정할 수 있으며, 서비스 유형(HTTP, HTTPS, FTP, DNS 등)에 따라 감시 템플릿을 미리 구성해 보다 체계적으로 관리할 수 있습니다. 트래픽 장애가 감지되면 SMS, 이메일, 푸시 알림 등 다단계 통보 방식이 활성화되어, 문제의 심각성이나 지속 기간에 따라 차등적으로 경고 메시지를 전송합니다. 이는 관리자가 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 돕는 동시에, 장애 이력 및 상세 이벤트 로그를 자동 기록하여 추후 장애 재발 방지를 위한 근거 자료로 활용될 수 있습니다. [5] 운영관리 자동화 및 보고서 생성 기능 지속적으로 증가하는 네트워크 규모와 복잡성 속에서 효율적인 운영 관리를 위해서는 반복적이고 수작업이 많은 업무를 자동화하는 것이 필요합니다. Zenius TMS는 이를 고려해, 트래픽 데이터를 수집하는 대상 장비와 인터페이스 정보를 자동으로 탐색하여 등록하는 기능을 지원합니다. 장비 추가나 변경 시 설정 절차가 간편해지면서 관리자는 네트워크 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. IP 자원 관리를 위해서는 B Class, C Class 등 IP 그룹 단위 설정 및 개별 IP 직접 입력 방식이 제공되어, 조직의 실제 운영 환경에 맞는 관리 체계를 쉽게 구축할 수 있습니다. 또한 각 IP 주소에 사용자 정보를 연계하여 트래픽 데이터와 사용자 간의 명확한 연결성을 확보할 수 있어, 트래픽 데이터를 보다 효율적이고 의미 있게 관리할 수 있습니다. 트래픽 모니터링 데이터를 기반으로 보고서를 손쉽게 생성할 수 있는 기능도 중요한 장점입니다. 관리자는 원하는 분석 기간과 보고서 유형을 간단히 선택하여 Excel 형태로 보고서를 출력할 수 있으며, 성능 지표, 트래픽 변화 추이 등 핵심 지표들이 명확히 정리되어 네트워크 운영 성과 보고나 자원 증설 계획, 운영 효율 개선 전략 수립 등의 다양한 업무에 즉시 활용 가능합니다. 트래픽 관리 솔루션, Zenius TMS의 주요 기능 특장점 Zenius TMS는 단순히 트래픽을 보여주는 모니터링 도구를 넘어, 네트워크 운영 환경에서 실제 발생하는 다양한 트래픽 흐름을 체계적으로 관리하고 능동적으로 대응할 수 있게 지원하는 솔루션입니다. 설치 및 초기 구축이 빠르고 간편하며, 도입 단계부터 기술 지원과 사용자 교육이 함께 제공되어 관리자의 도입 부담을 크게 덜어줍니다. 사용자 인터페이스(UI)는 현장 운영자의 실무 관점에서 설계되어, 복잡한 설정 없이 필요한 트래픽 정보를 빠르고 직관적으로 파악할 수 있도록 간결하게 구성되어 있습니다. HTML5 기반의 웹 인터페이스는 별도의 클라이언트 프로그램 설치 없이 브라우저 환경에서 즉시 사용할 수 있으며, 실시간으로 변화하는 트래픽 현황을 시각적인 그래프나 차트 등을 통해 명확히 제공합니다. 또한 IP와 사용자명 또는 서버명을 매핑하여 직관적으로 표시함으로써, 운영자가 데이터를 보다 의미 있는 형태로 쉽게 이해하고 신속히 대응할 수 있도록 돕습니다. Zenius TMS의 또 다른 강점은 EMS 통합 플랫폼 기반의 아키텍처를 통해 네트워크뿐만 아니라 서버, 애플리케이션, 데이터베이스 등 전체 인프라를 종합적으로 관리할 수 있다는 점입니다. SMS, NMS, ITSM 등 다른 인프라 관리 시스템과도 쉽게 연동되어, 하나의 플랫폼에서 다양한 운영 정보를 통합적으로 수집하고 관리할 수 있습니다. 이러한 유연한 통합 구조는 운영 환경이 지속적으로 변화하는 기업이나 기관에 특히 유리하며, 장기적으로 관리 효율성을 높이고 확장성을 확보하는 데에도 큰 이점을 제공합니다. Zenius TMS 공공기관, 금융권, 의료기관, 제조업 등 폭넓은 산업 분야에서 1,000건 이상의 풍부한 구축 경험과 실제 운영 사례를 통해 그 성능과 안정성을 검증 받았습니다. 또한 GS 인증 1등급 획득, 조달청 우수제품 지정 등 엄격한 공공 부문 요구 사항을 충족하는 신뢰성까지 갖추고 있어, 까다로운 운영 환경에서도 충분히 안정적인 성능을 발휘합니다. 이처럼 Zenius TMS는 네트워크 관리에 요구되는 효율성, 확장성, 직관적인 사용자 환경, 그리고 안정성이라는 필수 요소를 두루 갖추고 있으며, 복잡한 네트워크 환경에서 신속하고 정확한 운영 관리를 원하는 기업과 공공기관에 가장 적합한 솔루션입니다. 네트워크 트래픽을 안정적으로 관리하고자 하는 기업이나 기관이라면, Zenius TMS를 통해 한 단계 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 네트워크 운영 환경을 경험해 보시기 바랍니다.
2025.07.24
다음 슬라이드 보기