1. 메모리 관리 최적화
효율적인 메모리 관리는 Java 애플리케이션의 성능에 큰 영향을 미칩니다.
1.1 객체 생성 최소화
// 비효율적인 방식
String result = "";
for (int i = 0; i < 100; i++) {
result += String.valueOf(i);
}
// 최적화된 방식
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
sb.append(i);
}
String result = sb.toString();
팁: StringBuilder를 사용하여 문자열 연산을 최적화하세요. 또한, 불변 객체를 적절히 활용하여 불필요한 객체 생성을 줄이세요.
1.2 메모리 누수 방지
public class CacheManager {
private Map<String, SoftReference> cache = new HashMap<>();
public void putData(String key, Data value) {
cache.put(key, new SoftReference<>(value));
}
public Data getData(String key) {
SoftReference reference = cache.get(key);
if (reference != null) {
Data data = reference.get();
if (data != null) {
return data;
} else {
cache.remove(key); // 참조가 해제된 항목 제거
}
}
return null;
}
}
팁: WeakReference나 SoftReference를 사용하여 메모리 누수를 방지하세요. 캐시나 큰 데이터 구조를 다룰 때 특히 유용합니다.
2. 동시성 최적화
멀티스레드 환경에서의 최적화는 대규모 트래픽 처리에 필수적입니다.
2.1 락-프리 알고리즘 사용
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class LockFreeCounter {
private AtomicInteger value = new AtomicInteger(0);
public int increment() {
while (true) {
int current = value.get();
int next = current + 1;
if (value.compareAndSet(current, next)) {
return next;
}
}
}
}
팁: 락-프리 알고리즘을 사용하여 동시성 처리의 오버헤드를 줄이세요. java.util.concurrent.atomic 패키지의 클래스들을 활용하면 효과적입니다.
2.2 스레드 풀 최적화
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class OptimizedThreadPool {
private static final int CORE_POOL_SIZE = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
private static final int MAX_POOL_SIZE = CORE_POOL_SIZE * 2;
private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 60L;
private static final ExecutorService executor =
new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAX_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
public static void submitTask(Runnable task) {
executor.submit(task);
}
}
팁: 스레드 풀의 크기를 적절히 조정하고, 작업 큐의 크기를 제한하여 메모리 사용량을 제어하세요. 또한, 거부 정책을 설정하여 과부하 상황에 대비하세요.
3. 데이터베이스 최적화
데이터베이스 작업은 종종 성능 병목의 원인이 됩니다. 효율적인 데이터베이스 사용은 필수적입니다.
3.1 커넥션 풀링
import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;
public class DatabaseConfig {
private static HikariDataSource dataSource;
static {
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
config.setUsername("user");
config.setPassword("password");
config.setMaximumPoolSize(10);
config.setMinimumIdle(5);
config.setIdleTimeout(300000);
config.setConnectionTimeout(10000);
dataSource = new HikariDataSource(config);
}
public static Connection getConnection() throws SQLException {
return dataSource.getConnection();
}
}
팁: HikariCP와 같은 고성능 커넥션 풀을 사용하여 데이터베이스 연결 관리를 최적화하세요. 풀 크기와 타임아웃 설정을 애플리케이션의 요구사항에 맞게 조정하세요.
3.2 쿼리 최적화
public List getActiveUsers() {
String sql = "SELECT u.id, u.name, u.email FROM users u " +
"JOIN user_status us ON u.id = us.user_id " +
"WHERE us.status = 'ACTIVE' " +
"LIMIT 100";
try (Connection conn = DatabaseConfig.getConnection();
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
List users = new ArrayList<>();
while (rs.next()) {
users.add(new User(
rs.getLong("id"),
rs.getString("name"),
rs.getString("email")
));
}
return users;
} catch (SQLException e) {
// 예외 처리
}
}
팁: 인덱스를 적절히 사용하고, 필요한 컬럼만 선택하며, 결과 집합의 크기를 제한하세요. 또한, 배치 처리를 활용하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리하세요.
4. 캐싱 전략
효과적인 캐싱은 애플리케이션의 응답 시간을 크게 개선할 수 있습니다.
4.1 분산 캐시 사용
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RMapCache;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class DistributedCacheManager {
private static RedissonClient redisson;
private static RMapCache<String, Object> cache;
static {
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
redisson = Redisson.create(config);
cache = redisson.getMapCache("myCache");
}
public static void put(String key, Object value, long ttlInSeconds) {
cache.put(key, value, ttlInSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}
public static Object get(String key) {
return cache.get(key);
}
}
팁: Redis와 같은 분산 캐시 시스템을 사용하여 여러 서버 간에 데이터를 공유하세요. TTL(Time To Live)을 설정하여 캐시 데이터의 신선도를 유지하세요.
5. JVM 튜닝
JVM 설정을 최적화하여 전반적인 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다.
5.1 가비지 컬렉션 최적화
java -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70 \
-Xmx4g -Xms4g -XX:+UseStringDeduplication -jar myapp.jar
팁: G1 GC를 사용하고, 최대 GC 일시 중지 시간과 힙 점유율 임계값을 설정하세요. 또한, 문자열 중복 제거 기능을 활성화하여 메모리 사용을 최적화하세요.
결론
Java 애플리케이션의 성능 최적화는 지속적이고 다면적인 과정입니다. 메모리 관리, 동시성 처리, 데이터베이스 최적화, 캐싱 전략, 그리고 JVM 튜닝 등 다양한 측면을 고려해야 합니다. 이러한 기법들을 적절히 조합하고 애플리케이션의 특성에 맞게 적용함으로써, 대규모 트래픽을 효과적으로 처리할 수 있는 고성능 Java 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.