.NET 성능 측정 및 개선 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

.NET 애플리케이션 개발자, 성능 최적화 담당자

• 난이도: 중급 이상 (프로파일링 툴 사용, 코드 최적화 기술 필요)

핵심 요약

• 측정 지표: Response Time, Memory Usage, CPU Usage, Database Latency, Throughput (예: dotnet-counters, BenchmarkDotNet 활용)
• 최적화 기술: Span 대신 List 사용, StringBuilder로 문자열 결합, 비동기 처리 및 캐싱 적용
• 도구: dotnet-trace, PerfView, Application Insights (생산 환경 모니터링)

섹션별 세부 요약

1. 성능 측정 지표

• Response Time: API 엔드포인트, 주요 명령어 처리 시간 측정
• Memory Usage: GC 활동 주기 및 메모리 누수 감지 (장기 실행 서비스에 중요)
• CPU Usage: 스레드 과부하, 병렬 처리 과도한 사용 분석
• Database Latency: 외부 서비스 호출 지연 시간 분석

2. 주요 프로파일링 도구

• dotnet-counters: dotnet-counters monitor -p 로 실시간 메트릭 모니터링
• BenchmarkDotNet: 성능 테스트를 위한 어트리뷰트 Benchmark, MemoryDiagnoser 사용 예시:

[MemoryDiagnoser]
public class MyBenchmark
[Benchmark]
public void DoWork() => /* logic */;

• Application Insights / OpenTelemetry: 생산 환경에서의 엔드투엔드 추적 가능

3. 코드 최적화 패턴

• Span 사용: 대규모 시퀀스 처리 시 List 대체

var sb = new StringBuilder();
foreach (var item in items) sb.Append(item);
string result = sb.ToString();

• Dictionary 및 ArrayPool: 빈번한 조회/버퍼링 시 사용
• 비동기 처리: 블로킹 호출 대신 비동기 메서드로 전환

4. 주의할 반패턴

• Premature Optimization: 측정 없이 최적화 시도 금지
• Excessive Caching: 메모리 낭비 및 불일치 유발 가능
• 생산 환경 프로파일링: 무분별한 프로파일링으로 성능 저하 유발

5. 사례 연구

• 문제: 1,000 RPS 시 응답 시간 450ms → 130ms 감소 (71% 개선)
• 원인: JSON 직렬화 비용, 인덱스 없는 DB 쿼리
• 해결책: System.Text.Json 사용, DB 인덱스 추가

결론

• 측정 후 최적화: 예측 없이 최적화 금지
• 변수 단일 변경: 각 변경 사항의 영향 분리
• 성능 테스트 커버리지 유지: 회귀 감지
• 도구 활용: dotnet-counters, BenchmarkDotNet, System.Text.Json 최적화 기법 적용