쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 스프링부트 리소스 최적화

 

✅ 리소스 최적화 목표

• OOM 방지 및 과도한 리소스 낭비 방지
• HPA(Horizontal Pod Autoscaler) 대응 가능
• GC 튜닝과 컨테이너 메모리 사용률의 균형 유지

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1. Spring Boot 애플리케이션 유형 분류

 

유형	리소스  사용 특성
REST API 서버	낮은 메모리, 중간 CPU
웹소켓 / 실시간 처리	CPU 민감, GC 튜닝 필요
배치 작업	메모리 집중, 짧은 수명
메시지 소비자	평균 CPU, 가변 메모리

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2. 쿠버네티스 리소스 설정 예시

resources:
  requests:
    memory: "512Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "1024Mi"
    cpu: "500m"

💡 팁

• requests는 서비스 안정성을 보장
• limits는 최대치 제한 및 OOM Kill 회피

requests = limits로 설정하면 QoS가 Guaranteed가 되어 우선순위가 높아짐 (노드 자원이 빠듯한 경우 유리)

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3. JVM 튜닝 옵션 (필수!)

JAVA_TOOL_OPTIONS="-XX:+UseContainerSupport -XX:MaxRAMPercentage=75.0 -XX:+UseG1GC"

📌 설명

 

옵션	설명
UseContainerSupport	컨테이너 자원 인식 (JDK 8u191+)
MaxRAMPercentage	전체 메모리의 몇 %를 힙으로 쓸지 지정
UseG1GC	낮은 지연 시간용 GC 방식 (Spring Boot에 적합)

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4. Pod 수준 설정: Liveness & Readiness Probe

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /actuator/health/liveness
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /actuator/health/readiness
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 10
  periodSeconds: 5

spring-boot-starter-actuator에 포함된 헬스체크 API를 활용

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5. HPA (Horizontal Pod Autoscaler)

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
spec:
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 60

CPU 사용률 기준으로 자동 확장, 필요 시 custom metrics도 활용 가능

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6. 리소스 최적화 체크리스트

 

항목	체크
JVM이 container 메모리 인식하도록 설정됨?	✅
memory limit 대비 JVM 힙은 70~75%인가?	✅
GC는 G1GC 또는 ZGC 등 적절히 설정되었는가?	✅
/actuator/metrics 로 메모리/GC 모니터링 가능?	✅
requests 값이 너무 높거나 낮지 않은가?	✅

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7. 권장 리소스 테이블

유형	requests.cpu	requests.memory	limits.cpu	limits.memory
간단한 API	250m	512Mi	500m	1024Mi
무거운 API	500m	1024Mi	1	2048Mi
배치	250m	1024Mi	1	2048Mi
Kafka Consumer	300m	768Mi	1	1536Mi