웹 애플리케이션의 시스템 성능 개선과 트러블슈팅을 위한 일반적인 방법은 다음과 같다.
1. 성능 개선 방안
a) 캐싱(Caching)
- 데이터베이스 캐싱: 자주 조회되는 데이터를 캐시(예: Redis, Memcached)에 저장해 DB 부하를 줄인다.
- 컨텐츠 캐싱: Cloudflare 같은 CDN 서비스를 통해 이미지, JS, CSS 파일 등 정적 파일을 캐싱하여 빠르게 제공한다.
- 페이지 캐싱: 사용자 세션에 따라 달라지지 않는 페이지는 캐시하여 렌더링 시간을 줄인다.
b) 데이터베이스 최적화
- 인덱스 최적화: 자주 사용하는 쿼리의 칼럼에 적절히 인덱스를 설정하여 조회 성능을 높인다.
- 쿼리 최적화: 쿼리를 단순화하고 복잡한 연산을 줄여 쿼리 실행 시간을 줄인다.
- 데이터 정규화 및 비정규화: 정규화로 데이터 중복을 최소화하고, 필요한 경우 비정규화로 빠른 읽기 성능을 지원한다.
c) 비동기 처리 및 분산 처리
- 비동기 요청 처리: 오래 걸리는 작업(예: 파일 처리, 데이터 분석)은 비동기로 처리하여 사용자 경험을 개선한다.
- 분산 작업 처리: Redis, Kafka, RabbitMQ 등의 메시지 큐를 활용해 비동기 분산 처리를 적용한다.
d) 네트워크 최적화
- CDN 사용: 전 세계에 분산된 CDN 서버로부터 데이터를 제공하여 사용자와의 물리적 거리를 줄인다.
- HTTP/2 및 Keep-Alive 사용: 다중 요청을 병렬로 처리하고, 연결을 유지해 다수의 리소스 로딩 시간을 줄인다.
- Gzip 압축: 텍스트 기반 파일을 Gzip으로 압축하여 전송 시간을 절감한다.
e) 웹 서버 최적화
- 서버 자원 모니터링: CPU, 메모리, 네트워크 I/O 등의 리소스 사용량을 주기적으로 확인해 병목 현상을 파악하고 개선한다.
- 로드 밸런싱: 웹 서버 여러 대로 트래픽을 분산하여 서버 과부하를 방지한다.
- 컨테이너 오케스트레이션: Docker, Kubernetes를 사용해 애플리케이션을 효율적으로 배포하고 스케일링한다.
2. 트러블슈팅 방안
a) 성능 모니터링 및 로깅
- 애플리케이션 성능 모니터링(APM): Datadog, New Relic, Prometheus 등을 사용해 트랜잭션 및 요청 시간을 추적하여 성능 저하 원인을 파악한다.
- 로그 분석: Elastic Stack, Splunk 등의 로그 분석 도구로 예외 발생 원인 및 에러 로그를 조사해 이슈를 해결한다.
b) 데이터베이스 트러블슈팅
- 쿼리 성능 분석: 쿼리 실행 계획을 통해 쿼리 실행 속도가 느린 원인을 분석하고 최적화한다.
- 잠금(lock) 현상 분석: 데이터베이스 잠금으로 인해 트랜잭션이 지연되는 문제를 확인하고 잠금이 걸리지 않도록 구조를 조정한다.
c) 네트워크 및 API 트러블슈팅
- 패킷 캡처 도구 활용: Wireshark, tcpdump 등을 이용해 네트워크 패킷을 분석하고 성능 병목 구간을 파악한다.
- API 성능 테스트 및 타임아웃 설정: API 응답 시간이 긴 경우에는 시간 초과 설정을 조정하거나, API 속도를 높이기 위한 최적화 방안을 모색한다.
d) 코드 최적화
- 메모리 누수 방지: GC 로그를 통해 메모리 누수가 발생하는지 확인하고, 메모리 누수를 일으키는 코드 수정 및 객체 관리를 개선한다.
- 코드 프로파일링: CPU 및 메모리 사용량을 분석해 성능에 영향을 주는 비효율적인 코드(예: 중복 연산)를 최적화한다.
e) 서버 및 인프라 문제 해결
- 서버 리소스 조정: 서버 스펙 업그레이드 또는 서버 대수를 조정하여 병목 현상을 해결한다.
- 컨테이너 상태 확인 및 재배포: 오작동하는 컨테이너가 있다면 상태를 확인하고 재배포하여 안정성을 확보한다.
