FastAPI/Django에 대한 GIL의 영향 및 Gunicorn/Uvicorn의 성능 분석

지속되는 신화: GIL과 Python 웹 성능

많은 Python 개발자에게 전역 인터프리터 잠금(GIL)은 특히 FastAPI 또는 Django와 같은 프레임워크로 웹 서비스를 구축할 때 애플리케이션 성능에 대한 속삭이는 위협, 즉 기계 속의 유령입니다. 일반적인 이야기는 GIL이 본질적으로 Python이 다중 코어 CPU를 완전히 활용하는 것을 방지하여, 가장 효율적으로 작성된 비동기 코드조차 병목 현상을 일으킨다고 말합니다. 이는 종종 불필요한 불안감과 잘못된 아키텍처 결정으로 이어집니다. 하지만 Gunicorn 및 Uvicorn과 같은 도구를 사용하는 프로덕션 배포 상황에서 이 인식이 완전히 정확할까요? 이 문서는 GIL이 Python 웹 애플리케이션에 미치는 실제 영향을 명확히 하고 이 강력한 ASGI/WSGI 서버가 높은 동시성과 성능을 제공하기 위해 제한 사항을 효과적으로 회피하는 방법을 탐구하는 것을 목표로 합니다.

스레드 풀기: GIL, 동시성 및 프로세스 관리

실질적인 내용으로 들어가기 전에, 관련된 핵심 개념에 대한 명확한 이해를 확립해 봅시다.

GIL이란 무엇인가?

전역 인터프리터 잠금(GIL)은 Python 객체에 대한 액세스를 보호하는 뮤텍스(또는 잠금)로, 여러 네이티브 스레드가 동시에 Python 바이트코드를 실행하는 것을 방지합니다. 메모리 관리 및 C 라이브러리 통합을 단순화하지만, 다중 코어 프로세서에서도 주어진 순간에 단 하나의 스레드만이 Python 바이트코드를 적극적으로 실행할 수 있음을 의미합니다. 이것이 Python이 CPU 집약적인 작업에 대해 '단일 스레드'라고 흔히 오해되는 이유입니다.

동시성과 병렬성의 구분

동시성과 병렬성을 구분하는 것이 중요합니다:

• 동시성은 여러 가지 일을 동시에 처리하는 것입니다. 프로그램 구조를 위한 추상화이며, 프로그램의 일부가 겉보기에는 병렬로 진행될 수 있도록 합니다(예: 컨텍스트 스위칭을 통해 여러 클라이언트 요청을 동시에 처리). Python의 asyncio는 단일 스레드로 동시성을 달성하는 대표적인 예입니다.
• 병렬성은 여러 가지 일을 실제로 동시에 수행하는 것입니다. 여러 CPU 코어에서 진정한 동시 실행을 포함합니다. 이는 일반적으로 독립적으로 실행될 수 있는 여러 프로세스 또는 스레드를 필요로 합니다.

WSGI 대 ASGI

Python 웹 프레임워크는 전통적으로 동기식인 WSGI(Web Server Gateway Interface) 사양을 사용했습니다. 동기식 워커 유형의 Gunicorn과 같은 서버는 워커 스레드 내에서 각 요청을 순차적으로 처리합니다.

**ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)**는 WSGI의 후속 사양으로, 비동기 웹 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다. FastAPI와 같은 프레임워크는 ASGI를 기반으로 구축되어, 단일 스레드 내에서 여러 I/O 집약적인 작업을 동시에 처리할 수 있게 하여 응답성을 크게 향상시킵니다. Uvicorn은 인기 있는 ASGI 서버입니다.

Gunicorn과 Uvicorn: 다중 프로세스 파워하우스

여기서 GIL의 명백한 제한 사항이 우회됩니다. Gunicorn이나 Uvicorn은 CPU 코어 전반에 걸쳐 병렬 실행을 위해 Python의 네이티브 스레딩에만 의존하지 않습니다. 대신 다중 프로세스 아키텍처를 활용합니다.

여러 워커와 함께 Gunicorn 또는 Uvicorn을 실행하면 각 워커는 별도의 Python 프로세스입니다. 각 프로세스는 자체 Python 인터프리터와 따라서 자체 GIL을 가집니다. 이는 단일 워커 프로세스가 여전히 자체 GIL의 영향을 받지만, 여러 워커 프로세스는 다른 CPU 코어에서 실제로 Python 바이트코드를 병렬로 실행할 수 있음을 의미합니다.

예시로 설명해 보겠습니다.

간단한 FastAPI 애플리케이션을 고려해 봅시다.

# main.py
from fastapi import FastAPI
import time

app = FastAPI()

@app.get("/sync_cpu_task")
def sync_cpu_task():
    start_time = time.time()
    # CPU 집약적 작업 시뮬레이션
    _ = sum(i * i for i in range(10**7))
    end_time = time.time()
    return {"message": f"CPU task completed in {end_time - start_time:.2f} seconds"}

@app.get("/async_io_task")
async def async_io_task():
    start_time = time.time()
    # I/O 집약적 작업 시뮬레이션
    await asyncio.sleep(2) # 비차단 슬립
    end_time = time.time()
    return {"message": f"I/O task completed in {end_time - start_time:.2f} seconds"}

이제 이를 배포해 봅시다.

시나리오 1: 단일 워커가 있는 Uvicorn (GIL 활성)

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1

여러 클라이언트로부터 /sync_cpu_task에 동시에 여러 요청을 보내면, 해당 요청은 단일 워커 프로세스 내에서 순차적으로 처리됩니다. GIL이 해당 프로세스 내에서 병렬 실행을 방지하기 때문에, 두 번째 요청은 첫 번째 요청이 완료될 때까지 기다립니다. 이는 다중 코어 머신에서도 마찬가지입니다.

시나리오 2: 여러 워커가 있는 Uvicorn (GIL 우회)

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

여기서 Uvicorn은 4개의 별도 Python 프로세스를 생성합니다. 각 프로세스는 이제 요청을 처리할 수 있습니다. /sync_cpu_task에 여러 요청을 보내면, OS 스케줄러가 이 요청들을 4개의 워커 프로세스에 분산할 수 있습니다. 이제 네 개의 CPU 집약적 작업이 각 개별 프로세스에 GIL이 존재함에도 불구하고 실제로 병렬로 실행될 수 있습니다. 각 프로세스 내의 GIL은 해당 특정 프로세스 내의 스레드만 제한하며, 프로세스 자체는 제한하지 않습니다.

Gunicorn (또는 프로세스 관리를 위한 Gunicorn 백엔드)도 비슷하게 작동합니다. Gunicorn은 워커 프로세스를 관리하는 마스터 프로세스 역할을 합니다.

gunicorn main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:8000

이 명령은 4개의 UvicornWorker 프로세스로 Gunicorn을 시작합니다. 각 워커는 Uvicorn 서버를 실행하는 독립적인 Python 프로세스로, 요청을 처리할 수 있습니다. 이 다중 프로세스 접근 방식은 GIL에 관계없이 Python 웹 애플리케이션이 다중 코어 하드웨어에서 효과적으로 확장될 수 있도록 하는 근본적인 메커니즘입니다.

GIL이 여전히 중요한 경우는?

GIL은 주로 단일 Python 프로세스 또는 스레드 내에서 실행되는 CPU 집약적 작업에 영향을 미칩니다. 애플리케이션에 C 확장 또는 외부 서비스로 쉽게 오프로드할 수 없는 오랜 실행 시간의 계산 집약적인 함수가 있고, 이 함수가 단일 워커 내에서 동기적으로 실행된다면, 해당 워커는 차단됩니다.

그러나 일반적인 웹 애플리케이션의 경우, 대부분의 병목 현상은 I/O 집약적입니다. 데이터베이스 쿼리, 외부 API에 대한 네트워크 요청, 파일 읽기/쓰기 등을 기다리는 것입니다. FastAPI와 같은 ASGI 프레임워크는 async/await와 결합되어 여기서 탁월한 성능을 발휘합니다. 비동기 함수에서 await 호출이 이루어지면 Python은 이벤트 루프에 제어권을 양도하여 (현재 요청의 다른 부분이나 다른 클라이언트 요청을 포함하여) 다른 작업이 해당 동일한 워커 프로세스 내에서 진행될 수 있게 합니다. GIL은 현재 작업이 Python 바이트코드를 다시 실행해야 할 때만 다시 획득됩니다.

따라서 I/O 집약적 애플리케이션의 경우, 프로세스가 Python 바이트코드를 실행하는 대신 외부 리소스를 기다리는 데 대부분의 시간을 소비하기 때문에 단일 워커 프로세스 내에서 GIL의 영향은 종종 무시할 수 있습니다.

결론

GIL은 CPython의 실제 측면이며, 단일 Python 프로세스 내에서 CPU 집약적 작업에 대한 진정한 멀티스레딩을 방지합니다. 그러나 Gunicorn 및 Uvicorn과 같은 프로덕션 등급 서버를 사용하여 배포된 FastAPI 및 Django 애플리케이션의 경우, 이 '제한'은 다중 프로세스 워커 모델을 통해 효과적으로 우회됩니다. 각자 고유의 GIL을 가진 여러 Python 프로세스를 스폰함으로써, 애플리케이션은 다중 코어 CPU를 완전히 활용하여 진정한 병렬성과 높은 동시성을 달성할 수 있습니다. 병렬성의 핵심적인 처리는 서버의 다중 프로세스 아키텍처에 맡기고, asyncio를 사용하여 I/O 작업을 최적화하는 데 집중하세요. GIL은 잘 조정된 Python 웹 애플리케이션의 성능 저하 요인이 아닙니다. 배포 전략이 그 역할을 합니다.