Java나 Kotlin을 사용해 개발한 프로젝트 중 가장 기억에 남는 것은 무엇이며, 어떤 기술적 도전이 있었나요? | 넥스트증권 백엔드 면접 질문

Q: 어떤 성능 문제를 해결하기 위해 사용했나요?

면접관이 답변에 이어 던질 수 있는 후속 질문입니다.

Q: 프로파일링 결과로 어떤 개선을 이뤘나요?

면접관이 답변에 이어 던질 수 있는 후속 질문입니다.

Q: 다른 프로파일링 툴과 비교했을 때 어떤 장점이 있었나요?

면접관이 답변에 이어 던질 수 있는 후속 질문입니다.

넥넥스트증권백엔드직무 역량2026년 출제

답변 미리보기

인턴 때 Spring 기반 배치 서비스가 며칠 운영 후 메모리가 꽉 차서 재시작해야 하는 문제가 있었습니다. 원인을 모르는 상태로 재시작만 반복했는데, 제가

예상 답변 시간

60~90초

예상 꼬리질문

3회

난이도

난이도 중상

출제 빈도

높음

INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

프로파일링 툴 사용 경험이 있는가?

성능 개선을 위해 사용한 프로파일링 툴의 경험이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떤 툴이었나요?'를 추가로 묻는 경우가 자주 보입니다.

Java/Kotlin 성능 개선 방법은 무엇인가?

Java나 Kotlin에서 성능 개선을 위한 방법에 대한 흔적이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떻게 개선했나요?'를 추가로 묻는 경우가 많습니다.

프로파일링 툴의 중요성을 아는가?

프로파일링 툴의 중요성에 대한 인식이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '왜 그 툴을 선택했나요?'와 같은 질문을 던지는 자리가 자주 보입니다.

성능 개선의 결과를 설명할 수 있는가?

성능 개선을 통해 얻은 결과에 대한 설명이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떤 성과가 있었나요?'를 추가로 묻는 경우가 자주 보입니다.

말로 해봐야 는다

읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?

넥스트증권 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.

음성으로 답해보기

GC 로그와 힙 덤프로 메모리 누수 원인을 찾아낸 경험약 90초 코루틴 전환 후 응답 시간 개선 여부를 직접 측정한 경험약 90초 Spring 앱에서 N+1 쿼리 문제를 프로파일러로 발견하고 해결한 경험약 90초

JVM 메모리 누수 프로파일링 경험

약 90초

GC 로그와 힙 덤프로 메모리 누수 원인을 찾아낸 경험

인턴 때 Spring 기반 배치 서비스가 며칠 운영 후 메모리가 꽉 차서 재시작해야 하는 문제가 있었습니다. 원인을 모르는 상태로 재시작만 반복했는데, 제가 원인 파악을 해보겠다고 했습니다.

GC 로그를 활성화하고 VisualVM으로 힙 사용량 추이를 확인하니, 특정 객체가 GC 이후에도 계속 쌓이는 게 보였습니다. 힙 덤프를 분석하니 캐시 Map에 키를 넣기만 하고 제거하는 로직이 없었던 것이 원인이었습니다.

WeakHashMap으로 교체해 GC가 참조되지 않는 키를 자동으로 제거하도록 하니 메모리가 안정됐습니다. 메모리 문제를 추측으로 고치는 것과 프로파일러로 확인하고 고치는 것은 완전히 다른 일이라는 걸 그때 배웠습니다. 이후엔 성능 문제는 항상 측정 먼저 하는 습관이 생겼습니다.

이 결의 특징

메모리 누수를 GC 로그와 힙 덤프 분석으로 원인을 찾아 WeakHashMap으로 해결한 흔적이 있습니다.

이 결이 통하는 자리

메모리 문제를 추측이 아니라 프로파일러로 확인하고 고치는 것이 완전히 다르다는 관점이 답에 담겨 있을 때 면접관의 신뢰가 쌓이는 자리를 자주 봅니다.

Kotlin 코루틴 성능 측정 경험

약 90초

코루틴 전환 후 응답 시간 개선 여부를 직접 측정한 경험

사이드 프로젝트에서 여러 외부 API를 순차적으로 호출하는 로직이 느리다는 피드백을 받았습니다. Kotlin 코루틴으로 병렬 호출로 바꾸면 빨라질 거라 생각했는데, 먼저 측정부터 하자고 결정했습니다.

JMH 벤치마크 라이브러리로 현재 순차 호출 시간을 측정했더니 평균 1,200ms였습니다. 코루틴 async/await 병렬 구조로 바꾼 뒤 같은 조건에서 측정하니 280ms였습니다. API 4개가 모두 독립적으로 호출 가능한 구조였기 때문에 효과가 컸습니다.

실패했던 부분은 처음 코루틴 스코프를 잘못 설정해 외부에서 취소 신호를 보내도 하위 코루틴이 멈추지 않는 문제가 있었습니다. 구조화된 동시성을 이해하고 나서 수정했습니다. 측정 없이 최적화를 시작하지 않는 것과 동시성 모델을 제대로 이해하고 쓰는 것, 두 가지를 그때 배웠습니다.

이 결의 특징

순차 호출을 코루틴 병렬 구조로 바꾸며 JMH로 1200ms에서 280ms로 개선을 직접 측정한 흔적이 있습니다.

이 결이 통하는 자리

측정 없이 최적화를 시작하지 않는다는 원칙과 동시성 모델 이해가 함께 담긴 답에서 통합니다.

느린 쿼리 프로파일링 경험

약 90초

Spring 앱에서 N+1 쿼리 문제를 프로파일러로 발견하고 해결한 경험

팀 프로젝트에서 게시글 목록 API가 데이터가 늘수록 느려진다는 것을 체감했습니다. 코드를 봐도 이유를 몰라 Hibernate 통계를 활성화하고 요청마다 실행되는 쿼리 수를 로그로 찍어봤습니다.

목록 20개를 가져올 때 쿼리가 21개 실행되는 게 보였습니다. 게시글마다 작성자 정보를 별도 조회하는 전형적인 N+1 문제였습니다. @EntityGraph로 작성자를 함께 가져오도록 수정하니 쿼리가 1개로 줄었고 응답 시간이 620ms에서 80ms로 줄었습니다.

코드를 읽어선 N+1이 보이지 않는 경우가 많다는 걸 그때 알았습니다. 이후엔 관계가 있는 엔티티를 다루는 API를 만들 때 쿼리 로그를 기본으로 켜 놓고 확인하는 습관이 생겼습니다.

이 결의 특징

코드로는 안 보이는 N+1 문제를 쿼리 로그로 발견해 응답 시간을 620ms에서 80ms로 줄인 흔적이 있습니다.

이 결이 통하는 자리

관계 있는 엔티티를 다룰 때 쿼리 로그를 기본으로 켜두는 습관이 답에 담겨 있을 때 면접관의 신뢰가 쌓이는 결이 보입니다.

위 답변은 여러 풀이 중 한 가지 예시입니다. 정답이 아니며, 외워서 그대로 말하면 면접관이 다음 질문을 그 자리에서 시작하는 경우가 많습니다. 본인의 프로젝트·기준·숫자로 다시 짜는 자리로만 쓰세요.

자주 빠지는 자리

같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.

이어질 꼬리질문

진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

壹어떤 성능 문제를 해결하기 위해 사용했나요?

貳프로파일링 결과로 어떤 개선을 이뤘나요?

參다른 프로파일링 툴과 비교했을 때 어떤 장점이 있었나요?

이제, 직접 답해볼 차례예요.

눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 넥스트증권 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.

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예상 답변 시간

60~90초

예상 꼬리질문

3회

난이도

난이도 중상

출제 빈도

높음

INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

프로파일링 툴 사용 경험이 있는가?

성능 개선을 위해 사용한 프로파일링 툴의 경험이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떤 툴이었나요?'를 추가로 묻는 경우가 자주 보입니다.

Java/Kotlin 성능 개선 방법은 무엇인가?

Java나 Kotlin에서 성능 개선을 위한 방법에 대한 흔적이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떻게 개선했나요?'를 추가로 묻는 경우가 많습니다.

프로파일링 툴의 중요성을 아는가?

프로파일링 툴의 중요성에 대한 인식이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '왜 그 툴을 선택했나요?'와 같은 질문을 던지는 자리가 자주 보입니다.

성능 개선의 결과를 설명할 수 있는가?

성능 개선을 통해 얻은 결과에 대한 설명이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떤 성과가 있었나요?'를 추가로 묻는 경우가 자주 보입니다.

말로 해봐야 는다

읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?

넥스트증권 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.

음성으로 답해보기

JVM 메모리 누수 프로파일링 경험

약 90초

GC 로그와 힙 덤프로 메모리 누수 원인을 찾아낸 경험

이 결의 특징

메모리 누수를 GC 로그와 힙 덤프 분석으로 원인을 찾아 WeakHashMap으로 해결한 흔적이 있습니다.

이 결이 통하는 자리

Kotlin 코루틴 성능 측정 경험

약 90초

코루틴 전환 후 응답 시간 개선 여부를 직접 측정한 경험

이 결의 특징

순차 호출을 코루틴 병렬 구조로 바꾸며 JMH로 1200ms에서 280ms로 개선을 직접 측정한 흔적이 있습니다.

이 결이 통하는 자리

측정 없이 최적화를 시작하지 않는다는 원칙과 동시성 모델 이해가 함께 담긴 답에서 통합니다.

느린 쿼리 프로파일링 경험

약 90초

Spring 앱에서 N+1 쿼리 문제를 프로파일러로 발견하고 해결한 경험

이 결의 특징

코드로는 안 보이는 N+1 문제를 쿼리 로그로 발견해 응답 시간을 620ms에서 80ms로 줄인 흔적이 있습니다.

이 결이 통하는 자리

관계 있는 엔티티를 다룰 때 쿼리 로그를 기본으로 켜두는 습관이 답에 담겨 있을 때 면접관의 신뢰가 쌓이는 결이 보입니다.

자주 빠지는 자리

같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.

이어질 꼬리질문

진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

壹어떤 성능 문제를 해결하기 위해 사용했나요?

貳프로파일링 결과로 어떤 개선을 이뤘나요?

參다른 프로파일링 툴과 비교했을 때 어떤 장점이 있었나요?

이제, 직접 답해볼 차례예요.

눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 넥스트증권 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.

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