[Backend] 애플리케이션 성능 최적화 종류

애플리케이션 성능 최적화란

• 애플리케이션: 서버가 클라이언트에게 서비스를 제공하기 위한 프로그램을 의미한다.
• 애플리케이션의 성능을 개선하여 요청에 따른 응답을 빠르고 효율적으로 주기 위한 최적화를 의미한다.

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✅ 1. 비즈니스 로직 최적화

• 불필요한 코드 제거: 반복적으로 수행되는 불필요한 코드를 제거함으로써, 연속을 최소화
• 효율적인 알고리즘 사용: 더 나은 시간 복잡도를 가진 알고리즘으로 대체

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✅ 2. DB 최적화

• 쿼리 최적화: 비효율적으로 작성된 DB 쿼리 개선 ( 예시: 인덱스 추가, 쿼리 리팩토링, 조인 최적화 )
• 커넥션 풀: DB와의 연결을 재활용하기 위해 커넥션 풀(HikariCP 등)을 설정하여 DB 커넥션 효율적으로 관리
• N+1 문제 해결: JPA나 ORM에서 발생하는 N+1 문제를 해결하여 DB 요청 최소화

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✅ 3. 캐싱

• 데이터 캐싱: 자주 조회되는 데이터를 메모리에 저장하여 DB나 외부 API 요청을 줄임(Redis, Memcached)
• 응답 캐싱: HTTP 응답을 캐시하여 동일한 요청에 대해 서버의 부담을 줄임.

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✅ 4. 비동기 처리

• 비동기 I/O: I/O 작업을 비동기적으로 처리하여 애플리케이션이 다른 작업을 동시에 처리할 수 있게 함.
• 백그라운드 처리: 이메일 발송, 데이터 처리 등 긴 시간 작업을 비동기로 처리하여 주요 트랜잭션에 영향을 미치지 않게 함.

[ 백그라운드 처리 ]

[ 백그라운드 처리 - 실제 흐름 예시 (주문 시스템) ]
1. 주문 요청 -> 서버
2. 주요 트랜잭션
    - 주문 정보를 DB에 저장
    - 결제 승인
3. DB commit 완료 -> 트랜잭션 끝
4. 응답 전송
    - 주문 완료되었습니다 바로 사용자에게 리턴
5. 부가 작업(백그라운드)
    - 주문완료 이메일 발송
    - 주문완료 알림 메시지 전송
    - 적립금 적립 등

• 하나의 트랜잭션안에 여러개의 작업이 묶여있는 경우, 사용자는 부가 작업이 수행되기를 기다려야함.
• 메인 작업인 주문에 대한 결제를 처리한 뒤 이뤄지는 부가 작업을 백그라운드에서 처리함으로써 최적화
• 예시: 스프링에선 @Async 애너테이션 이용, 하지만 메시지 큐를 쓰는게 더 안정적이고 확장성이 좋음.

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✅ 5. 멀티스레딩 및 쓰레드풀 관리

• 쓰레드풀 설정: 서버에 동시에 여러 요청이 들어올 때, 효율적으로 처리할 수 있도록 적절한 쓰레드풀을 설정
• 스레드 병목 해결: 불필요한 스레드를 차단하거나 적절한 스레드 사용으로 성능 향상

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✅ 6. 압축과 전송 최적화

• gzip 압축: HTTP 응답을 압축하여 전송 속도를 향상시키며, 실제로 JSON 데이터의 크기를 60~80% 줄여서 보내줌

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✅ 7. 리버스 프록시 및 로드 밸런싱

• NGINX 리버스 프록시 설정: 요청이 오면 프록시 서버 설정을 통해 부하 분산, 백엔드 부하 감소(단, 백엔드 서버 2개 이상)
• 로드 밸런싱: 여러 서버에 부하를 고르게 분산하여 서비스가 다운되지 않도록 함.

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✅ 8. 애플리케이션 모니터링과 성능 테스트

• 애플리케이션 성능 모니터링: 대표적인 Prometheus, Grafana 활용 성능 모니터링을 통한 병목 지점 찾아 최적화 진행
• 성능 테스트: JMeter, Gatling 등을 사용해 백엔드 서버에 부하를 걸어 성능 테스트 및 개선점 도출