LLMs를 내 디버깅 흐름에 연결해 메모리 크래시를 해결하기
Source: Dev.to
Introduction
모든 엔지니어에게는 “미스터리 케이스” 이야기가 있습니다. 오랫동안 내 서비스는 몇 주 동안 완벽히 동작했지만, 가장 예상치 못한 순간에 메모리를 급격히 소모하고 죽어버렸습니다. 로그를 살펴보고, 코드 최적화를 시도했으며, 심지어 일주일 동안 크래시를 멈추게 했지만 다시 나타난 “거짓 승리” 수정을 해보기도 했습니다. 데이터 양이 방대해 중요한 사실이 가려졌기 때문에 수동 조사는 불가능했습니다.
Exporting Metrics & Pattern Matching
원시 메트릭 데이터를 내보내고 AI를 패턴 매처로 활용했습니다.
Prompt
Analyze this dataset. Find the exact timestamps where memory allocation spikes > 20% in under 60 seconds.Result
AI는 스파이크가 발생한 정확한 두 초를 식별했습니다.
Correlating Spikes with Logs
그 타임스탬프를 이용해 AI에게 로그 집계기(자체 에이전트가 있음)를 위한 타깃 쿼리를 생성하도록 요청했습니다. 로그가 불을 켰습니다: 모든 메모리 스파이크가 특정 System Refresh Event와 완벽히 일치했습니다. 수백만 줄의 코드베이스에서 이 “명백한” 연결은 우리가 정확히 어디를 봐야 하는지 알았기 때문에 비로소 드러났습니다.
Deep Dive with a Conversational Profiler
크래시는 우리 핵심 인프라 깊숙이—수술적 정밀함이 필요한 검증된 로직—에서 발생했습니다. 힙 스냅샷을 수동으로 뒤지는 대신 **Model Context Protocol (MCP)**을 사용해 프로파일러를 대화형 파트너로 만들었습니다.
AI: I detect a high volume of duplicate objects on the heap.
Me: That’s impossible, those should be cached and reused.
AI: The cache references are unique. They are not being reused.AI를 안내하고 환각을 걸러내면서, 여러 번 검토했지만 실제로는 보지 못했던 레이스 컨디션을 드러낼 수 있었습니다.
Root Cause: The “Stampede”
문제는 고전적인 stampede—새 데이터가 준비되기 전에 오래된 데이터를 정리하는 것이었습니다. 해결 개념은 “Relay Race” 패턴으로, 캐시된 데이터 버전 간의 안전한 핸드오프를 보장하는 것이었습니다.
Implementing the Fix with AI Assistance
Prompt
Refactor this cache logic to support a “Versioned Handoff”. Ensure thread safety during the swap between Version 1 and Version 2.Result
AI는 원자적 스와핑 메커니즘을 위한 보일러플레이트 코드를 생성했습니다. 저는 무작정 복사‑붙여넣기 하지 않았고, 대신 “AI Tribunal”(GitHub Copilot은 로직, Claude는 코드, Gemini는 아키텍처 담당)을 구성해 인간 코드 리뷰를 철저히 수행하여 잠금 메커니즘을 검증한 뒤 스테이징 배포를 진행했습니다.
Lessons Learned
- Multiply, don’t replace: AI를 잡일—데이터 파싱, 보일러플레이트 생성—에 활용하고, 여러분은 의미론에 집중하세요.
- Orchestrate, don’t just chat: 도구들을 연결하세요. 메트릭이 로그와 대화하고, 프로파일러가 코드와 대화하도록 하세요.
- Respect the “boring” solution: 해결책은 화려한 새로운 프레임워크가 아니라, 단순하고 신뢰할 수 있는 Relay Race 패턴이었습니다.
Conclusion
사건은 마침내 종료되었습니다. 화재는 진압됐고, 프로덕션은 다시 조용해졌습니다—잘 설계된 시스템이 느껴야 할 바로 그 상태입니다.