처음엔 단순한 사용자 불만이었습니다. "왜 이렇게 느려요?"라는 메시지에 이어, 서비스 응답 지연이 눈에 띄게 늘기 시작했죠. 트래픽이 증가한 것도 아니고 서버 리소스는 넉넉했습니다. 이상했습니다. 분명 어디선가 병목이 생기고 있었는데, 그 위치를 쉽게 특정할 수 없었습니다.
문제를 해결하기 위해 코드를 한 줄씩 읽어 내려가던 중, 오래전 그대로였던 재귀 호출 로직이 눈에 들어왔습니다. 쿼리 호출이 중첩되고, 캐싱이 누락된 상태로 1초가 10초가 되더군요. 저는 바로 성능 개선을 위한 디버깅 프롬프트를 gpt에게 요청했습니다.
프롬프트
복사
// 아래 프롬프트는 성능 병목 탐지에 특화된 디버깅 가이드입니다.
// 개발 주제에 특화된 구조적 문제 해결 접근
1. 다음 코드를 분석해줘: [여기에 느려진 코드 입력]
2. 시간 복잡도와 공간 복잡도를 각각 추정해줘.
3. 성능 저하의 원인이 되는 부분을 단계별로 설명해줘.
4. 개선할 수 있는 알고리즘 대안을 제시해줘.
5. 더 나은 구조 또는 캐싱 전략이 있다면 추천해줘.
6. 리팩토링된 코드 예시를 함께 출력해줘.
7. 모든 분석 결과는 코드 주석 중심으로 설명해줘.
8. 실제 적용 시 주의할 점도 알려줘.
9. 마지막에 “성능 개선 리포트” 형식으로 요약해줘.
10. 출력 형식: 분석 요약 + 개선 코드 + 리포트 형태 요약
결과는 놀라웠습니다. 캐시 미적용과 리스트 복제 연산이 주요 병목으로 확인되었고, 개선된 로직은 평균 응답 시간을 70%나 줄였습니다. 시스템은 다시 매끄럽게 돌아가기 시작했고, 사용자의 만족도도 크게 올랐습니다.
코드는 때로 침묵하지만, 성능 저하는 그 침묵 속의 외침입니다. 여러분의 시스템은 지금 얼마나 효율적으로 작동하고 있나요? 직접 확인해보시면 어떨까요?
좋아요
0
아주 좋아요
좋아요
조금 좋아요
댓글
0
댓글 작성
“혼자서는 절대 알 수 없었던 것들”
교육 현장에서 10년을 보내면서 가장 큰 깨달음이 있었습니다. 아무리 뛰어난 개인이라도 혼자서는 한계가 있다는 것이죠. 특...
돈을 버는 것은 실력일까, 심리일까?
주식 차트를 보며 밤새 고민하다가도 결정적 순간에 감정이 앞서 잘못된 투자 결정을 내린 경험이 있으신가요? 투자 성공의 8...