MTProto 직접 통신 및 Async I/O 기반 메모리 사용량 90% 절감

Деконструкция извлечения медиа в Telegram: построение высокопроизводительного загрузчика на базе MTProto и Async I/O

yqqwe2026년 5월 1일4분advanced

AI 요약

Context

Telegram Bot API의 2GB 파일 크기 제한과 심한 Throttling으로 인한 고화질 미디어 추출 제약 발생. 기존 HTTP 기반 방식으로는 대용량 4K 영상의 효율적인 다운로드와 실시간 스트리밍 구현에 한계 존재.

Bot API를 우회하여 UserSession을 통한 MTProto 프로토콜 직접 통신 구조 설계
파일 분할 저장 구조인 DC(Data Center)별 Chunk 매핑 및 Offset 기반 세그먼트 요청 로직 구현
Python Asyncio 및 Telethon 기반의 Parallel Sliding Window 알고리즘을 통한 멀티 커넥션 다운로드 처리
StreamingResponse를 이용한 DC-to-Client 데이터 직결 구조로 서버 RAM 적재를 배제한 Streaming Write-out 적용
Redis 기반 메타데이터 캐싱 및 Multi-Account Pooling을 통한 FloodWaitError 회피 및 부하 분산
FFmpeg Pipe를 활용하여 재인코딩 없는 Lossless Muxing으로 CPU 부하 최소화 및 포맷 변환 구현

실천 포인트

1. 대용량 파일 처리 시 RAM 적재를 피하기 위해 Streaming Response 및 Pipe 구조 검토

2. API Rate Limit 발생 시 Exponential Backoff와 Account Pooling을 통한 분산 요청 전략 수립

3. 단순 포맷 변경 시 Transcoding 대신 Lossless Muxing(-c copy)을 통한 리소스 최적화 적용

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