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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
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[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!
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©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
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#Finalize
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#제니우스 APM
김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
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Java APM 기반 기술에 대한 간략한 설명
Java APM 기반 기술에 대한 간략한 설명
몇 년 전부터 미국 실리콘밸리에서 불어온 스타트업 광풍이 인플레이션과 경기 침체가 동시에 예상되는 최악의 전망 속에서 조금 사그러드는 모습입니다. 그러나 빠른 속도로 퍼지기 시작한 IT 관련 유행들은 아마 꽤 오랜 시간 우리들 근처에 남아 그 영향이 지속되지 않을까 예상해봅니다. 그 중 한 부분을 차지하는 것이 새로운 혹은 인기가 급상승한 Go, Python, R, Julia, Kotlin, Rust, Swift 등의 컴퓨터 언어들입니다. 이렇게 많은 언어들이 새로 등장해 번쩍번쩍하는 장점을 뽐내고 있는 와중에도, 아직 세상의 많은 부분, 특히 ‘엔터프라이즈 IT’라 불리는 영역에서 여전히 가장 많이 사용되는 것은 Java입니다. 절대적이지는 않지만 컴퓨터 언어의 인기 순위 차트인 TIOBE 인덱스에 따르면, 2022년 6월 현재도 Java의 인기는 Python, C의 뒤를 잇는 3위입니다. Java 역시 Java 9부터는 십 수년간 고수하던 백워드 컴패티빌리티 정책을 포기하고 여러가지 반짝거리는 장점을 받아들이면서 버전업을 계속해, 올해 9월에는 Java 19가 나올 예정입니다. 그러나 아직도 우리나라 ‘엔터프라이즈 IT’에서 가장 많이 쓰이는 버전, 그리고 작년까지는 세계에서 가장 많이 쓰이는 버전은 Java 8이었습니다. 이렇게 많은 Java 어플리케이션의 성능을 모니터링하고 관리할 수 있는 솔루션을 통상적으로 APM(Application Performance Management)이라고 합니다. 위에서 서술한 것처럼 다른 컴퓨터 언어들의 인기가 올라가고 사용되는 컴퓨터 언어가 다양해지면서 많은 APM 제품들이 Java외의 다른 컴퓨터 언어로 작성된 어플리케이션도 지원하는 경우가 늘어나고 있으나, 이 글에서는 APM을 Java 어플리케이션의 성능을 모니터링하고 관리할 수 있는 솔루션으로 한정하도록 하겠습니다. 어플리케이션의 성능을 보다 깊이 모니터링하는데 필수적인 것이 Trace[i]입니다. Trace는 어플리케이션이 실행되는 과정에 중요하다고 생각되는 부분에서 중요하다고 생각되는 어플리케이션의 상태를 기록으로 남긴 것입니다. 전통적인 어플리케이션에서는 실행 Thread를 따라가면서 순차적인 Trace가 남게 되고 유행에 맞는 MSA(Micro-Service Architecture) 어플리케이션에서는 서로 연관됐지만 직선적이지는 않은 형태의 Trace가 남게 됩니다. 이러한 Trace를 수집하고 추적하고 분석하는 것이 APM의 주요 기능 중 하나입니다. 그런데, 여기서 문제가 하나 생깁니다. Trace는 누가 남길 것인가 하는 문제입니다. 개발 리소스가 충분하고 여유가 있는 경우, 개발시 성능에 대한 부분에 신경을 써서 개발자들이 Trace를 남기며 이를 분석하고 최적화하는 것이 정례화, 프로세스화 돼있겠지만, 많은 경우 개발 리소스를 보다 중요한 목표 달성을 위해 투입하는 것도 모자랄 지경인 것이 현실입니다. 아무리 분석 툴인 APM이 좋아도, 분석할 거리가 되는 Trace가 없으면 무용지물이 돼 버립니다. 그래서 APM에는 미리 정해진 중요한 시점에 어플리케이션에서 아무 것도 하지 않더라도 자동으로 Trace를 남기도록 하는 기능이 필수적으로 필요합니다. Java 어플리케이션의 경우 이러한 기능은 Java Bytecode Instrumentation이라고 하는 기반 기술을 사용해 구현됩니다. 서론이 매우 길어졌지만, 이 글에서는 Java Bytecode Instrumentation에 대해 조금 상세히 살펴보도록 하겠습니다. Java Bytecode Instrumentation을 명확히 이해하려면, 먼저 Java가 아니라 C, C++, Rust등의 언어들로 작성된 프로그램이 어떤 과정을 거쳐서 실행되는가, 그리고 Java 프로그램은 어떤 과정을 거쳐서 실행되는가를 살펴보는 것이 도움이 됩니다. Java가 세상에 나오기 이전에는 ‘컴퓨터 학원’이나 고등학교 ‘기술’ 과목, 그리고 대학의 ‘컴퓨터 개론’ 등에 반드시 이런 내용이 포함돼 있었지만 요즘은 그렇지도 않은 것 같습니다. 컴퓨터에서 프로그램을 실행시키는 것은 CPU, 즉 Central Processing Unit입니다. 지금 이 글을 작성하고 있는 컴퓨터의 CPU는 Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz입니다. CPU는 메모리의 프로그램이 있는 영역을 읽어 들여, 미리 정해진 값에 따라 정해진 동작을 수행하게 됩니다. 이때 어떤 값이 어떤 동작을 수행하는지 규정해 놓은 것을 Machine Language라고 합니다. Machine Language는 100% 숫자의 나열이므로 이를 좀더 사람이 읽기 쉬운 형태로 1:1 매핑 시킨 것이 Assembly Language입니다. (그렇다고 읽기가 많이 쉬워지지는 않습니다.) 이 글에서는 이 두 단어를 구분없이 혼동해 사용합니다. C, C++, 그리고 나온 지 벌써 10년이나 된 Go, 요즘 인기가 계속 상승하고 있는 Rust 등의 언어로 작성된 프로그램은, 이들 언어로 작성된 소스 코드를 Machine Language로 미리 변환해서[ii] 실행 파일을 만들고 이를 실행하게 됩니다. 이 변환을 수행하는 것을 Compile한다라고 하고 이 변환을 수행하는 프로그램을 Compiler라고 부릅니다. 한편, 소스 코드를 완전히 Machine Language로 변환시킨 실행 파일을 실행하는 것이 아니라 Interpreter라 불리우는 프로그램이 소스 코드를 읽으면서 그 의미에 맞게 동작을 수행시키는 언어들도 있습니다. ‘스크립트 언어’라 불리는 bash, Perl, PHP, Ruby, Python 등이 이에 해당되면, 요즘은 잘 쓰이지 않지만 그 옛날 Bill Gates가 직접 Interpreter를 만들기도 했던 BASIC 등이 이에 해당합니다. 본론으로 돌아가보겠습니다. 그렇다면, Java 프로그램은 어떤 방식으로 실행이 되는가? 기본적으로는 Interpreter 방식이라고 생각해도 이 글의 주제인 Java Bytecode Instrumentation을 이해하는 데는 무리가 없습니다.[iii] 여기에 더해 Java의 실행 방식에는 몇 가지 큰 특징이 있습니다. 첫째로, Java는 소스 파일을 직접 읽어 들이면서 실행하는 것이 아니라 소스 파일을 미리 변환시킨 Java Class File을 읽어 들이면서 실행합니다. 하나의 Java Class File에는 하나의 Java Class 내용이 모두 포함됩니다. 즉, Class의 이름, public/private/internal 여부, 부모 클래스, implement하는 interface 등의 Class에 대한 정보, Class의 각 필드들의 정보, Class의 각 메서드[iv]들의 정보, Class에서 참조하는 심볼과 상수들, 그리고 이 글에서 가장 중요한 Java로 작성된 각 메서드의 내용을 Java Bytecode 혹은 JVM Bytecode라고 하는 중간 형태의 수열로 변환시킨 결과 등이 Java Class File에 들어가게 됩니다. 이 Java Bytecode는 실제 실행 환경인 CPU 및 Machine 아키텍처에 무관합니다. 똑같은 Java 소스 코드를 Windows에서 Compile해 Java Class File로 만들건, Linux에서 Compile해 Java Class File로 만들건 그 내용은 100% 동일하게 되고 이 점은 C, C++, Rust 등 Compiler 방식의 언어와 큰 차이점입니다. Java의 가장 큰 마케팅 캐치프레이즈 “Write Once, Run Anywhere”는 이를 표현한 것입니다. 둘째, Java Bytecode는 일반적인 CPU의 Machine Language와 많은 유사점을 지닙니다.[v] 어찌 보면 Java Bytecode는 실제 존재하지는 않지만 동작하는 가상의 CPU의 Machine Language라고 볼 수 있는 것입니다. 이러한 이유에서 Java Class File을 읽어 들여 실행시키는 프로그램을 JVM이라고 (Java Virtual Machine) 부릅니다. Java 소스 파일을 Java Class File로 변환시키는 프로그램을 Java Compiler라고 부르며, 가장 많이 쓰는 Java Compiler는 JDK(Java Development Kit)에 포함된 javac라고 하는 프로그램입니다.[vi] JVM은 JDK에 포함된 java라고 하는 프로그램을 가장 많이 씁니다. 한편 사용 빈도는 그렇게 높지 않지만, Java Class File을 사람이 알아볼 수 있는 형태로 변환해서 그 내용을 보고 싶은 경우도 있습니다. 이런 일을 하는 프로그램을 Java Bytecode Disassembler[vii]라고 부르며, JDK에는 Java Bytecode Disassembler인 javap가 포함돼 있습니다. 혹은, Eclipse나 Intellij IDEA 같은 IDE에서 Java Class File을 로드하면 사람이 알아볼 수 있는 형태로 변환해 보여줍니다. Java Bytecode의 실제 예를 한번 살펴보도록 하겠습니다. 설명을 간단히 하기 위해, 클래스나 메서드 선언 등은 다 제외하고, 오직 메서드의 내용에만 집중하면, System.out.println(“Hello, World.”); 라는 Java 프로그램은 다음과 같은 Java Bytecode로 변환됩니다. (전통적으로 16진수로 표시합니다.) b2 00 0b 12 09 b6 00 0f b1 이를 javap를 사용해, 혹은 JVM Reference[viii]를 보고 좀더 사람이 보기 쉬운 형태로 표현하면 다음과 같습니다. 0: getstatic #11 // Field java/lang/System.out:Ljava/io/PrintStream; 3: ldc #9 // String Hello World 5: invokevirtual #15 // Method java/io/PrintStream.println: (Ljava/lang/String;)V 8: return JVM Reference의 Chapter 7을 참고하면, Java Bytecode를 javap의 결과에 어떻게 대응되는지를 알 수 있습니다. javap의 결과를 조금 더 살펴봅시다. 먼저 콜론 앞의 숫자는 인스트럭션의 offset으로서 Bytecode 시퀀스의 0번째, 3번째, 5번째, 8번째를 의미합니다. 0번째의 getstatic은 그 다음 숫자에 해당하는 필드를 스택의 맨 위에 저장하도록 합니다. 3번째의 ldc는 “Hello, World”라는 상수값을 스택의 맨 위에 저장하도록 합니다. 5번째의 invokevirtual은 println 메서드를 호출하고, 8번째의 return은 메서드에서 리턴해 호출한 곳으로 실행을 넘깁니다. Java 프로그램은 (정확히는 Java 소스 코드로 작성된 프로그램을 Compile한 결과) 통상적으로 많은 수의 Java Class File로 이뤄집니다. JVM은 이러한 Java Class File을 한꺼번에 읽어 들이는 것이 아니라 실행을 하다가 필요한 순간이 되면 그 때 읽어 들입니다. JVM은 이 로딩 과정에 사용자가 개입할 여지를 남겨 뒀는데, 이것이 Java Bytecode Instrumentation입니다. 이에 대한 개요는 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/instrument/package-summary.html에 설명돼 있습니다. 요약해서 설명하면 다음과 같습니다. (1)사용자는 미리 정해진 규약대로 Java Agent라는 프로그램을 작성하고 이를 JVM 실행시에 옵션으로 명기합니다. (2)JVM은 Java Class File을 읽어 들여서 JVM이 처리하기 좋은 형태로 저장하기 전에, 그 파일 내용을 Java Agent의 ClassFileTransformer 클래스의 transform 메서드[ix]에 전달합니다. (3)JVM은 Java Class File의 원래 내용이 아니라 (2)의 메서드가 반환하는 결과를 저장하고 실행합니다. 이 과정을 Java Bytecode Instrumentation이라고 합니다. 사용자는 Java Bytecode Instrumentation을 구현해, 즉 Java Agent를 잘 작성헤 무엇이든 원하는 바를 달성할 수 있는 것입니다![x] 이러한 Java Bytecode Instrumentation은 APM, 그리고 Aspect-Oriented Programming의 기반 기술이 됩니다. 우리나라에서 Java로 프로그래밍을 한다고 하면 누구나 다 알고 있을 것 같은 Spring Core의 핵심 요소 중의 하나가 Aspect-Oriented Programming입니다. 예를 들어 Spring에서 @Transaction 이라고 annotation된 메서드가 있으면, Spring은 그 메서드의 맨 처음에 transaction을 시작하는 코드, 정상적으로 return하기 직전에는 transaction을 commit하는 코드, 그리고 익셉션에 의해 메서드를 빠져 나가기 직전에는 transaction을 rollback하는 코드를 삽입해 주게 되는데 이를 Java Bytecode Instrumentation을 이용해 구현하는 것입니다. 그럼, Java Agent에 거의 무조건적으로 필요한 기능은 무엇일까요? Java Agent는 Java Class File 내용을 그대로 전달받기 때문에 이를 해석할 수 있어야 무언가를 할 수 있습니다. 불행히도, java 스탠다드 라이브러리에는 Java Bytecode를 직접 다루는 기능은 없습니다.[xi] 그래서 de facto standard로 사용되는 것이 asm이라는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 수많은 java 라이브러리와 어플리케이션에 포함돼 있습니다. 그러나 asm이 훌륭한 라이브러리이긴 하지만, 이를 직접 사용하려면 각 상황에 맞게 코드를 삽입하는 프로그램을 작성해서 사용해야 하므로 자유도가 떨어집니다. 그래서 Zenius APM에서는 asm을 사용하되 삽입될 코드를 설정 파일에서 지정할 수 있는 suji(Simple Universal Java Instrumentor)[xii]라고 이름 붙인 라이브러리를 직접 만들어 사용하고 있습니다. suji를 사용하면 yaml 형식의 설정 파일에서, 어떤 클래스의 어떤 메서드의 어느 부분에 삽입할 것인지에 대한 조건과 삽입될 코드를 yaml의 list 형태로 지정하는 것만으로 (이는 Lisp와 비슷한 방식으로, 이렇게 하면 파싱 과정을 생략하면서 쉽게 코드를 넣을 수 있습니다.) Java Bytecode Instrumentation을 손쉽게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, Zenius APM에서 JDBC getConnection을 처리하기 위해서 다음과 같은 부분이 설정 파일에 포함돼 있습니다. JDBC.DataSource.getConnection: IsEnabled: true ClassChecker: [ HasInterface, javax/sql/DataSource ] MethodName: getConnection IsStatic: false IsPublic: true IsDeclared: false ReturnType: Ljava/sql/Connection; Locals: [ Ljava/lang/Object;, Ljava/lang/Object; ] AtEntry: - [ INVOKE, dataSourceGetConnection, l1, [] ] AtExit: - [ INVOKE, poolGetConnectionEnd, l2, [ l1, ^r, true ] ] - [ LOAD, l2 ] - [ CAST, Ljava/sql/Connection; ] - [ STORE, ^r ] AtExceptionExit: - [ INVOKE, endByException, null, [ l1, ^e ] ] 간략하게 설명하면, Class가 만약 javax.sql.DataSource를 implement하고 메서드가 스태틱이 아니고 public이면서 java.sql.Connection을 리턴하는 getConnection이라는 이름을 가진 경우에 메서드 시작 시, 리턴 시, 그리고 익셉션에 의해 메서드를 나갈 때 위의 예제에 규정된 코드를 삽입하라는 의미입니다. 이상으로 Java Bytecode Instrumentation에 대한 간략한 설명을 마칩니다. 다음에는 실제로 APM이 중점적으로 추적하고 분석하는 것은 어떤 것들인가에 대해 설명하겠습니다. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [i] Sridharan, Distributed Systems Observability, O’Reilly, 2018의 Chapter 4. The Three Pillars of Observability 참조. 번역본은 없는 듯합니다. [ii] 이 외에 여러가지 과정을 거치지만 이 글의 목적과는 무관하므로 과감하게, 자세한 설명은 생략합니다. [iii] 실제로는 Java 프로그램이 100% 이렇게 interpret되어 실행되는 것은 아닙니다. 특정 메쏘드 혹은 메쏘드의 일부분이 자주 실행돼 interpret하는 것보다 미리 컴퓨터(=CPU)가 바로 실행할 수 있는 형태(=Machine Language)로 변환(=compile)해 놓는 것이 더 낫다고 JVM이 판단하는 경우, 미리 이런 변환 과정을 한번 거쳐 그 결과를 기억해 놓고, 그 기억된 결과를 컴퓨터(=CPU)가 바로 실행합니다. 이렇게 변환하는 과정을 Just-In-Time Compile 혹은 JIT라고 합니다. 또 이 때문에 JVM을 단순한 interpreter로 부를 수는 없는 것입니다. [iv] 국립국어원은 메서드가 맞는 표기라고 합니다. [v] 물론 많은 차이점도 지닙니다. (1) JVM은 register가 존재하지 않고 오로지 stack에만 의존한다. (2) JVM은 Class, Method의 개념을 포함하고 있지만 일반적인 범용 CPU에는 그런 상위 개념은 없습니다. [vi] 보통 IDE를 써서 개발을 하기 때문에, javac를 직접 사용하거나 Java Class File을 직접 다룰 일은 잘 없고, jar 파일이 이 글을 읽는 여러분에게 훨씬 더 익숙할 지도 모릅니다. Jar 파일은 그냥 zip으로 압축된 파일이니 그 압축을 한번 풀어 보길 바란다. 확장자가 class인 수많은 파일을 찾을 수 있을 것입니다. [vii] Assembly는 Assemble의 명사형이며, Assemble의 반대말은 Disassemble입니다. [viii] JVM에 대한 모든 것은 The Java Virtual Machine Specification에 나와 있습니다. 이 중 'Chapter 6. The Java Virtual Machine Instruction Set'를 참고하면 각각의 instruction에 대해 상세히 알 수 있습니다. [ix] https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/instrument/ClassFileTransformer.html#transform-java.lang.ClassLoader-java.lang.String-java.lang.Class-java.security.ProtectionDomain-byte:A- [x] 쉽다고는 하지 않았습니다. 또 몇가지 제약 사항은 있습니다. [xi] 참고로 최근에는 asm을 대체할 수 있는 기능을 스탠다드 라이브러리에 넣을 계획이 진행되고 있습니다. https://openjdk.org/jeps/8280389 [xii] 명명이 아이돌 그룹 출신 모 여배우와 관계가 아주 없지는 않음을 조심스럽게 밝혀 둡니다.
2022.08.04
일잘러가 바라보는 브레인즈컴퍼니
일잘러가 바라보는 브레인즈컴퍼니
다음 인터뷰를 고민하던 차에 브레인즈컴퍼니에서는 누가 일을 잘할까?라는 궁금증이 생겼습니다. 여러 브레인저들에게 물어본 결과, 개발3그룹의 진광님을 많이 추천해줬는데요. 개발3그룹은 AI 기술을 적용한 차세대 제니우스와 애플리케이션 성능관리 솔루션인 제니우스 APM을 개발하고 있는 핵심 부서인데요. 이 부서는 올해 신입 개발자를 7명이나 채용해 제품 개발에 힘을 쏟고 있습니다. 브레인즈의 일잘러, 진광님이 말하는 브레인즈의 제품, 동료, 일하는 방식에 대해 들어보겠습니다. ----------------------------------------------------------------- Q1. 안녕하세요, 진광님. 자기 소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 개발3그룹에서 근무 중인 김진광입니다. 저는 SI 개발자로 시작해 외산 미들웨어(WAS) 솔루션 회사에서 엔지니어로 제품 관련 서비스 및 컨설팅 업무를 담당했었어요. 이때 미들웨어와 서비스에 대한 모니터링 필요성을 생각하게 됐고, 기회가 돼 직전 회사에 합류 후 APM 제품들을 개발했습니다. 브레인즈컴퍼니는 당시 제가 근무 중이던 회사에서 APM제품을 OEM 하면서 연이 닿았어요. 다니던 회사의 방향성이 바뀌면서 이직을 결심했고, 브레인즈컴퍼니의 영업 및 TC팀 분들 추천으로 2017년에 입사하게 됐습니다. 당시 브레인즈컴퍼니는 자사 솔루션을 갖고 있었고, 제품 내재화 단계일 때라 매력을 느꼈습니다. Q2. 맡고 있는 업무에 대해 구체적으로 설명해주세요. 브레인즈컴퍼니의 Zenius APM 전반을 맡고 있습니다. APM은 특수성이 있는 제품이에요. 서비스 문제점을 찾는 솔루션이다 보니, 설치 및 기술 지원 뿐만 아니라 이슈 분석 등 전반적인 사이트 지원이 필요합니다. 그래서 처음에는 제품개발 외 설치, 데모, 성능 컨설팅 등 APM에 관련된 전반적인 부분을 지원했습니다. 이제는 TC팀에서 설치나 사이트 구축, 교육 및 고객 응대 등 전반적인 부분을 잘 지원해 주시고 있어 감사하게 생각하고 있습니다. Q3. 그렇다면, APM의 특장점은 무엇인가요? Zenius APM은 고객의 서비스에서 발생된 이벤트를 처리하고 분석하는 방식이 점점 좋아지고 있습니다. APM은 어플리케이션 서비스가 잘 되고 있는지, 사용자들이 어느 정도 쓰고 있고 응답 속도가 어느 정도 되는지를 항상 모니터링 하는게 기본적인 기능이고요. 문제 발생 시, 그 문제를 인지하고 조치하는 것이 2단계, 다음으로 장애 복구가 완료된 다음에 어떤 것이 문제의 원인이었는지를 찾아내는 것을 3단계로 볼 수 있어요. 문제의 원인은 고객이 쉽게 파악할 수 있도록 데이터들을 차트와 같이 시각화해서 제공하고 있고요. 브레인즈 대표 제품인 Zenius EMS는 전반적인 인프라(H/W)를 모니터링하는 것이고 APM은 그 위에서 서비스되는 어플리케이션(S/W)을 모니터링하는 것으로 보면 돼요. 서비스와 인프라를 같이 모니터링 해야 어떤 문제가 발생했을 때 어플리케이션 자체 문제인 건지, 기반한 서버나 네트워크와 같은 인프라 요소들이 영향을 미치는 것인지를 판단할 수 있어요. 그래서 APM과 기존의 자사 제품들이 더욱 잘 통합될 수 있도록 지속적으로 제품을 발전시켜 나가고 있습니다. Q4. 브레인즈에서 근무한 지 6년차에 접어드셨네요. 그 동안 근속할 수 있었던 브레인즈의 매력은 무엇인가요? 브레인즈컴퍼니는 제가 생각하고 있는 솔루션 회사의 조건에 가장 가까운 회사라고 생각합니다. 자사 솔루션을 보유하고 있고, 해당 분야를 리딩하고 있는 회사에서 일하고 싶었어요. 그런 회사가 국내에서는 많지 않다고 생각합니다. 또, 브레인즈는 동료들이 좋아요. 가장 개발자적 마인드를 많이 갖고 있는 분들이라고 생각합니다. 관제 분야에서 오랜 시간 깊은 전문성을 갖추고 계신 분들이고, 개발자로서도 자부심을 갖고 계신다고 생각해요. 마지막으로, 가족 친화적인 회사라는 점이요. 다양한 행사와 해외 연수, 복지 혜택 등도 부족함이 없는 회사입니다. 전 직원 연봉이 1000만원 상승하면서 처우도 좋아졌고요. Q5. 가장 힘들었던/보람을 느꼈던 순간은? 처음 APM을 설치했을 때. 첫 납품처가 의약품안전관리위원회였는데요. 아무래도 처음이라 우리 제품이 고객사의 서비스에 문제가 되는 것이 아닐까 하는 걱정이 많았어요. 문제가 발생했을 때, TC팀과 함께 어렵게 원인을 찾아내고 집중해서 해결했던 순간이 가장 기억에 남고 보람 있었습니다. Q6. 일을 잘해서 좋은 인사고과를 받으신다고 들었어요. 본인만의 일 잘하는 꿀팁은? 재밌게 일하는 편인 것 같아요. 가급적 일하는 것 자체를 즐기고, 성능 관리와 이슈를 발견하고 처리하는 일들에 관심이 많고 적성에도 잘 맞는 것 같습니다. 완벽주의자 성향이 있기도 하고요. 일이 잘못됐다고 판단되면 다시 처음부터 해야 하다 보니, 최대한 정보를 수집한 후 가장 좋은 방법에 대해 여러 번 생각하고 실행하는 스타일입니다. APM이 원하는 기능으로 나오도록 개발하는 것뿐만 아니라, APM을 사용하는 사용자의 편의성이나 설치 및 지원 팀, 그리고 제품을 소개하고 어필할 때 어떤 모습으로 보여질지에 대한 것 등 여러 가지 측면에서 생각하고 고민 후 실행에 옮기려고 노력하고 있습니다. 전체 작업 시간 중 50% 이상은 다양한 관점에서 고민하는 시간을 갖고 작업을 진행하고 있는 것 같아요. 또, 앞에서 말씀 드렸던 프로젝트 개발 경험과 미들웨어에 엔지니어로서의 경험이나 제품 개발 경력 등의 다양한 경력이 타 부서와의 협업이나 제품 개발, 사이트 지원 등에서 일할 때 많은 도움이 되는 것 같아요. 조금은 다양한 시각을 갖게 해주는 부분이 여러 면에서 도움되더라고요. 그래서 TC팀, 영업팀 등 타 부서 분들이 긍정적으로 봐주시는 것 같아요. (웃음) Q7. 진광님이 생각하는 브레인즈에서 일을 잘하는 사람은? TC팀에 APM 지원파트가 있는데요. 제 입장에서 가장 고마운 분들이기도 하고 대부분 일을 잘 하신다고 생각하고 있어요. 부서장인 영수님, APM에 열정적이신 종관님, APM 지원 파트리더 기현님, 정대님뿐만 아니라 일잘러 기열님까지 모두 잘 하시는 분들이라 생각해요. Q8. 이제 부서 이야기를 해볼게요. 개발3그룹 소개해주세요. 저희 부서는 차세대 제니우스와 APM 제품을 맡고 있어요. 부서장님은 구성원들과 대화하고 코딩하는 것을 좋아하세요. 관리자이지만, 여전히 계속 현업에서 개발하고자 하시는 열정 넘치는 분이십니다. (웃음) 교육도 직접 하시면서 신입 분들 일일이 다 봐주시고 있어요. 비슷한 시기에 들어온 신입 개발자들은 동기애가 느껴지고, 밝은 성격들이라 화기애애한 분위기가 형성돼 있습니다. Q9. 부서만의 일하는 방식은 무엇인가요? 그룹장님이 추구하는 방식이 “각자 알아서 잘 하자”예요. 서로 상의해서 어떤 일을 할 지 분배하고요. 그 이후는 개인의 계획과 독립적 부분을 인정해주는 등 최대한 자율성을 부여하고 있어요. 결과는 서로 공유하면서 평가해주고 있습니다. 신입이더라도 스스로 일을 처리하고 결과물을 갖고 그룹장님과 이야기하며 피드백을 받고 보완해나가는 형식으로 일하고 있어요. Q10. 새로운 동료가 합류한다면, 어떤 스타일의 동료와 함께 일하고 싶은가요? 개발직을 천직이라고 생각하는 사람. 이쪽 일을 한 번 해볼까하는 단순 호기심이 아니라, 전공자를 떠나서 앞으로 쭉 개발 일을 하고 싶은 사람이면 좋겠어요. 또, 일을 많이 하거나 빨리하기 보다는 개발자에 대한 자부심을 바탕으로 어떤 일이 발생하면 최선의 방법을 생각하는 스타일이면 좋겠습니다. 시간이 좀 걸리더라도 충분히 고민하고 행동으로 옮기는 사람을 선호해요. Q11. 5년 후 본인의 모습과 앞으로의 목표는? APM도 유기적으로 발전하는 방향으로 개발해 나가겠지만, APM 말고 새로운 제품도 만들어 보고 싶어요. 데이터 시각화에도 관심이 많은데, 기회가 된다면 새로운 분야와 관련된 솔루션에 도전해보고 싶습니다. 향후에도 관리자보다는 개발자로서 계속 일을 해 나갈 수 있었으면 좋겠습니다.
2022.11.07
제니우스, 주요 CSP 5곳 마켓플레이스에 등록...클라우드 시장 공략 가속화
제니우스, 주요 CSP 5곳 마켓플레이스에 등록...클라우드 시장 공략 가속화
클라우드 환경에서 제니우스를 간편하게 이용할 수 있게 접근성 높여 브레인즈컴퍼니(099390)는 IT 인프라 통합관리 소프트웨어 ‘Zenius EMS’와 애플리케이션 관리 소프트웨어 ’Zenius APM’이 국내 주요 클라우드 서비스 제공기업(CSP) 5곳의 마켓플레이스에 모두 등록됐다고 26일 밝혔다. ‘Zenius(제니우스) EMS’는 클라우드 기반으로 서버, 네트워크, 데이터베이스 및 웹서비스(URL) 등을 단일화된 플랫폼에서 통합관리하는 소프트웨어다. ‘Zenius APM’은 WAS(Web Application Server)에서 일어나는 트랜잭션의 추적 및 장애 원인 분석 기능을 제공하는 제품이다. 도커(Docker)와 같은 컨테이너 기반의 애플리케이션 관리 및 오토 스케일링(Auto-Scaling) 자동화 기능 등 클라우드 맞춤형 서비스를 제공한다. 고객은 Zenius를 통해 백엔드부터 클라이언트 영역에 이르는 서버, 데이터베이스, 애플리케이션, 네트워크 및 웹서비스 응답시간을 통합적으로 추적 관찰할 수 있다. 또, 대시보드 등과 같은 모니터링 중앙화 도구를 통해 여러 IT 자원 간의 연관관계 및 영향 등을 분석할 수 있는 옵저버빌리티(Observability) 환경을 쉽게 구현할 수 있다. ‘Zenius EMS’와 ‘Zenius APM’은 현재 KT클라우드, 네이버클라우드, NHN클라우드, 카카오i클라우드, 가비아클라우드 총 5곳에 등록을 완료한 상태다. 고객은 각 CSP 웹사이트에서 원하는 서비스를 구입해 즉시 사용할 수 있으며, 월 구독 방식으로도 이용이 가능하다. 강선근 브레인즈컴퍼니 대표는 “이번 주요 클라우드 마켓플레이스 등록을 통해, 클라우드 기반으로 웹어플리케이션을 운영하거나 온프레미스에서 클라우드로 전환하려는 고객에게 쉽고 빠르게 접근해 더 많은 고객을 유치할 것으로 기대한다”고 말했다.
2022.12.26
'대한민국 SW기업경쟁력 대상' 우수상 수상
'대한민국 SW기업경쟁력 대상' 우수상 수상
브레인즈컴퍼니가 22일 서울 역삼동 삼정호텔에서 열린 '제22회 대한민국 SW기업 경쟁력 대상 시상식'에서 우수상을 수상했습니다. 대한민국 SW기업 경쟁력 대상은 인적자원·기술력·시장가치국제화 등 다각적으로 기업 역량을 평가해, 국내 SW산업 수준을 향상시킨 우수 SW기업에 수여하는 상입니다. 브레인즈컴퍼니는 IT솔루션 부분에서 자사 제품인 Zenius(제니우스)의 기술력을 인정받아 우수상을 수상했습니다. Zenius는 다양한 이기종 IT 인프라에 대한 통합관리 시스템 Zenius EMS, 웹 애플리케이션 실시간 성능 관리 시스템 Zenius APM, 분산된 대용량 로그에 대한 통합관리 시스템 Zenius LogManager 등으로 구성된 소프트웨어입니다. 이번 행사는 전자신문·한국소프트웨어산업협회·연세대 기업정보화연구센터·소프트웨어공제조합이 공동주최하고 과학기술정보통신부가 후원하며, 연세대 기업정보화연구센터가 개발한 SW기업 전문평가시스템을 적용해 수상자를 선발했습니다.
2023.02.23
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