핵심 결론: Python asyncio를 활용한 Tardis API 병렬 데이터 수집은 단일 스레드로 수천 개의 동시 연결을 처리할 수 있으며, HolySheep AI 게이트웨이를 통해 API 키 관리의 복잡성을 줄이고 비용을 최대 60% 절감할 수 있습니다. 본 가이드에서는 실무 검증된 병렬 수집 아키텍처와 HolySheep AI 통합 방법을 단계별로 설명합니다.
1. Tardis API와 asyncio 병렬 수집이란?
Tardis API는加密货币, 외환, 주식市场的 실시간 틱 데이터와 히스토리컬 데이터를 제공하는 전문 데이터 서비스입니다. Python의 asyncio 라이브러리를 활용하면 단일 스레드에서 수천 개의 동시 웹소켓 연결을 관리하여:
- 처리량: 초당 10,000건 이상의 데이터 포인트 수집 가능
- 지연 시간: 평균 50ms 이하의 데이터 수신 지연
- 리소스 효율: 스레드 기반 대비 70% 낮은 메모리 사용량
- 비용 효율: 불필요한 연결 재사용으로 API 호출 비용 40% 절감
2. HolySheep AI vs 공식 API vs 경쟁 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 Tardis API | QuantRocket | Polygon.io |
|---|---|---|---|---|
| 월 기본 비용 | $0 (사용량 기반) | $29~$299 | $120~$500 | $200~$500 |
| 데이터 소스 | 다중 모델 통합 | 암호화폐/외환 전문 | 미국 주식 중심 | 미국 주식/암호화폐 |
| 병렬 연결 제한 | 무제한 (플랜별) | 5~50 동시 | 10 동시 | 25 동시 |
| 평균 지연 시간 | 45ms | 80ms | 120ms | 95ms |
| 결제 방식 | 로컬 결제 지원 (신용카드 불필요) |
해외 신용카드만 | 해외 신용카드만 | 해외 신용카드만 |
| API 단일화 | ✓ (모든 모델) | ✗ (단일 서비스) | ✗ | ✗ |
| бесплатный 크레딧 | ✓ 제공 | ✗ | ✗ | 7일 체험 |
| 적합한 팀 | 중소규모 개발팀 | 암호화폐 전문팀 | 퀀트 트레이딩팀 | 금융 데이터팀 |
3. 이런 팀에 적합 / 비적합
✓ HolySheep AI가 적합한 팀
- 암호화폐 거래소 연동: Binance, Bybit, OKX 실시간 데이터가 필요한 팀
- 다중 모델 AI 개발: GPT-4.1, Claude, Gemini를 동시에 활용하는 ML 파이프라인
- 해외 결제 한계: 국내 신용카드로 API 비용 결제가 필요한 스타트업
- 비용 최적화 필요: 월 $500 이상의 API 비용이 발생하는 중규모 팀
- 빠른 프로토타이핑: 단일 API 키로 여러 소스 테스트가 필요한 초기 단계
✗ HolySheep AI가 비적합한 팀
- 규제 준수 필수: 미국 SEC 注册 데이터가 필요한 기관 투자자
- 초저지연 요구: 고주파 트레이딩 (지연 시간 10ms 미만 필수)
- 단일 소스 고정: 이미 Tardis 공식 계약을 맺고 운영 중인 팀
- 대량 데이터 벌크 처리: 일회성 TB 단위 히스토리컬 데이터 다운로드
4. Python asyncio Tardis API 병렬 수집 아키텍처
4.1 프로젝트 구조와 의존성
# requirements.txt
asyncio 최적화를 위한 핵심 의존성
aiohttp==3.9.1
websockets==12.0
orjson==3.9.10
aiodns==3.1.0
cchardet==2.1.7
Brotli==1.1.0
HolySheep AI SDK
openai==1.12.0
anthropic==0.18.0
모니터링
prometheus-client==0.19.04.2 HolySheep AI 게이트웨이 기반 병렬 수집기
"""
Tardis API + HolySheep AI 병렬 데이터 수집기
실시간 암호화폐 데이터를 asyncio로 효율적으로 수집
"""
import asyncio
import aiohttp
import websockets
import orjson
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
import logging
HolySheep AI API 설정
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
API 키는 HolySheep 대시보드에서 생성
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
@dataclass
class MarketTick:
"""시장 데이터 틱 구조체"""
symbol: str
price: float
volume: float
timestamp: datetime
exchange: str
bid: float = 0.0
ask: float = 0.0
@dataclass
class CollectorConfig:
"""수집기 설정"""
exchanges: List[str] = field(default_factory=lambda: ["binance", "bybit", "okx"])
symbols: List[str] = field(default_factory=lambda: ["btc-usdt", "eth-usdt"])
batch_size: int = 100
max_concurrent: int = 50
timeout: float = 30.0
retry_count: int = 3
class HolySheepDataProcessor:
"""
HolySheep AI를 활용한 실시간 데이터 전처리 및 분석
GPT-4.1 모델로 시장 데이터 이상치 탐지
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
self._client = None
async def analyze_anomaly(self, tick: MarketTick) -> dict:
"""시장 데이터 이상치 탐지 (GPT-4.1 활용)"""
if self._client is None:
from openai import AsyncOpenAI
self._client = AsyncOpenAI(
api_key=self.api_key,
base_url=self.base_url
)
prompt = f"""
시장 데이터 이상치 분석:
- 심볼: {tick.symbol}
- 현재가: ${tick.price:,.2f}
- 거래량: {tick.volume:,.0f}
- 스프레드: ${tick.ask - tick.bid:,.4f}
이상치가 있으면 'ANOMALY'와 이유를, 없으면 'NORMAL'을 반환
"""
try:
response = await self._client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 시장 데이터 분석 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.3,
max_tokens=100
)
return {
"symbol": tick.symbol,
"analysis": response.choices[0].message.content,
"timestamp": tick.timestamp
}
except Exception as e:
logging.error(f"분석 오류: {e}")
return {"symbol": tick.symbol, "analysis": "ERROR", "error": str(e)}
class TardisWebSocketCollector:
"""
Tardis API WebSocket 병렬 수집기
asyncio를 활용한 고효율 동시 연결 관리
"""
def __init__(self, config: CollectorConfig):
self.config = config
self.subscriptions: Dict[str, List[str]] = {}
self.connections: Dict[str, websockets.WebSocketClientProtocol] = {}
self.data_queue: asyncio.Queue[MarketTick] = asyncio.Queue(maxsize=10000)
self._running = False
self._lock = asyncio.Lock()
async def subscribe(self, exchange: str, channels: List[str]) -> bool:
"""특정 거래소 채널 구독"""
if exchange not in self.subscriptions:
self.subscriptions[exchange] = []
async with self._lock:
for channel in channels:
if channel not in self.subscriptions[exchange]:
self.subscriptions[exchange].append(channel)
logging.info(f"{exchange} 구독 완료: {channels}")
return True
async def connect(self, exchange: str) -> bool:
"""개별 거래소 WebSocket 연결"""
if exchange in self.connections:
return True
# Tardis API WebSocket 엔드포인트
ws_url = f"wss://ws.tardis.dev/v1/stream/{exchange}"
try:
ws = await websockets.connect(
ws_url,
ping_interval=20,
ping_timeout=10,
max_size=10 * 1024 * 1024, # 10MB
compression="deflate"
)
# 구독 메시지 전송
subscribe_msg = {
"type": "subscribe",
"channels": self.subscriptions.get(exchange, [])
}
await ws.send(orjson.dumps(subscribe_msg))
self.connections[exchange] = ws
logging.info(f"{exchange} 연결 성공")
return True
except Exception as e:
logging.error(f"{exchange} 연결 실패: {e}")
return False
async def _connection_manager(self, exchange: str) -> None:
"""연결 관리 및 자동 재연결 로직"""
retry_delay = 1
max_retry_delay = 60
while self._running:
try:
if exchange not in self.connections:
if not await self.connect(exchange):
await asyncio.sleep(retry_delay)
retry_delay = min(retry_delay * 2, max_retry_delay)
continue
ws = self.connections[exchange]
async for message in ws:
if not self._running:
break
try:
data = orjson.loads(message)
tick = self._parse_tick(exchange, data)
if tick:
await asyncio.wait_for(
self.data_queue.put(tick),
timeout=1.0
)
retry_delay = 1 # 성공 시 지연 초기화
except asyncio.queues.QueueFull:
logging.warning(f"데이터 큐 가득 참, 건너뛰기: {exchange}")
except Exception as e:
logging.error(f"데이터 파싱 오류: {e}")
except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
logging.warning(f"{exchange} 연결 종료, 재연결 중...")
async with self._lock:
if exchange in self.connections:
del self.connections[exchange]
except Exception as e:
logging.error(f"{exchange} 수집 오류: {e}")
await asyncio.sleep(retry_delay)
def _parse_tick(self, exchange: str, data: dict) -> Optional[MarketTick]:
"""거래소별 데이터 파싱"""
try:
return MarketTick(
symbol=data.get("symbol", ""),
price=float(data.get("price", 0)),
volume=float(data.get("volume", 0)),
timestamp=datetime.fromtimestamp(data.get("timestamp", 0) / 1000),
exchange=exchange,
bid=float(data.get("bid", 0)),
ask=float(data.get("ask", 0))
)
except (KeyError, ValueError):
return None
async def start(self) -> None:
"""병렬 수집 시작"""
self._running = True
# HolySheep AI 분석기 초기화
holysheep_processor = HolySheepDataProcessor(HOLYSHEEP_API_KEY)
# 모든 거래소에 대한 동시 연결
tasks = [
asyncio.create_task(self._connection_manager(exchange))
for exchange in self.config.exchanges
]
# 데이터 처리 태스크 (동시 50개 처리)
processor_tasks = [
asyncio.create_task(self._process_data(holysheep_processor))
for _ in range(self.config.max_concurrent)
]
logging.info(f"수집 시작: {len(self.config.exchanges)}개 거래소, {self.config.max_concurrent}개 프로세서")
try:
await asyncio.gather(*tasks, *processor_tasks)
except asyncio.CancelledError:
logging.info("수집 중단 요청")
finally:
self._running = False
await self._cleanup()
async def _process_data(self, processor: HolySheepDataProcessor) -> None:
"""데이터 처리 및 HolySheep AI 분석 파이프라인"""
batch: List[MarketTick] = []
while self._running:
try:
tick = await asyncio.wait_for(
self.data_queue.get(),
timeout=5.0
)
batch.append(tick)
# 배치 크기 도달 시 처리
if len(batch) >= self.config.batch_size:
await self._process_batch(batch, processor)
batch = []
except asyncio.TimeoutError:
# 타임아웃 시 남은 배치 처리
if batch:
await self._process_batch(batch, processor)
batch = []
except Exception as e:
logging.error(f"처리 오류: {e}")
async def _process_batch(
self,
batch: List[MarketTick],
processor: HolySheepDataProcessor
) -> None:
"""배치 처리를 통한 HolySheep AI 이상치 탐지"""
# 동시 분석 실행 (asyncio.gather)
analysis_tasks = [
processor.analyze_anomaly(tick)
for tick in batch
]
results = await asyncio.gather(*analysis_tasks, return_exceptions=True)
# 이상치만 로깅
anomalies = [
r for r in results
if isinstance(r, dict) and r.get("analysis") == "ANOMALY"
]
if anomalies:
logging.warning(f"이상치 발견: {len(anomalies)}건")
for anomaly in anomalies:
logging.info(f" {anomaly}")
async def _cleanup(self) -> None:
"""연결 정리"""
for exchange, ws in self.connections.items():
try:
await ws.close()
logging.info(f"{exchange} 연결 종료")
except Exception as e:
logging.error(f"{exchange} 종료 오류: {e}")
메인 실행
async def main():
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
config = CollectorConfig(
exchanges=["binance-futures", "bybit-spot", "okx"],
symbols=["btc-usdt", "eth-usdt", "sol-usdt"],
max_concurrent=50,
batch_size=100
)
collector = TardisWebSocketCollector(config)
# 채널 구독 설정
for exchange in config.exchanges:
await collector.subscribe(exchange, ["trades", "bookTicker"])
await collector.start()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())5. HolySheep AI를 활용한 고급 분석 파이프라인
"""
HolySheep AI 멀티 모델 분석 파이프라인
GPT-4.1 + Claude Sonnet 4.5 병렬 분석으로 시장 예측 정확도 향상
"""
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
from anthropic import AsyncAnthropic
from typing import List, Dict, Tuple
from dataclasses import dataclass
import json
HolySheep AI 멀티 모델 클라이언트
하나의 API 키로 모든 모델 접근
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
@dataclass
class AnalysisResult:
"""분석 결과 통합"""
symbol: str
gpt_analysis: str
claude_analysis: str
consensus: str
confidence: float
action: str # BUY, SELL, HOLD
class MultiModelAnalyzer:
"""
HolySheep AI 멀티 모델 병렬 분석
GPT-4.1: 빠른 실시간 분석
Claude Sonnet 4.5: 심층 패턴 분석
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
# HolySheep AI를 통한 단일 접속점
self.openai_client = AsyncOpenAI(
api_key=api_key,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
self.anthropic_client = AsyncAnthropic(
api_key=api_key,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
async def _gpt_analysis(
self,
market_data: dict,
price: float
) -> str:
"""GPT-4.1 실시간 기술적 분석"""
prompt = f"""
{market_data['symbol']} 기술적 분석:
현재가: ${price:,.2f}
24시간 변동: {market_data.get('price_change_24h', 0):+.2f}%
거래량: {market_data.get('volume_24h', 0):,.0f}
RSI(14): {market_data.get('rsi', 50)}
3문장 이내로 기술적 분석 결과를 제공하세요.
"""
try:
response = await self.openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "당신은 전문 퀀트 트레이더입니다."
},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.2,
max_tokens=150
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
return f"GPT 분석 오류: {str(e)}"
async def _claude_analysis(
self,
market_data: dict,
price: float
) -> str:
"""Claude Sonnet 4.5 심층 패턴 분석"""
prompt = f"""
{market_data['symbol']} 심층 분석:
현재가: ${price:,.2f}
마켓캡: ${market_data.get('market_cap', 0):,.0f}
-funding_rate: {market_data.get('funding_rate', 0):.4f}
오픈인테레스트: {market_data.get('open_interest', 0):,.0f}
시장 구조와 펀더멘털 관점에서 심층 분석을 3문장으로 제공하세요.
"""
try:
response = await self.anthropic_client.messages.create(
model="claude-sonnet-4.5",
max_tokens=200,
messages=[
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
system="당신은 암호화폐 펀더멘털 분석 전문가입니다."
)
return response.content[0].text
except Exception as e:
return f"Claude 분석 오류: {str(e)}"
async def analyze(self, market_data: dict, price: float) -> AnalysisResult:
"""
멀티 모델 병렬 분석 실행
GPT와 Claude를 동시에 호출하여 응답 시간 단축
"""
# 병렬 분석 실행 (asyncio.gather)
gpt_task = self._gpt_analysis(market_data, price)
claude_task = self._claude_analysis(market_data, price)
gpt_result, claude_result = await asyncio.gather(
gpt_task, claude_task,
return_exceptions=True
)
# 예외 처리
if isinstance(gpt_result, Exception):
gpt_result = f"분석 실패: {str(gpt_result)}"
if isinstance(claude_result, Exception):
claude_result = f"분석 실패: {str(claude_result)}"
# 컨센서스 도출
consensus = await self._derive_consensus(
gpt_result,
claude_result,
price,
market_data
)
return AnalysisResult(
symbol=market_data['symbol'],
gpt_analysis=gpt_result,
claude_analysis=claude_result,
consensus=consensus['summary'],
confidence=consensus['confidence'],
action=consensus['action']
)
async def _derive_consensus(
self,
gpt_result: str,
claude_result: str,
price: float,
market_data: dict
) -> dict:
"""두 모델 분석 결과를 종합"""
# Gemini Flash를 통한 컨센서스 도출 (가장 저렴한 옵션)
consensus_prompt = f"""
두 AI 모델의 분석 결과를 종합하세요:
[GPT-4.1 분석]
{gpt_result}
[Claude Sonnet 4.5 분석]
{claude_result}
현재가: ${price:,.2f}, RSI: {market_data.get('rsi', 50)}
JSON 형식으로 응답:
{{
"summary": "종합 의견 (50자 이내)",
"confidence": 0.0~1.0 신뢰도,
"action": "BUY|SELL|HOLD"
}}
"""
try:
response = await self.openai_client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash", # HolySheep에서 Gemini 사용
messages=[
{"role": "user", "content": consensus_prompt}
],
response_format={"type": "json_object"},
max_tokens=100
)
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
return result
except Exception as e:
# 폴백: 단순 규칙 기반
return {
"summary": "분석 불가",
"confidence": 0.0,
"action": "HOLD"
}
class AsyncBatchProcessor:
"""대량 데이터 배치 처리기"""
def __init__(self, analyzer: MultiModelAnalyzer):
self.analyzer = analyzer
self.semaphore = asyncio.Semaphore(20) # 동시 20개 제한
async def process_stream(
self,
data_stream: List[dict],
price_stream: List[float]
) -> List[AnalysisResult]:
"""
데이터 스트림 병렬 처리
HolySheep AI 비용 최적화를 위한 배치 요청
"""
tasks = []
for data, price in zip(data_stream, price_stream):
async with self.semaphore:
task = self.analyzer.analyze(data, price)
tasks.append(task)
# 동시 실행 (速率限制 적용)
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
# 예외 필터링
valid_results = [
r for r in results
if isinstance(r, AnalysisResult)
]
return valid_results
사용 예시
async def main():
analyzer = MultiModelAnalyzer(HOLYSHEEP_API_KEY)
processor = AsyncBatchProcessor(analyzer)
# 테스트 데이터
test_data = [
{"symbol": "BTC-USDT", "price_change_24h": 2.5, "rsi": 65, "volume_24h": 1e9},
{"symbol": "ETH-USDT", "price_change_24h": -1.2, "rsi": 45, "volume_24h": 5e8},
{"symbol": "SOL-USDT", "price_change_24h": 5.8, "rsi": 72, "volume_24h": 2e8},
]
prices = [67500.0, 3450.0, 145.0]
# 병렬 분석
results = await processor.process_stream(test_data, prices)
for result in results:
print(f"\n{'='*50}")
print(f"심볼: {result.symbol}")
print(f"동작: {result.action}")
print(f"신뢰도: {result.confidence:.2%}")
print(f"GPT: {result.gpt_analysis[:100]}...")
print(f"Claude: {result.claude_analysis[:100]}...")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())6. 가격과 ROI
6.1 HolySheep AI 비용 구조
| 모델 | 입력 ($/MTok) | 출력 ($/MTok) | 적합 용도 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $2.00 | $8.00 | 실시간 기술적 분석 |
| Claude Sonnet 4.5 | $4.50 | $15.00 | 심층 패턴 분석 |
| Gemini 2.5 Flash | $0.63 | $2.50 | 대량 배치 처리, 컨센서스 |
| DeepSeek V3.2 | $0.14 | $0.42 | 비용 최적화 분석 |
6.2 ROI 계산 (월간)
- 데이터 분석 요청: 월 100,000건
- 평균 토큰 사용: 입력 500Tok + 출력 100Tok = 600Tok/요청
- Gemini 2.5 Flash 단독: $0.63 × 500 + $2.50 × 100 = $565/월
- 멀티 모델 혼합: $380/월 (33% 절감)
- Tardis API 비용: $99/월
- 총 HolySheep 비용: $479/월
- 경쟁사 대비 절감: 월 $300+ (60% 절감)
7. 왜 HolySheep AI를 선택해야 하나
- 단일 API 키 통합: Tardis, OpenAI, Anthropic, Google 등 모든 서비스가 하나의 API 키로 관리됩니다. 별도의 계정 관리 불필요.
- 비용 최적화: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)를 백그라운드 분석에 사용하면 비용을 70% 절감할 수 있습니다.
- 한국 결제 지원: 해외 신용카드 없이 로컬 결제가 가능하여 팀 구성원의 카드 승인 이슈가 없습니다.
- asycno 병렬 처리: HolySheep AI SDK는 asyncio 기본 지원으로 Tardis API와 완벽 통합됩니다.
- 신속한 프로토타이핑: 가입 시 제공하는 무료 크레딧으로 즉시 개발을 시작할 수 있습니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: WebSocket 연결 시간 초과
# 문제: Tardis API WebSocket 연결 시 30초超时 오류
asyncio.TimeoutError: Connection timed out
해결: 연결 타임아웃 설정 및 재시도 로직 추가
import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
class RobustWebSocketCollector:
def __init__(self, max_retries: int = 5):
self.max_retries = max_retries
@retry(
stop=stop_after_attempt(5),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=60)
)
async def connect_with_retry(self, exchange: str) -> websockets.WebSocketClientProtocol:
"""지수 백오프 재시도 로직"""
try:
ws_url = f"wss://ws.tardis.dev/v1/stream/{exchange}"
ws = await asyncio.wait_for(
websockets.connect(
ws_url,
ping_interval=20,
ping_timeout=15, # 핑 타임아웃 증가
open_timeout=30 # 연결 타임아웃 설정
),
timeout=35.0
)
return ws
except asyncio.TimeoutError:
print(f"{exchange} 연결 타임아웃, 재시도...")
raise
except Exception as e:
print(f"{exchange} 연결 실패: {e}, 재시도...")
raise오류 2: HolySheep API 키 인증 실패
# 문제: 401 Unauthorized 오류 발생
openai.AuthenticationError: Incorrect API key provided
해결: API 키 검증 및 환경변수 설정
import os
from dotenv import load_dotenv
.env 파일에서 API 키 로드
load_dotenv()
def validate_api_key() -> str:
"""HolySheep API 키 검증"""
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError(
"HOLYSHEEP_API_KEY가 설정되지 않았습니다.\n"
"1. https://www.holysheep.ai/register 에서 가입\n"
"2. 대시보드에서 API 키 생성\n"
"3. .env 파일에 HOLYSHEEP_API_KEY=your_key 추가"
)
# HolySheep API 키 형식 검증 (sk-hs-로 시작)
if not api_key.startswith("sk-hs-"):
raise ValueError(
f"잘못된 API 키 형식입니다. HolySheep API 키는 'sk-hs-'로 시작해야 합니다.\n"
f"현재 키: {api_key[:10]}..."
)
return api_key
사용
HOLYSHEEP_API_KEY = validate_api_key()
print(f"API 키 검증 완료: {HOLYSHEEP_API_KEY[:10]}...")오류 3: asyncio 큐 포화 (Queue Full)
# 문제: 데이터 수집 속도가 처리 속도를 초과하여 큐가 가득 참asyncio.queues.QueueFull
해결: 백프레셔 메커니즘 및 디스크 버퍼링 구현
import asyncio import json from pathlib import Path from collections import deque class BackpressureHandler: """백프레셔 처리를 위한 버퍼링 관리자""" def __init__(self, max_queue_size: int = 10000, overflow_dir: str = "./buffer"): self.queue = asyncio.Queue(maxsize=max_queue_size) self.overflow_dir = Path(overflow_dir) self.overflow_dir.mkdir(exist_ok=True) self.overflow_count = 0 self._overflow_buffer = deque(maxlen=1000) # 메모리 버퍼 async def put_with_backpressure(self, item, timeout: float = 1.0) -> bool: """백프레셔가 적용된 큐 삽입""" try: await asyncio.wait_for( self.queue.put(item), timeout=timeout ) return True except asyncio.queues.QueueFull: # 디스크 버퍼로 전환 await self._overflow_to_disk(item) return False async def _overflow_to_disk(self, item) -> None: """디스크 버퍼에 데이터 기록""" buffer_file = self.overflow_dir / f"overflow_{self.overflow_count % 10}.jsonl" with open(buffer_file, "a") as f: f.write(json.dumps({ "timestamp": asyncio.get_event_loop().time(), "data": item }) + "\n") self.overflow_count += 1 # 디스크 버퍼가 과도해지면 로그 if self.overflow_count % 100 == 0: print(f"⚠️ 디스크 버퍼 사용 중: {self.overflow_count}건 저장") async def process_overflow(self) -> None: """디스크 버퍼에서 데이터 복구""" for buffer_file in self.overflow_dir.glob("overflow_*.jsonl"): try: with open(buffer_file, "r") as f: for line in f: data = json.loads(line) await self.queue.put(data["data"]) buffer_file.unlink() # 처리 완료 후 삭제 print(f"✓ 디스크 버퍼 복구 완료: {buffer_file.name}") except Exception as e: print(f"버퍼 복구 오류: {e}")관련 리소스