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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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김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
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DB 관리 툴, Zenius DBMS의 주요기능과 특장점
DB 관리 툴, Zenius DBMS의 주요기능과 특장점
대다수의 기업들이 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 효과적으로 처리하기 위해 RDBMS(Relational Database Management System, 관계형 데이트베이스 관리 시스템)와 NoSQL(Not Only SQL, 비관계형 데이터베이스)을 함께 활용하는 경우가 많아지고 있습니다. 하지만 두 시스템 간의 구조적 차이로 인해 데이터 동기화, 쿼리 최적화, 리소스 과다 사용 같은 문제가 발생하기 쉽습니다. 특히, 실시간으로 상태를 모니터링하고 장애를 예측하는 작업은 생각보다 까다롭고 많은 시간과 노력을 요구합니다. 이런 복잡한 문제를 해결하려면 다양한 DBMS를 통합적으로 관리하면서 잠재적인 문제를 사전에 식별할 수 있는 체계적인 DBMS 모니터링 솔루션이 필요합니다. Zenius DBMS는 RDBMS와 NoSQL을 포함한 여러 이기종 데이터베이스를 한 플랫폼에서 관리할 수 있도록 돕는 솔루션으로, 성능 저하나 장애 발생 시 원인을 빠르게 파악하고 대응할 수 있게 해줍니다. DB 관리 툴, Zenius DBMS가 구체적으로 어떤 기능과 장점을 가지고 있는지 자세히 살펴보겠습니다. DB 관리 툴, Zenius DBMS 주요 기능 세 가지 1. 이기종 DBMS 통합 모니터링 다양한 DBMS(Oracle, MySQL, MongoDB 등)를 사용하는 기업 환경에서 각 데이터베이스를 개별적으로 관리하는 것은, 많은 시간과 자원을 소모하게 만듭니다. 관리자는 각 DBMS의 상태를 따로 점검하고 문제 발생 시 여러 시스템을 오가며 원인을 찾아야 하기 때문에 장애 대응 속도 또한 느려질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Zenius DBMS는 Oracle, MongoDB, Tibero 등 국내외 주요 벤더사의 주요 DBMS를 포함해 다양한 데이터베이스를 단일 플랫폼에서 통합적으로 모니터링할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 통합 기능을 통해 데이터베이스 상태를 한눈에 파악할 수 있고, 장애 대응 시간도 크게 단축할 수 있습니다. 2. DBMS 별 상세 성능 모니터링과 특화 View DB관리 툴, Zenius DBMS는 RDBMS와 NoSQL 환경 모두에서 성능, 세션, 저장장치 상태를 깊이 분석할 수 있는 상세 정보를 제공합니다. 그러나 관리 화면이 각 DBMS의 고유 특성을 반영하지 못할 경우, 중요한 정보를 놓치거나 문제 상황에서 빠르게 대처하기 어려워질 수 있습니다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해 Zenius DBMS는 DBMS별로 최적화된 상세 정보 UI를 지원하여 직관적이고 효과적인 관리 환경을 제공합니다. 예를 들어 Oracle 환경에서는 테이블스페이스 사용량과 글로벌 캐시(Global Cache) 상태를, MySQL은 세션과 메모리 사용량을, MongoDB와 Redis는 데이터베이스 상태와 세션 정보를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이처럼 Zenius DBMS는 데이터베이스별 특성을 반영한 화면 구성을 통해 관리자는 각 데이터베이스의 주요 지표를 빠르게 파악하고, 데이터 처리 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 감지하여 신속히 대응할 수 있습니다. 특히 Oracle RAC(Real Application Cluster) 환경은 다수의 서버가 하나의 데이터베이스를 공유하며 작업을 분산 처리하는 특성상 데이터 동기화와 자원 관리의 복잡성이 매우 높습니다. 이러한 복잡성이 높은 환경을 효율적으로 관리하기 위해 Zenius DBMS는 글로벌 캐시(Global Cache), I/O, 잠금(Lock) 상태를 실시간으로 추적하고, 클러스터 인스턴스를 체계적으로 매핑하여 잠재적인 문제를 조기에 발견하고 신속히 대응할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능은 클러스터 환경에서 발생할 수 있는 병목 현상이나 동기화 문제를 조치할 수 있게 하며, 장애로 인한 데이터 손실 위험을 줄이고, 운영 안정성을 높이는 데 도움을 줍니다. 3. 장애 관리 및 감시 설정 장애 관리는 데이터베이스 관리자에게 가장 큰 부담 중 하나입니다. 느린 쿼리나 세션 과부하로 인해 발생한 성능 저하가 즉시 해결되지 않으면, 서비스 중단이나 데이터 손실로 이어질 위험이 커질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Zenius DBMS는 데이터베이스 운영 중 발생할 수 있는 느린 쿼리, 세션 과부하, Lock 문제와 같은 주요 장애를 설정된 임계 값에 따라 자동으로 감지하며, 관리자에게 알림을 제공하여 신속하게 조치할 수 있게 도움을 줍니다. 또한 데이터베이스의 저장공간이 부족하면 새로운 데이터를 추가하지 못하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 Zenius DBMS는 테이블스페이스 사용량을 지속적으로 모니터링하여, 저장공간 부족으로 인한 문제를 미리 예방합니다. DB 관리 툴, Zenius DBMS가 가진 특별한 장점은?! IT 인프라를 구성하는 네트워크, 서버, 애플리케이션, 데이터베이스는 데이터 전달, 자원 관리, 성능, 안정성, 보안 등 여러 측면에서 상호 유기적으로 연동되어 작동합니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 과부하로 서버 응답 시간이 지연되면 데이터베이스의 처리 속도가 감소할 수 있고, 반대로 데이터베이스의 과도한 쿼리는 네트워크와 서버 자원을 과도하게 소모하여 전체 시스템 성능에 병목 현상을 초래할 수 있습니다. 이러한 상황에서 클라우드 도입이 가속화되고, 가상머신(VM)과 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 활용이 증가하면서 IT 인프라 구성 요소 간의 상호 의존성과 복잡성은 점점 더 높아지고 있습니다. 따라서 DBMS 관리에만 초점을 맞출 경우, 네트워크와 서버에서 발생하는 문제나 데이터베이스 간 상호작용을 효과적으로 파악하기 어려워 근본적인 장애 원인 분석과 대응에 한계가 생길 수 있습니다. 이는 운영 효율성을 저하시킬 뿐만 아니라, 장애 대응 시간 증가로 인해 비즈니스 연속성에도 큰 영향을 미칠 위험이 있습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있도록 Zenius DBMS는 Framework 구조로 구성되어 있습니다. 이를 통해 데이터베이스와 연관된 서버, 네트워크, 애플리케이션 등의 모든 IT 인프라를 단일 플랫폼에서 통합해서 모니터링 할 수 있습니다. 따라서 운영자는 Zenius DBMS를 통해 데이터베이스 성능 병목 현상을 신속히 식별하고, 장애 발생 시 근본 원인을 정확히 분석하며, 서버와 네트워크를 포함한 IT 인프라 전체의 성능을 한눈에 파악할 수 있습니다. 이번 시간에 살펴본 것처럼 RDBMS와 NoSQL을 혼합해 사용하는 기업 환경이 증가하면서, 다양한 DBMS 상태를 통합적으로 관리할 수 있는 모니터링 솔루션의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 요구에 맞춰 Zenius DBMS는 이기종 DBMS를 한 화면에서 통합해서 모니터링 할 수 있을 뿐 아니라 각 데이터베이스의 특성을 반영한 최적화된 뷰를 통해 주요 성능 데이터를 실시간으로 파악할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 특히 타 솔루션과 비교하여 Zenius DBMS의 큰 장점 중 하나는 IT 인프라 전반을 통합해서 관리할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 네트워크, 서버, 데이터베이스 간의 상호작용을 효과적으로 관리할 수 있어, 복합적인 장애의 원인을 신속히 분석하고 문제에 빠르게 대응할 수 있습니다. 이제 Zenius DBMS를 활용해 복잡한 데이터베이스 환경에서도 안정적이고 효율적인 관리를 경험해 보시길 바랍니다!
2024.12.31
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