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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
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[행사] 브레인즈컴퍼니 ‘가을문화행사 2023’
Java에서 가장 많이 접하는 문제는 무엇이라 생각하시나요? 바로 리소스 부족 특히 ‘JVM(Java Virtual Machine) 메모리 부족 오류’가 아닐까 생각해요.
메모리 부족 원인에는 우리가 일반적으로 자주 접하는 누수, 긴 생명주기, 다량의 데이터 처리 등 몇 가지 패턴들이 있는데요. 오늘은 좀 일반적이지 않은(?) 유형에 대해 이야기해 볼게요!
Java 객체 참조 시스템은 강력한 참조 외에도 4가지 참조를 구현해요. 바로 성능과 확장성 기타 고려사항에 대한 SoftReference, WeakReference, PhantomReference, FinalReference이죠. 이번 포스팅은
FinalReference를 대표적인 사례
로 다루어 볼게요.
PART1. 분석툴을 활용해 메모리 누수 발생 원인 파악하기
메모리 분석 도구를 통해 힙 덤프(Heap Dump)를 분석할 때, java.lang.ref.Finalizer 객체가 많은 메모리를 점유하는 경우가 있어요. 이 클래스는 FinalReference와 불가분의 관계에요. 나눌 수 없는 관계라는 의미죠.
아래 그림 사례는 힙 메모리(Heap Memory)의 지속적인 증가 후 최대 Heap에 근접 도달 시, 서비스 무응답 현상에 빠지는 분석 사례인데요. 이를 통해 FinalReference 참조가 메모리 누수를 발생시킬 수 있는 조건을 살펴볼게요!
Heap Analyzer 분석툴을 활용하여, 힙 덤프 전체 메모리 요약 현황을 볼게요. java.lang.ref.Finalizer의 점유율이 메모리의 대부분을 점유하고 있죠. 여기서 Finalizer는, 앞에서 언급된 FinalReference를 확장하여 구현한 클래스에요.
JVM은 GC(Garbage Collection) 실행 시 해제 대상 객체(Object)를 수집하기 전, Finalize를 처리해야 해요.
Java Object 클래스에는 아래 그림과 같이 Finalize 메서드(Method)가 존재하는데요. 모든 객체가 Finalize 대상은 아니에요.
JVM은 클래스 로드 시, Finalize 메서드가 재정의(Override)된 객체를 식별해요. 객체 생성 시에는 Finalizer.register() 메서드를 통해, 해당 객체를 참조하는 Finalizer 객체를 생성하죠.
그다음은 Unfinalized 체인(Chain)에 등록해요. 이러한 객체는 GC 발생 시 즉시 Heap에서 수집되진 않아요. Finalizer의 대기 큐(Queue)에 들어가 객체에 재정의된 Finalize 처리를 위해 대기(Pending) 상태에 놓여있죠.
위 그림과 같이 참조 트리(Tree)를 확인해 보면, 많은 Finalizer 객체가 체인처럼 연결되어 있어요. 그럼 Finalizer 객체가 실제 참조하고 있는 객체는 무엇인지 바로 살펴볼까요?
그림에 나온 바와 같이 PostgreSql JDBC Driver의 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement인 점을 확인할 수 있어요. 해당 시스템은 PostgreSql DB를 사용하고 있었네요.
이처럼 Finalizer 참조 객체 대부분은 Jdbc3gPreparedStatement 객체임을 알 수 있어요. 여기서 Statement 객체는, DB에 SQL Query를 실행하기 위한 객체에요.
그렇다면, 아직 Finalize 처리되지 않은 Statement 객체가 증가하는 이유는 무엇일까요?
먼저 해당 Statement 객체는 실제로 어디서 참조하는지 살펴볼게요. 해당 객체는 TimerThread가 참조하는 TaskQueue에 들어가 있어요. 해당 Timer는 Postgresql Driver의 CancelTimer이죠.
해당 Timer의 작업 큐를 확인해 보면 PostgreSql Statement 객체와 관련된 Task 객체도 알 수도 있어요.
그럼 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement 클래스가 어떻게 동작하는지 자세히 알아볼까요?
org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement는 org.postgresql.jdbc2.AbstractJdbc2Statement의 상속 클래스이며 finalize() 메서드를 재정의한 클래스에요. Finalize 처리를 위해 객체 생성 시, JVM에 의해 Finalizer 체인으로 등록되죠.
위와 같은 코드로 보아 CancelTimer는, Query 실행 후 일정 시간이 지나면 자동으로 TimeOut 취소 처리를 위한 Timer에요.
정해진 시간 내에 정상적으로 Query가 수행되고 객체를 종료(Close) 시, Timer를 취소하도록 되어 있어요. 이때 취소된 Task는 상태 값만 변경되고, 실제로는 Timer의 큐에서 아직 사라지진 않아요.
Timer에 등록된 작업은, TimerThread에 의해 순차적으로 처리돼요. Task는 TimerThread에서 처리를 해야 비로소 큐에서 제거되거든요.
이때 가져온 Task는 취소 상태가 아니며, 처리 시간에 아직 도달하지 않은 경우 해당 Task의 실행 예정 시간까지 대기해야 돼요.
여기서 문제점이 발생해요.
이 대기 시간이 길어지면 TimerThread의 처리가 지연되기 때문이죠. 이후 대기 Task들은 상태 여부에 상관없이, 큐에 지속적으로 남아있게 돼요.
만약 오랜 시간 동안 처리가 진행되지 않는다면, 여러 번의 Minor GC 발생 후 참조 객체들은 영구 영역(Old Gen)으로 이동될 수 있어요.
영구 영역으로 이동된 객체는, 메모리에 즉시 제거되지 못하고 오랜 기간 남게 되죠. 이는 Old(Full) GC를 발생시켜 시스템 부하를 유발하게 해요. 실제로 시스템에 설정된 TimeOut 값은 3,000초(50분)에요.
Finalizer 참조 객체는 GC 발생 시, 즉시 메모리에서 수집되지 않고 Finalize 처리를 위한 대기 큐에 들어가요. 그다음 FinalizerThread에 의해 Finalize 처리 후 GC 발생 시 비로소 제거되죠. 때문에 리소스의 수집 처리가 지연될 수 있어요.
또한 FinalizerThread 스레드는 우선순위가 낮아요. Finalize 처리 객체가 많은 경우, CPU 리소스가 상대적으로 부족해지면 개체의 Finalize 메서드 실행을 지연하게 만들어요. 처리되지 못한 객체는 누적되게 만들죠.
요약한다면 FinalReference 참조 객체의 잘못된 관리는
1) 객체의 재 참조를 유발 2) 불필요한 객체의 누적을 유발 3) Finalize 처리 지연으로 인한 리소스 누적을 유발
하게 해요.
PART2.
제니우스 APM을 통해 Finalize 객체를 모니터링하는 방법
Zenius APM에서는 JVM 메모리를 모니터링하고 분석하기 위한, 다양한 데이터를 수집하고 있어요. 상단에서 보았던
FinalReference 참조 객체의 현황에 대한 항목도 확인
할 수 있죠.
APM 모니터링을 통해 Finalize 처리에 대한 문제 발생 가능성도
‘사전’
에 확인
할 수 있답니다!
위에 있는 그림은 Finalize 처리 대기(Pending)중인 객체의 개수를 확인 가능한 컴포넌트에요.
이외에도 영역별 메모리 현황 정보와 GC 처리 현황에 대해서도 다양한 정보를 확인 할 수 있어요!
이상으로 Finalize 처리 객체에 의한 리소스 문제 발생 가능성을, 사례를 통해 살펴봤어요. 서비스에 리소스 문제가 발생하고 있다면, 꼭 도움이 되었길 바라요!
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©참고 자료
◾ uxys, http://www.uxys.com/html/JavaKfjs/20200117/101590.html
◾ Peter Lawrey, 「is memory leak? why java.lang.ref.Finalizer eat so much memory」, stackoverflow, https://stackoverflow.com/questions/8355064/is-memory-leak-why-java-lang-ref-finalizer-eat-so-much-memory
◾ Florian Weimer, 「Performance issues with Java finalizersenyo」, enyo,
https://www.enyo.de/fw/notes/java-gc-finalizers.html
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#APM
#Finalize
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#메모리 누수
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#제니우스 APM
김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
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대규모 IT 인프라를 모니터링하는 도메인에서는 서버나 네트워크 장비와 같은 관리 대상을 통칭하여 타겟(Target)이라고 부릅니다. 이에 따라 대다수의 API는 리소스 식별을 위해 URL 경로(Path Variable)나 쿼리 스트링(Query Parameter)을 통해 targetId를 필수적으로 전달받는 구조를 가지고 있습니다. 이 targetId는 단순한 문자열 식별자가 아니라, 실제 비즈니스 로직이 수행되기 전 반드시 선행되어야 하는 일련의 검증 절차를 요구합니다. 구체적으로는 클라이언트 입력값에 대한 유효성 검사, 해당 ID를 기반으로 한 DB 조회 및 도메인 객체(TargetInfoRecord)로의 매핑, 그리고 해당 타겟에 대한 사용자 접근 권한(Authorization) 확인 과정이 포함됩니다. 프로젝트 초기 구현 단계에서는 이러한 전처리 로직을 각 컨트롤러 메서드 바디 상단에 직접 구현하는 방식을 취했습니다. 하지만 API 엔드포인트가 수십 개로 늘어남에 따라, 동일한 검증 코드가 여러 컨트롤러에 산재하게 되는 구조적 문제가 발생했습니다. 이는 단순한 코드 중복(Boilerplate Code)을 넘어, 타겟 검증 정책이 변경될 때마다 관련된 모든 API를 수정해야 하는 유지보수의 취약점으로 이어졌습니다. 또한 비즈니스 로직과 검증 로직이 한 곳에 혼재됨에 따라 코드의 가독성이 저하되고, 수정 과정에서 누락이 발생할 경우 장애로 직결될 위험이 높습니다. 반복되는 검증 로직과 분산된 수정 포인트(N개의 지점) 문제를 근본적으로 해결하기 위해, 다음과 같은 명확한 엔지니어링 목표를 수립했습니다. “타겟 검증, 변환을 메서드 파라미터 주입 시점에 끝낸다.” Spring MVC는 이미 @PathVariable, @RequestParam, @AuthenticationPrincipal과 같이 요청 데이터를 가공하여 컨트롤러 메서드 파라미터에 바인딩하는 표준화된 메커니즘을 제공하고 있습니다. 이 아키텍처 패턴에 착안하여, [ URL에서 타겟 ID 추출 → 유효성 검증 → 도메인 객체 변환 ]으로 이어지는 일련의 과정을 비즈니스 로직 진입 전인 '파라미터 주입 단계'에서 완결짓도록 HandlerMethodArgumentResolver를 적용했습니다. 이 아키텍처를 실제 코드로 구현하기 위해, 프로세스를 크게 세 가지 단계로 나누어 진행했습니다. 메타데이터 정의 (Annotation): 어떤 파라미터를 검증할지 식별하고 정책을 부여 로직 구현 (Resolver & Helper): 실제 값을 추출하고 도메인 객체로 변환하는 바인딩 로직 작성 설정 등록 (Configuration): Spring MVC가 해당 리졸버를 인식하도록 설정 가장 먼저, 컨트롤러 파라미터에 검증 요구사항을 명시할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 1. 커스텀 어노테이션 정의 - @ToTargetInfoRecords 구현의 첫 단계로, 파라미터에 메타데이터를 부여할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 타겟에 대한 모든 정보를 TargetInfoRecord라는 도메인 객체로 캡슐화하여 관리하고 있습니다. 따라서 '해당 파라미터를 TargetInfoRecord 객체로 변환하라'는 명시적인 의미를 담아 @ToTargetInfoRecords라는 어노테이션을 설계했습니다. 이 어노테이션은 런타임 시점에 Resolver가 식별할 수 있어야 하므로 RUNTIME 정책을 사용하며, 파라미터 레벨에 적용되도록 타겟을 한정했습니다. - VALUE_PARAMETER로 메서드 파라미터에서만 사용하도록 제한합니다. - RUNTIME 보존으로 요청 처리 시점에 리졸버가 어노테이션 값을 읽습니다. 2. ArgumentResolver 구현 다음으로 Spring MVC의 HandlerMethodArgumentResolver 인터페이스를 구현하여 실질적인 바인딩 로직을 처리하는 ToTargetInfoRecordResolver를 작성합니다. HandlerMethodArgumentResolver를 상속한 ToTargetInfoRecordsResolver를 생성합니다. 3. 리졸버 등록 방법 구현한 리졸버가 실제로 동작하기 위해서는 Spring MVC의 Argument Resolver 체인에 등록해야 합니다. WebMvcConfigurer를 구현하여 우리가 만든 리졸버를 추가해주면, 이후 들어오는 요청에 대해 Spring이 자동으로 개입하게 됩니다. 이 리졸버를 등록한 후에 클라이언트로부터 요청이 들어오면, 컨트롤러 메서드 호출 직전에 파라미터 단위로 다음 순서가 진행됩니다. 1. Spring이 컨트롤러 메서드의 각 파라미터에 대해 등록된 리졸버 리스트를 순서대로 확인합니다. 2. supportsParameter(...)가 true인 첫 번째 리졸버를 선택합니다. 3. 선택된 리졸버의 resolveArgument(...)를 호출하여 값을 만들고, 그 반환값을 해당 파라미터에 주입합니다. 자세한 구현은 다음과 같습니다. 1) 어떤 파라미터를 내가 담당하는가 — supportsParameter 파라미터에 @ToTargetInfoRecords가 붙어 있으면 자신의 책임으로 판단합니다. 2) 값을 어떻게 만들고 주입하는가 — resolveArgument 3) URL에서 값은 어떻게 추출하는가 — 쿼리 vs 경로 - 쿼리스트링은 webRequest.getParameterValues()로, 경로 변수 HandlerMapping.URI_TEMPLATE_VARIABLES_ATTRIBUTE로 추출합니다. - 메서드 파라미터 타입이 List인지도 구분하고 검증합니다. 이렇게 헬퍼 클래스를 통해 요청 위치나 데이터 타입에 구애받지 않고 무결성이 검증된 데이터가 준비되면, 변환된 객체가 마침내 컨트롤러 메소드의 파라미터에 주입됩니다. 결과적으로 컨트롤러는 HTTP 요청의 복잡한 세부 사항을 전혀 모른 채, 안전하게 가공된 도메인 객체를 즉시 사용할 수 있게 됩니다. 실제 적용 사례 가장 눈에 띄는 변화는 컨트롤러의 간결함입니다. 기존에는 비즈니스 로직과 섞여 있던 '타겟 ID 추출', '유효성 검사', '도메인 변환', '권한 체크' 등의 횡단 관심사(Cross-cutting Concerns)가 완벽하게 분리되었습니다. 덕분에 개발자는 신규 API를 작성할 때 불필요한 반복 코드(Boilerplate)를 작성하는 수고를 덜고, 핵심 비즈니스 로직 구현에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다. 또한, 유지보수 측면에서도 강력한 이점을 가집니다. 만약 타겟 검증 정책이 변경되더라도 수십 개의 컨트롤러를 일일이 수정할 필요 없이, ArgumentResolver의 로직 한 곳만 수정하면 전사적으로 변경 사항이 반영됩니다. 다수의 API에서 [URL로부터 값 추출 → 검증 → 도메인 객체 변환]의 패턴이 반복되는 프로젝트라면, HandlerMethodArgumentResolver를 적극적으로 도입하여 코드의 품질과 생산성을 높여보시는 것을 권장합니다.
2026.02.06
Spring MVC: 반복되는 검증 로직 한 번에 끝내기
Spring MVC: 반복되는 검증 로직 한 번에 끝내기
인프라 관리 도메인에서 API 설계 시 가장 빈번하게 등장하는 파라미터는 단연 targetId입니다. 하지만 이 식별자는 비즈니스 로직이 실행되기 전, 반드시 통과해야 하는 '삼중 관문'을 가지고 있습니다. 유효성 검사, 도메인 객체 변환, 그리고 권한 확인이 그것입니다. 초기 구현 단계에서는 이 관문들을 각 컨트롤러 메서드 내부에서 직접 제어하는 방식을 택했습니다. 하지만 인프라 규모가 커지고 API 엔드포인트가 늘어날수록, 이 직관적인 방식은 코드 중복과 유지보수 효율성 저하라는 아키텍처적 부채로 돌아오기 시작했습니다. API 엔드포인트가 수십 개로 늘어남에 따라, 동일한 검증 코드가 여러 컨트롤러에 산재하게 되는 구조적 문제가 발생했습니다. 이는 단순한 코드 중복(Boilerplate Code)을 넘어, 타겟 검증 정책이 변경될 때마다 관련된 모든 API를 수정해야 하는 유지보수의 취약점으로 이어졌습니다. 또한 비즈니스 로직과 검증 로직이 한 곳에 혼재됨에 따라 코드의 가독성이 저하되고, 수정 과정에서 누락이 발생할 경우 장애로 직결될 위험이 높습니다. 반복되는 검증 로직과 분산된 수정 포인트(N개의 지점) 문제를 근본적으로 해결하기 위해, 다음과 같은 명확한 엔지니어링 목표를 수립했습니다. “타겟 검증, 변환을 메서드 파라미터 주입 시점에 끝낸다” Spring MVC는 이미 @PathVariable, @RequestParam, @AuthenticationPrincipal과 같이 요청 데이터를 가공하여 컨트롤러 메서드 파라미터에 바인딩하는 표준화된 메커니즘을 제공하고 있습니다. 이 아키텍처 패턴에 착안하여, [ URL에서 타겟 ID 추출 → 유효성 검증 → 도메인 객체 변환 ]으로 이어지는 일련의 과정을 비즈니스 로직 진입 전인 '파라미터 주입 단계'에서 완결짓도록 HandlerMethodArgumentResolver를 적용했습니다. 이 아키텍처를 실제 코드로 구현하기 위해, 프로세스를 크게 세 가지 단계로 나누어 진행했습니다. 1. 메타데이터 정의 (Annotation): 어떤 파라미터를 검증할지 식별하고 정책을 부여 2. 로직 구현 (Resolver & Helper): 실제 값을 추출하고 도메인 객체로 변환하는 바인딩 로직 작성 3. 설정 등록 (Configuration): Spring MVC가 해당 리졸버를 인식하도록 설정 가장 먼저, 컨트롤러 파라미터에 검증 요구사항을 명시할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 1. 커스텀 어노테이션 정의 - @ToTargetInfoRecords 구현의 첫 단계로, 파라미터에 메타데이터를 부여할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 타겟에 대한 모든 정보를 TargetInfoRecord라는 도메인 객체로 캡슐화하여 관리하고 있습니다. 따라서 '해당 파라미터를 TargetInfoRecord 객체로 변환하라'는 명시적인 의미를 담아 @ToTargetInfoRecords라는 어노테이션을 설계했습니다. 이 어노테이션은 런타임 시점에 Resolver가 식별할 수 있어야 하므로 RUNTIME 정책을 사용하며, 파라미터 레벨에 적용되도록 타겟을 한정했습니다. - VALUE_PARAMETER로 메서드 파라미터에서만 사용하도록 제한합니다. - RUNTIME 보존으로 요청 처리 시점에 리졸버가 어노테이션 값을 읽습니다. 2. ArgumentResolver 구현 다음으로 Spring MVC의 HandlerMethodArgumentResolver 인터페이스를 구현하여 실질적인 바인딩 로직을 처리하는 ToTargetInfoRecordResolver를 작성합니다. HandlerMethodArgumentResolver를 상속한 ToTargetInfoRecordsResolver를 생성합니다. 3. 리졸버 등록 방법 구현한 리졸버가 실제로 동작하기 위해서는 Spring MVC의 Argument Resolver 체인에 등록해야 합니다. WebMvcConfigurer를 구현하여 우리가 만든 리졸버를 추가해주면, 이후 들어오는 요청에 대해 Spring이 자동으로 개입하게 됩니다. 이 리졸버를 등록한 후에 클라이언트로부터 요청이 들어오면, 컨트롤러 메서드 호출 직전에 파라미터 단위로 다음 순서가 진행됩니다. 1. Spring이 컨트롤러 메서드의 각 파라미터에 대해 등록된 리졸버 리스트를 순서대로 확인합니다. 2. supportsParameter(...)가 true인 첫 번째 리졸버를 선택합니다. 3. 선택된 리졸버의 resolveArgument(...)를 호출하여 값을 만들고, 그 반환값을 해당 파라미터에 주입합니다. 자세한 구현은 다음과 같습니다. 1) 어떤 파라미터를 내가 담당하는가 — supportsParameter 파라미터에 @ToTargetInfoRecords가 붙어 있으면 자신의 책임으로 판단합니다. 2) 값을 어떻게 만들고 주입하는가 — resolveArgument 3) URL에서 값은 어떻게 추출하는가 — 쿼리 vs 경로 - 쿼리스트링은 webRequest.getParameterValues()로, 경로 변수는HandlerMapping.URI_TEMPLATE_VARIABLES_ATTRIBUTE로 추출합니다. - 메서드 파라미터 타입이 List인지도 구분하고 검증합니다. 이렇게 헬퍼 클래스를 통해 요청 위치나 데이터 타입에 구애받지 않고 무결성이 검증된 데이터가 준비되면, 변환된 객체가 마침내 컨트롤러 메소드의 파라미터에 주입됩니다. 결과적으로 컨트롤러는 HTTP 요청의 복잡한 세부 사항을 전혀 모른 채, 안전하게 가공된 도메인 객체를 즉시 사용할 수 있게 됩니다. 실제 적용 사례 가장 눈에 띄는 변화는 컨트롤러의 간결함입니다. 기존에는 비즈니스 로직과 섞여 있던 '타겟 ID 추출', '유효성 검사', '도메인 변환', '권한 체크' 등의 횡단 관심사(Cross-cutting Concerns)가 완벽하게 분리되었습니다. 덕분에 개발자는 신규 API를 작성할 때 불필요한 반복 코드(Boilerplate)를 작성하는 수고를 덜고, 핵심 비즈니스 로직 구현에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다. 또한, 유지보수 측면에서도 강력한 이점을 가집니다. 만약 타겟 검증 정책이 변경되더라도 수십 개의 컨트롤러를 일일이 수정할 필요 없이, ArgumentResolver의 로직 한 곳만 수정하면 전사적으로 변경 사항이 반영됩니다. 다수의 API에서 [URL로부터 값 추출 → 검증 → 도메인 객체 변환]의 패턴이 반복되는 프로젝트라면, HandlerMethodArgumentResolver를 적극적으로 도입하여 코드의 품질과 생산성을 높여보시는 것을 권장합니다.
2026.03.06
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