Micrometer 객체 증가로 인한 메모리 이슈 회고 및 GC 전략 최적화

Micrometer 객체 누적 문제 분석 및 해결

• 서비스 개선 후 Spring Boot 3.x 환경에서 Meter$Id, Tag 객체가 Old 영역에 지속적으로 누적되며 메모리 사용률이 상승했습니다.
• 원인은 Micrometer의 HTTP 요청 URI 태그 수집과 Spring Cloud LoadBalancer의 메트릭 수집이 맞물리면서 발생했습니다.
• 특히 spring.cloud.loadbalancer.stats.micrometer.enabled: true 설정이 PathVariable을 포함한 URI를 정규화하지 않고 별도 태그로 수집하여 객체 재사용을 방해했습니다.
• 불필요한 Meter 객체 생성을 차단하기 위해 LoadBalancer, Feign, Resilience4j 관련 메트릭 수집을 비활성화하여 문제를 해결했습니다.

GC 전략 재검토 및 ZGC 최적화

• Micrometer 이슈 대응 후 ZGC에서 G1GC로 일시 전환했으나, 메모리 사용률이 점진적으로 증가하는 현상이 발생했습니다.
• G1GC의 Mixed GC가 Old 영역 객체를 충분히 수거하지 못하는 정책적 한계로 인해 객체가 계속 쌓이는 것으로 분석되었습니다.
• jmap -histo:live 명령을 통한 강제 Full GC 시 Old 영역 객체 감소가 확인되어, 메모리 누수보다는 G1GC의 동작 방식 문제로 판단했습니다.
• 최종적으로 ZGC로 복귀하여 Heap 사용률이 안정적으로 유지되는 것을 확인하며, 고 TPS 및 객체 생성 빈번 환경에서 ZGC가 더 적합함을 확인했습니다.

최종 결론 및 시스템 안정화 시사점

• Spring Boot 3.x 환경에서는 Micrometer 자동 메트릭 수집과 PathVariable 사용 증가가 메모리 누적으로 이어질 수 있음을 인지해야 합니다.
• LoadBalancer 등 주요 컴포넌트의 메트릭 수집 설정을 서비스 특성에 맞게 선택적으로 조정하는 것이 중요합니다.
• 고성능 환경에서는 ZGC와 같은 최신 GC 전략이 G1GC보다 Heap 사용률 및 안정성 측면에서 더 유리할 수 있습니다.
• 유사한 아키텍처 구성 시, 사전 모니터링 및 성능 테스트를 통해 잠재적 메모리 이슈를 식별하고 대응하는 것이 필수적입니다.