[파이썬] Flask의 캐싱과 성능 최적화

01 Sep 2023

python

Flask는 파이썬으로 작성된 경량 웹 프레임워크로, 많은 웹 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 하지만 대량의 데이터를 처리하거나 복잡한 연산을 수행해야 하는 경우, 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 캐싱과 성능 최적화 기법을 활용할 수 있습니다.

캐싱

캐싱은 반복적으로 동일한 연산을 수행할 경우, 결과를 임시로 저장하여 중복 연산을 피하는 기술입니다. Flask에서는 Flask-Caching과 같은 확장 패키지를 사용하여 캐싱 기능을 추가할 수 있습니다.

캐싱 설정하기

먼저, Flask-Caching을 설치해야 합니다. 터미널에서 아래 명령어를 실행하여 설치하세요.

pip install Flask-Caching

다음으로, Flask 애플리케이션에서 캐싱을 활성화해야 합니다. app.py 파일에 다음 코드를 추가하세요.

from flask import Flask
from flask_caching import Cache

app = Flask(__name__)
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'})

데이터 캐싱하기

캐싱하려는 연산에는 임시로 저장할 수 있는 키가 필요합니다. 예를 들어, 특정 URL에 대한 결과를 캐싱하려면 해당 URL을 키로 사용할 수 있습니다. 아래 코드는 /data URL에 대한 데이터를 캐싱하는 예제입니다.

from flask import request

@app.route('/data')
@cache.cached(timeout=60)  # 캐시 만료 시간을 60초로 설정
def get_data():
    # 데이터를 처리하는 코드
    ...

    return result

캐시 제거하기

캐싱된 데이터를 갱신해야 하는 경우, 캐시를 제거해야 합니다. @cache.cached 데코레이터는 기본적으로 호출 결과를 캐시에 저장하므로, 제거할 때는 다음과 같이 cache.delete() 메서드를 호출해야 합니다.

@app.route('/refresh')
def refresh_data():
    cache.delete('view//data')  # 캐시 키를 제거하여 새로 갱신
    return 'Data refreshed!'

성능 최적화

캐싱 외에도 Flask 애플리케이션의 성능을 최적화하기 위해 몇 가지 기법을 사용할 수 있습니다.

Gunicorn 사용하기

Gunicorn은 Python 웹 서버를 관리하고 여러 개의 워커 프로세스로 동시에 처리할 수 있도록 도와주는 WSGI 서버입니다. Gunicorn을 통해 Flask 애플리케이션을 실행하면 동시 요청 처리 능력이 향상됩니다.

아래 명령어를 실행하여 Gunicorn을 설치하세요.

pip install gunicorn

그런 다음, 다음 명령어로 Gunicorn을 실행하세요.

gunicorn app:app

데이터베이스 쿼리 최적화

Flask 애플리케이션에서 데이터베이스 쿼리를 수행할 때, 쿼리의 횟수를 줄이고 성능을 향상시킬 수 있는 몇 가지 기법이 있습니다.

쿼리 결과를 캐싱하여 중복 쿼리를 피합니다.
필요한 필드만 선택하여 쿼리를 수행합니다.
한 번의 쿼리로 여러 개의 데이터를 가져올 수 있는 JOIN 등을 활용합니다.

정적 파일 서비스

Flask는 기본적으로 정적 파일을 제공하는 기능을 제공합니다. 정적 파일은 웹 서버로 직접 제공되므로 Flask 애플리케이션 자체의 부하를 줄일 수 있습니다. static 폴더에 정적 파일을 저장하고, url_for 함수를 통해 URL을 생성하여 사용하세요.

from flask import url_for

url_for('static', filename='style.css')

결론

Flask 애플리케이션의 성능을 최적화하기 위해 캐싱과 다양한 기법들을 활용할 수 있습니다. 캐싱을 통해 반복되는 연산을 효율적으로 처리하고, Gunicorn과 같은 웹 서버를 사용하여 동시 요청 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스 쿼리 최적화와 정적 파일 서비스를 활용하여 성능을 한 단계 더 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기법들을 통해 Flask 애플리케이션의 성능을 최적화해보세요!