AWS RDS 갑작스러운 성능 저하 문제 해결을 위한 5단계

AWS RDS에서 갑작스러운 성능 저하 문제 해결을 위한 다섯 단계

운영팀이 직면하는 가장 중요한 문제 중 하나는 운영 데이터베이스에서 갑자기 성능이 저하되는 것입니다. Amazon Relational Database Service(RDS)는 데이터베이스 관리를 단순화하지만, 높은 지연 시간, 트랜잭션 시간 초과 또는 애플리케이션 오류로 나타나는 예기치 않은 속도 저하 문제를 해결하려면 체계적이고 집중적인 접근 방식이 여전히 필요합니다.

이 가이드는 AWS RDS 인스턴스의 성능 저하 근본 원인을 신속하게 식별하기 위한 다섯 가지 실용적이고 실행 가능한 단계를 설명하며, 내장된 AWS 모니터링 도구 및 표준 데이터베이스 진단 기술 활용에 중점을 둡니다. 이 순차적인 방법론을 따르면 증상 분석에서 해결까지 효율적으로 이동할 수 있습니다.

1단계: CloudWatch 및 Performance Insights를 통한 즉각적인 메트릭 분석

모든 성능 조사에서 첫 번째 단계는 병목 지점의 정도를 수치화하는 것입니다. AWS CloudWatch는 문제가 컴퓨팅 바운드인지, I/O 바운드인지 또는 연결 바운드인지를 진단하는 데 필요한 높은 수준의 메트릭을 제공합니다.

조사해야 할 주요 메트릭

성능 저하 직전 및 저하가 발생하는 시점의 상관관계가 있는 스파이크에 중점을 두고 다음 메트릭을 분석하십시오.

CPU 활용률: 100%에 근접하는 급격한 스파이크는 일반적으로 과도한 워크로드, 잘못된 쿼리 계획 또는 대규모 백그라운드 작업을 나타냅니다.
읽기/쓰기 IOPS 및 지연 시간: 최대 IOPS와 높은 지연 시간이 결합된 경우 데이터베이스가 스토리지 대기에서 병목 현상을 겪고 있음을 나타냅니다. 이는 워크로드가 프로비저닝된 IOPS(PIOPS)를 초과하거나 범용 SSD(gp2/gp3) 인스턴스가 버스트 잔액을 모두 소진했을 때 흔히 발생합니다.
데이터베이스 연결: 활성 연결의 급격한 증가는 메모리를 고갈시키거나 max_connections 한도에 도달하여 연결 실패 및 리소스 경합을 유발할 수 있습니다.
가용 메모리: 가용 메모리의 급격한 감소 또는 지속적으로 낮은 수치는 비효율적인 쿼리 캐싱이나 과도한 메모리를 사용하는 프로세스를 나타낼 수 있으며, 이는 스와핑(I/O 집약적이고 느림)을 유발합니다.

Performance Insights 활용

대부분의 최신 RDS 엔진(PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle, SQL Server)의 경우, Performance Insights(PI)가 가장 중요한 도구입니다. PI는 데이터베이스 부하(DB Load)를 시각적으로 표현하여 스파이크의 원인을 즉시 확인할 수 있도록 해줍니다.

PI는 대기 상태(예: CPU, I/O 대기, 잠금 대기) 및 상위 SQL별로 DB 부하를 분류하여 병목 지점 소스에 대한 즉각적인 가시성을 제공합니다.

팁: DB 부하가 급증했지만 대기의 대부분이 CPU로 분류되는 경우, 문제는 복잡한 쿼리 처리입니다. 대기가 주로 I/O인 경우, 문제는 스토리지에서 데이터를 읽거나 쓰는 것입니다.

2단계: 활성 세션 및 대기 이벤트 검사

메트릭을 통해 병목 지점이 어디에 있는지(예: 높은 CPU) 확인했다면, 다음 단계는 현재 로드를 누가 또는 무엇이 유발하고 있는지 확인하는 것입니다.

Performance Insights를 사용하여 저하 기간 동안 가장 많은 DB 부하를 소모하는 상위 SQL을 식별합니다. PI가 활성화되어 있지 않으면 데이터베이스 인스턴스에 직접 연결해야 합니다.

데이터베이스별 세션 명령

MySQL/MariaDB

SHOW PROCESSLIST를 사용하여 현재 실행 중인 쿼리를 확인합니다. 실행 시간이 긴 트랜잭션(Time 값이 높음) 또는 Sending data 또는 Locked 상태에 걸린 명령을 찾습니다.

SHOW FULL PROCESSLIST;

PostgreSQL

pg_stat_activity 뷰를 쿼리하여 활성 쿼리와 해당 대기 이벤트를 찾습니다. wait_event_type이 NULL이 아니고 query_start 시간이 긴 쿼리를 찾습니다.

SELECT pid, datname, usename, client_addr, application_name, backend_start,
       state, wait_event_type, wait_event, query_start, query
FROM pg_stat_activity
WHERE state = 'active'
ORDER BY query_start ASC;

대기 이벤트(예: lock 대기 이벤트)에 집중하면 시스템 전체를 중단시킬 수 있는 동시성 문제나 스키마 잠금 경합이 즉시 드러납니다.

3단계: 느린 쿼리 진단 및 최적화

갑작스러운 성능 저하는 종종 새로 배포된 변경 사항(새 쿼리, 오래된 쿼리 계획 또는 누락된 인덱스)으로 인해 발생합니다. Performance Insights 데이터와 함께 느린 쿼리 로그(MySQL/MariaDB) 또는 pg_stat_statements(PostgreSQL)를 사용하여 가장 큰 영향을 미치는 쿼리를 찾아냅니다.

실행 계획 분석

후보 쿼리가 식별되면 데이터베이스의 실행 계획 도구(EXPLAIN 또는 EXPLAIN ANALYZE)를 사용하여 데이터베이스가 쿼리를 어떻게 실행하는지 이해합니다.

전체 테이블 스캔 식별: 일반적인 성능 저하의 원인입니다. 쿼리가 인덱스를 사용하지 않고 대규모 테이블을 스캔하면 성능이 급락합니다.
인덱스 사용 검토: WHERE 절, JOIN 조건 및 ORDER BY 절에 대해 데이터베이스가 최적의 인덱스를 사용하는지 확인합니다.

쿼리 계획 확인 예시

EXPLAIN ANALYZE 
SELECT * FROM large_table WHERE column_a = 'value' AND column_b > 100;

계획이 인덱스 활용도가 낮음을 나타내는 경우, 즉각적인 해결책은 종종 새롭고 대상이 지정된 인덱스를 만드는 것입니다. 중요하고 오래 실행되는 쿼리의 경우 조인을 단순화하거나 복잡한 작업을 분할하는 것을 고려하십시오.

모범 사례: 쿼리 최적화는 가장 빈번한 장기적인 해결책입니다. 가장 높은 I/O 또는 CPU 부하를 유발하는 쿼리를 최적화하는 데 우선순위를 두십시오.

4단계: 인스턴스 및 파라미터 그룹 구성 확인

부하가 정상적으로 보이지만 메모리나 연결과 같은 리소스가 가득 찬 경우, 문제는 리소스 부족 또는 최적이 아닌 구성 매개 변수일 수 있습니다.

인스턴스 크기 조정 및 유형

T-시리즈 크레딧 확인: 버스터블 인스턴스(T-시리즈)를 사용하는 경우 CloudWatch에서 CPU 크레딧 잔액을 확인합니다. 잔액이 0이 되면 인스턴스는 스로틀링되어 치명적인 성능 저하로 이어집니다. 지속적인 부하가 필요한 경우 고정 성능 클래스(M, R 또는 C)로 업그레이드하십시오.
리소스 한도: 인스턴스 클래스가 현재 워크로드 프로필에 충분한 RAM과 IOPS를 제공하는지 확인합니다. 데이터베이스가 자주 스와핑되거나 PIOPS 한도에 도달하는 경우 업그레이드(수직 확장)가 필요합니다.

파라미터 그룹 검토

중요한 매개 변수를 확인합니다. 이러한 매개 변수는 인스턴스 크기에 따라 자동으로 조정되지만 재정의되었거나 너무 낮게 설정되었을 수 있습니다.

max_connections: 이 매개 변수(인스턴스 메모리에서 파생됨)가 최대 부하에 대해 적절한지 확인합니다.
innodb_buffer_pool_size(MySQL) 또는 shared_buffers(PostgreSQL): 이 메모리 영역은 데이터 캐싱에 매우 중요합니다. 너무 작게 설정되면 데이터베이스는 느린 디스크 I/O에 크게 의존하게 됩니다.

5단계: 시스템 유지 관리 및 보조 작업 검토

때로는 성능 저하가 일시적이며 자동화된 시스템 작업이나 백그라운드 복제 프로세스로 인해 발생합니다.

자동 백업 및 유지 관리 기간

RDS 콘솔에서 유지 관리 기간 및 백업 기간 설정을 확인합니다. 자동 스냅샷은 특히 워크로드가 이미 높은 경우 일시적인 I/O 지연을 유발할 수 있습니다. 성능 저하가 백업 기간과 정확히 일치하는 경우, 해당 기간을 덜 중요한 시간으로 이동하거나 백업 중에 부하를 처리할 수 있도록 충분한 PIOPS가 할당되었는지 확인하는 것을 고려하십시오.

복제 지연

애플리케이션이 읽기 복제본에 의존하는 경우, 기본 인스턴스의 갑작스러운 성능 저하로 인해 심각한 복제 지연이 발생할 수 있습니다. 높은 복제 지연은 기본 인스턴스가 변경 사항을 충분히 빠르게 처리하지 못하고 있음을 나타내며, 종종 3단계(느린 쿼리) 또는 4단계(리소스 부족)에서 발견된 문제로 되돌아갑니다.

CloudWatch에서 ReplicaLag 메트릭을 모니터링합니다. 지연이 상당한 경우, 문제 해결 노력을 기본 인스턴스의 트랜잭션 속도 및 최적화로 다시 집중하십시오.

바이너리 로깅(WAL 아카이브)

높은 트랜잭션 환경에서는 복제 또는 시점 복구에 필요한 과도한 바이너리 로깅(PostgreSQL의 WAL 아카이빙)이 I/O에 부담을 줄 수 있습니다. I/O 지연이 병목 지점으로 확인된 경우, 바이너리 로깅 보존 및 파일 크기 매개 변수가 워크로드에 맞게 최적화되었는지 확인하십시오.

결론

갑작스러운 RDS 성능 저하 문제를 해결하려면 체계적인 접근 방식이 필요하며, 일반 메트릭(1단계)에서 특정 코드 분석(3단계)을 거쳐 구성 한도 확인(4단계 및 5단계)으로 체계적으로 이동해야 합니다. AWS Performance Insights와 표준 데이터베이스 진단 명령을 활용하면 평균 해결 시간(MTTR)을 크게 단축하고 최적의 데이터베이스 기능을 복원할 수 있습니다. DB 부하, I/O 지연 시간 및 주요 시스템 매개 변수에 대한 지속적인 모니터링은 예상치 못한 향후 저하에 대한 최선의 방어책입니다.