Production 장애를 미리 만드는 PostgreSQL 스트레스 테스트 전략

Context

PostgreSQL의 한계를 테스트할 신뢰할 만한 도구 부족. 단순 데이터 생성 도구와 달리 실제 장애 시나리오를 재현할 방법 부재. 제어된 환경에서 의도적으로 시스템을 붕괴시켜 안정성을 검증할 필요성 대두.

Technical Solution

• ORM 특유의 bursty한 Insert/Update/Delete 및 비효율적 쿼리 패턴 시뮬레이션
• Jitter와 무작위성을 도입한 비정형 트래픽 및 동시성 스파이크 생성 방식
• Table/Index Bloat 유도 및 Connection 고갈, Lock Contention 상황의 의도적 구현
• 대규모 Join 및 부하 상태에서의 쿼리 성능 저하 패턴 분석 구조
• 테스트 결과를 Claude와 같은 LLM에 최적화된 구조적 데이터로 출력하는 진단 파이프라인
• pg-stress로 부하를 생성하고 pg-collector로 관찰하는 통합 모니터링 아키텍처

Impact

• 최대 30M(3,000만 건) 레코드 삽입을 통한 대규모 데이터 부하 테스트 수행

Key Takeaway

통제된 환경에서 시스템을 의도적으로 붕괴시키는 스트레스 테스트가 Production 단계의 예측 불가능한 장애를 방지하는 유일한 방법.