Azure Cosmos DB Sync Java SDK v2에 대한 성능 팁

적용 대상: ✅ NoSQL

중요합니다

Azure Cosmos DB의 최신 Java SDK가 아닙니다! 프로젝트를 Azure Cosmos DB Java SDK v4 로 업그레이드한 다음, Azure Cosmos DB Java SDK v4 성능 팁 가이드를 읽어야 합니다. Azure Cosmos DB Java SDK v4 가이드 및 Reactor 및 RxJava로 마이그레이션 가이드의 지침에 따라 업그레이드합니다.

이러한 성능 팁은 Azure Cosmos DB Sync Java SDK v2 전용입니다. 자세한 내용은 Maven 리포지토리 를 참조하세요.

중요합니다

2024년 2월 29일에 Azure Cosmos DB Sync Java SDK v2.x가 사용 중지됩니다. SDK 및 SDK를 사용하는 모든 애플리케이션 은 계속 작동합니다. Azure Cosmos DB는 이 SDK에 대한 추가 유지 관리 및 지원을 중단합니다. 위의 지침에 따라 Azure Cosmos DB Java SDK v4로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.

Azure Cosmos DB는 보장된 대기 시간 및 처리량으로 매끄럽게 크기가 조정되는 빠르고 유연한 분산 데이터베이스입니다. Azure Cosmos DB를 사용하여 데이터베이스의 크기를 조정하기 위해 주요 아키텍처를 변경하거나 복잡한 코드를 작성할 필요는 없습니다. 규모를 확장 및 축소하는 방법이 API 호출을 하나 만드는 것만큼 쉽습니다. 자세한 내용은 컨테이너 처리량을 프로비전하는 방법 또는 데이터베이스 처리 량을 프로비전하는 방법을 참조하세요. 그러나 네트워크 호출을 통해 Azure Cosmos DB에 액세스하기 때문에 Azure Cosmos DB Sync Java SDK v2를 사용할 때 최고 성능을 달성하기 위해 수행할 수 있는 클라이언트 쪽 최적화가 있습니다.

"내 데이터베이스 성능을 향상시키는 방법"을 물으면 다음 옵션을 고려합니다.

Networking

연결 모드: DirectHttps 사용

클라이언트가 Azure Cosmos DB에 연결하는 방법은 특히 관찰된 클라이언트 쪽 대기 시간 측면에서 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 클라이언트 ConnectionPolicy 를 구성하는 데 사용할 수 있는 하나의 주요 구성 설정인 ConnectionMode가 있습니다. 사용 가능한 두 ConnectionModes는 다음과 같습니다.
1. 게이트웨이(기본값)
2. DirectHttps
  
  게이트웨이 모드는 모든 SDK 플랫폼에서 지원되며 구성된 기본값입니다. 애플리케이션이 엄격한 방화벽 제한으로 회사 네트워크 내에서 실행되는 경우 게이트웨이는 표준 HTTPS 포트와 단일 엔드포인트를 사용하기 때문에 가장 좋은 선택입니다. 그러나 성능 절충은 게이트웨이 모드에서 Azure Cosmos DB에 데이터를 읽거나 쓸 때마다 추가 네트워크 홉이 포함된다는 것입니다. 이 때문에 DirectHttps 모드는 적은 네트워크 홉으로 인해 더 나은 성능을 제공합니다.
  
  Azure Cosmos DB Sync Java SDK v2는 HTTPS를 전송 프로토콜로 사용합니다. HTTPS는 초기 인증 및 트래픽 암호화에 TLS를 사용합니다. Azure Cosmos DB Sync Java SDK v2를 사용하는 경우 HTTPS 포트 443만 열어야 합니다.
  
  ConnectionMode는 ConnectionPolicy 매개 변수를 사용하여 DocumentClient 인스턴스를 구성하는 동안 구성됩니다.
Java SDK V2 동기화(Maven com.microsoft.azure::azure-documentdb)
```
public ConnectionPolicy getConnectionPolicy() {
  ConnectionPolicy policy = new ConnectionPolicy();
  policy.setConnectionMode(ConnectionMode.DirectHttps);
  policy.setMaxPoolSize(1000);
  return policy;
}

ConnectionPolicy connectionPolicy = new ConnectionPolicy();
DocumentClient client = new DocumentClient(HOST, MASTER_KEY, connectionPolicy, null);
```
성능을 위해 동일한 Azure 지역에 클라이언트 배치

가능한 경우 Azure Cosmos DB를 호출하는 모든 애플리케이션을 Azure Cosmos DB 데이터베이스와 동일한 지역에 배치합니다. 대략적으로 비교한다면, 동일한 지역 내의 Azure Cosmos DB 호출은 1-2밀리초 내에 완료되지만 미국 서부와 동부 해안 간의 대기 시간은 50밀리초보다 큽니다. 클라이언트에서 Azure 데이터 센터 경계로 요청이 전달되는 경로에 따라 이러한 요청 간 대기 시간은 달라질 수 있습니다. 호출하는 애플리케이션이 프로비전된 Azure Cosmos DB 엔드포인트와 동일한 Azure 지역 내에 있도록 하면 가능한 최저 대기 시간을 얻을 수 있습니다. 사용 가능한 영역 목록은 Azure 지역을 참조하세요.

SDK 사용량

최신 SDK 설치

Azure Cosmos DB SDK는 최상의 성능을 제공하기 위해 지속적으로 향상됩니다. 최신 SDK 개선 사항을 확인하려면 Azure Cosmos DB SDK를 방문하세요.
애플리케이션 수명 동안 싱글톤 Azure Cosmos DB 클라이언트 사용

각 DocumentClient 인스턴스는 스레드로부터 안전하며 직접 모드에서 작동할 때 효율적인 연결 관리 및 주소 캐싱을 수행합니다. DocumentClient에서 효율적인 연결 관리 및 더 나은 성능을 허용하려면 애플리케이션 수명 동안 AppDomain당 DocumentClient의 단일 인스턴스를 사용하는 것이 좋습니다.
게이트웨이 모드를 사용할 때 호스트당 MaxPoolSize 늘리기

Azure Cosmos DB 요청은 게이트웨이 모드를 사용할 때 HTTPS/REST를 통해 이루어지며 호스트 이름 또는 IP 주소당 기본 연결 제한이 적용됩니다. 클라이언트 라이브러리가 Azure Cosmos DB에 대한 여러 동시 연결을 활용할 수 있도록 MaxPoolSize를 더 높은 값(200-1000)으로 설정해야 할 수 있습니다. Azure Cosmos DB Sync Java SDK v2에서 ConnectionPolicy.getMaxPoolSize 의 기본값은 100입니다. setMaxPoolSize를 사용하여 값을 변경합니다.
분할된 컬렉션에 대한 병렬 쿼리 튜닝

Azure Cosmos DB Sync Java SDK 버전 1.9.0 이상은 병렬 쿼리를 지원하므로 분할된 컬렉션을 병렬로 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 SDK 작업과 관련된 코드 샘플을 참조하세요. 병렬 쿼리는 직렬 쿼리에 대한 쿼리 대기 시간 및 처리량을 개선하도록 설계되었습니다.

(a) setMaxDegreeOfParallelism 튜닝: 병렬 쿼리는 여러 파티션을 병렬로 쿼리하여 작동합니다. 그러나 개별 분할된 컬렉션의 데이터는 쿼리에 따라 순차적으로 가져옵니다. 따라서 setMaxDegreeOfParallelism 을 사용하여 다른 모든 시스템 조건이 동일하게 유지되는 경우 가장 성능이 높은 쿼리를 달성할 수 있는 파티션 수를 설정합니다. 파티션 수를 모르는 경우 setMaxDegreeOfParallelism을 사용하여 높은 수를 설정할 수 있으며 시스템은 최소(파티션 수, 사용자가 제공한 입력)를 최대 병렬 처리 수준으로 선택합니다.

데이터가 쿼리와 관련하여 모든 파티션에 균등하게 분산되는 경우 병렬 쿼리가 최상의 이점을 얻을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 분할된 컬렉션이 쿼리에서 반환된 데이터의 전부 또는 대부분이 몇 개의 파티션(최악의 경우 하나의 파티션)에 집중되는 방식으로 분할된 경우 쿼리 성능은 해당 파티션에 의해 병목 상태가 됩니다.

(b) setMaxBufferedItemCount 튜닝: 병렬 쿼리는 클라이언트에서 현재 결과 일괄 처리를 처리하는 동안 결과를 프리페치하도록 설계되었습니다. 프리페치를 사용하면 쿼리의 전반적인 대기 시간을 개선하는 데 도움이 됩니다. setMaxBufferedItemCount는 프리페치된 결과의 수를 제한합니다. setMaxBufferedItemCount를 반환된 예상 결과 수(또는 더 높은 수)로 설정하면 쿼리가 프리페치를 통해 최대 혜택을 받을 수 있습니다.

프리페치는 MaxDegreeOfParallelism에 관계없이 동일한 방식으로 작동하며 모든 파티션의 데이터에 대한 단일 버퍼가 있습니다.
getRetryAfterInMilliseconds 간격으로 백오프를 구현

성능 테스트 중에는 작은 요청 속도가 제한될 때까지 부하를 늘려야 합니다. 제한되면 클라이언트 애플리케이션은 서버에서 지정한 재시도 간격 동안 일시 중지해야 합니다. 백오프를 준수하면 재시도 사이에 대기하는 시간을 최소화할 수 있습니다. 재시도 정책 지원은 Azure Cosmos DB Sync Java SDK 버전 1.8.0 이상에 포함됩니다. 자세한 내용은 getRetryAfterInMilliseconds를 참조하세요.
클라이언트 워크로드 규모 확장

높은 처리량 수준(>50,000RU/s)에서 테스트하는 경우 CPU 또는 네트워크 사용률에 대한 컴퓨터 제한으로 인해 클라이언트 애플리케이션이 병목 상태가 될 수 있습니다. 이 시점에 도달하면 여러 서버에 걸쳐 클라이언트 애플리케이션을 확장하여 Azure Cosmos DB 계정을 계속 추가할 수 있습니다.
이름 기반 주소 지정 사용

이름 기반 주소 지정을 사용하여 링크를 생성할 때 dbs/MyDatabaseId/colls/MyCollectionId/docs/MyDocumentId 형식을 사용하고, dbs/<database_rid>/colls/<collection_rid>/docs/<document_rid> 형식을 가진 SelfLinks(_self) 대신 사용함으로써 모든 리소스의 ResourceId를 검색하는 것을 피하십시오. 또한 이러한 리소스가 다시 만들어질 때(이름이 같을 수 있음) 캐싱하는 것은 도움이 되지 않을 수 있습니다.
성능 향상을 위해 쿼리/읽기 피드에 대한 페이지 크기 조정

읽기 피드 기능(예: readDocuments)을 사용하여 문서를 대량으로 읽거나 SQL 쿼리를 실행하면 결과 집합이 너무 큰 경우 결과가 분할된 방식으로 반환됩니다. 기본적으로 결과는 100개 항목 단위 또는 1MB 크기로 나뉘어 반환되며, 그 중 먼저 도달하는 한도에 따라 처리됩니다.

적용 가능한 모든 결과를 검색하는 데 필요한 네트워크 왕복 수를 줄이려면 x-ms-max-item-count 요청 헤더를 사용하여 페이지 크기를 최대 1,000개로 늘릴 수 있습니다. 예를 들어 사용자 인터페이스 또는 애플리케이션 API가 한 번에 10개의 결과만 반환하는 경우 몇 가지 결과만 표시해야 하는 경우 페이지 크기를 10으로 줄여 읽기 및 쿼리에 사용되는 처리량을 줄일 수도 있습니다.

setPageSize 메서드를 사용하여 페이지 크기를 설정할 수도 있습니다.

인덱싱 정책

쓰기 속도를 높이기 위해 인덱싱에서 사용하지 않는 경로 제외

Azure Cosmos DB의 인덱싱 정책을 사용하면 인덱싱 경로(setIncludedPaths 및 setExcludedPaths )를 사용하여 인덱싱에서 포함하거나 제외할 문서 경로를 지정할 수 있습니다. 인덱싱 비용이 인덱싱된 고유 경로 수와 직접 관련이 있기 때문에, 인덱싱 경로를 사용하면 사전에 알려진 쿼리 패턴의 시나리오에 대해 쓰기 성능을 향상시키고 인덱스 스토리지를 낮출 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드에서는 "*" 와일드카드를 사용하여 문서의 전체 섹션(하위 트리)을 인덱싱에서 제외하는 방법을 보여 줍니다.

Java SDK V2 동기화(Maven com.microsoft.azure::azure-documentdb)
```
Index numberIndex = Index.Range(DataType.Number);
numberIndex.set("precision", -1);
indexes.add(numberIndex);
includedPath.setIndexes(indexes);
includedPaths.add(includedPath);
indexingPolicy.setIncludedPaths(includedPaths);
collectionDefinition.setIndexingPolicy(indexingPolicy);
```
자세한 내용은 Azure Cosmos DB 인덱싱 정책을 참조하세요.

처리량

낮은 요청 단위/초 사용량 측정 및 튜닝

Azure Cosmos DB는 관계형 쿼리와 계층형 쿼리 등 다양한 데이터베이스 작업에 데이터베이스 컬렉션 내부의 문서에서 적용되는 UDF, 저장 프로시저 및 트리거를 제공합니다. 이러한 작업 각각과 관련된 비용은 작업을 완료하는 데 필요한 CPU, IO 및 메모리에 따라 달라집니다. 하드웨어 리소스를 고려하고 관리하는 대신 다양한 데이터베이스 작업을 수행하고 애플리케이션 요청을 처리하는 데 필요한 리소스의 단일 측정값으로 RU(요청 단위)를 고려할 수 있습니다.

처리량은 각 컨테이너에 설정된 요청 단위 수에 따라 프로비전됩니다. 요청 단위 소비는 초당 비율로 평가됩니다. 해당 컨테이너에 프로비전된 요청 단위 비율을 초과하는 애플리케이션은 비율이 컨테이너에 프로비전된 수준 아래로 떨어질 때까지 제한됩니다. 애플리케이션에 더 높은 수준의 처리량이 필요한 경우 추가 요청 단위를 프로비전하여 처리량을 늘릴 수 있습니다.

쿼리의 복잡성은 작업에 사용되는 요청 단위의 양에 영향을 줍니다. 조건자의 수, 조건자의 특성, UDF 수 및 원본 데이터 집합의 크기는 모두 쿼리 작업의 비용에 영향을 줍니다.

모든 작업(만들기, 업데이트 또는 삭제)의 오버헤드를 측정하려면 x-ms-request-charge 헤더(또는 ResourceResponse T 또는 FeedResponse<T>의 해당 RequestCharge 속성)를 검사하여 이러한 작업에서 사용되는 요청 단위 수를 측정합니다.<>

Java SDK V2 동기화(Maven com.microsoft.azure::azure-documentdb)
```
ResourceResponse<Document> response = client.createDocument(collectionLink, documentDefinition, null, false);

response.getRequestCharge();
```
이 헤더에서 반환된 요청 비용은 프로비전된 처리량의 일부입니다. 예를 들어 2000RU/s가 프로비전되어 있고 이전 쿼리가 1,000개의 1KB 문서를 반환하는 경우 작업 비용은 1000입니다. 따라서 1초 이내에 서버는 후속 요청의 속도를 제한하기 전에 이러한 두 가지 요청만 인식합니다. 자세한 내용은 요청 단위와 요청 단위 계산기를 참조하세요.
속도 제한/요청 수가 너무 많은 경우 처리하기

클라이언트가 계정에 대해 예약된 처리량을 초과하려 할 때도 서버의 성능이 저하되거나 예약된 수준 이상의 처리량이 사용되지 않습니다. 서버에서 RequestRateTooLarge(HTTP 상태 코드 429)를 사용하여 선제적으로 요청을 종료하고, 사용자가 요청을 다시 시도할 수 있을 때까지 기다려야 하는 시간을 밀리초 단위로 표시하는 x-ms-retry-after-ms 헤더를 반환합니다.
```
    HTTP Status 429,
    Status Line: RequestRateTooLarge
    x-ms-retry-after-ms :100
```
SDK는 이 응답을 암시적으로 모두 포착하고, 서버에서 지정한 재시도-후 헤더를 준수하여 요청을 다시 시도합니다. 동시에 여러 클라이언트가 계정에 액세스하지만 않으면 다음 재시도가 성공할 것입니다.

두 개 이상의 클라이언트가 요청 속도보다 지속적으로 일관되게 작동하는 경우 클라이언트에서 현재 내부적으로 9로 설정된 기본 재시도 횟수는 충분하지 않을 수 있습니다. 이 경우 클라이언트는 상태 코드가 429인 DocumentClientException 을 애플리케이션에 throw합니다. ConnectionPolicy 인스턴스에서 setRetryOptions를 사용하여 기본 재시도 횟수를 변경할 수 있습니다. 기본적으로 상태 코드가 429인 DocumentClientException은 요청이 요청 속도 이상으로 계속 작동하는 경우 누적 대기 시간 30초 후에 반환됩니다. 현재 재시도 횟수가 최대 재시도 횟수보다 작은 경우에도 이러한 현상이 발생하기 때문에 기본값인 9 또는 사용자 정의 값으로 두세요.

자동화된 재시도 동작은 대부분의 애플리케이션에 대한 복원력 및 유용성을 개선하는 데 도움이 되는 반면, 성능 벤치마크 수행 시 특히 대기 시간을 측정할 때 방해가 될 수 있습니다. 실험이 서버 처리 용량 한계에 도달하여 클라이언트 SDK가 조용히 재시도할 경우, 클라이언트가 관찰하는 지연 시간이 급증합니다. 성능 실험 중 대기 시간 급증을 방지하려면, 각 작업으로부터 반환된 자원 사용량을 측정하고 요청이 예약된 요청 제한 속도 이하로 작동하고 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 요청 단위를 참조하세요.
처리량을 높이기 위해 문서 크기를 줄이도록 설계

주어진 작업의 요청 비용(요청 처리 비용)은 문서 크기와 직접 관련이 있습니다. 큰 문서에서 작업하는 경우 작은 문서 작업에 비해 비용이 많이 듭니다.

다음 단계

확장성 및 고성능을 위한 애플리케이션 설계 방법에 대한 자세한 내용은 Azure Cosmos DB의 분할 및 크기 조정을 참조하세요.

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Last updated on 2025-12-19

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