chunk 처리 기반에서 cursor 방식과 메모리 사용

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

변현진님의 질문에 대해 스프링 배치에서 커서 방식과 페이징 방식을 사용할 때의 고려사항에 대해 답변드리겠습니다.

커서 방식과 페이징 방식 모두 대량의 데이터 처리 시 메모리 사용량을 최적화하는 데에 유용합니다. 커서 방식은 데이터베이스와의 연결을 유지하면서 연속적으로 데이터를 읽어오는 방식으로, 큰 데이터 세트를 처리할 때 빠르고 효율적입니다. 그러나 커서를 사용할 때는 데이터베이스 연결이 지속적으로 열려 있어야 하기 때문에, 커넥션 관리에 유의해야 합니다.

반면, 페이징 방식은 데이터를 일정한 크기의 페이지로 나누어서 처리합니다. 이 방식은 각 페이지마다 별도의 데이터베이스 쿼리를 발생시키며, 이를 통해 커넥션을 더 짧은 시간 동안만 사용하게 됩니다. 따라서 커넥션 관리 측면에서는 좀 더 유리할 수 있으나, 페이지를 넘길 때마다 쿼리를 수행해야 하기 때문에 전체적인 처리 속도는 커서 방식보다 느릴 수 있습니다.

커서 기반 처리에서 메모리 사용량이 늘어나는 이유는, 커서가 데이터를 읽어올 때 설정한 fetch size만큼 데이터를 메모리에 적재하기 때문입니다. 이는 큰 데이터 세트를 한 번에 처리하기보다는 일정량을 메모리에 유지하며 순차적으로 처리하는 방식으로 이해할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 커서 방식에서 메모리 사용량이 과도하게 증가하는 것을 막기 위해 적절한 fetch size 설정이 중요합니다.

페이지 방식의 경우, 각 페이지마다 데이터를 읽고 쓰는 작업이 이루어지므로, 한 번에 처리되는 데이터 양이 커서 방식보다 적으며, 결과적으로 적은 양의 데이터가 메모리를 사용하게 됩니다. 이렇게 데이터를 처리하는 방식은 배치 작업의 효율성과 메모리 사용에 균형을 맞춰주는 역할을 합니다.

결론적으로, 커서와 페이징 방식 모두 사용 시에는 데이터 일관성, 처리 속도, 메모리 사용량, 그리고 커넥션 관리 등 다양한 측면의 트레이드 오프를 고려해야 합니다. 스프링 배치에서는 이러한 특징들을 이해하고 시나리오에 맞는 최적의 방식을 선택하는 것이 중요합니다.

이 내용이 변현진님의 궁금증을 해결하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.