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Node.js 서버 CPU 오버헤드 분석 및 개선 방안

Node.js 서버의 파일 I/O로 인한 CPU 오버헤드를 분석하고 개선합니다.

최적화 진단 구현

문제 상황

Node.js 서버를 Kubernetes Pod로 배포한 후 CPU 사용량 급증 현상이 발생.
분석 결과, 신규 코드에서 파일 읽기 및 JSON 처리 과정이 병목 요인으로 확인됨.

신규 코드 (문제 발생 부분)

const jsonTxt = fs.readFileSync(transFilePath, 'utf-8');
const transFile = JSON.parse(jsonTxt);
  • 특징
    • 매 요청마다 fs.readFileSync()로 파일을 동기적으로 읽음
    • 이후 JSON.parse()로 매번 파싱 수행
  • 문제점
    • 동기 I/O → 이벤트 루프 블로킹
    • JSON 파싱 반복 → CPU 부하 증가
    • Pod 내 다중 요청 시 병목 심화

이전 코드 (캐싱 처리)

const transFile = require(ASSET_PATH + '/' + fileName);
  • 특징
    • require()는 Node.js 모듈 캐싱 메커니즘 활용
    • 최초 로드 후 메모리에서 재사용 → I/O 및 파싱 비용 없음
  • 장점
    • 요청당 파일 읽기 없음
    • CPU 사용량 안정적

부하 발생 요인

  1. 파일 I/O
    • fs.readFileSync()는 블로킹 방식 → 요청 처리 지연
  2. JSON 파싱
    • 매 요청마다 JSON.parse() 실행 → CPU 사용량 증가
  3. 다중 요청 환경
    • Pod 내 동시 요청 시 병목 심각

개선 방안

✅ 1. 캐싱 전략 적용

  • 방법
    • 애플리케이션 시작 시 모든 언어 파일을 메모리에 로드
    • 요청 시 캐싱된 객체에서 조회
  • 예시 
    const fs = require('fs');
const path = require('path');

const ASSET_PATH = path.join(__dirname, 'assets');
const cache = {};

// ✅ 서버 시작 시 모든 파일 비동기 로딩 + JSON 파싱
async function preloadFiles() {
    const files = await fs.promises.readdir(ASSET_PATH);
    for (const file of files) {
        if (file.endsWith('.json')) {
            const data = await fs.promises.readFile(path.join(ASSET_PATH, file), 'utf-8');
            cache[file] = JSON.parse(data);
        }
    }
    console.log('Files preloaded:', Object.keys(cache));
}

// ✅ 요청 처리 함수
function getJsonFromString(code, key) {
    const fileName = Object.keys(cache).find(file => file.includes(code)) || '.json';
    const transJson = cache[fileName] || cache['.json'];
    return transJson[key] || key;
}

// ✅ 서버 시작 시 preloadFiles() 호출
preloadFiles().catch(err => console.error('Preload error:', err));

참고

참고 문서