이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
개인 프로젝트로 SwiftUI 기반 iOS 앱을 만들다가 스크롤 뷰에서 프레임 드롭이 자주 발생했습니다. Instruments의 Time Profiler로 분석해봤더니 셀 재사용 시 이미지 디코딩이 메인 스레드에서 일어나고 있었고, 이걸 백그라운드 큐로 옮기는 것만으로도 렌더링 시간이 절반 이하로 줄었습니다. 그 다음으로는 Core Data 페치를 배치 요청 방식으로 바꿔서 메모리 사용량도 개선했습니다. 성능 문제는 코드 품질보다 어디서 시간을 쓰는지를 먼저 측정하는 게 중요하다는 걸 배웠고, 최적화 전후를 수치로 기록해두는 습관이 생겼습니다. 아직 팀 규모의 프로덕션 경험은 없지만, 측정 → 분석 → 수정의 흐름은 개인 프로젝트에서도 동일하게 적용했습니다.
iOS 성능 문제를 다루면서 메모리 누수가 나타나는 패턴을 배웠습니다. 클로저 안에서 self를 강하게 참조하면 순환 참조(retain cycle)가 생겨 객체가 해제되지 않는 문제가 발생했는데, 처음에는 왜 메모리가 계속 늘어나는지 알아내는 데 시간이 걸렸습니다.
weak self 패턴을 적용한 이후로 Instruments의 Allocations와 Leaks 도구로 확인했을 때 해당 객체가 정상적으로 해제되는 것을 처음 볼 수 있었습니다. ARC의 작동 방식을 이해하지 못하면 왜 누수가 생기는지를 파악하기 어렵다는 걸, 이론 학습 후 실제 문제에서 확인하면서 명확히 알게 됐습니다. 메모리 관리는 코드 작성 시 소유권을 의식하는 것이 가장 기본이라는 걸 배웠습니다.
참조 사이클을 일찍 발견하는 것이 메모리 문제 예방의 핵심입니다.
성능 최적화에서 측정 없이 코드를 바꾸는 것이 얼마나 비효율적인지를 경험으로 배웠습니다. 처음에는 느릴 것 같다는 직관으로 코드를 바꿨는데, 실제로 병목이 다른 곳에 있어서 바꿔봐야 차이가 없는 경우가 있었습니다. Instruments로 먼저 측정해서 시간을 가장 많이 쓰는 지점을 확인하고 그 부분에 집중하는 순서를 정착시킨 뒤로, 같은 시간에 더 큰 개선을 할 수 있게 됐습니다.
최적화 전후를 수치로 기록하는 것도 중요했는데, 수치 없이는 개선됐는지를 확인할 방법이 없습니다. 성능 개선은 직관보다 데이터에 근거한 결정이 실질적인 효과를 만든다는 걸, 접근 방식을 바꾸면서 경험했습니다. 측정이 최적화의 첫 단계입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 모바일 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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