Partitioning과 Thread Pool 기반의 고처리량 분산 배치 아키텍처 구현

Building Distributed Data Processing with Spring Batch 6 + Spring Boot 4

Praveen Yadav2026년 6월 25일3분intermediate

AI 요약

Context

단일 스레드 기반의 기본 배치 처리 방식에서 발생하는 데이터 증가에 따른 처리량(Throughput) 병목 현상 분석. 데이터 규모 확장에 대응하기 위해 단순 순차 처리를 넘어선 병렬 처리 구조의 필요성 대두.

Master/Worker 모델 기반의 Partitioning 전략을 통한 입력 도메인 분할 처리
ThreadPoolTaskExecutor를 활용하여 분할된 Partition별 Worker Step의 동시 실행 구조 설계
Chunk-oriented Processing을 통해 500개 단위의 트랜잭션 경계를 설정하여 트랜잭션 오버헤드와 롤백 비용 간의 최적 균형 확보
PostgreSQL 기반의 Batch Metadata 관리를 통한 Job 실행 상태 추적 및 재시작 가능성(Restartability) 보장
SalesDataPartitioner를 통한 데이터 범위 기반의 파티션 경계 정의 및 비즈니스 로직의 분리 설계

실천 포인트

데이터 규모에 따른 적정 Chunk Size 설정으로 트랜잭션 오버헤드 최소화, CPU 및 DB I/O 성능을 고려한 Grid Size와 Thread Pool 크기의 정밀한 튜닝, 운영 안정성을 위한 Batch Metadata 테이블의 정밀한 상태 관리 검토

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