저장장치 — 회전하는 원판에서 병렬 큐까지

한 줄 요약

HDD 는 물리적으로 헤드를 움직여야 해서 랜덤 접근이 밀리초 단위이고, SSD 는 그 제약이 없는 대신 지우기 단위가 커서 쓰기에 고유한 비용 구조를 갖는다.

왜 이게 필요했나

데이터베이스와 파일시스템 설계의 상당 부분은 "회전하는 원판"이라는 전제 위에 세워졌다. 순차 접근이 랜덤 접근보다 백 배 빠르다는 사실이 B 트리의 구조, 로그 선행 기록, 로그 구조 병합 트리 같은 아이디어를 낳았다. 저장 매체가 바뀌면 그 전제 중 무엇이 남고 무엇이 무너지는지 알아야 한다.

어떻게 동작하나

HDD. 한 블록을 읽으려면 헤드를 해당 트랙으로 옮기고(탐색 시간, 보통 5~10ms) 원하는 섹터가 헤드 밑으로 돌아오기를 기다린다(회전 지연, 7200rpm 이면 평균 약 4ms). 그래서 랜덤 읽기는 초당 수백 회가 한계다. 반면 헤드를 옮기지 않고 이어서 읽으면 초당 수백 MB 가 나온다. 순차와 랜덤의 격차가 백 배 이상인 이 특성이 모든 고전적 설계의 출발점이다.

SSD. 움직이는 부품이 없어 랜덤 읽기가 마이크로초 단위다. 하지만 쓰기가 대칭이 아니다. 낸드 플래시는 페이지(수 KB) 단위로 쓰고 블록(수 MB) 단위로만 지울 수 있다. 이미 쓴 자리에 덮어쓸 수 없으므로 컨트롤러는 새 자리에 쓰고 옛 자리를 무효로 표시한 뒤, 나중에 유효 페이지를 모아 옮기고 블록을 통째로 지운다(가비지 컬렉션). 이 과정에서 호스트가 요청한 양보다 실제로 더 많이 쓰게 되는데, 그 비율을 쓰기 증폭(write amplification)이라 한다. 또 각 셀은 지울 수 있는 횟수에 한계가 있어 컨트롤러가 마모 평준화(wear leveling)로 골고루 쓴다.

NVMe. SATA 는 명령 큐가 하나에 깊이 32였다. NVMe 는 큐를 수만 개까지, 각 큐를 수만 깊이로 둘 수 있다. 여기서 중요한 전환이 일어난다. 낱개 요청의 지연은 크게 줄지 않지만, 동시에 던지는 요청 수(큐 깊이)를 늘려야 대역폭이 채워진다. 큐 깊이 1로 측정한 IOPS 는 장치 성능의 일부만 보여 준다.

현장에서 만나는 모습

PostgreSQL 의 random_page_cost 기본값 4.0 은 회전 디스크 기준이다. SSD 나 NVMe 위에서 이 값을 그대로 두면 옵티마이저가 랜덤 접근을 실제보다 네 배 비싸게 평가해 인덱스를 과소평가한다. "인덱스를 만들었는데 안 탄다"는 문의의 상당수가 이 설정 하나를 1.1 근처로 낮추면 해결된다. 매체가 바뀌었으면 매체를 전제로 한 비용 모델도 바꿔야 한다는 사례다.

반대로 여전히 유효한 전제도 있다. 순차 쓰기가 랜덤 쓰기보다 유리하다는 점은 SSD 에서도 그대로다. 이유가 달라졌을 뿐이다. HDD 에서는 헤드를 안 움직여서였고, SSD 에서는 가비지 컬렉션과 쓰기 증폭을 줄여 주기 때문이다.

이어지는 퀴즈에서 확인할 것

매체가 바뀌면 어떤 설계 전제가 무너지고 어떤 것이 남는지를 구분할 수 있는지 확인한다.