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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기

김진광 2023.10.12

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 사례로 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 유발하게 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 확인할 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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김진광APM팀(개발3그룹)

개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.

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Zenius EMS에서 랙 실장도 기반 토폴로지 활용가이드 Zenius EMS를 통해 전산실 내 장비의 실제 배치를 랙 단위로 정밀하게 구성하고, 실시간 상태 정보와 자산 데이터를 함께 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 장애 대응, 자산 관리, 공간 활용 등 다양한 운영 업무를 보다 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있으며, 운영 가시성과 판단 속도 또한 크게 향상됩니다. 실장도 기반 토폴로지가 실제 운영에 어떤 방식으로 활용되고, 어떤 효과를 제공하는지 대표적인 사례를 통해 살펴보겠습니다. Case 1. 랙 구성 파악 및 장애 대응 속도 향상 앞서 소개한 구성 절차를 따라 랙 실장도를 구축하면, 전산실 내부의 실제 공간 구조를 정밀하게 반영한 토폴로지를 구성할 수 있습니다. 이러한 실장도 기반 구성은 단순히 장비 위치를 기록하는 데 그치지 않고, 장비 간 물리적 배치 관계와 연결 경로를 시각적으로 확인할 수 있게 해줍니다. 즉, 각 장비가 어떤 랙에 설치되어 있는지, 몇 번째 유닛(Unit)에 위치하는지 파악할 수 있습니다. 이는 특히 장애 발생 시 뛰어난 효과를 발휘합니다. 운영자는 문제 발생 장비의 정확한 물리적 위치를 즉시 식별할 수 있어, 현장 대응 시간을 최소화하고, 중복 조치나 잘못된 장비 접근으로 인한 2차 리스크를 방지할 수 있습니다. [랙 실장도 기반 구성한 토폴로지의 예시] Zenius EMS의 실장도 화면에서는 각 장비의 위치, 연결 구조, 상태 정보가 통합적으로 표현되며, 복잡한 전산실 구조를 누구나 직관적으로 이해하고 대응할 수 있도록 지원합니다. Case 2. 이벤트 기반 실시간 모니터링 전산실 운영에서 가장 중요한 요소 중 하나는 구성 상태와 장애 상황을 실시간으로 모니터링하고 즉시 대응하는 체계입니다. 그러나 전통적인 모니터링 도구만으로는 장비의 실제 위치나 배치 상태를 파악하는 데 한계가 있으며, 물리적 구성 정보가 부족할 경우 원인 분석과 복구 시간이 지연될 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 한계를 극복하기 위해, 랙 실장도와 연동된 이벤트 시각화 기능을 제공합니다. 장애 이벤트가 발생하면 해당 장비 위치에 경고 아이콘이나 색상 변화가 실시간으로 표시되어 운영자가 직관적으로 문제를 인지할 수 있습니다. 마우스를 해당 장비 위에 올려두거나 클릭하는 것만으로도 이벤트의 상세 내용과 관련 장비 간의 연결 상태를 바로 확인할 수 있어, 복잡한 구조 속에서도 빠르고 정확한 대응이 가능합니다. [랙 실장도를 통한 장비 이벤트 확인 사례] 마우스 오버 시: 장비 상단에 주요 장애 유형 또는 간략한 경고 메시지가 표시됩니다. 마우스 클릭 시: 연결된 인터페이스 정보, 이벤트 발생 시간, 장애 심각도 등 상세 내용이 팝업으로 제공됩니다. Zenius EMS에서 랙 실장도 기반 토폴로지 활용사례 Zenius EMS의 랙 실장도 기반 토폴로지 기능은 실제 현장에서 높은 운영 효과를 입증하고 있으며, 대표적인 사례로 전국 시도 교육청의 통합관제센터를 들 수 있습니다. 교육청 전산망은 다양한 제조사의 장비가 혼재된 복잡한 구조로, 장애 발생 시 빠르고 정확한 대응이 필수적입니다. 도입 이전에는 논리적 구성도와 장비 목록에 의존해 물리적 위치를 확인해야 했고, 이로 인해 장애 식별과 현장 대응에 시간이 지연되는 문제가 반복되었습니다. Zenius EMS를 도입한 이후, 각 교육청은 실제 전산실 구조를 기반으로 랙 실장도를 정밀하게 구성할 수 있었고, 이벤트 발생 시 해당 장비의 위치와 상태가 실시간으로 시각화되어 누구나 직관적으로 장애 상황을 인지하고 대응할 수 있게 되었습니다. 장비별 자산 정보를 통합해 단일 화면에서 운영 판단이 가능해졌고, 장애 인지부터 분석, 조치까지의 전 과정이 크게 단축되었습니다. 랙 실장도 기반 토폴로지는 전산실 운영의 여러 측면에서 실질적인 개선 효과를 제공합니다. 신규 장비 도입 시에는 공간 여유를 시각적으로 파악해 배치 계획을 수립할 수 있으며, 자산 등록과 정리 작업도 보다 체계적으로 이뤄질 수 있습니다. 장비를 교체하거나 이전할 경우에는 기존 위치와 연결 상태를 쉽게 확인할 수 있어 작업 정확도가 높아지고 현장 혼선도 줄어듭니다. 또한 장비의 물리적 위치, 역할, 상태 정보가 시각적으로 통합되어 표현되기 때문에, 운영자 간의 업무 공유나 인수인계가 원활해지고, 다양한 담당자가 협업하는 환경에서도 시스템 전반에 대한 이해도와 대응 일관성이 높아집니다. 물리적 위치를 기준으로 접근 제어나 운영 정책을 적용할 수 있어, 보안 관리 측면에서도 유용하게 활용됩니다. 이러한 운영 효과는 교육기관뿐만 아니라, 다수의 장비를 운영하는 공공기관, 데이터센터, 대규모 기업 환경 등 전산실을 보유한 다양한 조직 전반에 걸쳐 동일하게 적용될 수 있으며, 인프라 운영의 안정성과 효율성을 함께 높이는 기반으로 활용될 수 있습니다. 2025.06.20