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데이터 로딩 구조 개선을 통한 CPU 부하 30% 절감 및 수용량 50% 확장
The Treasure Hunt Engine Gotcha - A Lesson in Constrained Performance
AI 요약
Context
게임 로직 고도화로 인한 CPU 집약적 연산 증가와 성능 저하 발생. 단순 알고리즘 최적화와 언어 교체에도 불구하고 메모리 내 거대 Graph 구조로 인한 CPU 병목 현상 지속.
Technical Solution
- Memory Footprint 감소를 위한 Game World Data의 외부 프로세스 분리
- Engine과 Data Store 간의 Message-passing Interface 기반 통신 구조 설계
- Data Store의 독립적 Scale-out 가능 구조 확보를 통한 부하 분산
- Data Store 요청 횟수 최소화를 위한 Caching Layer 도입
- 증상 해결 위주의 최적화에서 원인 분석 중심의 Profiling 기반 접근으로 전환
실천 포인트
1. 코드 최적화 전 Memory Profiling을 통해 병목 지점이 로직인지 데이터 구조인지 확인
2. 거대 객체 그래프가 CPU/Memory 부하를 유발하는지 검토
3. 상태 관리 데이터와 연산 엔진의 물리적 분리 및 Message-passing 도입 고려
4. 외부 데이터 저장소 접근 횟수를 정량적으로 측정하고 Caching 전략 수립