Postgres 18을 기다리며: 비동기 I/O로 디스크 읽기 속도 향상

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현재 베타1인 Postgres 18은 비동기 I/O (Asynchronous I/O) 지원을 도입하며, 특히 클라우드 환경에서의 읽기 성능을 크게 개선함
새로운 설정값 io_method를 통해 전통적 sync 방식 외에 worker, io_uring 방식을 선택할 수 있음
AWS 기준 벤치마크 결과, io_uring 사용 시 디스크 읽기 성능이 최대 3배 향상됨
다만, 비동기화로 인해 기존 쿼리 분석(EXPLAIN ANALYZE)의 I/O 타이밍 해석이 더 어려워짐
새로운 모니터링 뷰(pg_aios) 와 튜닝 파라미터(effective_io_concurrency) 를 통해 성능 최적화 필요

Postgres 18의 비동기 I/O 도입

전통적으로 Postgres는 블로킹 I/O 모델을 사용해, 각 디스크 읽기가 완료될 때까지 대기
네트워크 기반 스토리지(EBS 등)에서의 높은 지연시간으로 인해 클라우드 환경에서 병목 현상 발생
비동기 I/O는 여러 디스크 읽기를 병렬로 처리 가능하게 하며, CPU 활용도와 전체 처리량을 높임

Postgres 17의 사전 작업: Read Stream API

Postgres 17에서는 read_stream API를 도입해 읽기 작업의 추상화를 표준화
하지만 이는 여전히 OS 페이지 캐시에 의존하며 Postgres 자체의 shared buffer에는 직접 반영되지 않음
Postgres 18에서는 커널 힌트가 아닌 직접적인 비동기 읽기가 가능해짐

새로운 설정: io_method

Postgres 18은 postgresql.conf에 io_method 설정을 추가하며, 다음 3가지 옵션 제공:

io_method = sync

기존 Postgres와 동일한 동기 방식
posix_fadvise() 기반의 읽기 선제 요청 방식 사용

io_method = worker (기본값)

I/O 전담 워커 프로세스가 비동기적으로 데이터를 읽고 공유 버퍼로 전달
메인 프로세스는 읽기 작업 중단 없이 계속 실행 가능
기본 워커 수는 3개이며, io_workers 설정으로 조정 가능

io_method = io_uring

Linux 커널 5.1 이상에서 사용 가능한 고성능 I/O 인터페이스
워커 프로세스 없이도 직접 커널과 공유 링 버퍼를 통해 비동기 읽기 수행
최신 커널, 파일시스템, 설정 요구됨

비동기 I/O의 성능 벤치마크 (AWS 기준)

테스트 환경:
- AWS c7i.8xlarge (32 vCPU, 64GB RAM)
- 100GB io2 EBS, 20,000 IOPS
- 3.5GB 규모의 테이블에 대해 SELECT COUNT(*) 실행

Cold cache 성능 비교:

| 버전/설정 | 실행 시간 (ms) |
|------------------|----------------|
| Postgres 17 (sync) | 15,831 |
| Postgres 18 (sync) | 15,071 |
| Postgres 18 (worker) | 10,052 |
| Postgres 18 (io_uring) | 5,723 |

io_uring은 sync 대비 2.8배 성능 향상
클라우드에서의 디스크 지연 최소화에 탁월한 효과

effective_io_concurrency 튜닝

Postgres 18에서는 해당 파라미터가 내부 비동기 read-ahead 요청 수에 영향을 줌
기본값이 1 → 16으로 상향되었으며, io_combine_limit과 곱해 최대 읽기 범위 결정
고지연 클라우드 환경에서는 큰 값이 유리할 수 있으나, 워크로드별 벤치마크 필요

새로운 모니터링 도구: pg_aios

pg_stat_activity에서 비동기 작업 시 AioIoCompletion 이벤트로 나타나 백엔드의 대기 분석이 어려움
io_uring의 경우, 커널이 직접 처리하기 때문에 I/O 상태가 Postgres에서 보이지 않음
pg_aios 뷰를 통해 현재 진행 중인 비동기 요청의 상세 정보 확인 가능 SELECT * FROM pg_aios;

SUBMITTED, COMPLETED_IO 등의 상태와 대상 블록 정보 확인 가능

주의사항: I/O 타이밍 정보 해석 변화

기존 EXPLAIN ANALYZE에서 보이던 I/O Timings은 동기 방식에서만 신뢰 가능
비동기화된 worker, io_uring 사용 시에는 병렬 처리와 워커 분산으로 타이밍 정보 해석이 왜곡됨
실제 I/O 노력 판단 시 shared read 버퍼 수와 pg_aios 활용이 권장됨

결론

Postgres 18은 읽기 중심 워크로드 성능 향상에 실질적 기여를 제공함
특히 클라우드 환경의 고지연 디스크를 사용하는 경우 큰 이점을 얻을 수 있음
동시에 관측 지표 해석, 성능 튜닝, 설정 적용 방식에 대한 재학습이 요구됨
향후 Postgres 19에서는 비동기 쓰기 지원도 기대됨

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