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CPU 과부하는 서버 운영 중 자주 발생하는 문제이며, 방치하면 전체 시스템 성능에 치명적인 영향을 줄 수 있다. 특히 다중 사용자 환경이나 웹 서비스, 데이터베이스 서버에서는 CPU 리소스를 효율적으로 관리하는 것이 핵심이다. CPU 사용량이 비정상적으로 높을 때 빠르게 원인을 파악하고 적절한 조치를 취하는 것이 중요하다.
CPU 과부하가 발생하는 주요 원인
무한 루프 또는 비정상 프로세스
잘못된 코드나 비정상적인 동작으로 인해 CPU를 독점하는 프로세스가 발생할 수 있다. 특히 while(true) 같은 무한 반복 구조를 가진 프로그램에서 자주 나타난다.
트래픽 급증 또는 서비스 요청 폭주
웹 서버나 API 서버는 갑작스러운 트래픽 증가로 프로세스가 과도하게 증가하며 CPU 사용률이 급상승할 수 있다.
백그라운드 작업 또는 배치 프로그램
백업, 로그 압축, 데이터 변환 작업 등이 주기적으로 실행되며 CPU를 많이 사용하는 경우 시스템 성능에 영향을 줄 수 있다.
악성 코드 또는 보안 침해
정상적인 프로세스처럼 보이는 악성 스크립트나 크립토 마이닝 등의 공격도 CPU 과부하 원인이 될 수 있다.
실시간 CPU 과부하 확인 방법
top 명령어
top
프로세스별 CPU 사용률과 전체 시스템 자원을 실시간으로 보여준다. 상단 load average 값을 통해 시스템 부하를 빠르게 판단할 수 있다.
htop 명령어
top을 시각적으로 개선한 도구로 CPU 코어별 사용량과 프로세스를 직관적으로 보여줘 원인 파악에 좋다.
ps 명령어
ps -eo pid,ppid,cmd,%cpu --sort=-%cpu
CPU를 많이 사용하는 프로세스를 정렬해 보여준다.
mpstat, sar
mpstat은 CPU 코어별 사용량을 보여주고, sar은 일정 기간 동안 CPU 변화 추이를 확인할 수 있다.
CPU 과부하 발생 시 조치 방법
비정상 프로세스 종료
CPU를 독점하는 프로세스가 발견되면 우선 종료를 고려한다.
kill -9 PID
단, 서비스 운영 중이라면 역할을 파악하고 안전한 종료 절차가 필요하다.
서비스 또는 애플리케이션 재시작
웹 서버, 서버 애플리케이션의 메모리 누수나 스레드 비정상 증가로 CPU가 과부하될 때 서비스 재시작은 효과적인 해결 방법이다.
트래픽 제어 및 임시 제한
- 웹 방화벽(WAF) 또는 로드 밸런서를 통해 트래픽 분산
- nginx, Apache에서 worker 수 조정
- API 호출 속도 제한(rate limiting) 적용
작업 스케줄 조정
백업, 로그 압축, 데이터 처리 작업은 CPU 여유가 있는 시간대에 실행하도록 cron이나 시스템d 타이머 설정을 조정한다.
캐시 활성화
Redis, Memcached 등 캐시 시스템을 활용하여 DB나 애플리케이션 부하를 줄인다.
악성 코드 탐지
정체를 알 수 없는 프로세스나 과도한 CPU 사용이 반복된다면 rootkit 또는 크립토 마이닝 악성 코드 여부를 검사한다.
시스템적으로 해결해야 할 경우
CPU 코어 확장 또는 인스턴스 스펙 업그레이드
물리 서버 또는 클라우드 환경에서 CPU 자원이 부족할 경우 코어 수 확장이나 상위 인스턴스로 변경을 고려해야 한다.
프로세서 affinity 설정
특정 프로세스를 특정 코어에 고정하여 부하를 분산할 수 있다.
taskset -cp 0,1 PID
cgroups로 리소스 제한
cgcreate -g cpu:/limited
cgset -r cpu.shares=512 limited
cgclassify -g cpu:limited PID
CPU 사용량을 제한하여 시스템 전체 영향 최소화가 가능하다.
커널 튜닝
/proc 파일 시스템을 통해 커널 설정을 조정해 부하를 분산하거나 프로세스 스케줄링을 최적화할 수 있다.
사전 예방 전략
모니터링 시스템 구축
Prometheus, Grafana, Zabbix 등을 활용해 CPU 사용률, load average, 시스템 자원 상태를 실시간으로 수집하고 알림을 설정한다.
애플리케이션 성능 개선
- 불필요한 반복문 제거
- 데이터베이스 쿼리 최적화
- 멀티스레드 또는 비동기 처리 도입
스케일 아웃 고려
하나의 서버에 모든 부하를 집중시키는 대신 여러 서버로 역할을 분산하는 것이 CPU 부하를 줄이는 가장 안전한 전략이다.
결론
Linux에서 CPU 과부하가 발생하면 원인을 신속하게 파악하고 적절한 조치를 취하는 것이 중요하다. 단기적으로는 비정상 프로세스 종료나 서비스 재시작이 효과적이며, 장기적으로는 모니터링, 캐시 활용, 자원 확장 같은 전략적 접근이 필요하다. 안정적인 서비스 운영을 위해서는 CPU 사용량을 일회성 문제가 아닌 지속적인 관리 대상으로 보는 것이 핵심이다.