범인은 무심코 짠 SQL이었다: AI가 찾아낸 OOM과 DB 커넥션 풀 고갈의 연결고리

서버 운영 중 OOM과 DB 커넥션 풀 고갈 상황을 사례로, 복잡하게 얽힌 장애의 원인을 AI가 어떻게 인과관계로 분석하고 실질적인 해결책까지 제시하는지 알아보세요.

당신의 WAS가 느려지는 진짜 이유, 아직도 감으로 찍고 계신가요?

웹/애플리케이션 서버(WAS)를 운영하거나 자바 백엔드 개발을 담당하시는 분들을 위한 흥미로운 영상을 소개합니다.

서버 운영 중 가장 식은땀 나는 순간 중 하나인 OOM (Out Of Memory)과 DB 커넥션 풀 고갈 상황.

이 영상은 복잡하게 얽힌 장애의 인과관계를 AI가 어떻게 분석하고, 구체적인 해결책까지 제시하는지 보여주는 MSAP.ai의 시연 영상입니다.

로그를 하나하나 뒤지며 원인을 찾던 기존 방식에서 벗어나, AIOps가 어떻게 장애 대응 시간을 단축시키는지 기술적인 관점에서 분석해 드립니다.

영상 스토리: 장애 발생부터 해결 제안까지

이 영상은 단 1분 30초 안에 평화롭던 시스템이 ‘심각(Critical)’ 상태로 변하고, 이를 AI와 함께 해결하는 과정을 담고 있습니다.

1 단계 – 초기 APM 이 장애를 감지

평소 30ms 내외던 응답 시간이 치솟고, JVM Heap 사용량이 99%에 도달하며 그래프가 붉은색으로 변합니다.

동시에 “Heap Usage > 95%”라는 임계치 초과 알람이 발생합니다. 일반적인 상황이라면 이때부터 엔지니어가 덤프를 뜨고 로그를 검색하기 시작할 시간입니다.

2 단계 – 무엇보다 먼저 AI 를 호출 하고 분석 요청

관리자는 당황하지 않고 화면 상단의 AI 버튼을 클릭합니다.

CogentAI 챗봇에게 자연어로 “현재 애플리케이션 및 시스템에 문제는 없는지 분석해서 알려줘”라고 요청합니다.

3 단계 – AI 심층 분석 및 원인 파악

AI는 단순히 “메모리가 부족하다”고 말하지 않습니다.

지표 상관관계 분석: Heap 사용량 급증, GC(Garbage Collection) 빈도 증가, 그리고 JDBC Connection Pool 고갈이 동시에 발생했음을 파악합니다
트랜잭션 추적: 특정 인스턴스(order2)에서 발생한 Too many resultset fetch 오류와 32초 이상의 커넥션 타임아웃을 감지합니다.
Root Cause 도출: 범인은 4만 건 이상의 데이터를 한 번에 조회하려는 무거운 UNION ALL 쿼리임을 지목합니다.

4 단계 – 해결 방안 제시

AI는 JDBC 설정 튜닝(Max Pool Size 증가), SQL 최적화(Paging 처리), JVM 옵션 조정 등을 구체적인 수치와 함께 제안합니다.

영상의 핵심: 단순 OOM 이 아닌 ‘인과관계’의 규명

이 영상에서 눈여겨봐야 할 핵심은 AI가 단편적인 현상(에러)들이 아닌, 장애의 인과관계(Chain Reaction)를 해석했다는 점입니다. 보통 OOM이 발생하면 java.lang.OutOfMemoryError 로그만 보고 힙 메모리 사이즈(-Xmx)를 늘리는 경우가 많습니다. 하지만 이 영상 속 사례는 그렇게 해결되지 않습니다. AI가 밝혀낸 장애의 메커니즘은 다음과 같습니다.

Trigger (방아쇠): 비효율적인 SQL 실행 (SELECT … UNION ALL …)
1차 현상: 대량의 Result Set(약 43,000건)을 메모리에 로드하며 Heap 메모리 급증
2차 현상: JVM은 메모리를 확보하기 위해 Full GC를 반복(GC Thrashing) 수행. 이로 인해 CPU 사용률이 오르고 애플리케이션이 멈춤(Stop-The-World)
3차 현상: 쿼리 처리가 지연되니 DB Connection을 반납하지 못함
Final Error: 뒤따라 들어온 요청들은 DB Connection을 얻지 못해 SQLTransientConnectionException 발생 및 타임아웃

AI는 이 복잡한 시나리오를 JDBC 풀 상태, GC 로그, SQL 실행 계획을 종합하여 단 몇 초 만에 정리해 줍니다.

AI가 WAS OOM (Out Of Memory) 에러의 원인 찾는 방법 - 영상 보러가기

개발자/운영자가 꼭 알아야 할 기술 포인트 (Deep Dive)

영상 속 CogentAI가 제안한 해결책은 실무에서 매우 유용한 튜닝 포인트들을 담고 있습니다. 구체적으로 살펴보겠습니다.

첫째. JDBC Connection Pool (HikariCP) 설정 최적화

영상에서는 egovDS (전자정부 프레임워크 데이터소스)의 설정 문제를 지적합니다.

현상: max=10, active=10. 풀 사이즈가 너무 작아 모든 커넥션이 사용 중(inUse)입니다.
AI의 제안: maximumPoolSize를 20~30으로 확장할 것을 제안합니다. 또한, idleTimeout, maxLifetime 조정을 언급합니다.
- Tip: HikariCP의 공식 문서에 따르면, maximumPoolSize는 Core count * 2 + effective_spindle_count 공식을 권장하지만, 영상처럼 Long-running Query가 많은 경우 일시적으로 풀 사이즈를 늘려 대기열(Queue) 병목을 해소해야 할 수도 있습니다.

둘째, SQL 안티 패턴: UNION ALL과 대량 Fetch

가장 근본적인 원인은 애플리케이션 코드에 있었습니다.

문제: 3개의 테이블을 UNION ALL로 합치면서 Fetch Count: 43964가 발생했습니다. 이는 WAS 힙 메모리에 막대한 부하를 줍니다.
AI의 제안: LIMIT, OFFSET을 사용한 페이지네이션(Pagination) 도입.
- Why? 수만 건의 데이터를 한 번에 List 객체로 만들면 Old Generation 영역이 순식간에 가득 차며, G1GC가 동작해도 메모리 해소가 안 되는 상황이 발생합니다.

셋째, G1GC (Garbage First GC) 튜닝

AI는 JVM 옵션 튜닝까지 제안합니다.

제안 옵션:
- XX:MaxGCPauseMillis=200: GC 중단 시간 목표 설정.
- XX:G1HeapRegionSize=32M: 대용량 객체(Humongous Object)가 많은 경우 리전 크기를 늘려 파편화를 줄임.
- XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45: 마킹 사이클 시작 시점을 조정하여 Full GC 예방.

결론: Self-Driving IT 인프라의 시작

이 영상은 단순히 모니터링 툴을 보여주는 것이 아니라, “숙련된 엔지니어의 분석 과정을 AI가 자동화” 했다는 데 의의가 있습니다.

Before: 알람 수신 -> 서버 접속 -> top, jstat 확인 -> 로그 파일 grep -> 쿼리 로그 분석 -> 원인 추론 (최소 30분~1시간 소요)
After (With AI): 알람 수신 -> AI에게 질문 -> 원인 및 쿼리 특정 -> 코드 수정 및 설정 변경 (5분 내 상황 파악 완료)

WAS 관리자나 자바 개발자라면, 장애 발생 시 쏟아지는 로그 속에서 “진짜 원인”을 찾는 고통을 아실 겁니다. MSAP.ai의 CogentAI는 그 고통스러운 시간을 획기적으로 줄여줄 수 있는 강력한 파트너가 될 것으로 보입니다.

영상에서 보여준 기술적 통찰을 여러분의 운영 환경에도 적용해 보세요!

DB 커넥션 풀의 Max 수치는 적절한가?
대량 데이터를 Fetch하는 쿼리가 메모리를 위협하고 있진 않은가?
OOM 발생 시 GC 로그와 DB 풀 상태를 함께 보고 있는가?

더 자세한 시연 장면이 궁금하다면 위 영상을 직접 확인해 보시기 바랍니다.