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Node.js 성능 최적화의 실제 — 느린 지점을 찾고 고치는 순서
Structure
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Node.js 성능 최적화 Ch1 — 느리다는 감각은 왜 자꾸 틀리나
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Node.js 성능 최적화 Ch2 — 이벤트 루프 지연부터 먼저 본다
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Node.js 성능 최적화 Ch3 — CPU와 메모리는 따로 보지 않는다
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Node.js 성능 최적화 Ch4 — 쿼리, 캐시, 직렬화를 같이 최적화한다
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Node.js 성능 최적화 Ch5 — Worker Threads, cluster, queue를 어떻게 고를까
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Node.js 성능 최적화 Ch6 — 빠르게 고친 최적화가 더 위험할 때
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Node.js 성능 최적화 Ch7 — 최적화는 숫자로 끝낸다
Flow Structure
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nodes
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Node.js 성능 최적화의 실제 — 느린 지점을 찾고 고치는 순서
#nodejs
#performance
#backend
#profiling
#latency
@codelab
|
2026-05-28 13:00:16
|
GET /api/v1/flows/94?fv=1
Version:
v1 (2026-05-28) (Latest)
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서비스가 느리다는 말은 늘 비슷하게 시작한다. CPU가 높은 것 같아요, DB가 문제 아닌가요, 일단 캐시 넣죠. 직접 운영해보면 이 셋 중 둘은 틀린 경우가 많다. Node.js 성능 문제는 단일 원인보다 병목이 이동하는 구조에 가깝다. 이벤트 루프가 잠깐 막히면 타임아웃이 늘고, 급하게 캐시를 넣으면 메모리와 GC가 흔들리고, Worker를 붙이면 CPU는 내려가도 직렬화 비용이 새로 생긴다. 이 Flow는 그런 순서를 정리한다. 체감이 아니라 숫자부터 잡고, 이벤트 루프, CPU, 메모리, 쿼리, 캐시, 병렬화까지 어떤 순서로 의심하고 고쳐야 하는지 실제 운영 관점에서 풀어간다. 한 챕터씩 따라가면 어디가 느린지 모르겠다 상태에서 왜 느린지 설명할 수 있다 상태로 가는 게 목표다. 거창한 벤치마크보다 운영 지표, 재현 가능한 실험, 되돌릴 수 있는 변경에 집중한다. 특히 Node.js는 단일 스레드라는 이미지 때문에 원인 추측이 빠르게 굳어버린다. 하지만 실전에서는 CPU보다 event loop lag가 먼저 신호를 주는 경우도 많고, DB보다 응답 직렬화가 더 큰 병목인 경우도 많다. 그래서 이 시리즈는 원리 설명만 하지 않는다. 어떤 지표를 먼저 보고, 어떤 가설은 빨리 버리고, 어떤 최적화는 나중으로 미뤄야 하는지까지 정리한다. 직접 써봤다. 그리고 이게 핵심이다. 성능 최적화는 기교가 아니라 진단 순서다.
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