NAVER D2 · 2026. 10. 08.
Python의 멀티프로세싱과 Airflow의 task 동작 방식 - Python과 Airflow, 그리고 관련된 문제 해결기 1편
AI 엔지니어링 브리핑
Airflow가 작업을 동시에 안전하게 실행하기 위해 Python 멀티프로세싱을 사용하며, 그 방식과 한계를 살펴본 글입니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: Airflow는 여러 task를 동시에 실행해야 하지만 Python의 GIL 때문에 스레드만으로는 CPU 작업을 병렬 처리하기 어렵고, 한 task의 오류나 모듈 변경이 다른 작업과 부모 프로세스에 영향을 주지 않도록 격리해야 했습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Airflow는 task마다 별도 프로세스를 만들어 실행하고 끝나면 폐기함으로써 멀티코어 병렬 처리와 작업 간 격리를 확보했으며, 이를 구현하는 Python 방식으로 fork와 spawn을 비교하기 시작했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: task 실행에서는 속도뿐 아니라 작업 간 영향 차단과 변경된 코드 반영을 함께 고려해야 하며, 어떤 프로세스 생성 방식을 선택하느냐에 따라 이후 문제가 발생할 수 있습니다.
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