ASH 데이터를 활용한 커넥션 풀 성능 분석: 데이터베이스 연결 풀의 성능 문제 진단.

서버 이관 프로젝트를 수행하는 과정에서 데이터베이스의 연결 풀(Connection Pool) 관리와 성능 최적화는 매우 중요한 요소다. 특히 대규모 애플리케이션에서 다수의 클라이언트가 데이터베이스에 지속적으로 연결을 요청할 경우, 커넥션 풀의 성능이 시스템 전체 성능에 미치는 영향이 크다.

 

커넥션 풀(Connection Pool)은 데이터베이스 연결을 미리 생성하고 이를 재사용하는 방식으로, 애플리케이션이 필요할 때마다 새 연결을 생성하는 오버헤드를 줄이고 성능을 향상시키는 기술이다. 그러나 잘못된 커넥션 풀 설정이나 비효율적인 SQL 실행으로 인해 커넥션 풀에서 과부하가 발생할 경우, 데이터베이스 연결이 지연되거나 커넥션이 부족해지는 문제가 발생할 수 있다.

 

이러한 성능 문제를 진단하고 최적화하기 위해 Oracle ASH(Active Session History) 데이터를 활용하여 커넥션 풀의 동작을 분석하고 병목 현상을 감지하는 것이 중요하다. ASH는 Oracle이 초 단위로 활성 세션 정보를 기록하는 기능을 제공하며, 이를 활용하면 커넥션 풀의 과부하 원인을 실시간으로 분석할 수 있다.

 

본 글에서는 ASH 데이터를 활용하여 커넥션 풀의 성능 문제를 분석하는 방법과 이를 최적화하는 전략을 상세히 설명한다. 이를 통해 서버 이관 후 커넥션 풀 관련 성능 저하 문제를 신속하게 감지하고 해결할 수 있도록 한다.

---

커넥션 풀의 주요 성능 문제와 원인

커넥션 풀에서 발생할 수 있는 주요 성능 문제는 세션 관리의 비효율성과 비정상적인 SQL 실행으로 인해 연결이 과도하게 사용되는 경우이다. 대표적인 문제와 원인은 다음과 같다.

커넥션 풀이 빠르게 소진됨

• 애플리케이션의 동시 접속이 급격히 증가하면 커넥션 풀이 빠르게 소진될 수 있다.
• 비효율적인 SQL 실행 또는 장시간 실행되는 쿼리로 인해 커넥션이 반환되지 않고 점유될 경우, 새로운 연결을 할당받지 못하는 문제가 발생할 수 있다.

커넥션 대기 시간이 길어짐

• 커넥션 풀이 부족해지면 새로운 연결 요청이 지연되거나, 커넥션 대기 시간이 길어지면서 애플리케이션의 응답 속도가 저하될 수 있다.
• ASH 데이터를 활용하면 특정 시간대에 커넥션 대기 시간이 급증하는 패턴을 분석할 수 있다.

유휴(Idle) 세션이 많아짐

• 사용하지 않는 세션이 커넥션 풀에 계속 유지되면서 불필요한 리소스를 소비할 수 있다.
• 유휴 세션이 많으면 실제 실행할 수 있는 연결이 부족해지면서 커넥션 풀이 조기 소진될 가능성이 높아진다.

대기 이벤트 증가 (Wait Event 발생)

• DB 연결이 지연되거나 과부하가 발생하면 특정 대기 이벤트가 급증할 수 있다.
• 특히 다음과 같은 대기 이벤트가 많아지면 커넥션 풀의 병목이 발생했음을 의미한다.
  • 'library cache lock' → SQL 실행이 자주 변경되면서 커넥션이 지연됨.
  • 'log file sync' → 트랜잭션 커밋 대기 시간이 길어져 커넥션 반환이 늦어짐.
  • 'enqueue' → 특정 트랜잭션이 락을 유지하여 커넥션을 블로킹하는 경우.

---

ASH 데이터를 활용한 커넥션 풀 성능 분석 방법

1. 현재 활성화된 세션 및 커넥션 사용량 분석

현재 커넥션 풀이 얼마나 사용되고 있는지 분석하려면 ASH 데이터를 조회하여 활성 세션의 개수를 확인할 수 있다.

SELECT    COUNT(*) AS active_sessions,    session_id,    sql_id  FROM    v$active_session_history  WHERE    sample_time >= SYSDATE - (10 / 1440) -- 최근 10분간 데이터 조회    GROUP BY session_id, sql_id ORDER BY active_sessions DESC;

 

• active_sessions: 현재 실행 중인 세션 개수.
• session_id: 실행 중인 세션의 ID.
• sql_id: 실행된 SQL의 ID.

이 데이터를 활용하면 현재 커넥션 풀이 적절하게 사용되고 있는지 또는 특정 세션이 과도하게 리소스를 점유하고 있는지 확인할 수 있다.

---

2. 특정 시간 동안 커넥션 풀 점유율 분석

커넥션 풀이 특정 시간대에 과부하 상태인지 분석하려면 활성 세션 수가 급격히 증가하는 패턴을 확인할 필요가 있다.

SELECT    TO_CHAR(     sample_time, 'YYYY-MM-DD HH24:MI'   ) AS time_slot,    COUNT(*) AS session_count  FROM    v$active_session_history  WHERE    sample_time BETWEEN SYSDATE - 1    AND SYSDATE  GROUP BY    TO_CHAR(     sample_time, 'YYYY-MM-DD HH24:MI'   )  ORDER BY    time_slot;

 

• time_slot: 특정 시간대별 세션 개수.
• session_count: 활성 세션 수.

이 데이터를 활용하면 커넥션 풀이 특정 시간대에 급격히 소진되는지, 피크 타임에 세션이 정상적으로 처리되는지를 확인할 수 있다.

---

3. 커넥션 대기 시간이 긴 세션 분석

커넥션 대기 시간이 길어지는 원인을 분석하려면 대기 이벤트가 발생한 세션을 조회해야 한다.

SELECT    session_id,    event,    COUNT(*) AS wait_count  FROM    v$active_session_history  WHERE    session_state = 'WAITING'    AND sample_time >= SYSDATE - (10 / 1440) -- 최근 10분간 조회  GROUP BY session_id, event ORDER BY wait_count DESC;

 

• event: 커넥션 대기와 관련된 대기 이벤트.
• wait_count: 해당 이벤트가 발생한 횟수.

이 데이터를 활용하면 특정 세션에서 커넥션 대기 시간이 길어지는 원인을 파악하고, 최적화할 수 있다.

---

4. 장시간 실행되는 SQL 및 블로킹 세션 분석

장시간 실행되는 SQL이 커넥션을 오래 점유하고 있는지 확인하려면 다음 SQL을 실행한다.

SELECT    session_id,    sql_id,    COUNT(*) AS execution_time  FROM    v$active_session_history  WHERE    session_state = 'ON CPU'    AND sample_time >= SYSDATE - (10 / 1440) -- 최근 10분간 조회  GROUP BY session_id, sql_id ORDER BY execution_time DESC;

 

• execution_time: 특정 SQL이 실행된 횟수.

이 데이터를 분석하면 장시간 실행되는 SQL을 찾아 실행 계획을 최적화하여 커넥션 반환 시간을 단축할 수 있다.

---

커넥션 풀 성능 최적화를 위한 해결 방법

1. 커넥션 풀 크기 최적화
   • 너무 적거나 과도하게 큰 커넥션 풀은 성능을 저하시킬 수 있음.
   • 최적의 크기로 조정하여 불필요한 연결을 줄이는 것이 중요.
2. SQL 튜닝을 통해 실행 시간 단축
   • 비효율적인 SQL을 최적화하여 커넥션 반환 속도를 높인다.
   • 인덱스 활용 및 실행 계획 최적화 수행.
3. 커넥션 대기 시간 최소화
   • 트랜잭션 크기를 줄이고 불필요한 락을 최소화.
   • READ COMMITTED 격리 수준을 활용하여 블로킹 방지.

Idle 세션 관리

• 일정 시간이 지난 유휴 세션을 자동으로 종료하도록 설정.

 

ALTER SYSTEM SET RESOURCE_LIMIT = TRUE; ALTER PROFILE DEFAULT LIMIT IDLE_TIME 30;

---

ASH 데이터를 활용하면 커넥션 풀의 성능을 실시간으로 분석하고, 세션 사용량, 대기 시간, SQL 실행 패턴을 효과적으로 진단할 수 있다.

특히, SQL 튜닝, 커넥션 풀 크기 조정, Idle 세션 관리 등을 통해 성능을 최적화하면 커넥션 풀의 효율성을 극대화할 수 있다.