1.1.3 자바 성능 최적화

코드 최적화

코드 최적화는 애플리케이션의 실행 성능을 향상시키는 중요한 과정입니다.
아래에서는 각 세부 카테고리에 대한 상세 설명과 예시를 제공합니다.

알고리즘 효율성 분석

시간 복잡도와 공간 복잡도

시간 복잡도 예시 - 선형 검색과 이진 검색:

// 선형 검색 - 시간 복잡도: O(n)
public static int linearSearch(int[] array, int key) {
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
        if (array[i] == key) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

// 이진 검색 - 시간 복잡도: O(log n)
public static int binarySearch(int[] sortedArray, int key) {
    int low = 0;
    int high = sortedArray.length - 1;
      
    while (high >= low) {
        int middle = (low + high) / 2;
        if (sortedArray[middle] == key) {
            return middle;
        }
        if (sortedArray[middle] < key) {
            low = middle + 1;
        } else {
            high = middle - 1;
        }
    }
    return -1;
}
  

이진 검색은 정렬된 배열에서 효율적으로 요소를 검색할 수 있어, 선형 검색보다 시간 복잡도가 낮습니다.

자료 구조 선택 및 최적화

적합한 자료 구조의 선택

자료 구조 선택 예시 - ArrayList vs. LinkedList:

// ArrayList - 빠른 인덱스 접근
ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
arrayList.add(10);
int num = arrayList.get(0); // 빠름
  
// LinkedList - 빠른 삽입 및 삭제
LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
linkedList.addFirst(10);
linkedList.removeFirst(); // ArrayList보다 이 작업이 더 빠름
  

ArrayList는 인덱스를 통한 접근이 빠르지만, 중간에 요소를 삽입하거나 삭제할 때는 LinkedList가 더 효율적입니다.

루프 최적화와 제어 구조

루프 내 계산 최소화

루프 최적화 예시:

// 비효율적인 예
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
    if (array[i] == calculateExpensiveValue()) { // 루프마다 계산
        // 작업 수행
    }
}

// 효율적인 예
int expensiveValue = calculateExpensiveValue(); // 루프 밖에서 한 번 계산
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
    if (array[i] == expensiveValue) {
        // 작업 수행
    }
}
  

루프 내에서 반복적으로 같은 값을 계산하는 것보다 루프 밖에서 한 번 계산하고 그 결과를 사용하는 것이 더 효율적입니다.

멀티스레딩과 병렬 처리

병렬 처리의 활용

병렬 스트림 예시:

List<String> strings = Arrays.asList("One", "Two", "Three", "Four", "Five");
  
// 순차 스트림 처리
strings.stream().forEach(System.out::println);
  
// 병렬 스트림 처리
strings.parallelStream().forEach(System.out::println);
  

병렬 스트림은 여러 스레드에서 스트림 연산을 병렬로 처리하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

단, 모든 상황에서 병렬 처리가 더 유리한 것은 아니므로, 상황에 따라 적절히 선택해야 합니다.

코드 최적화는 애플리케이션의 성능을 향상시키는 핵심 요소 중 하나입니다. 알고리즘의 효율성을 분석하고, 적절한 자료 구조를 선택하며, 루프와 멀티스레딩을 최적화하는 것은 개발자가 주로 집중해야 할 영역입니다.

JVM 튜닝

자바 가상 머신(JVM) 튜닝은 애플리케이션의 성능을 최적화하는 복잡한 과정입니다. JVM 튜닝을 통해 메모리 관리, 가비지 컬렉션의 성능을 개선하고, 실행 시간을 단축시킬 수 있습니다. 여기서는 JVM 튜닝의 세 가지 주요 영역에 대해 좀 더 자세히 다루겠습니다.

JVM 옵션과 가비지 컬렉션 튜닝

JVM은 다양한 옵션을 제공하여 성능을 튜닝할 수 있습니다. 가장 중요한 부분 중 하나는 가비지 컬렉션(GC) 튜닝입니다.

가비지 컬렉션 선택: JVM은 여러 가비지 컬렉터를 제공합니다. 사용하는 애플리케이션의 유형에 따라 적합한 가비지 컬렉터를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대규모 멀티스레드 애플리케이션에는 G1 가비지 컬렉터가 적합할 수 있습니다.
```
-XX:+UseG1GC
```
힙 사이즈 조정: JVM의 힙 사이즈는 성능에 큰 영향을 미칩니다. 너무 작으면 GC가 자주 발생하여 성능 저하를 일으킬 수 있고, 너무 크면 GC 시간이 길어질 수 있습니다.
```
-Xms1024m -Xmx1024m
```
여기서 -Xms는 시작 힙 사이즈, -Xmx는 최대 힙 사이즈를 지정합니다.
GC 로깅 활성화: GC 로깅을 활성화하여 가비지 컬렉션의 성능을 모니터링하고 분석할 수 있습니다.
```
-XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc.log
```

힙(heap)과 스택(stack) 메모리 관리

힙 메모리: 힙 메모리는 JVM에서 객체를 저장하는 공간입니다. 힙 사이즈를 적절히 조정하고, 애플리케이션의 요구에 맞게 튜닝하는 것이 중요합니다.
스택 메모리: 스레드마다 별도의 스택 메모리를 가지며, 메소드 호출 시 마다 스택 프레임이 쌓입니다. 스택 사이즈를 조정하여 StackOverflowError를 방지할 수 있습니다.
```
-Xss256k
```

JIT 컴파일러 최적화

JIT(Just-In-Time) 컴파일러는 런타임 시점에 바이트코드를 기계어로 컴파일하여 프로그램의 성능을 향상시킵니다. JIT 컴파일러의 최적화 옵션을 조정하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

컴파일러 최적화 옵션: JIT 컴파일러의 동작 방식을 조정할 수 있는 옵션이 있습니다. 예를 들어, 최적화된 코드를 생성하는 데 더 많은 시간을 허용하거나, 특정 메소드에 대한 인라이닝 제한을 조정할 수 있습니다.
```
-XX:CompileThreshold=1000
```
이 옵션은 메소드가 호출된 횟수가 특정 값에 도달하면 JIT 컴파일러에 의해 컴파일되도록 설정합니다.

JVM 튜닝은 애플리케이션의 성능을 극대화하기 위해 필수적인 과정입니다. 올바른 가비지 컬렉터의 선택, 적절한 메모리 사이즈 설정, JIT 컴파일러의 최적화를 통해 애플리케이션의 반응 속도를 개선하고, 자원 사용을 최적화할 수 있습니다.

입출력(I/O) 성능 향상

입출력(I/O) 작업은 대부분의 애플리케이션에서 성능 병목 현상의 주요 원인 중 하나입니다. 특히 파일 I/O와 네트워크 I/O는 애플리케이션 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 I/O 성능을 최적화하는 것은 애플리케이션의 전반적인 반응 속도와 효율성을 개선하는 데 중요합니다.

파일 I/O 최적화

파일 I/O 작업을 최적화하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

버퍼링 사용: 자바에서는 BufferedReader, BufferedWriter, BufferedInputStream, BufferedOutputStream 등의 버퍼링 클래스를 제공합니다. 이러한 클래스를 사용하면 데이터를 일정량 모아서 한 번에 읽거나 쓰기 작업을 수행함으로써 I/O 호출 횟수를 줄일 수 있으며, 이는 성능을 크게 향상시킵니다.
```
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) {
    String line;
    while ((line = reader.readLine()) != null) {
        // 데이터 처리
    }
}
```
NIO(New I/O) 사용: 자바 NIO는 비동기 I/O 작업과 채널을 통한 데이터 이동, 메모리 매핑 파일 등 고급 I/O 기능을 제공합니다. 대량의 데이터를 처리하거나 더 빠른 I/O 성능이 필요한 경우 NIO를 사용하는 것이 좋습니다.
```
Path path = Paths.get("data.txt");
try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(path)) {
    String line;
    while ((line = reader.readLine()) != null) {
        // 데이터 처리
    }
}
```

네트워크 I/O 최적화

네트워크 I/O 작업은 원격 서버와의 통신 시간 및 대역폭 제한으로 인해 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 네트워크 I/O 성능을 최적화하는 방법은 다음과 같습니다.

커넥션 풀 사용: 데이터베이스 접근이나 HTTP 클라이언트와 같은 네트워크 리소스를 사용할 때, 커넥션을 재사용하는 커넥션 풀을 사용하면 커넥션을 매번 새로 열고 닫는 비용을 줄일 수 있습니다.
```
// Apache HttpClient 예시
PoolingHttpClientConnectionManager cm = new PoolingHttpClientConnectionManager();
CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.custom().setConnectionManager(cm).build();
```
비동기 I/O 사용: 네트워크 요청을 비동기적으로 처리하면, 다수의 요청을 동시에 처리할 수 있으며, I/O 작업 대기 시간 동안 다른 작업을 수행할 수 있어 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
```
// Java NIO 예시
AsynchronousFileChannel fileChannel = AsynchronousFileChannel.open(path, StandardOpenOption.READ);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
Future<Integer> operation = fileChannel.read(buffer, 0);
```
데이터 압축 사용: 전송해야 할 데이터의 양이 많은 경우, 데이터를 압축하여 네트워크를 통해 전송하면 대역폭 사용량을 줄이고 전송 시간을 단축시킬 수 있습니다.

파일 I/O와 네트워크 I/O 성능을 최적화

함으로써 애플리케이션의 전반적인 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 이를 위해 애플리케이션의 특성과 요구 사항을 잘 이해하고, 상황에 맞는 최적의 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

애플리케이션 서버 최적화

애플리케이션 서버의 최적화는 웹 애플리케이션의 성능, 확장성, 그리고 안정성을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 과정입니다. 특히, 웹 서버와 애플리케이션 서버의 구성 최적화, 효율적인 세션 관리, 그리고 캐싱 전략은 사용자 경험을 개선하고 서버 부하를 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.

웹 서버와 애플리케이션 서버 구성 최적화

웹 서버와 애플리케이션 서버의 구성을 최적화하는 것은 요청 처리 속도를 높이고, 시스템의 가용성을 보장하는 데 필수적입니다.

로드 밸런싱: 로드 밸런서를 사용하여 인바운드 네트워크 트래픽을 여러 서버에 분산시키는 것은 웹 애플리케이션의 확장성과 안정성을 향상시키는 데 중요합니다. 로드 밸런싱은 서버 간에 부하를 균등하게 분배하여 단일 서버에 과부하가 걸리는 것을 방지합니다.
- 세션 지속성: 사용자의 세션이 특정 서버에 고정되어야 하는 경우(스티키 세션), 로드 밸런서의 세션 지속성 설정을 최적화하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
서버 환경 설정 최적화: 웹 서버와 애플리케이션 서버의 설정을 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 스레드 풀의 크기, 데이터베이스 커넥션 풀 설정, 메모리 할당량 등을 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 조정합니다.

세션 관리와 캐싱 전략

세션 관리 최적화: 사용자의 상태를 유지하기 위해 세션을 사용할 때, 세션 데이터의 저장 위치와 만료 시간을 적절히 관리하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 세션 데이터를 메모리에 저장하는 대신, 확장성이 높은 분산 캐시나 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.
캐싱 전략: 자주 접근하는 데이터나 정적 리소스(이미지, CSS, JavaScript 파일 등)를 캐시하는 것은 응답 시간을 단축시키고 서버 부하를 줄이는 데 효과적입니다.
- 캐시 유효성 검사와 만료 정책: 캐시된 데이터의 신선도를 유지하기 위해 적절한 HTTP 헤더(Etag, Cache-Control)를 설정합니다.
- 엣지 캐싱: CDN(Content Delivery Network)을 사용하여 콘텐츠를 사용자에게 더 가까운 위치에서 제공함으로써 로딩 시간을 단축시키고 전체적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
- 애플리케이션 레벨 캐싱: 자주 변경되지 않는 데이터를 애플리케이션 레벨에서 캐싱하여 데이터베이스나 외부 서비스 호출을 최소화합니다. 예를 들어,

스프링 프레임워크의 캐싱 추상화를 사용하여 메소드 레벨에서 캐싱을 적용할 수 있습니다.

애플리케이션 서버의 최적화는 애플리케이션의 성공에 결정적인 요소가 될 수 있습니다. 적절한 로드 밸런싱, 세션 관리, 그리고 캐싱 전략을 통해 고성능의 웹 애플리케이션 인프라를 구축하고 유지할 수 있습니다.

코드 프로파일링 및 모니터링

코드 프로파일링 및 모니터링은 애플리케이션의 성능을 측정, 분석하고 최적화하기 위한 필수적인 과정입니다. 이 과정을 통해 애플리케이션의 병목 현상을 식별하고, 메모리 사용 패턴을 이해하며, 시스템 자원의 사용 효율성을 개선할 수 있습니다.

프로파일링 도구 사용법

프로파일링 도구는 애플리케이션의 성능 측정과 문제 분석에 필수적입니다. 자바에는 다양한 프로파일링 도구가 있으며, 각 도구는 고유의 기능과 사용 방법을 가지고 있습니다.

VisualVM

기능: VisualVM은 자바 애플리케이션의 시각적 모니터링, 스레드 분석, 힙 덤프 분석, 가비지 컬렉션 모니터링 등 다양한 기능을 제공합니다.
사용 방법:
1. VisualVM을 실행하고, ‘로컬' 또는 ‘원격' 섹션에서 모니터링하고자 하는 애플리케이션을 선택합니다.
2. ‘모니터', ‘스레드', ‘프로파일러', ‘힙 덤프' 탭을 통해 다양한 분석을 수행할 수 있습니다.
3. CPU 또는 메모리 프로파일링을 시작하여 성능 병목 현상을 분석할 수 있습니다.

JProfiler

기능: JProfiler는 메모리 누수 탐지, CPU 프로파일링, 스레드 모니터링 등 고급 기능을 제공하는 상용 프로파일링 도구입니다.
사용 방법:
1. JProfiler UI를 통해 프로파일링하고자 하는 애플리케이션을 연결합니다.
2. 메모리, CPU, 스레드 등 다양한 섹션에서 상세한 분석을 수행할 수 있습니다.
3. 문제 영역을 식별하고 최적화 방안을 모색합니다.

성능 모니터링 및 분석

애플리케이션의 성능을 지속적으로 모니터링하고 분석하는 것은 시스템의 건강 상태를 파악하고, 잠재적 문제를 사전에 발견하는 데 중요합니다.

JMX (Java Management Extensions): JMX를 사용하여 애플리케이션의 MBean을 통해 JVM의 메모리 사용량, 스레드 상태, 클래스 로딩 정보 등을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
성능 로깅: 로그 데이터를 분석하여 애플리케이션의 성능 추세를 파악하고, 문제가 발생했을 때 원인 분석에 활용할 수 있습니다.

메모리 누수 탐지와 해결

메모리 누수는 시간이 지남에 따라 애플리케이션의 사용 가능한 메모리를 점점 줄여 성능 저하나 시스템 중단을 초래할 수 있는 문제입니다.

힙 덤프 분석: 메모리 누수를 탐지하기 위해 힙 덤프를 캡처하고 분석할 수 있습니다. Eclipse Memory Analyzer Tool (MAT) 또는 VisualVM의 힙 덤프 분석 기능을 사용하여 누수를 식별할 수 있습니다.
힙 덤프는 jmap 유틸리티를 사용하여 생성할 수 있습니다. 분석을 통해 가장 메모리 사용량이 큰 객체와 누수 경로를 식별할 수 있습니다.
코드 개선: 메모리 누수의 원인을 분석한 후, 해당 객체의 라이프사이클을 관리하거나, 불필요한 참조를 제거하는 등 코드를 개선하여 문제를 해결할 수 있습니다.

프로파일링과 모니터링을 통한 지속적인 성능 분석은 애플리케이션의 안정성을 유지하고, 사용자 경험을 개선하는 데 필수적입니다. 도구를 적극적으로 활용하여 애플리케이션의 성능을 최적화하고, 문제를 신속하게 해결하세요.

성능 테스트

성능 테스트는 애플리케이션의 반응 속도, 확장성, 안정성 등을 평가하기 위해 필수적으로 수행되어야 하는 테스트 과정입니다. 이 과정을 통해 애플리케이션의 성능 기준을 설정하고, 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 여러 상황을 시뮬레이션하여 애플리케이션의 성능을 미리 파악할 수 있습니다.

벤치마킹 및 부하 테스트

벤치마킹

벤치마킹은 애플리케이션의 성능을 측정하고, 기준점(benchmark)을 설정하여 시간이 지남에 따라나 다른 시스템과의 비교를 가능하게 합니다.

절차:
1. 목표 설정: 성능 목표를 명확하게 정의합니다. 예를 들어, 페이지 로드 시간, 트랜잭션 처리량 등이 될 수 있습니다.
2. 테스트 환경 준비: 테스트 환경을 실제 운영 환경과 가능한 비슷하게 구성합니다. 동일한 하드웨어, 네트워크 설정, 데이터베이스 크기 등을 고려해야 합니다.
3. 벤치마크 선택 또는 생성: 적절한 벤치마크 툴을 선택하거나, 애플리케이션에 특화된 테스트 스크립트를 작성합니다.
4. 테스트 실행: 벤치마크를 실행하고 데이터를 수집합니다.
5. 결과 분석 및 평가: 수집된 데이터를 분석하여 성능 목표 달성 여부를 평가하고, 성능 문제의 원인을 파악합니다.
6. 개선 사항 적용 및 반복: 분석 결과를 바탕으로 성능 개선 사항을 적용하고, 필요한 경우 테스트를 반복하여 개선 효과를 검증합니다.

부하 테스트

부하 테스트는 시스템이 최대 성능 한계에 도달할 때까지 점진적으로 부하를 증가시키면서 시스템의 응답 시간, 처리량, 자원 사용량 등을 측정합니다.

절차:
1. 테스트 목표 정의: 최대 동시 사용자 수, 특정 시간 내 처리해야 할 트랜잭션 수 등 테스트 목표를 설정합니다.
2. 시나리오 및 스크립트 작성: 실제 사용자 행동을 모델링한 테스트 시나리오를 작성하고, 이를 구현한 테스트 스크립트를 준비합니다.
3. 테스트 환경 구성: 부하 테스트를 수행할 테스트 환경을 준비합니다. 이는 실제 운영 환경을 모방해야 합니다.
4. 부하 생성 및 모니터링: 부하를 점진적으로 증가시키면서 시스템의 성능 지표를 모니터링합니다.
5. 결과 분석: 수집된 데이터를 분석하여 시스템의 성능 병목 지점을 식별하고, 최대 성능 한계를 파악합니다.
6. 최적화 및 재테스트: 분석 결과를 바탕으로 성능 최적화를 수행하고, 변경 사항의 효과를 확인하기 위해 테스트를 반복합니다.

성능 테스트 도구와 전략

도구

Apache JMeter: 오픈 소스 부하 테스트 도구로, 다양한 프로토콜을 지원하며 웹 애플리케이션 테스팅에 적합합니다.
Gatling: 고성능 부하 테스트 도구로, 스칼라로 작성된 스크립트를 사용하며, 상세한 리포팅 기능을 제공합니다.
LoadRunner: 업계 표준의 상용 부하 테스트 도구로, 복잡한 시나리오를 구현할 수 있으며, 다양한 모니터링 및 분석 기능을 제공합니다.

전략

실제 사용 패턴 반영: 실제 사용자의 행동과 가장 비슷한 부하를 생성하는 것이 중요합니다. 이를 위해 로그 분석 등을 통해 사용자 행동을 파악해야 합니다.
점진적 부하 증가: 시스템의 한계를 파악하기 위해 부하를 점진적으로 증가시키면서 테스트를 진행합니다.
다양한 테스트 시나리오 실행: 다양한 사용자 행동과 시스템 조건을 모델링한 테스트 시나리오를 준비하고 실행하여 애플리케이션의 여러 면을 평가합니다.
모니터링 및 분석: 테스트 동안 시스템의 자원 사용률, 응답 시간 등을 지속적으로 모니터링하고, 테스트 후에는 이 데이터를 분석하여 성능 문제의 원인을 식별합니다.

성능 테스트는 지속적인 프로세스로, 애플리케이션의 개발 및 배포 주기 내내 수행되어야 합니다. 테스트 결과를 바탕으로 성능 문제를 조기에 발견하고 해결함으로써, 최종 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있습니다.

source: DevOps/1.Programming_Languages_&_Frameworks/1.1.Java/1.1.3.md