Celery는 파이썬으로 구현된 분산 작업 큐입니다. 대규모 작업을 처리하는 경우에는 Celery를 사용하여 작업을 비동기로 처리할 수 있습니다. 그러나 Celery를 사용할 때 메모리 사용량이 증가하는 문제가 발생할 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 다음과 같은 몇 가지 최적화 방법을 고려할 수 있습니다.

1. 작업자(worker)의 뒷 배경(background)에서 실행

작업자는 메모리를 사용하는 프로세스입니다. 만약 작업자를 뒷 배경에서 실행한다면, 작업자 프로세스는 필요한 작업을 처리한 후 메모리를 해제할 수 있습니다. 이를 통해 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다.

# Celery 작업자를 뒷 배경에서 실행하는 예시 코드

import os
os.environ.setdefault('FORKED_BY_MULTIPROCESSING', '1')

from celery import Celery

app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def my_task():
    # 작업 내용
    pass

# 작업자를 뒷 배경에서 실행
app.worker_main(['worker', '--detach'])

2. 결과의 직렬화(serialization) 형식 변경

Celery는 기본적으로 pickle을 사용하여 작업 결과를 직렬화합니다. 그러나 pickle은 보안상의 이슈와 높은 메모리 사용량을 초래할 수 있습니다. 대신, json, msgpack 등의 직렬화 형식을 사용하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

# 직렬화 형식을 변경하여 메모리 사용량 최적화하는 예시 코드

app.conf.task_serializer = 'json'
app.conf.result_serializer = 'json'

3. 작업자 메모리 할당량 조정

작업자 프로세스가 사용하는 메모리 할당량을 조정하여 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다. Celery 설정 파일에서 다음과 같이 작업자의 메모리 할당량을 조정할 수 있습니다.

# 작업자 메모리 할당량 조정 예시 코드

# 작업자 프로세스에 할당하는 메모리 크기 (단위: 바이트)
worker_max_memory_per_child = 50000000  # 50MB

app.conf.worker_max_memory_per_child = worker_max_memory_per_child

4. 작업자 수 조정

작업자의 수를 적절하게 조정하여 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다. 작업 자체가 메모리 집중적인 작업인 경우에는 작업자의 수를 줄여서 메모리 사용량을 감소시킬 수 있습니다.

# 작업자 수 조정 예시 코드

# 작업자 수
num_of_workers = 4

app.conf.worker_concurrency = num_of_workers

위의 최적화 방법들을 고려하여 Celery의 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다. 많은 작업을 처리해야 하는 경우에는 메모리 사용량 관리가 중요하므로 이러한 최적화 방법을 적용해 보는 것이 좋습니다.

참고 문서:

• Celery 공식 문서: Memory
• Stack Overflow: How to lower memory usage for a celery (Python) worker?