당신의 서버는 느린 것이 아닙니다. 시스템 설계가 느립니다.
Source: Dev.to
Your server isn’t slow. Your system design is.
Your CPU is fine.
Memory looks stable.
Disk isn’t saturated.
Yet users complain the app feels slow — especially under load. So you scale: more instances, bigger machines, extra cache layers. And somehow… it gets worse.
위안을 주는 거짓말: “우리는 더 많은 자원만 필요해”
When performance degrades, most teams instinctively look for a single broken thing:
- 느린 쿼리
- 과부하된 CPU
- 메모리 부족
- 캐시 누락
That mental model assumes performance problems are local.
In reality, production systems fail systemically. Latency emerges from interactions — not isolated components.
왜 지표는 괜찮아 보이지만(사용자는 고통을 느낀다)
- Average CPU: 30–40%
- Memory: 충분한 여유
- Error rate: 낮음
- Alerts: 알림 없음
하지만:
- p95 / p99 지연 시간이 계속 증가함
- 처리량이 정체됨
- 트래픽 급증 시 꼬리 요청이 쌓임
이 불일치는 리소스 활용이 성능이 아니기 때문입니다. 실제로 문제를 일으키는 부분은 대부분 대시보드가 강조하지 않는 영역에 있습니다:
- 대기열 깊이
- 락 경쟁
- 요청 직렬화
- 의존성 팬‑아웃
- 불균형 워크로드 분배
시스템이 과부하된 것은 아닙니다. 현재 처리하고 있는 워크로드에 형태가 맞지 않게 설계되었습니다.
Performance problems rarely have a single cause
팀들은 종종 묻습니다: “병목 현상이 무엇인가요?”
불편한 답은 보통: “하나가 없습니다. 체인이 있습니다.”
Example
- 하나의 엔드포인트가 5개의 서비스로 퍼집니다.
- 그 서비스 중 하나가 데이터베이스를 동기식으로 호출합니다.
- 데이터베이스는 행‑레벨 잠금을 사용합니다.
폭증하는 트래픽 하에서는 잠금 대기 시간이 급증하고, 요청이 상위에서 대기열에 쌓이며, 지연 시간이 체인 전체에 걸쳐 곱해집니다. 개별 구성 요소가 “느리다”는 것이 아니라, 함께 작동할 때 취약해집니다.
트래픽 확장은 처리량 확장과 동일하지 않다
위험한 가정:
“인스턴스를 더 추가하면 더 많은 사용자를 처리할 수 있다.”
이는 시스템이 선형적으로 확장될 때만 성립한다—대부분은 그렇지 않다. 확장이 역효과를 내는 일반적인 이유:
- 공유 상태(데이터베이스, 캐시, 메시지 브로커)
- 경쟁이 심한 코드 경로
- 동기식 의존성
- 고르지 않은 트래픽 분산
- 캐시 스탬프
동시성을 높이지만 시스템이 이를 흡수하지 못해 처리량이 아니라 지연 시간이 증가한다. 이 때문에 팀은 인프라 비용은 늘리면서 성능은 악화되는 상황에 처한다.
“그냥 Redis만 추가하면” 실망스러운 이유
Caching은 유용하지만 자주 잘못 적용됩니다. If:
- cache invalidation이 비용이 많이 들 때
- cache keys가 너무 세분화되어 있을 때
- cache misses가 synchronous 재계산을 일으킬 때
- cache hit rate가 burst traffic 아래에서 급락할 때
then Redis는 부하를 줄여주지 못하고 다른 failure mode를 추가합니다. Caching은 트래픽이 문제를 드러낼 때까지 설계 문제를 가립니다.
성능 감사가 답해야 할 진짜 질문
적절한 성능 감사는 문제를 나열하는 것이 아닙니다. 하나의 명확한 질문에 답해야 합니다:
오늘 시스템이 근본적으로 제약받는 요소는 무엇인가?
아니라:
- “무엇을 최적화할 수 있을까?”
- “무엇이 비효율적으로 보이는가?”
- “어떤 모범 사례가 누락되었는가?”
하지만:
- 이 시스템이 허용 가능한 지연 시간으로 더 많은 작업을 처리하지 못하게 하는 원인은 무엇인가?
그것을 알기 전까지는 모든 최적화가 추측에 불과합니다.
경험이 풍부한 팀이 이를 다르게 접근하는 방법
- 지연 기준을 설정합니다 (특히 p95/p99)
- 요청 경로를 끝까지 매핑합니다
- 요청이 대기하는 위치를 식별합니다, 실행되는 위치만이 아니라
- 워크로드 형태를 분석합니다, 평균만이 아니라
- 변경 사항을 전후 데이터로 검증합니다
그들은 성능을 시스템 속성으로 여기며, 튜닝 작업이 아니라는 점을 강조합니다.
불편한 진실
대부분의 성능 문제는 나쁜 코드에서 오는 것이 아니다. 구축된 가정들을 조용히 초과하는 시스템에서 비롯된다:
- 트래픽 패턴이 변화한다
- 사용이 몇몇 엔드포인트에 집중된다
- 기능이 아키텍처가 진화하는 속도보다 빠르게 쌓인다
외부에서는 모든 것이 여전히 “작동”한다. 내부에서는 압력이 쌓여—사용자가 이를 느낄 때까지.
최종 생각
시스템이 느리게 느껴지지만 서버는 정상으로 보인다면, 묻지 마세요:
“어떤 자원이 더 필요합니까?”
묻는 대신:
“부하, 동시성 및 조정에 대한 어떤 가정이 더 이상 유효하지 않습니까?”
그곳이 실제 성능 작업이 시작되는 지점입니다.