이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
서비스 개선 작업 중 기억에 남는 프로젝트는 사이드 프로젝트에서 목록 조회 API의 응답 시간이 느린 문제를 분석하고 개선한 것입니다. 먼저 APM 도구로 어느 쿼리가 전체 응답 시간의 대부분을 차지하는지를 파악하고, 최적화 대상을 데이터 기반으로 선정했습니다.
원인은 반복 호출되는 집계 쿼리의 캐싱 미적용이었습니다. 변경 빈도가 낮은 집계 결과를 Redis에 캐시하고 일정 시간 후 갱신하는 방식을 적용했더니 응답 시간이 400ms에서 80ms 수준으로 단축됐습니다.
이 경험에서 배운 것은 개선은 추측이 아니라 측정에서 시작해야 한다는 점입니다. 성능이 느리다는 보고를 받았을 때 바로 코드를 수정하지 않고 원인을 먼저 계측하는 습관이, 효과 없는 작업에 시간을 쓰지 않게 해줍니다.
서비스 고도화 작업 중 기억에 남는 것은 복잡한 JOIN이 반복되는 API를 스키마 개선으로 단순화한 경험입니다. 초기 설계에서 정규화를 과도하게 해서 간단한 조회도 5개 테이블을 JOIN해야 했습니다. 이 구조가 유지보수에 부담이 된다는 것을 알면서도 지금 잘 동작하니까라는 이유로 미뤄왔던 결이 있었습니다. 결국 응답 속도 이슈가 생기면서 개선 작업에 착수했고, 자주 함께 조회되는 필드를 비정규화해서 JOIN 수를 2개로 줄였습니다.
쿼리 실행 계획을 처음으로 직접 분석하면서 어디에 병목이 있는지를 데이터로 확인했습니다. 이 작업이 어려웠던 이유는 기존 API 스펙을 유지하면서 내부 구조를 바꿔야 했기 때문입니다. 개선은 기능 추가보다 현재 구조를 이해하는 것에서 시작한다는 결이 남았습니다.
서비스 개선 작업에서 신규 기능 개발보다 레거시 코드 리팩터링이 팀 속도에 더 직접적으로 영향을 준 경험이 있습니다. 한 모듈에 로직이 뒤섞여 있어서 버그 하나를 고치면 다른 곳이 깨지는 패턴이 반복됐습니다. 먼저 테스트 코드를 추가해 현재 동작을 고정하고, 이후 역할별로 함수를 분리하는 순서로 진행했습니다.
리팩터링 전후로 팀원들이 같은 모듈을 수정하는 속도가 빨라졌다는 피드백이 있었습니다. 이 과정에서 배운 것은 리팩터링은 코드 취향이 아니라 변경 비용을 낮추는 작업이라는 점입니다. 기능 추가 요청이 들어왔을 때 먼저 구조를 정리하면 더 빠르게 만들 수 있다고 팀에 설명할 수 있게 된 것도 이 경험에서 나왔습니다. 개선이 꼭 사용자에게 보이는 결이어야 하는 것은 아니라는 결이 남았습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 K2코리아 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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