파이썬 직렬화 성능 최적화: orjson, rapidjson, 바이너리 포맷 비교 분석

⚡️ 파이썬 JSON 직렬화: orjson vs rapidjson 성능 비교

파이썬에서 JSON 직렬화는 데이터 교환의 기본이지만, 기본 라이브러리인 json 모듈은 순수 파이썬으로 구현되어 있어 성능 면에서 한계가 명확합니다.

따라서 고성능 환경에서는 C/C++로 구현된 대안 라이브러리인 orjson 또는 rapidjson(ujson)을 반드시 사용해야 합니다.

이들은 표준 json 모듈 대비 수 배에서 수십 배 빠른 직렬화 및 역직렬화 속도를 제공하여 I/O 병목을 크게 줄여줍니다.

✨ orjson: 파이썬에서 가장 빠른 JSON 라이브러리

현재 시점에서 파이썬 JSON 직렬화 라이브러리 중 가장 빠른 속도를 자랑하는 것은 orjson입니다.

Rust로 작성된 이 라이브러리는 JSON 규격에 매우 엄격하며, 특히 복잡하거나 큰 데이터 구조를 처리할 때 압도적인 성능 우위를 보입니다.

Python의 dataclass, datetime, UUID 등 다양한 내장 타입을 기본적으로 지원하며, 이를 확장할 필요 없이 빠른 처리가 가능합니다.

단, JSON 규격에 맞지 않는 데이터(예: NaN 값)에 대해서는 오류를 엄격하게 보고하므로, 데이터를 정리하는 작업이 필요할 수 있습니다.

💨 rapidjson(ujson): 폭넓은 호환성을 가진 강력한 대안

python-rapidjson과 그 이전 버전의 C 기반 라이브러리인 ujson(Ultra JSON) 역시 표준 json 대비 훨씬 빠릅니다.

특히 ujson은 한때 가장 빠른 JSON 라이브러리로 널리 사용되었으며, orjson이 등장하기 전까지는 사실상 표준처럼 쓰였습니다.

이들은 설치가 간편하고 다양한 환경에서 안정적으로 작동하며, orjson보다는 약간 느릴 수 있지만 여전히 고성능 애플리케이션에 적합한 선택지입니다.

🔍 실제 성능 벤치마크 (표준 json 대비)

일반적으로 작은 데이터셋에서는 큰 차이가 느껴지지 않지만, 데이터의 크기가 커질수록 성능 차이는 극명하게 나타납니다.

대규모 벤치마크 결과에 따르면, orjson은 json 모듈보다 직렬화에서 10~20배, 역직렬화에서 5~10배 정도 빠른 속도를 보여줍니다.

데이터가 복잡하고 중첩된 구조를 가질수록 orjson의 최적화된 내부 구현이 빛을 발합니다.

결론적으로, JSON 직렬화 성능이 중요하다면 orjson을 우선적으로 고려하고, 호환성이나 레거시 시스템과의 연동이 중요하다면 rapidjson이나 ujson을 사용하는 것이 현명합니다.

🔒 pickle 직렬화, 왜 신뢰할 수 있는 데이터에만 사용해야 할까?

파이썬 사용자라면 한 번쯤 pickle 모듈을 사용하여 객체를 파일로 저장하고 불러와 본 경험이 있을 것입니다.

pickle은 파이썬 객체의 계층 구조를 거의 완벽하게 직렬화할 수 있는 강력한 도구이며, JSON과 달리 복잡한 커스텀 클래스 인스턴스까지 그대로 보존할 수 있습니다.

하지만 이 놀라운 유연성이 바로 심각한 보안 취약점으로 작용합니다.

🚨 pickle 역직렬화의 근본적인 위험성

pickle 포맷은 단순히 데이터를 저장하는 것을 넘어, 객체를 다시 생성하기 위해 코드를 실행하는 명령어(Opcode)를 포함할 수 있습니다.

특히, 역직렬화 과정에서 파이썬의 임의의 모듈과 함수를 호출하도록 악의적인 데이터를 주입하는 것이 가능합니다.

만약 공격자가 만든 pickle 데이터를 pickle.load() 함수를 통해 읽어 들이면, 이는 사용자의 시스템에서 임의의 코드가 실행될 수 있음을 의미하며, 이는 해커에게 시스템 제어권을 넘겨주는 결과를 초래할 수 있습니다.

✅ pickle의 적절한 사용처

보안상의 위험에도 불구하고 pickle은 다음과 같은 상황에서 매우 유용합니다.

• 💾데이터 과학 및 머신러닝 모델 저장: 훈련된 모델 객체 (scikit-learn 등)를 저장하고 재사용할 때.
• 💻로컬 캐싱: 스크립트 실행 중 생성된 중간 결과 객체를 임시로 저장하여 재시작 시간을 단축할 때.
• ⏱️단일 서버 내 프로세스 간 통신: 동일 서버의 신뢰할 수 있는 프로세스 간 객체를 전달할 때.

외부와의 데이터 교환이 필요하다면, JSON, XML, 또는 다음 섹션에서 다룰 MsgPack이나 Protobuf 같은 언어 독립적이며 안전한 포맷을 사용해야 합니다.

📦 MsgPack: 가벼운 바이너리 직렬화의 대안

JSON 직렬화가 네트워크 전송이나 언어 간 데이터 교환에 편리하지만, 텍스트 기반이라는 한계 때문에 파일 크기가 크고 파싱(Parsing) 속도가 느리다는 단점이 있습니다.

이러한 JSON의 단점을 보완하고 성능을 극대화하기 위해 등장한 것이 바로 MsgPack (MessagePack) 같은 바이너리 직렬화 포맷입니다.

MsgPack은 ‘JSON보다 빠르고 작다’는 슬로건을 내세우며, JSON과 거의 동일한 구조(맵, 배열, 정수, 문자열 등)를 바이너리 형태로 인코딩합니다.

🚀 MsgPack의 장점: 속도와 효율성

MsgPack의 가장 큰 장점은 뛰어난 효율성입니다.

텍스트 기반인 JSON은 모든 필드 이름과 데이터 값을 문자열로 표현해야 하지만, MsgPack은 정수, 부동 소수점, 배열 길이 등을 가장 작은 바이너리 타입으로 인코딩하여 저장합니다.

이로 인해 같은 데이터를 저장했을 때 JSON 파일 크기 대비 10%~50% 정도 더 작아지는 경향이 있습니다.

또한, 바이너리 파싱은 텍스트 파싱보다 CPU 부하가 적어 직렬화/역직렬화 속도가 JSON 라이브러리보다도 더 빠릅니다.

🛠️ 파이썬에서의 MsgPack 사용

파이썬에서는 msgpack-python 라이브러리를 통해 MsgPack을 쉽게 사용할 수 있습니다.

사용법은 json 모듈과 유사하여, dump 대신 pack을, load 대신 unpack 함수를 사용합니다.

MsgPack을 사용하면 객체를 바이너리 데이터로 변환할 때 추가적인 스키마 정의 없이 JSON과 유사한 유연성을 유지하면서도 성능 이점을 취할 수 있습니다.

데이터 크기, 직렬화 속도, 사람이 읽을 수 있는지 여부를 기준으로 선택할 때, MsgPack은 JSON과 스키마 기반 바이너리 포맷의 중간 지점에 위치합니다.

📐 Protobuf (Protocol Buffers): 구조화된 데이터 교환 표준

MsgPack이 JSON의 유연성을 바이너리로 가져온 것이라면, Protocol Buffers (Protobuf)는 데이터의 구조를 엄격하게 정의하여 성능과 신뢰성을 극대화한 바이너리 직렬화 프레임워크입니다.

구글에서 개발된 Protobuf는 특히 마이크로 서비스 아키텍처나 RPC (Remote Procedure Call) 통신에서 언어와 플랫폼을 초월한 고속 데이터 전송 표준으로 사용됩니다.

Protobuf는 직렬화 속도와 크기 면에서 JSON은 물론이고 MsgPack과도 비교할 수 없을 만큼 뛰어난 효율을 제공합니다.

📄 Protobuf의 핵심: .proto 파일로 스키마 정의

Protobuf를 사용하기 위해서는 먼저 .proto 파일에 전송할 데이터의 구조(스키마)를 정의해야 합니다.

이 스키마에는 필드의 타입, 이름, 그리고 고유한 번호(Tag Number)가 포함됩니다.

이 .proto 파일을 컴파일하면, 파이썬을 포함한 다양한 언어에서 해당 구조를 처리할 수 있는 클래스가 자동으로 생성됩니다.

이 과정 덕분에 데이터 유효성 검사가 개발 단계에서부터 강화되며, 직렬화된 데이터에는 필드 이름이 포함되지 않고 오직 필드 번호(Tag)와 값만 저장되어 크기가 극도로 작아집니다.

// example.proto 파일
message UserProfile {
  required int32 id = 1;
  required string username = 2;
  optional int32 age = 3;
}

⚖️ Protobuf의 장단점 비교

Protobuf의 가장 큰 단점은 스키마 정의 및 컴파일 과정이 필요하다는 점입니다.

데이터 구조가 자주 변하거나 유연성이 중요한 환경에는 적합하지 않습니다.

반면, 데이터가 대규모로 교환되고 성능이 최우선인 환경, 특히 분산 시스템에서는 가장 최적의 솔루션으로 꼽힙니다.

이러한 스키마 기반의 접근 방식은 Avro나 Thrift 같은 다른 스키마 기반 직렬화 프레임워크와 유사하며, 대규모 시스템의 안정성과 성능을 보장하는 핵심 요소입니다.

📊 Parquet: 빅데이터 처리를 위한 컬럼 기반 바이너리 포맷

앞서 언급된 JSON, MsgPack, Protobuf는 주로 애플리케이션 간의 실시간 메시지 전송(Row-based)에 중점을 둡니다.

하지만 빅데이터 분석 및 저장 영역에서는 이들과는 완전히 다른 접근 방식의 직렬화 포맷이 필요하며, 그 대표적인 예가 바로 Apache Parquet입니다.

Parquet은 행(Row) 단위가 아닌 컬럼(Column) 단위로 데이터를 저장하는 바이너리 포맷입니다.

💾 컬럼 기반 저장의 효율성

Parquet이 빅데이터 환경에서 압도적인 성능을 보이는 이유는 컬럼 기반 저장 방식의 본질적인 이점 때문입니다.

데이터 분석 시에는 보통 전체 행이 아니라 특정 컬럼(예: 사용자 ID, 거래 금액)만을 읽어 분석합니다.

Parquet은 필요한 컬럼만 효율적으로 읽어 들일 수 있어 불필요한 디스크 I/O를 최소화합니다.

또한, 같은 컬럼 내의 데이터는 타입이 같고 유사한 값이 많기 때문에, 데이터 압축률이 매우 높아집니다.

이러한 특성 덕분에 Parquet 파일은 CSV나 JSON 파일 대비 훨씬 작고 읽기 속도도 빠릅니다.

🐍 파이썬과 Parquet: Pandas, PyArrow의 조합

파이썬 생태계에서는 Pandas와 Apache Arrow(PyArrow) 라이브러리가 Parquet 파일 처리의 핵심입니다.

Pandas의 to_parquet() 및 read_parquet() 함수를 통해 데이터프레임을 손쉽게 Parquet 형식으로 저장하거나 불러올 수 있습니다.

import pandas as pd
# DataFrame을 Parquet 파일로 저장
df.to_parquet('data.parquet', engine='pyarrow')
# Parquet 파일 읽기
df_read = pd.read_parquet('data.parquet', engine='pyarrow')

Parquet은 대규모 ETL(추출, 변환, 적재) 작업, 데이터 레이크 구성, 그리고 Spark, Presto, Hive와 같은 분산 처리 시스템과의 연동이 필요한 경우에 가장 강력한 직렬화 및 저장 포맷입니다.

데이터 분석가나 머신러닝 엔지니어라면 필수적으로 숙지하고 활용해야 할 기술입니다.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)