Docker 시니어 성능 최적화 면접

먼저 iostat, docker stats, blktrace로 IOPS, 처리량, 지연시간을 측정하고 CoW 오버헤드를 확인합니다. 볼륨 드라이버는 overlay2 대신 직접 볼륨 마운트를 사용하고, 호스트에 XFS나 ext4를 noatime 옵션으로 마운트하여 메타데이터 업데이트를 최소화합니다. 데이터베이스 컨테이너는 --storage-opt로 direct I/O를 활성화하고, 볼륨을 tmpfs로 분리하여 임시 파일 I/O를 메모리로 처리합니다. 호스트 커널 파라미터(vm.dirty_ratio, vm.swappiness)를 튜닝하고, 필요시 raw block device를 직접 마운트하여 파일시스템 오버헤드를 제거합니다. SSD 환경에서는 I/O 스케줄러를 noop이나 deadline으로 변경하고, 컨테이너별 I/O 가중치(--blkio-weight)를 설정하여 리소스 경합을 관리합니다.

먼저 tcpdump, netstat, iperf3로 패킷 지연과 처리량을 측정하고, docker network inspect로 네트워크 토폴로지를 확인합니다. 브리지 네트워크는 veth pair와 iptables NAT를 거치면서 오버헤드가 발생하므로, 같은 호스트 내 통신은 host 네트워크 모드로 전환하여 네트워크 스택을 우회합니다. 멀티 호스트 환경에서는 overlay 대신 macvlan을 사용해 컨테이너에 직접 MAC 주소를 할당하여 브리지를 제거합니다. hairpin NAT 문제는 --userland-proxy=false로 해결하고, 커널의 conntrack 테이블 크기를 늘려 연결 추적 병목을 제거합니다. CPU 바운드 워크로드는 --network=host로 최대 성능을 얻되, 포트 충돌과 격리 약화를 감안해야 합니다. SR-IOV나 DPDK 같은 하드웨어 가속을 지원하는 CNI 플러그인 도입도 고려합니다.

먼저 docker stats와 cAdvisor로 컨테이너별 메모리 사용량, 캐시, RSS, 스왑을 모니터링하고 메모리 압박 상황을 식별합니다. --memory로 하드 리미트를 설정하되, --memory-reservation으로 소프트 리미트를 두어 평상시엔 유연하게 사용하고 호스트 메모리 부족 시 우선 회수되도록 합니다. --memory-swap=0 또는 --memory와 동일하게 설정하여 스왑 사용을 제한하고, I/O 병목을 방지합니다. 중요한 서비스는 --oom-score-adj로 OOM Killer 우선순위를 낮추고, 배치 작업은 높여서 메모리 부족 시 희생 순서를 제어합니다. 애플리케이션 레벨에서는 힙 크기를 컨테이너 메모리 제한의 75% 이하로 설정하고, 메모리 프로파일링으로 누수를 제거합니다. cgroups v2 환경에서는 memory.high를 활용해 throttling을 통한 점진적 압박 관리가 가능합니다.

먼저 docker stats로 CPU 사용률과 throttling을 확인하고, perf나 top으로 컨텍스트 스위칭과 CPU 경합을 측정합니다. --cpus는 절대적 CPU 코어 수를 제한하여 하드 캡을 설정하고, --cpu-shares는 상대적 가중치로 CPU가 경합할 때만 작동하므로 우선순위 기반 분배에 사용합니다. --cpu-quota와 --cpu-period는 CFS 스케줄러의 시간 슬라이스를 직접 제어하여 세밀한 조정이 가능하지만, 과도한 제한은 throttling을 유발합니다. --cpuset-cpus로 특정 CPU 코어를 할당하여 NUMA 노드 최적화와 캐시 친화성을 개선하고, 중요 서비스는 전용 코어를 배정합니다. CPU 바운드 워크로드는 --cpus로 명확히 제한하고, 버스트 가능한 워크로드는 --cpu-shares로 유연성을 확보합니다. 모니터링으로 nr_throttled, throttled_time 메트릭을 추적하여 과도한 throttling을 감지하고 제한을 조정합니다.

먼저 부하 테스트로 처리량과 응답 시간의 관계를 측정하고, 어느 지점에서 성능이 포화되는지 식별합니다. 파일 디스크립터 제한은 ulimit과 --ulimit nofile로 증가시키고, 호스트의 fs.file-max, net.core.somaxconn을 튜닝합니다. 네트워크 포트 고갈은 net.ipv4.ip_local_port_range를 확장하고, TIME_WAIT 소켓은 net.ipv4.tcp_tw_reuse로 재사용을 활성화합니다. 데이터베이스 커넥션 풀은 컨테이너 수에 맞춰 조정하고, 커넥션 풀 크기를 (CPU 코어 수 * 2 + 효과적인 스핀들 수)로 설정합니다. 로드 밸런서는 least_conn이나 IP 해시로 세션 친화성을 관리하고, keep-alive로 연결 재사용을 활성화합니다. 호스트의 IRQ 밸런싱과 네트워크 카드 RSS(Receive Side Scaling)를 설정하여 멀티코어 활용을 극대화하고, 컨테이너별 CPU affinity를 설정하여 캐시 미스를 줄입니다. 공유 상태는 Redis 같은 외부 캐시로 분리하여 컨테이너 간 경합을 제거합니다.