성능 문제 해결을 위한 5단계 프레임워크
애플리케이션 성능 저하를 체계적으로 진단하고 해결하기 위한 프레임워크는 모니터링(Monitor), 측정(Measure), 분석(Analyze), 우선순위 지정(Prioritize), 검증(Validate)의 5단계로 구성됩니다. 이 과정을 통해 문제의 가시성을 확보하고, 기준선을 설정하며, 근본 원인을 파악하고, 가장 중요한 문제를 우선 해결하며, 개선 효과를 검증합니다.
일반적인 성능 병목 현상
성능 문제 진단 시 흔히 발견되는 병목 현상은 다음 범주에 속합니다.
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데이터베이스 쿼리: 인덱스 누락, N+1 쿼리, 과도한 데이터 스캔 등 비효율적인 쿼리.
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비효율적인 코드: 과도한 작업, 무거운 콜백, 대규모 데이터에 부적합한 비즈니스 로직.
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백그라운드 작업: 큐 누적, 재시도 경쟁, 웹 프로세스와의 DB 연결 경합.
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인프라 설정: Puma 워커/스레드 미조정, 메모리 한계 도달, 느린 외부 API 호출.
사례: 데이터베이스 병목 현상 해결
실제 사례에서 트래픽 급증 시, API 노드는 스케일링되었으나 데이터베이스(Aurora Serverless Postgres) CPU가 100%에 고정되어 병목이 발생했습니다. 특정 엔드포인트의 비효율적인 쿼리가 원인이었으며, 하드웨어 증설로는 해결 불가능한 애플리케이션 수준의 문제였습니다. 프레임워크를 적용하여 문제 원인을 분석한 결과, 캐싱 및 데이터 비정규화를 통한 쿼리 최적화로 p95 응답 시간을 성공적으로 개선했습니다. 이는 데이터 기반 접근이 근본적인 성능 문제 해결에 필수적임을 보여줍니다.