프로그램의 성능 문제로 골머리를 앓으신 적이 있나요? 막상 코드를 들여다보면 어디가 문제인지 알기 어렵습니다. 이때 우리에게 필요한 것이 바로 프로파일링(Profiling)입니다.
많은 초보 프로그래머가 자신의 감을 믿고 코드를 수정하려 합니다. 하지만 이는 자칫 시간을 낭비하는 위험한 접근이 될 수 있습니다. 오늘은 성능 최적화의 올바른 순서와 철학에 대해 이야기해 보겠습니다.
측정 없이는 최적화도 하지 마세요
프로파일링을 관통하는 철학은 한 문장으로 요약됩니다. 측정하지 않았다면 절대 최적화하지 말라는 것입니다. 성능 문제는 우리 눈에 보이지 않기 때문입니다.
감각이나 경험만 믿고 덤비면 엉뚱한 곳을 고치기 쉽습니다. 코드가 복잡해 보인다고 해서 반드시 느린 것은 아닙니다. 반대로 아주 쉬워 보이는 코드가 시간을 다 잡아먹기도 하죠.
그래서 우리는 도구를 사용해 정확히 측정해야 합니다. 이것이 최적화의 출발점이자 든든한 안전장치가 되어줍니다. 무턱대고 코드를 고치기 전에 반드시 측정부터 하세요.
느린 10퍼센트가 모든 것을 결정합니다
이 분야에서 자주 언급되는 이야기가 하나 있습니다. 바로 가장 느린 10%의 코드가 전체 성능을 결정한다는 사실입니다. 모든 코드를 똑같이 빠르게 만들 필요는 없습니다.
실제 프로그램의 실행 시간은 극히 일부 구간에 집중됩니다. 게임 엔진을 예로 들어볼까요? 매 프레임 반복되는 루프나 시스템의 중요 처리 구간이 성능을 좌우합니다.
나머지 90%를 아무리 다듬어도 체감 성능은 거의 바뀌지 않습니다. 우리가 해야 할 일은 그 중요한 10%를 정확히 찾아내는 것입니다. 여기에 집중해야 시간 낭비를 줄일 수 있습니다.
철저하게 데이터 기반으로 움직이세요
그렇다면 어떻게 그 중요한 구간을 찾을 수 있을까요? 최적화는 철저히 데이터 기반으로 수행해야 합니다. 도구가 보여주는 수치와 그래프를 믿으세요.
여러분의 추측이 맞는지 틀렸는지 데이터가 명확히 검증해 줍니다. 어떤 함수가 얼마나 자주 호출되는지 확인해야 합니다. 프레임 안에서 시간을 얼마나 쓰는지도 봐야 하죠.
스파이크가 튀는 때에 어떤 시스템이 원인인지도 숫자로 확인 가능합니다. 이 과정이 빠지면 노력에 비해 성과가 나오지 않습니다. 데이터가 가리키는 곳을 보세요.
불필요한 수정을 막아주는 경고
이 철학은 무조건 성능을 빨리 만들자는 뜻이 아닙니다. 오히려 불필요한 최적화를 하지 말라는 경고에 가깝습니다. 측정 없는 최적화는 코드 복잡도만 높일 뿐입니다.
유지보수만 어려워지고 실제 성능에는 영향이 없는 경우가 많습니다. 반대로 데이터에 근거하면 손댈 부분이 아주 명확해집니다. 적게 고치고도 큰 변화를 만들 수 있죠.
공학적인 과정으로 만드는 길
프로파일링의 뜻은 아주 분명합니다. 먼저 측정하고 가장 큰 병목을 찾으세요. 그리고 그 결과를 기준으로만 최적화를 진행하는 겁니다.
이 원칙을 지킬수록 성능 개선은 막연한 작업이 아니게 됩니다. 재현 가능하고 설명 가능한 공학적 과정이 되죠. 이제 감이 아닌 숫자로 증명하는 프로그래머가 되어 보세요.
