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
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// 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?
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