2024-04-29) DB Connection pool 검색

오늘은 DB Connection Pool에 대해 공부했다. 이 개념은 여러 클라이언트가 데이터베이스와 상호 작용할 때 성능을 향상시키고 자원을 효율적으로 사용하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 알게 되었다.

먼저, DB Connection Pool이 무엇인지부터 이해했다. 데이터베이스 연결은 생성하는 데 많은 시간이 걸리며 자원을 소비한다. 만약 각 클라이언트가 요청할 때마다 새로운 연결을 생성하고 종료한다면 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있다. DB Connection Pool은 이러한 문제를 해결하기 위해 미리 일정 수의 데이터베이스 연결을 만들어 두고, 필요할 때 재사용하도록 한다.

 

공부를 하면서 Connection Pool의 주요 이점에 대해 알게 되었다. 첫째, 성능 향상이다. 연결을 미리 만들어 두기 때문에 클라이언트가 요청할 때마다 새로운 연결을 생성하는 데 걸리는 시간을 절약할 수 있다. 둘째, 자원 관리가 효율적이다. 일정 수의 연결만 유지함으로써 데이터베이스와 서버의 자원을 과도하게 사용하는 것을 방지할 수 있다.

 

또한, Connection Pool을 설정할 때 고려해야 할 몇 가지 중요한 요소를 배웠다. 최소 연결 수와 최대 연결 수를 적절히 설정하는 것이 중요하다. 최소 연결 수는 항상 유지할 연결의 수를 의미하며, 최대 연결 수는 동시에 열 수 있는 연결의 최대 수를 뜻한다. 이 값을 너무 작게 설정하면 성능이 저하될 수 있고, 너무 크게 설정하면 자원을 과도하게 사용하게 된다.

Connection Pool의 작동 방식을 이해하기 위해 몇 가지 예제 코드를 살펴보았다. Java에서는 HikariCP라는 라이브러리를 사용하여 Connection Pool을 쉽게 설정할 수 있었다. Python에서는 SQLAlchemy와 같은 ORM 도구를 사용하여 Connection Pool을 관리할 수 있었다.

 

Java의 경우 기본값으로 10이 설정이 되어있었는데, 이 값과 RDS의 maxconnectionpool 설정 사이를 유동적으로 설정해주는게 좋을 것 같았다.

또한, Connection Pool을 사용하면서 발생할 수 있는 문제들에 대해서도 배웠다. 예를 들어, Connection Pool이 고갈되면 클라이언트 요청이 대기 상태에 빠질 수 있다. 이를 방지하기 위해 적절한 타임아웃 설정과 모니터링이 필요하다.

이것이 rds를 채택한 다른 이유 중에 하나인데,cloud watch 모니터링이 제공되어 시간 간격이 길지만, db의 상황을 직접 확인 가능하고, 직접 설정값을 수정할 수 있는 인터페이스를 제공해줘서 채택했다.