[Python] FastAPI Uvicorn + Gunicorn
FastAPI Uvicorn + Gunicorn
FastAPI는 현대적인 비동기 웹 프레임워크로, ASGI 서버인 Uvicorn과 함께 사용되어 뛰어난 성능을 자랑합니다. Flask나 Django와 비교했을 때 약 2배 가량 빠르다고 알려져 있죠. 하지만 아무리 성능이 뛰어난 도구라도 제대로 활용하지 못한다면 그 장점을 살리기 어렵습니다. 이번 글에서는 FastAPI 환경에서 Uvicorn과 Gunicorn의 올바른 사용법에 대해 알아보겠습니다.
주요 개념 이해하기
Gunicorn이란?
Gunicorn은 WSGI 프로토콜을 사용하는 서버이자 프로세스 관리자입니다. 주로 Flask나 Django같은 동기식 웹 프레임워크로 작성된 애플리케이션을 서빙하는 데 사용됩니다. Gunicorn의 주요 역할은:
- 여러 애플리케이션 인스턴스 실행 관리
- 인스턴스 상태 모니터링
- 요청 부하 분산
- 웹 서버와의 통신 처리
Uvicorn이란?
Uvicorn은 ASGI 서버를 지원하는 애플리케이션 서버입니다. 여러 워커 프로세스를 실행할 수 있는 기능도 제공하지만, Gunicorn에 비해 그 기능이 제한적입니다.
Python 스레딩의 한계: GIL
GIL(Global Interpreter Lock)은 CPython 인터프리터의 특징적인 메커니즘입니다. 이는 한 번에 하나의 스레드만이 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 제한합니다. 예를 들어, 2개의 CPU 코어가 있는 시스템에서도 GIL로 인해 실제로는 하나의 코어만 효과적으로 활용할 수 있습니다. 따라서 CPU를 효율적으로 활용하기 위해서는 멀티 프로세스 방식을 채택해야 합니다.
Uvicorn과 Gunicorn의 올바른 사용법
베어메탈 서버 환경
베어메탈 서버 환경에서는 Uvicorn과 Gunicorn을 함께 사용하는 것이 권장됩니다. 그 이유는:
- Uvicorn은 비동기 요청 처리에 효과적이지만, 단일 프로세스의 한계가 있습니다.
- Gunicorn은 뛰어난 프로세스 관리 기능을 제공합니다.
- Uvicorn의 Worker Class를 Gunicorn과 함께 사용하면 두 도구의 장점을 모두 활용할 수 있습니다.
실행 예시:
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app
분산 시스템 환경 (Kubernetes, Docker Swarm)
분산 시스템 환경에서는 Uvicorn만 단독으로 사용하는 것이 더 효율적입니다. 그 이유는:
- Kubernetes나 Docker Swarm은 자체적인 클러스터 레벨 복제 기능을 제공합니다.
- Service 리소스를 통한 로드 밸런싱이 가능합니다.
- 컨테이너 복제가 클러스터 레벨에서 통합적으로 관리됩니다.
이러한 환경에서는 단일 Uvicorn 프로세스를 실행하는 Docker 이미지를 구축하는 것이 바람직합니다.
결론
- 베어메탈 서버 환경: Uvicorn + Gunicorn 조합 권장
- 분산 시스템 환경: Uvicorn 단독 사용 + 클러스터 레벨 관리 권장
결국 서버 시스템의 아키텍처에 따라 적절한 구성을 선택하는 것이 중요합니다. 각 환경의 특성을 잘 이해하고 그에 맞는 최적의 구성을 선택하시기 바랍니다.
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