2025.04.18 disk IO

여태까지 큰 테이블에 대한 쿼리를 조사한 이유가 있습니다.

큰 테이블 조회가 DB서버의 전체적인 부하를 줄 수 있을까요?

예상 추측.

전체적인 부하는 CPU와 메모리 부하로 생각해 보겠습니다.

이들이 높은 수치를 기록하면 응답지연이 발생하게 됩니다. 

쿼리들의 전체적인 응답지연이지요.

IO의 증가가 어떻게 전체적인 지연으로 연결될까요.

단순히 "로우 수가 많아서 I/O가 많아졌다"

이 자체는 단일 쿼리 성능만 떨어뜨립니다.

하지만 그 쿼리가 동시 다발적으로 들어오면,  
디스크 병목 + 스레드 블로킹 + 요청 대기  전체적인 응답 지연으로 확산됩니다

 

 

 

로우 수 증가 처리 데이터양 증가 → 각 쿼리 I/O 증가

캐시 효율 낮음  디스크 접근 비율 ↑ 
요청 수 증가  디스크 병렬 한도 초과 I/O queue 적체

스레드(쿼리)들이 I/O 대기로 블로킹 → 요청 처리 느려짐

  - 요청 큐가 밀림
  - 커넥션이 블로킹됨
  - worker thread가 바빠짐
중간 결과 많음  CPU + Memory + Disk 모두 소모

압축 테이블 사용으로인해 CPU 사용 증가

 

이로 인해 cpu iowait의 증가?

확인 방법은 무엇일까?

SHOW PROCESSLIST: I/O wait 중인 쿼리 다수 존재

SHOW STATUS LIKE Threads_running: 평소보다 높아짐 (블로킹 중)

`vmstat`, `iostat` | I/O wait 상승 (`wa` 필드 증가)

`top` | CPU idle 높고, load average는 계속 올라감 → 디스크 병목의 전형적인 패턴

 

모두 데이터를 추측이므로 확인이 필요하긴 합니다.

• https://gywn.net/2012/03/database-performance-report-on-disk-bottleneck/