Hyperconnect Tech Blog · 2025. 03. 28.

Apache Flink 어플리케이션의 End-to-End Latency 병목 찾아내기

AI 엔지니어링 브리핑

Apache Flink 애플리케이션의 전체 처리 시간을 줄이기 위해 각 작업 구간의 지연을 나누어 측정하고, 병목 원인에 맞는 해결책을 찾는 방법을 설명합니다.

문제 & 배경

문제 & 배경: Azar의 1:1 매칭처럼 빠른 응답이 중요한 서비스에서 Flink의 어느 작업 단계가 느린지 기존 지표만으로는 정확히 알기 어려워 병목을 찾는 데 시행착오가 발생했습니다.

기술 & 해결책

기술 & 해결책: 각 Flink 오퍼레이터마다 실제 애플리케이션 코드 처리 시간과 직렬화·역직렬화·네트워크 같은 처리 외 시간을 따로 측정한 뒤, 느린 오퍼레이터를 Flame Graph로 분석해 코드·상태 저장소·네트워크·직렬화 설정 등을 원인에 맞게 개선했습니다.

교훈 & 주의점

교훈 & 주의점: 지표의 이름만 믿지 말고 실제 측정 범위와 코드를 반드시 확인해야 하며, Flame Graph와 LatencyMarker는 운영 환경에 성능 부담을 줄 수 있으므로 유사한 부하의 테스트 환경에서 활용하는 것이 안전합니다.

내용이 비슷해요

내용이 비슷한 글을 먼저 보여드려요. 같은 문제나 해결책을 다룬다는 뜻은 아니에요.