프로파일링(Profiling)을 제대로 활용하려면 도구를 켜는 것만으로는 부족합니다. 어떤 조건에서 측정하느냐가 정말 중요하니까요. 엉뚱한 환경에서 측정하면 잘못된 정보를 얻게 됩니다. 가장 먼저 지켜야 할 원칙이 하나 있습니다.
릴리즈 빌드에서 측정해야 하는 이유
프로파일링은 반드시 릴리즈 빌드(Release Build) 상태에서 수행해야 합니다. 최적화가 켜진 상태여야 진짜 성능을 알 수 있기 때문이죠. 우리가 확인하고 싶은 건 실제 플레이어가 겪을 환경입니다.
최적화 옵션이 적용되어야 코드의 실행 속도가 정상적으로 나옵니다. 그래야 진짜 느린 부분이 어디인지 명확해집니다. 환경이 다르면 엉뚱한 곳을 고치며 시간을 낭비할 수 있습니다. 그래서 이 조건은 타협하면 안 됩니다.
디버그 빌드의 함정
많은 초보 프로그래머가 디버그 빌드(Debug Build) 결과를 그대로 믿곤 합니다. 하지만 이건 성능 분석에 전혀 적합하지 않습니다. 디버그 빌드에는 각종 검사 기능과 안전 장치가 가득합니다. 게다가 컴파일러 최적화도 꺼져 있는 상태죠.
이런 상태에서는 코드의 실행 흐름이 릴리즈 때와 완전히 다릅니다. 느리게 보이는 코드가 실제로는 문제가 없을 수도 있습니다. 반대로 진짜 문제는 가려져서 안 보일 수도 있죠. 논리 오류를 잡을 때만 디버그 빌드를 쓰세요.
측정과 수정의 반복 리듬
성능 최적화는 한 번의 측정으로 끝나지 않습니다. 병목을 발견하고 코드를 고쳤나요? 그렇다면 반드시 다시 측정해서 확인해야 합니다. 기대한 만큼 성능이 좋아졌는지 검증이 필요하니까요.
수정을 했다고 무조건 빨라지는 건 아닙니다. 때로는 다른 부분에 새로운 병목이 생기기도 하죠. 그래서 측정하고 수정하고 다시 측정하는 과정이 필수입니다. 이 리듬을 꾸준히 유지하는 것이 중요합니다.
수치를 해석하는 올바른 태도
프로파일링 도구가 보여주는 숫자는 절대적인 정답이 아닙니다. 그저 특정 상황에서의 경향을 보여주는 자료일 뿐이죠. 어떤 함수가 실행 시간의 30%를 차지한다고 가정해 봅시다. 이것은 그 함수가 유력한 용의자라는 신호입니다.
그 자체로 모든 판단을 끝내면 위험합니다. 다른 최적화가 적용되면 그 비율은 또 달라집니다. 측정 환경이 바뀌어도 결과는 변할 수 있죠. 숫자의 절대값보다는 전체적인 맥락을 이해해야 합니다.
변화의 방향을 읽는 눈
숫자 하나하나에 너무 집착할 필요는 없습니다. 시간이 어디에 집중되는지 큰 그림을 보세요. 그리고 수정 후 변화의 방향이 어떤지를 읽어야 합니다. 추세를 파악하는 능력이 정말 중요합니다.
릴리즈 빌드에서 반복적으로 측정하며 데이터를 쌓으세요. 결과를 비교하다 보면 점차 개선되는 흐름이 보일 겁니다. 이렇게 경험이 쌓이면 최적화 작업은 훨씬 정교해집니다. 꾸준한 기록과 비교가 답입니다.
