안녕하세요! 대규모 데이터를 처리하다 보면 예기치 않은 메모리 부족(Out of Memory, OOM) 문제로 시스템이 불안정해지는 경험, 한 번쯤 있으실 텐데요. 😟 오늘은 이런 골치 아픈 문제를 사전에 방지해주는 아주 중요한 프로세서, memory_limiter에 대해 자세히 알아보겠습니다.
특히 memory_limiter를 사용할 때 반드시 지켜야 할 황금률이 있는데, 바로 이 규칙이 시스템의 안정성을 좌우합니다.

🤔 memory_limiter란 무엇일까요?
memory_limiter는 데이터 처리 파이프라인의 '메모리 경비원'이라고 생각하면 이해하기 쉽습니다.
이 친구의 역할은 아주 명확해요.
- 데이터 유입 감시 📥: 새로운 데이터가 파이프라인으로 들어오는 순간을 포착합니다.
- 메모리 사용량 체크 🧐: 현재 시스템의 메모리 사용량을 실시간으로 확인합니다.
- 임계값과 비교 ⚖️: 미리 설정해 둔 메모리 한계(임계값)를 넘었는지 비교합니다.
- 안전할 경우 (Below Limit) ✅: 데이터를 다음 프로세서로 안전하게 통과시킵니다.
- 위험할 경우 (Over Limit) ❌: 시스템 보호를 위해 해당 데이터를 과감히 삭제(drop)합니다.
이 과정을 통해 메모리가 과도하게 사용되는 것을 막아, 애플리케이션 전체가 멈추는 끔찍한 OOM 상황을 예방할 수 있습니다.
✨ 가장 중요한 황금률: "무조건 맨 앞에!"
memory_limiter의 설정에서 가장, 가장, 가장 중요한 규칙이 있습니다.
memory_limiter는 반드시 모든 파이프라인의 가장 첫 번째 프로세서로 정의되어야 합니다.
왜 반드시 '첫 번째'여야만 할까요? 그 이유는 역할과 동작 순서를 생각해보면 명확해집니다.
✅ 올바른 순서 (The Right Way)
파이프라인의 맨 앞에서 문지기 역할을 하는 경우입니다.
데이터 유입 ➡️ [🛡️ memory_limiter] ➡️ [⚙️ 다른 프로세서 A] ➡️ [⚙️ 다른 프로세서 B]
- 데이터가 들어오자마자 문지기(memory_limiter)가 메모리 상태를 확인합니다.
- 메모리가 충분하면 데이터를 들여보내고, 그제서야 다른 프로세서들(A, B)이 데이터를 받아 메모리를 사용하며 작업을 시작합니다.
- 만약 메모리가 부족하다면, 데이터는 애초에 파이프라인 내부로 들어오지 못하고 차단됩니다.
결과적으로, 다른 프로세서들이 데이터를 처리하며 메모리를 사용하기 '전'에 위험을 감지하고 차단하므로, 메모리 보호 기능이 100% 효과를 발휘합니다. 👍
❌ 잘못된 순서 (The Wrong Way)
만약 memory_limiter가 다른 프로세서 뒤에 위치한다면 어떻게 될까요?
데이터 유입 ➡️ [⚙️ 다른 프로세서 A] ➡️ [🛡️ memory_limiter] ➡️ [⚙️ 다른 프로세서 B]
- 데이터가 파이프라인에 들어오면, 프로세서 A가 가장 먼저 데이터를 받습니다.
- 프로세서 A는 데이터를 처리하기 위해 이미 메모리에 데이터를 적재하고 리소스를 사용합니다. 💥
- 그 후에야 문지기(memory_limiter)가 뒤늦게 메모리 상태를 확인합니다.
이 시점에서는 이미 프로세서 A가 메모리를 사용해버렸기 때문에, memory_limiter가 메모리 초과를 발견하더라도 이미 늦었을 수 있습니다. 소를 잃고 외양간을 고치는 셈이죠. 🤦♂️
결론
memory_limiter는 데이터 파이프라인의 안정성을 지키는 매우 강력하고 필수적인 도구입니다. 하지만 그 힘은 **'올바른 위치'**에 있을 때만 발휘됩니다.
여러분의 소중한 시스템을 OOM으로부터 보호하고 싶다면, 파이프라인을 설정할 때 항상 이 질문을 먼저 던져보세요.
"나의 memory_limiter는 가장 앞에서 든든하게 파이프라인을 지키고 있는가?"
안정적인 데이터 파이프라인 구축을 응원합니다! 💪
'클라우드 > 쿠버네티스' 카테고리의 다른 글
| ✨ 데이터 처리 파이프라인, 순서가 핵심입니다! (0) | 2025.10.15 |
|---|---|
| 🖥️ 개발자를 위한 필수 도구! Logging Exporter 완벽 정복 가이드 (0) | 2025.10.15 |
| 📊 트레이스 데이터로 우리 서비스 완벽하게 모니터링하기: RED 지표 활용법 (0) | 2025.10.14 |
| 🕵️♂️ 분산 추적의 핵심! 헤드 기반 vs 테일 기반 샘플링, 완벽 정리 (0) | 2025.10.14 |
| 🚀 Kubernetes 관측 가능성 레벨업! OTel Collector 핵심 프로세서 완전 정복 (0) | 2025.10.14 |