Java Optimizing
Java 성능 최적화 기법
Java 애플리케이션은 코드 작성, JVM 설정, 데이터 구조 선택 및 시스템 설계 전반에 걸친 다양한 기법을 통해 성능 최적화가 가능하다.
1. 코드 수준 최적화
1.1 알고리즘 및 데이터 구조 최적화
- 적절한 알고리즘과 데이터 구조를 선택해야 한다.
- 예: 빠른 조회를 위해
HashMap, 순차적인 데이터 접근을 위해ArrayList, 잦은 삽입/삭제를 위해LinkedList를 사용.
- 예: 빠른 조회를 위해
코드 예시:
import java.util.HashMap;
public class Example {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("apple", 1);
map.put("banana", 2);
if (map.containsKey("apple")) {
System.out.println("Apple exists with value: " + map.get("apple"));
}
}
}
- 루프를 최적화해야 한다.
- 중첩된 루프를 가능한 피하고, 간결하고 효율적인 루프를 작성해야 한다.
코드 예시:
for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
processItem(items.get(i));
}
// 향상된 for 루프 사용 (가독성과 효율성 향상):
for (Item item : items) {
processItem(item);
}
1.2 객체 생성 최소화
- 불필요한 객체 생성을 피하고, 재사용 가능한 객체를 활용해야 한다.
코드 예시:
// 비효율적인 방식: 매번 새로운 String 객체 생성
String str = new String("Hello");
// 효율적인 방식: String 풀(pool) 사용
String str = "Hello";
// 루프 내 문자열 연결 시 StringBuilder 사용
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
sb.append(i);
}
String result = sb.toString();
1.3 컬렉션 최적화
요구사항에 맞는 적절한 컬렉션을 선택해야 한다.
- List : List는 순서가 있는 데이터 구조이며, 중복을 허용한다. 각 요소는 인덱스를 통해 접근할 수 있다.
- ArrayList : 읽기와 순차적 삽입이 빈번한 경우에 유용하다.
- 내부적으로 배열을 사용한다.
- 동적 크기 조정을 지원한다.
- LinkedList : 순차적이 아닌 삽입/삭제 작업이 다수 필요한 경우. 큐(queue)나 스택(stack)처럼 작동하는 데이터 구조.
- 내부적으로 이중 연결 리스트로 구현된다.
- CopyOnWriteArrayList : 읽기가 빈번하고, 쓰기가 드문 경우 사용한다.
- 멀티스레드 환경에서 안전한 ArrayList이다.
- Stack : LIFO 구조가 필요한 경우. (Vector는 성능상 사용하지 않는게 좋다.)
- ArrayList : 읽기와 순차적 삽입이 빈번한 경우에 유용하다.
- Map : key-value pair 형태로 저장하기 위한 인터페이스이다. 키는 고유하고, 하나의 키에 하나의 값이 매핑된다.
- HashMap : 빠른 검색, 삽입, 삭제가 필요한 경우.
- 키와 값을 저장하기 위해 해시 테이블을 사용한다.
- null 키와 null 값을 허용한다.
- TreeMap
- LinkedHashMap : 데이터의 순서를 유지하면서 해시 기반 성능이 필요한 경우.
- HashMap과 유사하지만, 입력된 순서를 유지한다.
- TreeMap : 키의 정렬 순서가 필요한 경우.
- 키를 정렬된 순서로 저장한다.
- 내부적으로 Red-Black Tree 구조를 사용한다.
- ConcurrentHashMap :
- 멀티스레드 환경에서 안전한 HashMap이다.
- HashMap : 빠른 검색, 삽입, 삭제가 필요한 경우.
- Set : Set은 고유한 값만 저장할 수 있는 데이터 구조다. 데이터의 중복을 허용하지 않는다.
- HashSet : 순서에 상관없이 중복 없는 데이터가 필요할 때
- 내부적으로 HashMap을 사용하여 구현됨.
- 저장된 요소의 순서를 보장하지 않음.
- LinkedHashSet : 중복을 방지하면서 데이터의 입력 순서를 유지하고 싶을 때
- TreeSet : 중복을 방지하면서 정렬된 데이터를 유지하고 싶을 때
- 데이터가 정렬된 상태로 저장됨.
- 내부적으로 TreeMap을 사용하여 구현됨.
- EnumSet : 특정 열거형(enum)의 집합을 저장하고 싶을 때 (enum을 저장할 때 성능적으로 가장 빠름)
- HashSet : 순서에 상관없이 중복 없는 데이터가 필요할 때
코드 예시:
// 비효율적: 초기 용량 미설정
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
// 효율적: 초기 용량 설정으로 리사이징 비용 감소
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(100);
1.4 불필요한 동기화 제거
- 동기화는 필요한 최소한의 코드 블록에서만 사용해야 한다.
- 동시성 제어가 필요한 경우
ConcurrentHashMap과 같은 효율적인 동시성 컬렉션을 사용해야 한다.
코드 예시:
// 비효율적: 메서드 전체 동기화
public synchronized void addItem(String item) {
list.add(item);
}
// 효율적: 필요한 부분만 동기화
public void addItem(String item) {
synchronized (list) {
list.add(item);
}
}
2. 메모리 관리 최적화
2.1 Garbage Collection 튜닝
- JVM 힙 크기를 적절히 설정해야 한다.
-Xms옵션으로 초기 힙 크기를 설정하고,-Xmx옵션으로 최대 힙 크기를 설정.
JVM 옵션 예시:
java -Xms512m -Xmx1024m -XX:+UseG1GC -jar MyApp.jar
2.2 메모리 누수 방지
- 불필요한 참조를 유지하지 않아야 하며, 필요 시 약한 참조(
WeakReference)를 사용해야 한다.
코드 예시:
import java.lang.ref.WeakReference;
public class WeakReferenceExample {
public static void main(String[] args) {
String strong = new String("StrongReference");
WeakReference<String> weak = new WeakReference<>(strong);
strong = null;
System.gc();
if (weak.get() == null) {
System.out.println("The object has been garbage collected.");
}
}
}
3. CPU 성능 최적화
3.1 병렬 처리
- 멀티코어 프로세서를 활용하기 위해
ForkJoinPool이나ParallelStream을 사용할 수 있다.
코드 예시:
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamExample {
public static void main(String[] args) {
IntStream.range(1, 1000)
.parallel()
.forEach(i -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - " + i));
}
}
3.2 스레드 풀 사용
- 직접 스레드를 생성하지 말고,
ExecutorService를 사용하여 스레드 풀을 관리해야 힌다.
코드 예시:
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class ThreadPoolExample {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executor.submit(() -> {
System.out.println("Thread: " + Thread.currentThread().getName());
});
}
executor.shutdown();
}
}
4. I/O 최적화
4.1 버퍼링된 I/O 사용
- 파일 I/O 성능을 높이기 위해
BufferedReader와BufferedWriter와 같은 버퍼링된 스트림을 사용해야 한다.
코드 예시:
import java.io.*;
public class BufferedIOExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("input.txt"));
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("output.txt"))) {
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
writer.write(line);
writer.newLine();
}
}
}
}
5. 데이터베이스 최적화
5.1 쿼리 최적화
- 필요 없는 데이터를 조회하지 않도록 해야 한다.
- 인덱스를 적절히 활용해야 한다.
SQL 예시:
-- 비효율적인 쿼리
SELECT * FROM users WHERE LOWER(username) = 'john';
-- 효율적인 쿼리 (인덱스를 사용할 수 있음)
SELECT id, username FROM users WHERE username = 'john';
6. 캐싱
6.1 애플리케이션 캐싱
Ehcache,Caffeine과 같은 인메모리 캐시를 사용하여 성능을 개선할 수 있다.
대표적으로 Ehcache에 대해서 살펴보자.
Ehcache는 자바 애플리케이션에서 캐싱을 제공하는 가장 널리 사용되는 캐시 라이브러리 중 하나이다.
Ehcache는 데이터를 메모리에 저장하여 데이터베이스 호출을 줄이고, 애플리케이션 성능을 향상시킨다.
또한, 디스크 저장, 분산 캐싱, 클러스터링, 통합된 JSR-107(JCache) 지원 등을 제공하는 강력한 캐싱 솔루션이다.
Ehcache의 주요 특징
- 고성능: 메모리와 디스크 기반 캐싱을 지원하여 빠른 데이터 접근 가능.
- 확장성: 단일 노드에서 분산 환경까지 유연하게 확장 가능.
- 다양한 캐시 저장소:
- Heap (메모리): 가장 빠른 데이터 접근.
- Off-Heap: JVM 외부 메모리를 사용하여 GC(가비지 컬렉션)의 영향을 줄임.
- Disk: 영구 데이터 저장.
- 통합성: Spring, Hibernate 등 다양한 프레임워크와 쉽게 통합 가능.
- 표준 준수: JSR-107 표준을 지원하여 다양한 캐시 구현체와의 호환 가능.
7. 프로파일링 및 모니터링
7.1 프로파일링 도구
VisualVM, JProfiler, YourKit과 같은 도구를 사용하여 병목 구간을 분석할 수 있다.
대표적으로 VisualVM 에 대해 알아보자.
설치 방법
- VisualVM 다운로드 페이지에서 설치 가능. (Intellij의 VisualVM Launcher 플러그인으로 쉽게 IDE와 연결해서 볼 수 있다)
- VM 옵션을 추가
-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9090 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -
애플리케이션 실행 후 VisualVM Launcher 아이콘을 누르면 지표 확인 가능하다.
기능
VisualVM의 주요 기능은 다음과 같다:
(1) Overview
- JVM 정보: JVM 버전, 애플리케이션 경로 등 확인.
- 메모리 정보: 힙 메모리 및 메타스페이스 사용량.
(2) Monitor
- Heap Usage: 힙 메모리 사용량을 실시간으로 추적.
- Threads: 스레드 수 및 상태 확인.
- GC 활동: Garbage Collection 활동 분석.
(3) Threads
- 스레드 상태 분석: 실행 중인 스레드 상태 및 스택 추적.
(4) Sampler
- CPU 및 메모리 사용량 샘플링: 가장 많은 자원을 사용하는 메서드 분석.
TIP: VisualVM은 JDK 9 이상에서 더 강력한 기능을 제공한다. (Unified Logging, G1GC 개선, JPMS 지원, JFR 통합) 원격 애플리케이션 모니터링을 위해 JMX를 활성화, SSH 터널링을 사용가능하다.
7.2 모니터링 도구
- Spring Boot Actuator 등을 사용하면 실시간적인 모니터링을 할 수 있다. 참조 : https://kha0213.github.io/spring/spring-actuator/
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