가비지 컬렉션(Garbage Collection)과 JIT(Just-In-Time) 컴파일

Java 코드 최적화

Pavlos Kosmetatos

Lead Engineer @Wealthyhood

가비지 컬렉션의 기본 개념

수동 메모리 관리(C/C++)

프로그래머가 메모리를 직접 할당하고 해제
메모리 누수 발생 가능성

Java의 가비지 컬렉션

자동 메모리 할당
사용하지 않는 객체 자동 감지
자동 메모리 회수

가비지 컬렉션 작동 방식

Mark(표시): 루트에서 도달 가능한 객체 식별
Sweep(제거): 도달 불가능한 객체 제거

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가비지 컬렉션과 성능

GC 성능 트레이드오프

개발은 단순화되지만 성능 고려 사항이 따름

GC 알고리즘

최신 JVM은 다양한 가비지 컬렉션 알고리즘을 제공
선택 기준은 애플리케이션 요구 사항에 따라 달라짐
GC 알고리즘에 대한 자세한 가이드는 여기에서 확인 가능

¹ https://www.baeldung.com/jvm-garbage-collectors

GC가 성능에 미치는 영향

// Bad - Creating many short-lived objects
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    new Object(); // Immediately becomes garbage
}


// vs. Reusing objects
Object obj;
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    obj = new Object(); // Only one reference
}

GC 친화적인 코딩

// Avoid this in performance-critical code
String result = "";
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    result += i; // Creates a new String each time
}


// Better approach
StringBuilder builder = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    builder.append(i); // Reuses the same buffer
}
String result = builder.toString();

JIT(Just-In-Time) 컴파일

JVM 실행 과정:
- Java 소스 -> 바이트코드
- 바이트코드 -> 인터프리터 실행
- 자주 실행되는 메서드 -> 네이티브 머신 코드
자주 실행되는 코드를 최적화

JIT 친화적인 코드 패턴

예측 가능한 코드를 작성

// Predictable branches help JIT optimization
if (value > 0) {
    // Code A - frequently taken path
} else {
    // Code B - rarely taken path
}

작고 집중된 메서드를 작성
작고 자주 호출되는 메서드는 인라이닝(inlining)에 적합
복잡한 코드는 최적화 효과가 떨어질 수 있음

요약

성능이 중요한 경로에서는 객체 생성을 최소화
JIT 최적화 기능에 맞는 예측 가능한 코드를 작성
먼저 프로파일링하여 실제로 중요한 코드에 최적화를 집중

연습해 봅시다!

Java 코드 최적화