Booil Jung

단일 호스트 실시간 애플리케이션을 위한 논블로킹 로그 기술

현대의 컴퓨팅 환경에서 실시간 애플리케이션의 중요성은 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 금융 거래 시스템, 산업 자동화 제어, 통신 인프라, 고성능 웹 서비스 등 응답 시간의 지연이 치명적인 서비스 실패로 이어질 수 있는 분야가 급격히 확대되고 있습니다. 이러한 시스템에서 로깅은 시스템의 상태를 모니터링하고, 장애를 진단하며, 성능을 분석하는 데 필수적인 요소입니다. 그러나 전통적인 로깅 방식은 실시간 시스템의 핵심 요구사항인 예측 가능하고 낮은 지연 시간(latency)을 심각하게 저해하는 주요 원인이 될 수 있습니다.

본 보고서는 단일 호스트 컴퓨터 환경에서 운영되는 실시간 애플리케이션을 대상으로, 기존 로깅 기술의 한계를 분석하고 장애나 블로킹(blocking) 문제를 회피하기 위한 고성능 논블로킹(non-blocking) 로그 기술을 심층적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 동기식 로깅의 근본적인 문제점부터 시작하여, 이를 해결하기 위한 비동기 아키텍처, 극단적인 성능을 추구하는 잠금 없는(lock-free) 자료 구조, I/O 최적화 기법, 그리고 시스템 전반을 관찰하는 커널 트레이싱 기술에 이르기까지 광범위한 주제를 다룰 것입니다. 본 보고서는 각 기술의 아키텍처 원리, 성능 특성, 그리고 장단점을 상세히 분석하여 시스템 아키텍트와 성능 엔지니어가 특정 실시간 요구사항에 가장 적합한 로깅 전략을 수립하는 데 필요한 이론적 기반과 실질적인 지침을 제공하고자 합니다.

로깅 기술을 논하기에 앞서, ‘실시간(real-time)’이라는 용어의 의미를 명확히 정의할 필요가 있습니다. 실시간 시스템은 연산의 논리적 정확성뿐만 아니라 연산이 완료되는 시간적 정확성까지 보장해야 하는 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 마감 시간(deadline) 준수 여부에 따라 크게 두 가지로 분류됩니다.

• 경성 실시간 시스템 (Hard Real-Time Systems): 마감 시간을 지키지 못하는 것이 곧 시스템의 완전한 실패를 의미하는 시스템입니다. 항공기 제어, 로봇 공학, 안전이 중요한 산업 제어 시스템 등이 여기에 해당하며, 절대적인 예측 가능성과 최악 실행 시간(worst-case execution time) 보장이 필수적입니다.1
• 연성 실시간 시스템 (Soft Real-Time Systems): 마감 시간을 놓치더라도 치명적인 실패로 이어지지는 않지만, 서비스 품질(Quality of Service, QoS)이 저하되는 시스템입니다. 대용량 트래픽을 처리하는 API, 금융 데이터 피드, 온라인 게임 서버 등이 연성 실시간 시스템에 속하며, 평균적으로 낮은 지연 시간과 높은 처리량(throughput)을 목표로 하지만 약간의 시간 변동(jitter)은 감수할 수 있습니다.1

이러한 시스템의 성능을 평가하는 핵심 지표는 지연 시간(latency), 즉 특정 작업이 완료되는 데 걸리는 시간, 지터(jitter), 즉 지연 시간의 변동성, 그리고 처리량(throughput), 즉 단위 시간당 처리할 수 있는 작업의 양입니다.1 고성능 로깅 기술은 이 세 가지 지표, 특히 지연 시간과 지터를 최소화하는 데 초점을 맞춥니다.

전통적인 로깅 방식은 애플리케이션의 실행 스레드 내에서 로그 메시지를 직접 파일, 데이터베이스, 콘솔 등 최종 저장소에 기록하는 동기식(synchronous) 모델을 따릅니다. 이러한 방식은 구현이 간단하지만 실시간 시스템에서는 결코 사용할 수 없는 치명적인 결함을 내포하고 있습니다.

• I/O 병목 현상: 가장 근본적인 문제는 디스크나 네트워크와 같은 I/O 작업이 CPU 연산에 비해 수만에서 수백만 배 느리다는 점입니다. 동기식 로깅은 애플리케이션의 핵심 로직을 수행하는 스레드가 이 느린 I/O 작업이 완료될 때까지 대기하도록 강제합니다. 이를 ‘블로킹’이라고 하며, 이는 예측 불가능하고 긴 지연 시간을 유발하는 주범입니다.4
• 응답성 저하: 블로킹으로 인해 발생하는 지연 시간은 실시간 마감 시간을 준수하는 것을 불가능하게 만듭니다. 특히 높은 처리량이 요구되는 시스템에서는 로그 발생량이 급증할 경우 I/O 시스템이 포화 상태에 이르러 애플리케이션 전체가 멈추는 현상까지 초래할 수 있습니다.4
• 시스템 수준의 예시: 시스코(Cisco)의 네트워크 장비 운영체제인 IOS에서 logging synchronous 명령어를 활성화하면 콘솔로 출력되는 로그 메시지가 관리자의 명령어 입력을 블로킹하여 시스템 전체의 응답을 멈추게 할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 해당 기능을 비활성화해야 하는 경우가 발생하는데, 이는 애플리케이션 수준에서 동기식 로깅이 야기하는 블로킹 문제의 심각성을 보여주는 강력한 실증 사례입니다.5

단일 호스트 내에서도 고성능 로깅은 일종의 소형 분산 시스템 문제로 접근해야 합니다. 애플리케이션 스레드를 하나의 서비스로, 실제 I/O를 처리하는 로거 스레드를 또 다른 서비스로 간주할 수 있습니다. 이 두 서비스 간의 통신은 스레드 간 통신 메커니즘(예: 큐)을 통해 이루어지며, 이 통신 채널 자체의 성능이 전체 시스템의 성능을 좌우하게 됩니다. 애플리케이션 스레드가 로그 메시지를 생성(produce)하고 로거 스레드가 이를 소비(consume)하는 구조에서, 핵심 과제는 이들 간의 통신이 논블로킹 방식으로 이루어지도록 하고 예측 가능한 지연 시간을 보장하는 것입니다. 이는 고성능 네트워크 프로토콜을 설계할 때와 동일한 원칙, 즉 통신 오버헤드를 최소화하고 ‘발신 후 망각(fire-and-forget)’ 패턴을 사용하는 것과 일맥상통합니다.4 따라서 로깅 문제를 단순히 ‘파일에 쓰는 행위’로 볼 것이 아니라, ‘고속의 인메모리 데이터 버스를 설계하는 문제’로 재정의할 필요가 있습니다.

동기식 로깅의 블로킹 문제를 해결하기 위한 가장 근본적인 접근법은 로그 생성과 로그 기록 과정을 분리하는 비동기(asynchronous) 아키텍처를 도입하는 것입니다. 이 아키텍처는 애플리케이션의 핵심 스레드가 I/O 작업의 완료를 기다리지 않도록 하여 시스템의 응답성과 처리량을 극대화합니다.

비동기 로깅 아키텍처는 전형적인 생산자-소비자(Producer-Consumer) 패턴을 따릅니다. 이 패턴은 작업을 생성하는 주체와 처리하는 주체를 분리하여 시스템의 결합도를 낮추고 병렬성을 높이는 데 사용됩니다.

• 생산자 (Producers): 하나 이상의 애플리케이션 스레드가 여기에 해당합니다. 이들은 시스템 실행 중에 발생하는 로그 이벤트를 생성하는 역할을 합니다.7
• 소비자 (Consumer): 하나 이상의 전용 백그라운드 스레드가 소비자의 역할을 합니다. 이 스레드는 공유된 데이터 구조에서 로그 이벤트를 가져와 파일이나 콘솔과 같은 최종 목적지에 영속화하는 작업을 전담합니다.7
• 버퍼/큐 (Buffer/Queue): 생산자와 소비자 사이에 위치하는 중간 데이터 저장소입니다. 이 버퍼는 생산자와 소비자의 작업 속도 차이를 완충하고, 두 주체를 분리(decoupling)하는 핵심적인 역할을 수행합니다.4

애플리케이션 스레드(생산자)는 로그 이벤트를 생성한 후, 이를 즉시 디스크에 쓰는 대신 메모리상의 버퍼에 넣고 즉시 자신의 원래 작업으로 복귀합니다. 별도의 로거 스레드(소비자)는 이 버퍼를 주기적으로 확인하여 쌓여있는 로그 이벤트들을 가져다가 실제 I/O 작업을 수행합니다.

비동기 아키텍처는 실시간 로깅에 다음과 같은 명백한 이점을 제공합니다.

• 성능 향상: 애플리케이션 스레드가 더 이상 I/O 작업에 의해 블로킹되지 않으므로, 로그 호출로 인한 지연 시간이 크게 줄어들고 애플리케이션의 응답성이 향상됩니다.4
• 확장성: 로그 이벤트를 버퍼에 임시 저장함으로써, 순간적으로 로그 발생량이 폭증하는 상황에서도 시스템이 효과적으로 대응할 수 있습니다. 이는 시스템의 전반적인 처리량을 높이는 데 기여합니다.4
• 장애 내성 (Fault Tolerance): 로깅 하위 시스템이 애플리케이션의 핵심 로직과 분리됩니다. 따라서 디스크 공간 부족과 같은 로깅 관련 장애가 발생하더라도, 이 문제가 애플리케이션의 주 실행 흐름에 직접적인 영향을 미쳐 시스템 전체를 중단시키는 상황을 방지할 수 있습니다.4

그러나 비동기 아키텍처는 기존의 문제를 해결하는 동시에 새로운 기술적 과제들을 제시합니다.

• 버퍼 오버플로: 생산자가 소비자가 처리하는 속도보다 빠르게 로그를 생성하면 버퍼가 가득 차게 됩니다. 이 경우, 생산자 스레드를 블로킹하여 다시 동기식과 같은 문제를 야기하거나, 새로 들어오는 로그를 버리는(dropping) 정책을 선택해야 합니다.11
• 충돌 시 데이터 유실: 애플리케이션이 예기치 않게 충돌하면, 메모리 버퍼에 남아있던 모든 로그 이벤트는 영구적으로 유실됩니다. 이는 감사 추적이 중요한 시스템에서는 용납될 수 없는 심각한 단점입니다.14
• 스레드 간 통신 오버헤드: 이제 I/O 병목 대신, 생산자 스레드와 소비자 스레드 간의 데이터 전달 메커니즘이 새로운 성능 병목 지점이 됩니다. 따라서 어떤 공유 데이터 구조를 사용하느냐가 시스템 성능에 지대한 영향을 미칩니다.

비동기 로깅은 I/O가 느리다는 근본적인 문제를 해결하는 것이 아니라, 그 문제를 민감한 애플리케이션 스레드에서 덜 민감한 백그라운드 스레드로 ‘전가’하는 것에 가깝습니다. 만약 로그 생성 속도가 I/O 처리 속도를 지속적으로 초과한다면, 시스템은 결국 버퍼로 사용되는 큐가 무한정 커져 OutOfMemoryError와 같은 메모리 고갈로 인해 실패하게 될 것입니다.11 따라서 비동기 모델은 순간적인 트래픽 폭증에 대한 완충 장치일 뿐, 지속적인 속도 불균형에 대한 해결책은 아닙니다.12 이는 견고한 로깅 아키텍처가 단순히 생산자 측면(logger.log() 호출을 빠르게 만드는 것)에만 집중해서는 안 되며, 소비자 측면(I/O 영속화)의 최적화와 버퍼의 압력(back-pressure)에 대한 명확한 처리 전략(블로킹, 로그 버리기, 버퍼 크기 조절 등)을 반드시 함께 고려해야 함을 시사합니다.

비동기 로깅 아키텍처에서 새로운 성능 병목으로 떠오른 스레드 간 통신 문제를 해결하기 위해서는, 통신의 기본 개념을 명확히 이해하고 잠금(lock)의 한계를 극복하는 고성용 자료 구조를 채택해야 합니다.

고성능 통신 아키텍처를 이해하기 위해, 종종 혼용되는 네 가지 용어를 명확히 구분할 필요가 있습니다. 이들의 차이를 이해하는 것은 후속 아키텍처의 미묘한 차이를 파악하는 데 필수적입니다.

• 블로킹 (Blocking) vs. 논블로킹 (Non-blocking): 이 용어들은 단일 모듈의 동작 방식을 설명합니다. 블로킹 호출은 요청한 작업이 완료될 때까지 스레드를 정지시키고 기다립니다. 반면, 논블로킹 호출은 즉시 반환되며, 현재 수행 가능한 작업량이나 상태(예: ‘아직 준비 안 됨’)를 알려줍니다. 소켓 API에서 논블로킹 소켓은 데이터가 준비되지 않았을 때 ‘would block’ 오류를 즉시 반환하지만, 블로킹 소켓은 데이터가 준비될 때까지 스레드를 멈춥니다.17
• 동기 (Synchronous) vs. 비동기 (Asynchronous): 이 용어들은 두 개 이상 모듈 간의 관계를 설명합니다. 동기적 상호작용에서 호출자(caller)는 피호출자(callee)의 작업이 끝나고 결과가 반환될 때까지 기다려야 합니다. 반면, 비동기적 상호작용에서 호출자는 피호출자에게 작업을 요청한 후 즉시 자신의 다른 일을 계속할 수 있으며, 작업 완료는 나중에 콜백(callback)이나 이벤트 같은 별도의 메커니즘을 통해 통지받습니다.17

결론적으로, 비동기 로깅은 애플리케이션 관점에서 본질적으로 논블로킹입니다. 우리의 목표는 이 비동기 통신을 뒷받침하는 내부 자료 구조 역시 생산자 스레드에 대해 논블로킹(또는 최소한의 블로킹)으로 설계하는 것입니다.

전통적인 동시성 큐(concurrent queue)는 여러 스레드가 공유 데이터에 안전하게 접근하도록 보장하기 위해 락(lock)이나 뮤텍스(mutex)를 사용합니다. 하지만 높은 경합(contention) 상황, 즉 다수의 스레드가 동시에 로그를 기록하려 할 때, 락을 획득하고 해제하는 과정 자체가 상당한 오버헤드를 유발합니다. 스레드가 락을 기다리는 동안 운영체제에 의해 스케줄링에서 제외될 수 있으며, 이는 예측 불가능한 지연을 초래하여 저지연 설계의 목적을 무력화시킵니다.18

이 문제를 해결하기 위해 잠금 없는(lock-free) 자료 구조가 등장했습니다. 이 자료 구조들은 락 대신, 하드웨어 수준에서 제공하는 원자적 연산(atomic operation), 예를 들어 ‘비교 후 교환(Compare-And-Swap, CAS)’ 같은 명령어를 사용하여 동시 접근을 관리합니다.9 잠금 없는 알고리즘은 평균적인 경우의 성능을 희생하는 대신, 최악의 경우의 성능을 크게 향상시키고 시스템 전체의 진행을 보장(forward progress guarantee)합니다. 즉, 한 스레드가 지연되더라도 다른 스레드의 실행을 방해하지 않습니다.20

잠금 없는 로깅 구현의 핵심에는 링 버퍼(또는 원형 버퍼, circular buffer)가 있습니다.

• 핵심 원리: 고정된 크기의 배열을 마치 양 끝이 연결된 원형처럼 사용하는 자료 구조입니다. 생산자는 tail 포인터 위치에 데이터를 쓰고 포인터를 증가시키며, 소비자는 head 포인터 위치에서 데이터를 읽고 포인터를 증가시킵니다.9 이 단순한 구조 덕분에 작동 중에 새로운 메모리를 할당하거나 해제할 필요가 없어 오버헤드가 매우 적습니다.
• SPSC (Single-Producer, Single-Consumer): 가장 간단하고 빠른 경우입니다. 단 하나의 생산자 스레드가 tail을, 단 하나의 소비자 스레드가 head를 수정하므로, 두 포인터 간의 조율은 단순한 메모리 순서 보장(memory ordering guarantee)만으로도 충분하며, 특정 아키텍처에서는 원자적 연산 없이도 구현 가능합니다.21
• MPSC (Multi-Producer, Single-Consumer): 로깅 환경에서 가장 일반적인 패턴입니다. 여러 애플리케이션 스레드(생산자)가 버퍼에 로그를 쓰고, 단일 백그라운드 스레드(소비자)가 이를 읽어갑니다. 이 경우, 여러 생산자가 tail 포인터를 동시에 수정하려 할 수 있으므로, tail 포인터에 대한 원자적 연산(예: CAS)을 통해 안전하게 조율해야 합니다.9
• 고급 최적화 기법: 가상 메모리 매핑(mmap)을 이용하여 링 버퍼를 가상 주소 공간에 두 번 연속으로 매핑하는 기법이 있습니다. 이 기법을 사용하면 생산자는 데이터가 버퍼의 끝을 넘어서는 경우(wrap-around)를 수동으로 처리할 필요 없이, 단일 memcpy 연산으로 데이터를 버퍼에 복사할 수 있습니다. 이는 상당한 성능 향상을 가져올 수 있습니다.24

실세계 최고 수준의 구현 사례로 Java 로깅 프레임워크인 Log4j2의 AsyncLogger를 분석할 수 있습니다. 이 로거는 LMAX Disruptor라는 고성능 MPSC(Multi-Producer Single-Consumer) 큐를 기반으로 설계되었습니다.12

• 아키텍처: Disruptor는 링 버퍼를 핵심 자료 구조로 사용하지만, 전통적인 큐와는 근본적으로 다른 방식으로 동작합니다.25
• 전통적인 큐와의 차별점:
  1. 시퀀싱 (Sequencing): 생산자들은 큐 자체에 락을 거는 대신, 링 버퍼에서 다음으로 사용 가능한 슬롯의 순번(sequence number)을 요청합니다. 이 순번을 관리하는 시퀀서(sequencer)가 유일한 경합 지점이며, 이는 단일 원자적 카운터로 관리되어 매우 효율적입니다.
  2. 잠금 및 CAS의 부재: Disruptor는 데이터의 주 흐름 경로에서 락과 CAS 루프를 모두 제거했습니다. 생산자는 먼저 슬롯을 ‘예약(claim)’하고, 해당 슬롯에 데이터를 쓴 다음, 마지막으로 자신이 어디까지 작업했는지를 나타내는 커서(cursor)를 업데이트하여 데이터를 ‘발행(publish)’합니다. 소비자는 특정 순번이 발행될 때까지 기다립니다.
  3. 배칭과 기계적 공감 (Batching and Mechanical Sympathy): 이 설계는 본질적으로 ‘캐시 친화적(cache-friendly)’입니다. 소비자는 한 번에 처리 가능한 모든 이벤트를 배치(batch)로 묶어 처리할 수 있어 CPU 캐시 활용률을 극대화하고 오버헤드를 줄입니다. 이는 하드웨어의 작동 방식을 거스르지 않고 협력하도록 설계되었음을 의미하며, 이러한 철학을 ‘기계적 공감’이라고 합니다.12
• 성능: 그 결과, Log4j2의 AsyncLogger는 동기식 로거나 ArrayBlockingQueue를 사용하는 구식 비동기 어펜더(appender)에 비해 6배에서 68배 더 높은 처리량과 훨씬 낮고 일관된 지연 시간을 보여줍니다.12

LMAX Disruptor의 등장은 단순한 ‘더 빠른 큐’의 개발을 넘어, 스레드 간 통신에 대한 패러다임의 전환을 의미합니다. 이는 여러 생산자가 공유된 순서 있는 데이터 구조(링 버퍼)를 통해 소비자에게 이벤트를 브로드캐스팅하는 메커니즘으로 이해해야 합니다. 핵심은 데이터 요소 자체를 관리하는 것이 아니라, 순번의 흐름을 제어하는 데 있습니다. 생산자는 순번을 예약하고, 데이터를 쓰고, 순번을 발행합니다. 소비자는 단순히 아이템을 기다리는 것이 아니라 특정 순번이 가용해지기를 기다립니다. 이 구조는 소비자가 한 번의 작업으로 최신 가용 순번까지의 모든 이벤트를 일괄 처리할 수 있게 하여 매우 효율적인 배칭을 가능하게 합니다. 이는 마치 여러 장치가 메모리에 데이터를 쓰고 컨트롤러가 이를 읽어가는 하드웨어 버스의 동작 방식과 유사하며, 시퀀서는 버스 중재자(arbiter) 역할을 합니다. 이러한 설계상의 정교함이 Log4j 1.x의 AsyncAppender에서 사용된 ArrayBlockingQueue와 같은 전통적인 큐 구현과 Log4j2의 AsyncLogger 간의 압도적인 성능 차이를 설명합니다.12

비동기 아키텍처와 잠금 없는 자료 구조를 통해 스레드 간 통신 병목을 해결했다면, 이제 성능의 마지막 관문은 소비자 스레드가 수행하는 실제 I/O 작업의 최적화입니다. 로그 데이터를 얼마나 효율적으로 포맷하고 디스크에 쓰는지가 전체 로깅 시스템의 최종 처리량을 결정합니다.

전통적인 텍스트 기반 로깅은 소비자 스레드에서 두 가지 비용이 큰 연산을 수행합니다.

1. 포맷팅 (Formatting): 정수, 부동소수점 수, 객체 등 다양한 데이터 타입을 사람이 읽을 수 있는 문자열로 변환하는 과정입니다. 이 과정은 상당한 CPU 자원을 소모합니다.
2. I/O 볼륨: 텍스트 표현은 종종 매우 장황합니다. 예를 들어, 숫자 1234567890은 텍스트로는 10바이트를 차지하지만, 32비트 정수(integer)로는 단 4바이트면 충분합니다.26 더 많은 데이터를 디스크에 써야 하므로 I/O 시간이 길어집니다.

이러한 비효율을 해결하기 위해 구조화된 바이너리 로깅(structured binary logging) 기법이 제안되었습니다.

• 원리: 로그 이벤트를 발생 시점에서 문자열로 포맷팅하는 대신, 미리 정의된 간결한 바이너리 형식으로 직렬화(serialize)합니다. 로그 메시지 포맷 문자열, 파일명, 줄 번호와 같은 정적 정보는 로그 파일에 한 번만 기록되고 고유 ID로 참조됩니다. 그리고 타임스탬프나 메서드 인자와 같은 동적 데이터는 변환 없이 원시 바이트 형태로 로그 스트림에 복사됩니다.16
• 성능상의 이점: 이 방식은 소비자 스레드의 CPU 부하를 극적으로 줄여주고, 디스크에 기록되는 데이터의 양을 최소화하여 I/O 처리량을 높입니다.16 한 벤치마크에 따르면, 숫자 데이터의 경우 바이너리 I/O가 텍스트 I/O보다 14배에서 62배 더 빠를 수 있음이 나타났습니다.26
• 단점과 트레이드오프: 바이너리 로그 파일은 사람이 직접 읽을 수 없으며, 내용을 분석하기 위해서는 binlog의 bread와 같은 별도의 디코딩 도구가 필요합니다. grep, tail과 같은 표준 유닉스 도구는 무용지물이 됩니다.16 따라서 이 접근법은 성능이 무엇보다 중요하고, 전용 도구를 개발하거나 사용하는 노력을 감수할 수 있는 경우에 적합합니다.

I/O 성능을 극대화하기 위한 또 다른 기법으로 메모리 매핑 파일(mmap)이 고려될 수 있습니다.

• 이론적 배경: mmap은 디스크 상의 파일을 프로세스의 가상 주소 공간에 직접 매핑하는 시스템 호출입니다. 이를 통해 애플리케이션은 파일을 마치 메모리 내 배열처럼 다룰 수 있습니다. fwrite나 write 시스템 호출 시 발생하는 커널 공간 버퍼에서 사용자 공간 버퍼로의 명시적인 데이터 복사 과정을 생략할 수 있어 잠재적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.29

• mmap 옹호론: 특정 접근 패턴, 특히 대용량 파일에 대한 무작위 읽기(random read)의 경우, mmap은 시스템 호출과 데이터 복사 오버헤드를 줄여 상당한 성능 향상을 가져올 수 있습니다.29 일부 자료에서는 추가 전용(append-only) 로그 파일에

  mmap이 유용할 수 있다고 제안하기도 합니다.30

• mmap 비판론 (특히 순차적 로깅의 경우):

  • 높은 설정/해제 비용: 메모리 매핑을 생성하고 해제하는 작업은 페이지 테이블을 조작하고 TLB(Translation Lookaside Buffer)를 플러시하는 등 비용이 매우 큰 연산입니다.34 로그 파일에 데이터를 추가하기 위해 파일 크기를 늘리고 다시 매핑하는 과정을 반복하면 이러한 비용이 누적됩니다.

  • 비용이 큰 페이지 폴트 (Page Fault): 프로세스가 매핑된 메모리 영역에 처음 접근할 때 페이지 폴트가 발생합니다. 이때 운영체제는 해당 프로세스의 실행을 중단시키고, 디스크에서 물리 메모리로 데이터를 로드한 후, 프로세스를 재개해야 합니다. 이 과정은 “상당히 느리고”, 무엇보다도 그 발생 시점과 소요 시간을 예측하기 어렵다는 치명적인 단점이 있습니다.31

  • 전문가들의 공통된 의견: 리누스 토발즈(Linus Torvalds)는 단순 순차 쓰기에 mmap을 사용하는 것에 대해 비판적인 것으로 유명하며, fwrite와 mmap을 비교한 한 학위 논문에서는 이 특정 사용 사례에 대해 거의 항상 fwrite가 더 빠르다는 결론을 내렸습니다.34 순차 쓰기의 실제 병목은

    fwrite 호출 자체가 아니라 하드웨어의 성능인 경우가 많습니다.34

• 실시간 로깅에 대한 결론: 예측 가능한 저지연 시간이 무엇보다 중요한 실시간 애플리케이션의 경우, mmap은 순차적 로그 기록에 적합한 도구가 아닙니다. 페이지 폴트로 인해 발생하는 예측 불가능한 지연 시간(지터)은 특히 경성 실시간 시스템에서는 용납될 수 없습니다. 잘 설계된 버퍼링을 동반한 fwrite 접근 방식이 훨씬 더 결정론적인(deterministic) 성능을 제공합니다.

지금까지 논의된 기술들은 애플리케이션이 스스로의 상태를 기록하는 ‘애플리케이션 중심’의 로깅 방식이었습니다. 그러나 때로는 문제의 근본 원인이 애플리케이션과 운영체제(OS) 간의 상호작용에 있을 수 있습니다. 이러한 경우, 완전히 다른 패러다임의 접근법, 즉 시스템 수준의 트레이싱(tracing)이 필요합니다.

애플리케이션이 자신이 중요하다고 생각하는 것을 기록하는 대신, 시스템 수준의 트레이서를 사용하여 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지를 관찰하는 접근법이 있습니다. LTTng(Linux Trace Toolkit: next generation)는 리눅스 커널과 사용자 공간 애플리케이션의 이벤트를 상호 연관시켜 추적할 수 있는 오픈소스 프레임워크입니다.35 LTTng는 개별 컴포넌트가 아닌, 시스템 전체에 대한 통합된 시각을 제공합니다.37

LTTng는 프로덕션 시스템에서도 최소한의 오버헤드로 동작하도록 설계되었습니다. 이러한 성능은 다음과 같은 핵심 아키텍처 요소들 덕분입니다.

• 커널 및 사용자 공간 계측 (Instrumentation): LTTng는 커널 내부에 정적으로 정의된 트레이스포인트(tracepoint)를 활용하며, libust 라이브러리를 통해 사용자 공간 애플리케이션에도 연결될 수 있습니다.35 이벤트 기록의 빠른 경로(fast path)에는 시스템 호출이 전혀 포함되지 않아 오버헤드를 극소화합니다.38
• CPU별 잠금 없는 버퍼 (Per-CPU, Lock-Free Buffers): 멀티코어 시스템에서 발생하는 경합과 오버헤드를 최소화하기 위해, LTTng는 트레이스 데이터를 각 CPU 코어마다 할당된 개별 링 버퍼에 기록합니다. 이는 스레드들이 공유 버퍼에 접근하기 위해 락을 사용하거나 다른 CPU의 캐시를 무효화시키는 상황을 원천적으로 방지합니다.37
• RCU (Read-Copy-Update): LTTng의 사용자 공간 트레이서(UST)는 liburcu 라이브러리를 사용하여 내부 자료 구조를 잠금 없이 조작합니다. 이를 통해 트레이싱을 동적으로 활성화하거나 비활성화할 때 애플리케이션의 실행을 블로킹하지 않고 작업을 수행할 수 있습니다.38
• 간결한 바이너리 포맷: 고성능 바이너리 로거와 마찬가지로, LTTng는 효율적인 바이너리 트레이스 포맷을 사용하여 I/O 볼륨을 최소화합니다.37
• 플라이트 레코더 (Flight Recorder) 모드: LTTng는 ‘플라이트 레코더’ 모드로 동작할 수 있습니다. 이 모드에서는 원형 버퍼가 계속해서 덮어쓰여지며 항상 최신 이벤트들만 유지됩니다. 이는 평소에는 대용량 로그 파일을 생성하지 않다가, 드물게 발생하는 장애 직전의 시스템 상태를 포착하는 데 이상적입니다.38

성능 문제나 장애의 근본 원인이 애플리케이션과 OS의 상호작용에 있다고 의심될 때, LTTng는 전통적인 애플리케이션 로거보다 월등한 선택지가 됩니다.

• 주요 사용 사례: 복잡한 경쟁 상태(race condition) 디버깅, 인터럽트나 스케줄러 결정으로 인한 지연 시간의 원인 규명, I/O 경로 문제 분석 등 애플리케이션의 내부적인 시각만으로는 해결이 불가능한 문제들을 해결하는 데 사용됩니다.37 LTTng는 어떤 애플리케이션 로거도 제공할 수 없는 시스템 수준의 컨텍스트(context)를 제공합니다. 예를 들어, 특정 요청의 처리 시간이 길어진 이유가 애플리케이션 코드의 문제가 아니라, 다른 고우선순위 프로세스에 의해 CPU를 선점당했기 때문이라는 사실을 LTTng 트레이스를 통해 명확히 밝혀낼 수 있습니다.

지금까지 분석한 다양한 고성능 로깅 기술들은 각각의 장단점과 적합한 사용 사례를 가집니다. 시스템 아키텍트는 주어진 요구사항에 맞춰 최적의 기술 조합을 선택해야 합니다. 이 장에서는 기술들을 종합적으로 비교하고, 특정 사용 사례에 맞는 아키텍처 청사진을 제시합니다.

아래 표는 본 보고서에서 분석한 핵심 로깅 기술들을 실시간 시스템 설계 시 중요하게 고려되는 지표에 따라 비교한 것입니다. 이 표는 복잡한 분석 내용을 하나의 실행 가능한 의사결정 도구로 요약하여, 아키텍트가 특정 제약 조건에 맞는 기술을 신속하게 식별할 수 있도록 돕습니다.

기술	호출 지점 지연 시간	예측 가능성(지터)	최대 처리량	CPU 오버헤드	구현 복잡도	충돌 시 데이터 유실 위험	주요 사용 사례
동기식 로깅 (fwrite)	밀리초(ms) 단위	높음 (예측 불가능)	낮음	높음 (애플리케이션 스레드)	매우 낮음	없음	실시간 시스템에 부적합
비동기 (표준 블로킹 큐)	마이크로초(µs) 단위	중간	중간	낮음 (애플리케이션 스레드)	낮음	높음 (버퍼 내 데이터)	일반적인 비동기 로깅
비동기 (LMAX Disruptor)	나노초(ns) 단위	매우 낮음	매우 높음	매우 낮음 (애플리케이션 스레드)	높음 (라이브러리 사용 시 추상화됨)	높음 (버퍼 내 데이터)	연성 실시간, 고성능 서비스
비동기 (커스텀 MPSC 링 버퍼)	나노초(ns) 단위	매우 낮음	매우 높음	매우 낮음 (애플리케이션 스레드)	매우 높음	높음 (완화 가능)	경성 실시간, 초저지연 시스템
I/O 기법: 바이너리 포맷	(I/O 단계에 적용)	(I/O 단계에 적용)	(I/O 처리량 증가)	낮음 (소비자 스레드)	중간	(기반 기술에 의존)	I/O 병목이 심한 시스템
I/O 기법: mmap	(I/O 단계에 적용)	높음 (예측 불가능)	(상황에 따라 다름)	중간 (페이지 폴트 비용)	중간	중간 (비동기 플러시)	순차 로깅에 부적합
시스템 트레이싱 (LTTng)	나노초(ns) 단위	매우 낮음	매우 높음	매우 낮음 (계측 지점)	매우 높음	낮음 (복구 메커니즘)	시스템 전반의 진단 및 분석

이러한 시스템에서는 극단적인 성능보다는 안정성, 성숙도, 그리고 사용 편의성 간의 균형이 중요합니다.

• 권장 사항: Log4j2의 AsyncLogger 4 또는

  spdlog의 비동기 모드 39와 같은 검증된 고성능 로깅 라이브러리를 사용합니다.

• 근거: 이 라이브러리들은 내부적으로 LMAX Disruptor나 잠금 없는 큐와 같은 정교한 기술을 구현하여 개발자에게 복잡성을 숨겨주면서도 뛰어난 성능을 제공합니다. 충돌 시 약간의 로그가 유실될 위험은 대부분의 연성 실시간 시스템에서 수용 가능한 트레이드오프입니다.

이러한 시스템에서는 모든 나노초와 메모리 할당이 중요하며, 예측 가능성이 성능보다 우선시됩니다.

• 권장 사항: 잠금 없는 MPSC 링 버퍼 9를 기반으로 직접 구현한 커스텀 로거를 사용하고, 로그는

  간결한 바이너리 포맷 16으로 기록합니다. 소비자 스레드는 전용 CPU 코어에 고정(pinning)하여 지터를 최소화합니다.

• 근거: 이 접근법은 성능과 자원 할당에 대한 완전한 제어권을 제공합니다. 애플리케이션의 핵심 실행 경로(hot path)에서 동적 메모리 할당을 완전히 배제하고, 로그 호출에 필요한 작업을 몇 개의 원자적 연산과 memcpy로 최소화할 수 있습니다. 극단적인 경우, 로깅은 비활성화하고 LTTng와 같은 시스템 트레이서를 장애 발생 후 분석(post-mortem analysis) 용도로만 사용할 수도 있습니다.37

비동기 로깅의 가장 큰 약점은 애플리케이션 충돌 시 메모리 버퍼에 남아있던 로그가 유실된다는 점입니다.14 완전한 감사 추적이 요구되는 시스템에서는 이 문제를 반드시 해결해야 합니다.

• 문제점: 프로세스가 예기치 않게 종료되면 인메모리 버퍼의 내용은 그대로 사라집니다. 이는 감사 추적이 필수적인 금융 시스템 등에서 용납될 수 없습니다.14
• 완화 전략:
  1. 주기적인 플러시 (Periodic Flushing): 소비자 스레드가 버퍼가 가득 찼을 때뿐만 아니라, 일정한 시간 간격으로 버퍼의 내용을 디스크로 강제 플러시(flush)하도록 설정합니다. 이는 잠재적인 데이터 유실의 시간 창을 줄여줍니다.39
  2. 충돌 안전 버퍼링 (Crash-Safe Buffering): 인메모리 버퍼 자체를 공유 메모리(shm_open)나 메모리 매핑 파일을 사용하여 생성합니다. 이렇게 하면 애플리케이션이 충돌하더라도 별도의 감시(watchdog) 프로세스나 복구 스크립트가 이 공유 메모리 영역에 접근하여 아직 디스크에 쓰이지 않은 로그를 복구할 수 있습니다. binlog 라이브러리는 이를 위한 brecovery 도구를 제공하며 16, LTTng 또한 충돌 복구 메커니즘을 갖추고 있습니다.38
  3. 정상 종료 훅 (Shutdown Hooks): 애플리케이션이 정상적으로 종료될 때, 로거 스레드가 버퍼에 남아있는 모든 이벤트를 디스크에 완전히 기록할 시간을 보장하는 종료 훅을 구현합니다.
  4. 트레이드오프 수용: 많은 시스템에서는 성능 향상의 이점이 충돌 직전 수 밀리초의 로그를 잃을 수 있는 작은 위험보다 더 크다고 판단합니다. 이 선택은 전적으로 애플리케이션의 비즈니스 요구사항에 달려 있습니다.

본 보고서는 단일 호스트 실시간 애플리케이션에서 블로킹 없는 로깅을 달성하기 위한 다양한 기술들을 심층적으로 분석했습니다. 분석을 통해 다음과 같은 핵심 결론을 도출할 수 있습니다.

• 모든 상황에 적용 가능한 ‘최고의’ 로깅 기술은 존재하지 않습니다. 최적의 선택은 애플리케이션의 구체적인 실시간 제약 조건, 성능 예산, 그리고 장애 허용 범위 요구사항의 함수입니다.
• 논블로킹 로깅으로의 여정은 성능 병목 지점이 I/O(동기식)에서 락 경합(블로킹 큐), 스레드 간 통신(잠금 없는 큐), 그리고 최종적으로는 소비자 스레드의 순수한 처리 속도로 이동하는 과정입니다.
• 전체적인 시각이 필수적입니다. 소비자 스레드의 I/O 성능과 백프레셔 처리 전략을 무시한 채 애플리케이션 측의 logger.log() 호출 최적화에만 집중하는 것은 결국 시스템 실패로 이어질 수 있습니다.11

본 보고서는 아키텍처 원칙들이 강력한 기반을 제공하지만, 최종적인 결정은 반드시 경험적 증거에 기반해야 함을 강조하며 마무리하고자 합니다.

• 실제 운영 환경과 유사한 부하 상태에서 애플리케이션을 프로파일링하여 실제 병목 지점을 식별해야 합니다.
• C++ 라이브러리 벤치마크 16와 같은 마이크로벤치마크를 활용하여 통제된 환경에서 여러 로깅 라이브러리와 설정을 비교할 수 있지만, 이러한 벤치마크가 실제 애플리케이션의 복잡한 동작을 완벽히 대변하지는 못한다는 한계를 인지해야 합니다.42

궁극적인 목표는 애플리케이션의 안정성을 저해하지 않으면서 지연 시간과 처리량 목표를 명백히 만족시키는 로깅 전략을 선택하고 튜닝하는 것입니다. 성능을 고려한 로깅은 단순히 코드를 추가하는 행위가 아니라, 시스템의 가장 깊은 곳에서부터 시작되는 신중한 아키텍처 설계의 결과물입니다.

1. Real-Time Systems Overview and Examples - Intel, accessed July 3, 2025, https://www.intel.com/content/www/us/en/robotics/real-time-systems.html
2. On Satisfying Timing Constraints in Hard-Real-Time Systems - ResearchGate, accessed July 3, 2025, https://www.researchgate.net/profile/David-Parnas/publication/3187526_On_Satisfying_Timing_Constraints_in_Hard-Real-Time_Systems/links/55956a8908ae793d137b1701/On-Satisfying-Timing-Constraints-in-Hard-Real-Time-Systems.pdf?origin=scientificContributions
3. Mastering Hard Real-Time Systems - Number Analytics, accessed July 3, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/mastering-hard-real-time-systems

4. Asynchronous Logging in API Architecture: A Comprehensive Guide

   by Sujith C

   Medium, accessed July 3, 2025, https://sujithchenanath.medium.com/asynchronous-logging-in-api-architecture-a-comprehensive-guide-06aaace50591

5. Syslog logging stops when the logging synchronous command is configured on the console line - Cisco Community, accessed July 3, 2025, https://community.cisco.com/t5/networking-knowledge-base/syslog-logging-stops-when-the-logging-synchronous-command-is/ta-p/3130999

6. Asynchronous Processing

   Salesforce Architects, accessed July 3, 2025, https://architect.salesforce.com/decision-guides/async-processing

7. how to log asynchronously in a heavily multithreaded environment? - Stack Overflow, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/14340146/how-to-log-asynchronously-in-a-heavily-multithreaded-environment
8. C++ Low-Latency Threaded Asynchronous Buffered Stream (intended for logging) – Boost, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/20186859/c-low-latency-threaded-asynchronous-buffered-stream-intended-for-logging-b
9. An asynchronous lock free ring buffer for logging, accessed July 3, 2025, https://steven-giesel.com/blogPost/11f0ded8-7119-4cfc-b7cf-317ff73fb671/an-asynchronous-lock-free-ring-buffer-for-logging
10. How to buffer and write to disk a low latency input with C - Stack Overflow, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/20284762/how-to-buffer-and-write-to-disk-a-low-latency-input-with-c
11. Logging is blocking? - Google Groups, accessed July 3, 2025, https://groups.google.com/g/vertx/c/9lzzZ5Ns9pk
12. Log4j 2 Lock-free Asynchronous Loggers for Low-Latency Logging, accessed July 3, 2025, https://logging.apache.org/log4j/2.12.x/manual/async.html
13. Configuration and performance of the AsyncAppender in Logback framework, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/46411704/configuration-and-performance-of-the-asyncappender-in-logback-framework
14. Configuring Logging - MuleSoft Documentation, accessed July 3, 2025, https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/logging-in-mule

15. Asynchronous Replication and Data Loss

    Blog - Continuent, accessed July 3, 2025, https://www.continuent.com/resources/blog/asynchronous-replication-and-data-loss

16. morganstanley/binlog: A high performance C++ log library … - GitHub, accessed July 3, 2025, https://github.com/morganstanley/binlog
17. asynchronous and non-blocking calls? also between blocking and synchronous - Stack Overflow, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/2625493/asynchronous-and-non-blocking-calls-also-between-blocking-and-synchronous
18. Ring Buffers: High Performance IPC - ScotlandIS, accessed July 3, 2025, https://www.scotlandis.com/blog/ring-buffers-high-performance-ipc/
19. Improving Performance of a Trading System through Lock-Free Programming - DiVA portal, accessed July 3, 2025, https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1252867/FULLTEXT01.pdf
20. Why doesn’t standard offer wait-free SPSC (and lockfree MPMC) queues? : r/cpp - Reddit, accessed July 3, 2025, https://www.reddit.com/r/cpp/comments/10mq7md/why_doesnt_standard_offer_waitfree_spsc_and/
21. SPSC lock free queue without atomics - c++ - Stack Overflow, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/27139260/spsc-lock-free-queue-without-atomics
22. An Efficient Unbounded Lock-Free Queue for Multi-core Systems - ResearchGate, accessed July 3, 2025, https://www.researchgate.net/publication/236118159_An_Efficient_Unbounded_Lock-Free_Queue_for_Multi-core_Systems
23. A Lock Free Multi Producer Single Consumer Queue - Round 1 - Psychosomatic, Lobotomy, Saw, accessed July 3, 2025, http://psy-lob-saw.blogspot.com/2013/10/lock-free-mpsc-1.html

24. Super Fast Circular Ring Buffer Using Virtual Memory trick

    by Abhinav Agarwal

    Medium, accessed July 3, 2025, https://abhinavag.medium.com/super-fast-circular-ring-buffer-4d102ef4d4a3

25. Log4j – Log4j 2 Asynchronous Loggers for Low-Latency Logging …, accessed July 3, 2025, https://logging.apache.org/log4j/2.3.x/manual/async.html
26. what is the speed differential of binary versus text file i/o? - Stack Overflow, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/3476855/what-is-the-speed-differential-of-binary-versus-text-file-i-o
27. Simple Binary Logging in Java - Sebastian Daschner, accessed July 3, 2025, https://staging-blog.sebastian-daschner.com/entries/simple-binary-logging
28. Why do most log files use plain text rather than a binary format?, accessed July 3, 2025, https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/332757/why-do-most-log-files-use-plain-text-rather-than-a-binary-format
29. How does memory mapping a file have significant performance increases over the standard I/O system calls?, accessed July 3, 2025, https://unix.stackexchange.com/questions/474926/how-does-memory-mapping-a-file-have-significant-performance-increases-over-the-s

30. Understanding when and how to use Memory Mapped Files

    by Abhijit Mondal, accessed July 3, 2025, https://mecha-mind.medium.com/understanding-when-and-how-to-use-memory-mapped-files-b94707df30e9

31. File Access: Memory-Mapped vs. I/O System Call Performance

    Baeldung on Linux, accessed July 3, 2025, https://www.baeldung.com/linux/memory-mapped-vs-system-call

32. When is mmap faster than fread : r/cpp - Reddit, accessed July 3, 2025, https://www.reddit.com/r/cpp/comments/1l89aft/when_is_mmap_faster_than_fread/
33. mmap() vs. reading blocks - c++ - Stack Overflow, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/45972/mmap-vs-reading-blocks
34. c++ - mmap for writing sequential log file for speed? - Stack Overflow, accessed July 3, 2025, https://stackoverflow.com/questions/35891525/mmap-for-writing-sequential-log-file-for-speed
35. LTTng - Wikipedia, accessed July 3, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/LTTng
36. LTTng: an open source tracing framework for Linux, accessed July 3, 2025, https://lttng.org/
37. Features - LTTng, accessed July 3, 2025, https://lttng.org/features/
38. Combined Tracing of the Kernel and Applications with LTTng, accessed July 3, 2025, https://www.kernel.org/doc/ols/2009/ols2009-pages-87-94.pdf
39. gabime/spdlog: Fast C++ logging library. - GitHub, accessed July 3, 2025, https://github.com/gabime/spdlog
40. accessed January 1, 1970, https.github.com/gabime/spdlog
41. moneytech/RingBuffer: Circular buffer library designed for ultra-low-latency Java applications - GitHub, accessed July 3, 2025, https://github.com/moneytech/RingBuffer
42. First official version of spdlog, a super fast C++ logging library, released : r/cpp - Reddit, accessed July 3, 2025, https://www.reddit.com/r/cpp/comments/4vtyq2/first_official_version_of_spdlog_a_super_fast_c/