DotNet
데이터 직렬화
성능 최적화와 비동기 처리
실시간 직렬화 요구사항

실시간 직렬화 요구사항

실시간 시스템에서는 데이터가 빠르고 효율적으로 직렬화되고 전송되어야 합니다. 이러한 실시간 직렬화 요구사항을 충족하기 위해서는 **저지연(Low-Latency)**과 높은 처리량을 달성할 수 있는 직렬화 전략이 필요합니다. 이번 글에서는 실시간 시스템에서의 직렬화 성능을 극대화하기 위한 전략, 실시간 데이터를 처리하는 데 적합한 직렬화 형식, 그리고 이를 구현하는 방법을 소개합니다.

실시간 시스템에서의 직렬화

실시간 시스템의 요구사항

실시간 시스템에서 데이터 지연이란 시스템이 필요한 시점에 데이터를 제공하지 못하는 상황을 의미하며, 이는 시스템 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이러한 시스템에서 데이터 직렬화는 주로 다음과 같은 요구사항을 만족해야 합니다.

  • 저지연(Low-Latency): 데이터 직렬화 및 역직렬화 과정에서 지연을 최소화해야 합니다.
  • 높은 처리량(High Throughput): 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어야 합니다.
  • 예측 가능한 성능: 데이터의 직렬화 및 역직렬화 시간이 예측 가능해야 합니다.

실시간 직렬화에 적합한 포맷 선택

Protocol Buffers (Protobuf)

Protobuf는 바이너리 형식으로 데이터를 직렬화하여 크기가 작고 직렬화 속도가 빠르기 때문에 실시간 시스템에 매우 적합합니다. Google에서 개발된 Protobuf는 높은 성능과 효율적인 데이터 표현 방식으로 인해 저지연 응답을 요구하는 시스템에서 널리 사용됩니다.

FlatBuffers

FlatBuffers는 Google에서 개발된 또 다른 직렬화 포맷으로, 직렬화 과정에서 추가적인 메모리 복사 없이 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 실시간 게임이나 임베디드 시스템과 같이 지연에 민감한 환경에서 유용합니다.

  • Zero-Copy: 직렬화된 데이터를 그대로 사용할 수 있어, 메모리 복사를 줄이고 지연을 최소화할 수 있습니다.
  • 빠른 역직렬화: FlatBuffers는 역직렬화 과정이 거의 없기 때문에, 실시간 데이터 처리가 필요한 시스템에서 매우 효율적입니다.

MessagePack

MessagePack은 JSON과 비슷하지만 바이너리 포맷을 사용하여 데이터 크기를 줄이고, 직렬화 및 역직렬화 속도를 향상시킵니다. IoT나 모바일 애플리케이션과 같이 제한된 대역폭을 사용하면서도 실시간 처리가 필요한 환경에서 유용합니다.

C#에서 실시간 직렬화 구현

Protobuf를 사용한 저지연 직렬화

다음은 Protobuf를 사용하여 사용자 이벤트를 저지연으로 직렬화하는 예제입니다.

Protobuf 메시지 정의 

syntax = "proto3";
message RealTimeEvent {
    int32 id = 1;
    string eventName = 2;
    string eventData = 3;
}

C#에서 Protobuf 직렬화 

using Google.Protobuf;
using System.IO;
public class RealTimeEventExample
{
    public static byte[] SerializeRealTimeEvent(RealTimeEvent realTimeEvent)
    {
        using MemoryStream memoryStream = new MemoryStream();
        realTimeEvent.WriteTo(memoryStream);
        return memoryStream.ToArray();
    }
    public static RealTimeEvent DeserializeRealTimeEvent(byte[] data)
    {
        return RealTimeEvent.Parser.ParseFrom(data);
    }
}

위 코드에서는 Protobuf를 사용하여 실시간 이벤트 데이터를 직렬화하고 역직렬화합니다. WriteTo() 메서드를 사용하여 빠르게 데이터를 직렬화할 수 있으며, 바이너리 포맷을 통해 데이터 크기를 최소화합니다.

FlatBuffers를 사용한 실시간 데이터 처리

FlatBuffers는 실시간 직렬화 요구사항을 충족하기 위한 효율적인 포맷입니다. FlatBuffers의 주요 특징은 Zero-Copy를 통한 빠른 역직렬화로, 데이터가 직렬화된 상태에서도 직접 사용할 수 있어 지연을 줄일 수 있습니다.

FlatBuffers 스키마 정의 

table RealTimeEvent {
  id: int;
  eventName: string;
  eventData: string;
}
root_type RealTimeEvent;

C#에서 FlatBuffers 직렬화 

using FlatBuffers;
public class RealTimeEventExample
{
    public static byte[] SerializeRealTimeEvent()
    {
        var builder = new FlatBufferBuilder(1024);
        var eventNameOffset = builder.CreateString("SensorAlert");
        var eventDataOffset = builder.CreateString("Temperature exceeded");
        RealTimeEvent.StartRealTimeEvent(builder);
        RealTimeEvent.AddId(builder, 1);
        RealTimeEvent.AddEventName(builder, eventNameOffset);
        RealTimeEvent.AddEventData(builder, eventDataOffset);
        var realTimeEvent = RealTimeEvent.EndRealTimeEvent(builder);
        builder.Finish(realTimeEvent.Value);
        return builder.SizedByteArray();
    }
    public static RealTimeEvent GetRealTimeEvent(byte[] data)
    {
        var byteBuffer = new ByteBuffer(data);
        return RealTimeEvent.GetRootAsRealTimeEvent(byteBuffer);
    }
}

위 코드에서는 FlatBuffers를 사용하여 이벤트 데이터를 직렬화하고 역직렬화합니다. FlatBuffers는 빠른 처리 시간과 낮은 메모리 사용으로 실시간 데이터 처리에 적합합니다.

실시간 직렬화 성능 최적화 전략

메모리 복사 최소화

실시간 데이터 처리에서는 메모리 복사가 지연을 유발할 수 있습니다. **Span<T>**와 **Memory<T>**를 사용하여 메모리 복사를 최소화하고, 데이터를 직접 참조하여 처리 시간을 줄일 수 있습니다.

using System;
public static void ProcessRealTimeData(ReadOnlySpan<byte> data)
{
    // 실시간 데이터를 직접 참조하여 처리
    foreach (byte b in data)
    {
        // 데이터 처리 로직
    }
}

위 코드에서는 **ReadOnlySpan<byte>**를 사용하여 데이터를 메모리에서 직접 처리하므로, 불필요한 메모리 복사를 줄여 성능을 최적화합니다.

가비지 컬렉션(GC) 최소화

실시간 시스템에서는 **가비지 컬렉션(GC)**으로 인해 발생하는 중단 시간이 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. **ArrayPool<T>**를 사용하여 메모리 할당을 재사용하면 GC 발생을 줄일 수 있습니다.

using System.Buffers;
public static byte[] SerializeWithArrayPool<T>(T data)
{
    var buffer = ArrayPool<byte>.Shared.Rent(1024);
    try
    {
        var memoryStream = new MemoryStream(buffer);
        JsonSerializer.Serialize(memoryStream, data);
        return memoryStream.ToArray();
    }
    finally
    {
        ArrayPool<byte>.Shared.Return(buffer);
    }
}

위 코드에서는 **ArrayPool<byte>**를 사용하여 메모리 할당을 재사용하고, GC로 인한 지연을 최소화합니다.

실시간 시스템에서의 직렬화 성능 측정

지연 시간 및 처리량 측정

실시간 시스템에서 직렬화 성능을 평가할 때는 **지연 시간(Latency)**과 **처리량(Throughput)**을 측정해야 합니다. 이를 통해 직렬화 포맷이 실시간 요구사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

  • 지연 시간: 단위 시간당 직렬화 및 역직렬화에 걸리는 평균 시간을 측정하여, 실시간 응답성이 얼마나 좋은지 평가합니다.
  • 처리량: 초당 처리할 수 있는 직렬화 이벤트의 개수를 측정하여, 시스템의 데이터 처리 능력을 확인합니다.

벤치마크 도구 사용

BenchmarkDotNet과 같은 C# 벤치마크 도구를 사용하여 직렬화 및 역직렬화 성능을 측정할 수 있습니다. 이를 통해 선택한 직렬화 포맷이 실시간 성능 요구사항을 충족하는지 평가할 수 있습니다.

using BenchmarkDotNet.Attributes;
using BenchmarkDotNet.Running;
public class SerializationBenchmark
{
    private RealTimeEvent realTimeEvent = new RealTimeEvent { Id = 1, EventName = "Alert", EventData = "Temperature" };
    [Benchmark]
    public byte[] ProtobufSerialization()
    {
        using MemoryStream stream = new MemoryStream();
        realTimeEvent.WriteTo(stream);
        return stream.ToArray();
    }
    public static void Main(string[] args)
    {
        BenchmarkRunner.Run<SerializationBenchmark>();
    }
}

위 코드에서는 BenchmarkDotNet을 사용하여 Protobuf 직렬화 성능을 측정합니다. 이러한 벤치마크를 통해 시스템의 직렬화 성능을 정확하게 분석하고, 최적화 방향을 결정할 수 있습니다.

결론 실시간 직렬화는 실시간 시스템에서 저지연과 높은 처리량을 달성하기 위한 중요한 요소입니다. Protocol Buffers, FlatBuffers, MessagePack과 같은 포맷을 활용하여 빠르고 효율적인 직렬화를 구현할 수 있습니다. 실시간 시스템에서는 메모리 복사 최소화, 가비지 컬렉션 최소화와 같은 성능 최적화 전략을 통해 지연을 줄이고, 데이터 처리를 더욱 빠르게 수행해야 합니다. 또한, 벤치마크를 통해 직렬화 성능을 지속적으로 측정하고 최적화하여 실시간 시스템의 요구사항을 충족하는 것이 중요합니다. 이러한 전략을 통해 실시간 시스템에서 데이터를 효율적으로 처리하고, 응답성을 높여 사용자에게 더욱 신뢰성 있는 서비스를 제공할 수 있습니다.

Buy me a coffee Buy me a coffee
데이터 파싱과 성능 최적화