Item67. 최적화는 신중히 하라

[letmeloveyou82]

미리 읽는 결론

빠른 프로그램을 작성하려 안달하지 말자. 좋은 프로그램을 작성하다 보면 성능은 따라 오게 된다.

시스템 설계 시 API, 네트워크 프로토콜, 영구 저장용 데이터 포맷을 설계할 땐 성능을 고려해야 한다.

시스템 구현을 완료했다면 이제 성능을 충분히 빠르면 그것으로 끝이다.

그렇지 않다면, 프로파일러를 사용해 문제의 원인이 되는 지점 찾아 최적화 수행하자.

• 가장 먼저 어떤 알고리즘 사용했는지 살펴본다.
• 알고리즘을 잘못 골랐다면 다른 저수준 최적화는 아무리 해봐야 소용이 없다. 만족할 때까지 이 과정을 반복하고, 모든 변경 후엔 성능을 측정하라.

1. 모든 사람이 마음 깊이 새겨야 할 최적화 격언

(맹목적인 어리석음을 포함해) 그 어떤 핑계보다 효율성이라는 이름 아래 행해진 컴퓨팅 죄악이 더 많다(심지어 효율을 높이지도 못하면서). - 윌리엄 울프[Wulf72]

(전체의 97% 정도인) 자그마한 효율성은 모두 잊자. 섣부른 최적화가 만악의 근원이다. - 도널드 크누스[Knuth74]

최적화를 할 때는 다음 두 규칙을 따르라.

첫 번째, 하지 마라.

두 번째, (전문가 한정) 아직 하지 마라. 다시 말해, 완전히 명백하고 최적화되지 않은 해법을 찾을 때까지는 하지 마라. - M. A. 잭슨[Jackson75]

최적화는 좋은 결과보단 해로운 결과로 이어지기 쉽고, 섣불리 진행하면 특히 더 그렇다.

빠르지도 않고, 제대로 동작하지도 않으면서, 수정하기는 어려운 소프트웨어를 탄생시키는 것이다.

2. 설계 단계에서 성능 고려하기

빠른 프로그램보다 좋은 프로그램을 작성하라.

성능 때문에 견고한 구조를 희생하지 말자.

좋은 프로그램이지만 원하는 성능이 나오지 않는다면, 그 아키텍처 자체가 최적화할 수 있는 길을 안내해줄 것이다.

좋은 프로그램은 정보 은닉 원칙을 따르므로 개별 구성요소의 내부를 독립적으로 설계할 수 있다. → 시스템의 나머지에 영향 주지 않고서도 각 요소를 다시 설계 가능하다.

이는 프로그램을 완성할 때까지 성능 문제 무시하라는 뜻이 아니다.

구현상의 문제는 나중에 최적화해 해결할 수 있지만, 아키텍처의 결함이 성능을 제한하는 상황이라면 시스템 전체를 다시 작성하지 않고는 해결하기 불가능할 수 있다. (완성된 설계의 기본 틀을 변경하려다 보면 유지보수하거나 개선하기 어려운 꼬인 구조의 시스템이 만들어지기 쉽기 때문)

따라서, 설계 단계에서 성능을 반드시 염두에 두어야 한다.

성능을 제한하는 설계를 피하라.

완성 후 변경하기가 가장 어려운 설계 요소는 바로 컴포넌트끼리, 혹은 외부 시스템과의 소통 방식이다.

API, 네트워크 프로토콜, 영구 저장용 데이터 포맷 등이 대표적이다.

이런 설계 요소들은 완성 후에는 변경하기 어렵거나 불가능할 수 있으며, 동시에 시스템 성능을 심각하게 제한할 수 있다.

API를 설계할 때 성능에 주는 영향을 고려하라.

• (public 타입을 가변으로 만드는 등) 내부 데이터를 변경할 수 있게 만들면 불필요한 방어적 복사를 수없이 유발할 수 있다. (아이템 50)
• 비슷하게, 컴포지션으로 해결할 수 있음에도 상속 방식으로 설계한 public 클래스는 상위 클래스에 영원히 종속되며 그 성능 제약까지도 물려받게 된다. (아이템 18)
• 인터페이스도 있는데 굳이 구현 타입을 사용하는 것도 좋지 않다. 특정 구현체에 종속되게 하여, 나중에 더 빠른 구현체가 나오더라도 이용하지 못하게 된다. (아이템 64)

잘 설계된 API는 성능도 좋은 게 보통이다. 그러니 성능을 위해 API를 왜곡하는 건 매우 안 좋은 생각이다. API를 왜곡하도록 만든 그 성능 문제는 해당 플랫폼이나 아랫단 소프트웨어의 다음 버전에서 사라질 수도 있지만, 왜곡된 API와 이를 지원하는 데 따르는 고통은 영원히 계속될 것이다.

3. 성능 최적화

신중하게 설계하여 깨끗하고 명확하고 멋진 구조를 갖춘 프로그램을 완성한 다음에야 최적화를 고려해볼 차례가 된다. 물론 성능에 만족하지 못할 경우 한정이다.

각각의 최적화 시도 전후로 성능을 측정하라.

시도한 최적화 기법이 성능을 눈에 띄게 높이지 못하는 경우가 많고, 심지어 더 나빠지게 할 때도 있다. 주요 원인은 프로그램에서 시간을 잡아먹는 부분을 추측하기가 어렵기 때문이다. 일반적으로 90%의 시간을 단 10%의 코드에서 사용한다는 사실을 기억해두자.

프로파일링 도구(profiling tool)는 최적화 노력을 어디에 집중해야 할지 찾는 데 도움을 준다.

개별 메서드의 소비 시간과 호출 횟수 같은 런타임 정보 제공하여, 집중할 곳은 물론 알고리즘을 변경해야 한다는 사실을 알려주기도 한다. 프로그램에 시간이 거듭제곱으로 증가하는(혹은 더 나쁜) 알고리즘이 숨어 있다면 더 효율적인 것으로 교체해야 한다.

jmh도 언급해둘 만한 도구이다. 프로파일러는 아니지만 자바 코드의 상세한 성능을 알기 쉽게 보여주는 마이크로 벤치마킹 프레임워크다.

자바의 성능 모델은 정교하지 않을뿐더러 구현 시스템, 릴리즈, 프로세서마다 차이가 있다. 자바에서 최적화로 인한 성능 변화를 일정하게 예측하기가 더 어렵다.

4. 마치며

1. 신중하게 설계
2. 깨끗하고 명확하고 멋진 구조를 갖춘 프로그램 완성
3. 성능에 만족하지 못할 경우 한정으로 최적화 고려
   a. 프로파일링 도구 사용해 더 효율적인 알고리즘으로 변경
   b. 모든 변경 후 성능 측정
   c. 만족할 때까지 a~b 반복