이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
개발 단계에서 정적 분석 도구를 CI에 붙이는 것에서 시작했습니다. SonarQube를 연결하니 코드 리뷰 전에 잠재 NPE나 미사용 변수를 자동으로 잡아냈습니다. 병목은 k6로 API 부하 테스트를 스테이징 환경에서 돌려 먼저 발견했는데, 특정 엔드포인트가 동시 요청 50개에서 응답 시간이 급격히 올라가는 걸 사전에 확인했습니다.
코드 리뷰 단계에 체크리스트를 도입해 DB 쿼리 패턴, N+1 가능성, 잠금 범위를 공통으로 확인하는 습관을 만들었습니다. 발견 시점이 빠를수록 수정 비용이 낮다는 원칙을 팀 전체가 공감했고, 도구 도입 후 프로덕션 장애 건수가 줄었습니다.
CI에 정적 분석 도구를 연결하고 나서 코드 리뷰 전 단계에서 잡히는 이슈 수가 어떻게 변했는지를 추적했습니다. 도입 전에는 코드 리뷰에서 동일한 유형의 잠재적 오류 지적이 반복됐는데, 도입 후에는 그런 유형의 코드 리뷰 지적이 줄었습니다. 도구가 자동으로 잡는 유형의 이슈는 리뷰어의 시간을 덜 차지하게 됐고, 리뷰 시간을 설계 결정이나 로직 검토에 더 쓸 수 있게 됐습니다. 다만 정적 분석 도구의 오탐이 있어서 실제로는 문제가 없는 코드를 이슈로 표시하는 경우가 있었는데, 규칙을 조정해서 노이즈를 줄이는 과정이 필요했습니다. 도구를 도입하면 바로 효과가 나는 것이 아니라, 팀의 코드 패턴에 맞게 규칙을 조정하고 실제로 유의미한 이슈를 잡는 설정을 찾는 것이 함께 필요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
스테이징 환경에서 부하 테스트를 실행하고 나서 병목 지점을 발견했을 때, 개선 전후의 응답 시간 변화를 측정해서 비교한 경험이 있습니다. 특정 API에서 동시 요청 수가 늘어날수록 응답 시간이 급격히 증가하는 것을 확인했고, 원인을 분석하니 매 요청마다 불필요한 DB 조회가 반복되는 N+1 문제였습니다. 쿼리를 배치 조회로 바꾸고 나서 같은 부하 조건에서 응답 시간을 다시 측정했는데, 개선 전과 후의 수치를 비교하니 어느 정도 개선됐는지를 구체적으로 확인할 수 있었습니다. 부하 테스트는 한 번 실행하고 끝나는 것이 아니라 개선 작업 후 재실행해서 효과를 측정하는 과정이 함께 있어야 의미가 있다는 것을 배웠습니다. 개발 단계에서 병목을 발견하고 측정 가능한 방식으로 개선 효과를 확인하는 습관이 나중에 운영에서 성능 문제가 생겼을 때 대응 방식을 빠르게 결정하는 데도 도움이 된다는 것을 이 경험에서 알게 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 품질보증 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.