숨겨진 버그, 체계적 접근

생각많은밤 2025년 04월 27일

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배포 직전, 갑자기 발견된 치명적인 버그에 식은땀이 흘렀습니다. 사용자 데이터가 간헐적으로 사라지는 현상이 발생했지만, 로컬 환경에서는 재현되지 않았죠. 개발팀 전체가 밤샘 작업 중이었고, 출시 일정은 다음 날로 임박해 있었습니다. 무작정 코드를 뒤지는 것보다 체계적인 접근법이 필요했습니다.

동료의 제안으로 AI를 활용한 디버깅 전략을 시도해보기로 했습니다.

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// 다음은 문제가 발생하는 [코드 스니펫]이야. 에러 로그에는 [구체적 에러 메시지]가 나타나고,

// [환경 정보와 상황]에서만 발생해. 이 버그의 가능한 원인을 체계적으로 분석해줘.

// 특히 비동기 처리나 메모리 관리 측면에서 잠재적 문제점을 집중적으로 찾아봐.

// 내가 작성한 [로깅 전략]은 다음과 같아. 이 문제를 효과적으로 추적하기 위한

// 더 세밀한 로깅 전략과 디버깅 코드를 제안해줘. 특히 [특정 조건]에서의

// 변수 상태를 명확히 파악할 수 있는 방법을 알려줘.

AI의 분석 결과, 데이터베이스 연결이 높은 부하 상황에서 비정상적으로 종료되는 경우 롤백 처리가 제대로 이루어지지 않는 문제점이 지적되었습니다. 특히 제안받은 디버깅 코드를 삽입했더니 놀라운 결과가 나왔습니다:

문제의 원인은 명확했습니다. 데이터베이스 연결이 끊겼다가 재연결될 때 트랜잭션 컨텍스트가 유지되지 않았고, 이로 인해 데이터 무결성이 깨지는 상황이었습니다. 이 인사이트를 바탕으로 연결 관리 로직과 에러 처리 코드를 수정했습니다

수정 후 24시간 동안의 스트레스 테스트에서 단 한 건의 데이터 손실도 발생하지 않았고, 예정대로 다음 날 성공적으로 배포할 수 있었습니다. 이 경험을 통해 버그 해결은 단순히 코드를 고치는 것이 아니라, 문제를 체계적으로 접근하고 분석하는 능력에 달려있다는 것을 깨달았습니다.

여러분도 난해한 버그에 직면했을 때, 무작정 코드를 뒤지기보다 체계적인 가설 설정과 검증 과정을 거쳐보세요. 때로는 한 걸음 물러서서 전체 시스템을 조망하는 것이 해결책을 찾는 가장 빠른 지름길이 될 수 있습니다.

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