이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
서버 아키텍처 최적화 경험은 학교 프로젝트에서 REST API 서버의 응답 지연 문제를 개선한 것이 있습니다. 처음에는 모든 요청을 단일 서버에서 처리했는데, 부하가 늘어나자 응답 시간이 급격히 느려졌습니다. DB 쿼리 분석을 통해 인덱스 누락과 N+1 쿼리 패턴을 발견하고 수정했습니다. 자주 조회되는 데이터는 Redis 캐싱을 적용해 DB 부하를 줄였습니다. 이 과정에서 응답 시간이 기존 대비 약 60% 개선됐습니다. 또 로드테스트 도구로 병목 지점을 미리 확인하는 방법도 익혔습니다.
최적화는 측정 없이 시작하면 방향을 잃는다는 것을 이 경험에서 배웠고, 먼저 프로파일링으로 실제 병목을 특정하는 습관이 중요하다고 생각합니다.
서버 아키텍처 최적화를 직접 수행한 경험 중 가장 기억에 남는 것은 쿼리 병목이 아니라 커넥션 관리 방식이 문제였던 케이스였습니다. 응답 지연이 발생했을 때 처음에는 쿼리 최적화를 시도했지만 효과가 없었고, 프로파일링 결과 DB 커넥션 풀 고갈로 인한 대기 시간이 원인임을 확인했습니다. 커넥션 풀 설정을 조정하고 불필요한 연결을 조기에 반환하는 패턴을 적용하자 응답 시간이 60% 가량 줄었습니다. 이 경험에서 성능 문제는 증상이 발생하는 레이어와 원인이 있는 레이어가 다를 수 있다는 것을 배웠습니다. 가설 없이 최적화에 들어가면 잘못된 지점을 고치는 데 시간을 쓰게 됩니다.
서버 성능 최적화 작업에서 가장 먼저 한 것은 목표 수치를 먼저 정의하는 것이었습니다. 막연히 빠르게 하는 것이 목표면 어느 시점에 멈춰야 할지 알 수 없습니다. 그래서 P95 응답 시간 200ms 이하, 에러율 0.1% 미만을 구체적 목표로 잡고, 최적화 전후 수치를 APM 도구로 기록했습니다. 목표가 수치로 있으면 어떤 최적화가 기여했는지 인과관계를 추적하기 쉬워지고, 불필요한 개선을 멈추는 기준도 생깁니다. 이 방식이 없을 때는 최적화를 계속하다 오히려 코드 복잡도만 높아진 경우가 있었는데, 수치 기준이 작업 범위를 통제해 줬습니다. 목표 없는 최적화는 언제 멈춰야 하는지 알 수 없습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성중공업 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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