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Java 백엔드 성능 향상: 필수 최적화 팁!

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen원래의
2024-11-11 21:56:03437검색

Boost Your Java Back-End Performance: Essential Optimization Tips!

성능은 소프트웨어 프로젝트의 성공에 중요한 역할을 합니다. Java 백엔드 개발 중에 적용된 최적화는 시스템 리소스의 효율적인 사용을 보장하고 애플리케이션의 확장성을 높입니다.

이 기사에서는 일반적인 실수를 피하기 위해 중요하다고 생각하는 몇 가지 최적화 기술을 공유하겠습니다.

성능에 적합한 데이터 구조 선택

효율적인 데이터 구조를 선택하면 특히 대규모 데이터 세트나 시간이 중요한 작업을 처리할 때 애플리케이션 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 올바른 데이터 구조를 사용하면 액세스 시간이 최소화되고 메모리 사용량이 최적화되며 처리 시간이 단축됩니다.

예를 들어 목록에서 자주 검색해야 하는 경우 ArrayList 대신 HashSet을 사용하면 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.

// Inefficient - O(n) complexity for contains() check
List<String> names = new ArrayList<>();
names.add("Alice");
names.add("Bob");
// Checking if "Alice" exists - time complexity O(n)
if (names.contains("Alice")) {
    System.out.println("Found Alice");
}

// Efficient - O(1) complexity for contains() check
Set<String> namesSet = new HashSet<>();
namesSet.add("Alice");
namesSet.add("Bob");
// Checking if "Alice" exists - time complexity O(1)
if (namesSet.contains("Alice")) {
    System.out.println("Found Alice");
}

이 예에서 HashSet은 contain() 작업에 대해 O(1)의 평균 시간 복잡도를 제공하는 반면 ArrayList는 목록을 반복해야 하므로 O(n)이 필요합니다. 따라서 빈번한 조회의 경우 HashSet이 ArrayList보다 더 효율적입니다.

그런데, 시간 복잡도가 무엇인지 알고 싶다면: 시간 복잡도는 알고리즘의 실행 시간이 입력 크기에 따라 어떻게 달라지는지를 나타냅니다. 이는 알고리즘이 얼마나 빨리 실행되는지 이해하는 데 도움이 되며 일반적으로 최악의 경우에 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 시간 복잡도는 일반적으로 Big O 표기법으로 표시됩니다.

처음부터 예외 조건 확인

메소드 시작 부분에 null이 아니어야 하는 메소드에 사용할 필드를 체크하면 불필요한 처리 오버헤드를 피할 수 있습니다. 메소드의 후반 단계에서 null 검사나 잘못된 조건을 확인하는 것보다 처음에 확인하는 것이 성능 측면에서 더 효과적입니다.

public void processOrder(Order order) {
    if (Objects.isNull(order))
        throw new IllegalArgumentException("Order cannot be null");
    if (order.getItems().isEmpty())
        throw new IllegalStateException("Order must contain items");

    ...

    // Process starts here.
    processItems(order.getItems());
}

이 예에서 볼 수 있듯이 메소드에는 processItems 메소드에 도달하기 전에 다른 프로세스가 포함될 수 있습니다. 어떤 경우든 processItems 메소드가 작동하려면 Order 객체의 Items 목록이 필요합니다. 공정 초기에 상태를 확인하여 불필요한 가공을 피할 수 있습니다.

불필요한 객체 생성 방지

Java 애플리케이션에서 불필요한 객체를 생성하면 가비지 수집 시간이 늘어나 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이에 대한 가장 중요한 예는 문자열 사용입니다.

자바의 String 클래스는 불변이기 때문입니다. 이는 각각의 새로운 String 수정이 메모리에 새로운 객체를 생성한다는 것을 의미합니다. 이로 인해 특히 루프나 여러 연결이 수행되는 경우 심각한 성능 손실이 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 StringBuilder를 사용하는 것입니다. StringBuilder는 작업 중인 문자열을 수정하고 매번 새 개체를 생성하지 않고도 동일한 개체에 대한 작업을 수행할 수 있으므로 결과가 더 효율적입니다.

예를 들어 다음 코드 조각에서는 각 연결 작업에 대해 새 String 객체가 생성됩니다.

// Inefficient - O(n) complexity for contains() check
List<String> names = new ArrayList<>();
names.add("Alice");
names.add("Bob");
// Checking if "Alice" exists - time complexity O(n)
if (names.contains("Alice")) {
    System.out.println("Found Alice");
}

// Efficient - O(1) complexity for contains() check
Set<String> namesSet = new HashSet<>();
namesSet.add("Alice");
namesSet.add("Bob");
// Checking if "Alice" exists - time complexity O(1)
if (namesSet.contains("Alice")) {
    System.out.println("Found Alice");
}

위 루프에서는 각 결과 = 작업에 대해 새 String 객체가 생성됩니다. 이로 인해 메모리 소비와 처리 시간이 모두 늘어납니다.

StringBuilder를 사용하여 동일한 작업을 수행하면 불필요한 객체 생성을 피할 수 있습니다. StringBuilder는 기존 개체를 수정하여 성능을 향상시킵니다.

public void processOrder(Order order) {
    if (Objects.isNull(order))
        throw new IllegalArgumentException("Order cannot be null");
    if (order.getItems().isEmpty())
        throw new IllegalStateException("Order must contain items");

    ...

    // Process starts here.
    processItems(order.getItems());
}

이 예에서는 StringBuilder를 사용하여 하나의 개체만 생성되고 루프 전체에서 이 개체에 대한 작업이 수행됩니다. 결과적으로 메모리에 새로운 객체를 생성하지 않고 문자열 조작이 완료됩니다.

중첩 루프에 작별 인사: 플랫맵 사용

Java Stream API에 포함된 flatMap 기능은 컬렉션 작업을 최적화하기 위한 강력한 도구입니다. 중첩 루프는 성능 손실과 더 복잡한 코드로 이어질 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 코드의 가독성을 높이고 성능을 높일 수 있습니다.

  • 플랫맵 사용

map: 각 요소에 대해 연산을 수행하고 결과로 다른 요소를 반환합니다.
flatMap: 각 요소에 대해 연산을 수행하고 결과를 평면 구조로 변환하며 더 간단한 데이터 구조를 제공합니다.

다음 예에서는 중첩 루프를 사용하여 목록에 대한 작업을 수행합니다. 목록이 늘어날수록 운영은 더욱 비효율적이게 됩니다.

String result = "";
for (int i = 0; i < 1000; i++) 
    result += "number " + i;

플랫맵을 사용하면 중첩 루프를 제거하고 더 깔끔하고 성능이 뛰어난 구조를 얻을 수 있습니다.

StringBuilder result = new StringBuilder();

for (int i = 0; i < 1000; i++) 
    result.append("number ").append(i);

String finalResult = result.toString();

이 예에서는 flatMap을 사용하여 각 목록을 플랫 스트림으로 변환한 다음 forEach를 사용하여 요소를 처리합니다. 이 방법을 사용하면 코드가 더 짧아지고 성능 효율성도 높아집니다.

엔터티 대신 경량 DTO를 선호합니다.

데이터베이스에서 가져온 데이터를 엔터티 클래스로 직접 반환하면 불필요한 데이터 전송이 발생할 수 있습니다. 이는 보안이나 성능 측면에서 매우 잘못된 방법입니다. 대신 DTO를 사용하여 필요한 데이터만 반환하면 API 성능이 향상되고 불필요한 대규모 데이터 전송을 방지할 수 있습니다.

List<List<String>> listOfLists = new ArrayList<>();
for (List<String> list : listOfLists) {
    for (String item : list) {
        System.out.println(item);
    }
}

데이터베이스에 관해 말하면; EntityGraph, 인덱싱 및 지연 가져오기 기능 사용

데이터베이스 성능은 애플리케이션 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 성능 최적화는 관련 테이블 간 데이터를 검색할 때 특히 중요합니다. 이 시점에서 EntityGraph 및 Lazy Fetching을 사용하면 불필요한 데이터 로딩을 피할 수 있습니다. 동시에 데이터베이스 쿼리의 적절한 인덱싱은 쿼리 성능을 크게 향상시킵니다.

  • EntityGraph로 최적화된 데이터 추출

EntityGraph를 사용하면 데이터베이스 쿼리에서 관련 데이터를 제어할 수 있습니다. 즉시 가져오기로 인한 비용을 피하면서 필요한 데이터만 가져옵니다.

Eager Fetching은 쿼리에 관련 테이블의 데이터를 자동으로 가져오는 것입니다.

// Inefficient - O(n) complexity for contains() check
List<String> names = new ArrayList<>();
names.add("Alice");
names.add("Bob");
// Checking if "Alice" exists - time complexity O(n)
if (names.contains("Alice")) {
    System.out.println("Found Alice");
}

// Efficient - O(1) complexity for contains() check
Set<String> namesSet = new HashSet<>();
namesSet.add("Alice");
namesSet.add("Bob");
// Checking if "Alice" exists - time complexity O(1)
if (namesSet.contains("Alice")) {
    System.out.println("Found Alice");
}

이 예에서는 주소 관련 데이터와 사용자 정보가 동일한 쿼리로 검색됩니다. 불필요한 추가 문의는 자제합니다.

  • Lazy Fetch로 불필요한 데이터 방지

Eager Fetch와 달리 Lazy Fetch는 필요할 때만 관련 테이블에서 데이터를 가져옵니다.

public void processOrder(Order order) {
    if (Objects.isNull(order))
        throw new IllegalArgumentException("Order cannot be null");
    if (order.getItems().isEmpty())
        throw new IllegalStateException("Order must contain items");

    ...

    // Process starts here.
    processItems(order.getItems());
}
  • 인덱싱으로 성능 향상

인덱싱은 데이터베이스 쿼리 성능을 향상시키는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 데이터베이스의 테이블은 행(row)과 열(column)로 구성되며, 쿼리를 수행할 때 모든 행을 스캔해야 하는 경우가 많습니다. 색인을 생성하면 이 프로세스의 속도가 빨라져 데이터베이스가 특정 필드를 더 빠르게 검색할 수 있습니다.

캐시를 사용하여 쿼리 부하 줄이기

캐싱은 자주 접근하는 데이터나 연산 결과를 메모리와 같은 빠른 저장 영역에 임시로 저장하는 과정입니다. 캐싱은 데이터나 계산 결과가 다시 필요할 때 이 정보를 더 빠르게 제공하는 것을 목표로 합니다. 특히 계산 비용이 많이 드는 데이터베이스 쿼리 및 트랜잭션에서 캐시를 사용하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다.

Spring Boot의 @Cacheable 주석을 사용하면 캐시 사용이 매우 쉬워집니다.

String result = "";
for (int i = 0; i < 1000; i++) 
    result += "number " + i;

이 예에서는 findUserById 메소드가 처음 호출되면 데이터베이스에서 사용자 정보를 검색하여 캐시에 저장합니다. 동일한 사용자 정보가 다시 필요할 때 데이터베이스에 가지 않고 캐시에서 검색합니다.

프로젝트 요구 사항에 따라 Redis와 같은 최고 등급의 캐싱 솔루션을 사용할 수도 있습니다.

결론

특히 Java로 개발된 백엔드 프로젝트에서 이러한 최적화 기술을 사용하면 더 빠르고 효율적이며 확장 가능한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

...

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자원:

  1. 배둥, JPA 엔터티 그래프
  2. 봄 캐싱 가이드 벨둥
  3. Baeldung, Hibernate에서의 Eager/Lazy Loading

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