사례 연구: 성능 문제 격리(C#, Visual Basic, F#)
성능 문제를 조사하고 문제 영역을 격리하기 위해 프로파일링 도구를 사용합니다. 이 사례 연구에서는 성능 문제가 있는 샘플 애플리케이션을 사용하여 프로파일링 도구를 사용하여 효율성을 개선하는 방법을 보여 줍니다. 어떤 도구를 선택해야 합니까?를 참조하여 프로파일링 도구를 비교하세요.
이 사례 연구에서는 다음 토픽을 다룹니다.
- 애플리케이션 성능을 분석하기 위해 Visual Studio 프로파일링 도구를 사용하는 방법.
- 이러한 도구에서 성능 병목 현상을 파악하기 위해 제공하는 데이터를 해석하는 방법.
- 코드를 최적화하는 과정에서 .NET 카운터, 호출 수 및 타이밍 데이터에 초점을 맞추는 실용적인 전략을 적용하는 방법.
이러한 기술을 따른 다음, 사용자 고유 애플리케이션에 적용하여 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만들기.
성능 문제 격리 사례 연구
시뮬레이션된 데이터베이스에 대해 쿼리를 실행하는 ASP.NET 앱이 이 사례 연구의 샘플 응용 프로그램입니다. 예제는 진단 샘플을 기반으로 합니다.
비효율적인 코딩 패턴에 샘플 애플리케이션의 주요 성능 문제가 있습니다. 효율성에 큰 영향을 미치는 성능 병목 현상이 애플리케이션에 존재합니다. 이 문제에는 다음과 같은 증상이 포함됩니다.
낮은 CPU 사용량: CPU 사용량이 적어 CPU가 병목 상태가 아니라는 것을 애플리케이션이 보여 줍니다.
높은 ThreadPool 스레드 수: 스레드 수가 상대적으로 높고 꾸준히 증가하여 스레드 풀 부족이 있다는 것을 시사합니다.
느린 애플리케이션 응답: 새 작업 항목을 처리하기 위해 사용할 수 있는 스레드가 부족하므로 애플리케이션이 느리게 응답합니다.
사례 연구는 Visual Studio의 프로파일링 도구를 사용하여 애플리케이션의 성능을 분석함으로써 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 코드를 더 빠르고 효율적으로 만드는 최적화를 구현하기 위해, 개발자는 애플리케이션의 성능을 개선할 수 있는 위치와 방법을 이해해야 합니다. 궁극적인 목표는 애플리케이션의 전반적인 성능을 향상시켜 보다 효율적이고 비용 효율적으로 실행하는 것입니다.
과제
샘플 .NET 애플리케이션의 성능 문제를 해결하는 데는 몇 가지 어려움이 있습니다. 이러한 문제는 성능 병목 현상 진단의 복잡성에서 비롯됩니다. 설명한 문제를 해결하기 위한 주요 과제는 다음과 같습니다.
성능 병목 현상 진단: 주요 과제 중 하나는 성능 문제의 근본 원인을 정확하게 파악하는 것입니다. CPU 사용량이 낮은 상태에서 성능이 저하되는 경우에는 여러 가지 요인이 있을 수 있습니다. 개발자는 이러한 문제를 진단하기 위해 프로파일링 도구를 효과적으로 사용해야 하며, 이를 위해서는 이러한 도구의 작동 방식과 결과를 해석하는 방법을 어느 정도 이해해야 합니다.
지식 및 리소스 제약: 팀은 지식, 전문 지식 및 리소스와 관련된 제약에 직면할 수 있습니다. 애플리케이션을 프로파일링하고 최적화하려면 특정 기술과 경험이 필요하며, 모든 팀이 이러한 리소스에 즉시 액세스할 수 있는 것은 아닙니다.
이러한 문제를 해결하려면 프로파일링 도구, 기술 지식, 신중한 계획 및 테스트의 효과적인 사용을 결합하는 전략적 접근 방식이 필요합니다. 사례 연구는 이러한 문제를 극복하고 애플리케이션의 성능을 개선하기 위한 전략과 인사이트를 제공하여 이 프로세스를 통해 개발자를 안내하는 것을 목표로 합니다.
전략
다음은 이 사례 연구의 접근 방식에 대한 개략적인 보기입니다.
- 성능 데이터 수집 과정에서 .NET 카운터 메트릭을 관찰하여 조사를 시작합니다. Visual Studio의 .NET 카운터 도구도 CPU 사용량 도구와 마찬가지로 성능 조사를 위한 좋은 시작점입니다.
- 이어서 다른 프로파일링 도구 중 하나를 사용하여 추적을 수집하는 것을 고려하며, 이는 문제를 격리하거나 성능 개선에 도움이 되는 추가 인사이트를 얻기 위함입니다. 예를 들어, 호출 수 및 타이밍 데이터를 살펴보기 위해 계측 도구를 사용합니다.
데이터 컬렉션에는 다음 작업이 필요합니다.
- 앱을 릴리스 빌드로 설정.
- 성능 프로파일러에서 .NET 카운터 도구를 선택합니다(Alt+F2). (이후 단계에는 계측 도구가 포함됩니다.)
- 성능 프로파일러에서 앱을 시작하고 추적을 수집합니다.
성능 카운터 확인
앱을 실행하는 동안 카운터를 .NET 카운터 도구에서 관찰합니다. 초기 조사에서 주목해야 할 몇 가지 주요 메트릭은 다음과 같습니다.
CPU Usage. CPU 사용량이 높거나 낮을 때 성능 문제가 발생하는지 확인하려면 이 카운터를 확인하세요. 이는 특정 유형의 성능 문제에 대한 단서가 될 수 있습니다. 예:- CPU 사용량이 많은 경우, 코드를 최적화할 수 있는 영역을 식별하기 위해 CPU 사용량 도구를 사용합니다. 사례 연구: 코드 최적화에 대한 초보자 가이드를 참조하여 이에 대한 자습서를 확인하세요.
- CPU 사용량이 낮은 경우 계측 도구를 사용하여 벽시계 시간을 기준으로 호출 횟수와 평균 함수 시간을 식별합니다. 경합 또는 스레드 풀 고갈 등의 문제를 식별하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
Allocation Rate. 요청을 제공하는 웹앱의 경우 속도가 상당히 안정적이어야 합니다.GC Heap Size. 메모리 사용량이 지속적으로 증가하고 잠재적으로 누수가 발생하는지 확인하려면 이 카운터를 확인하세요. 메모리 사용량이 높아 보이는 경우, 메모리 사용량 도구 중 하나를 사용합니다.Threadpool Thread Count. 요청을 처리하는 웹앱의 경우 이 카운터를 확인하여 스레드 수가 안정적으로 유지되는지 아니면 꾸준한 속도로 증가하는지 확인하세요.
다음은 CPU Usage가 낮은 반면 ThreadPool Thread Count가 상대적으로 높은 것을 보여주는 예입니다.
CPU 사용량이 적은 스레드 수가 꾸준히 증가하면 스레드 풀 부족을 나타내는 지표일 수 있습니다. 스레드 풀은 새 스레드를 계속 회전시켜야 합니다. 스레드 풀 고갈은 풀에 새 작업 항목을 처리하는 데 사용할 수 있는 스레드가 없을 때 발생하며 종종 애플리케이션의 응답 속도가 느려집니다.
CPU 사용량이 적고 스레드 수가 상대적으로 많으며 스레드 풀이 부족할 수 있다는 이론을 바탕으로 계측 도구 사용으로 전환합니다.
호출 횟수 및 타이밍 데이터 조사
계측 도구의 추적을 살펴보고 스레드에 무슨 일이 일어나고 있는지 더 자세히 알아볼 수 있는지 살펴보겠습니다.
계측 도구로 추적을 수집하고 Visual Studio에 이를 로드한 다음, 요약된 데이터를 보여 주는 초기 .diagsession 보고서 페이지를 먼저 확인합니다. 수집된 추적에서 보고서의 Open details 링크를 사용한 뒤, Flame Graph를 선택합니다.
앱 실행 시간의 상당 부분을 QueryCustomerDB 함수(노란색으로 표시됨)가 담당한다는 것을 Flame Graph 시각화에서 보여 줍니다.
QueryCustomerDB 함수를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 호출 트리에서 보기를 선택합니다.
앱에서 CPU 사용량이 가장 높은 코드 경로를 실행 부하 과다 경로라고 합니다. 실행 부하 과다 경로 불꽃 아이콘(
)은 개선될 수 있는 성능 문제를 빠르게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
QueryCustomerDB 함수가 실행 부하 과다 경로에 포함되어 있다는 것을 호출 트리 보기에서 확인할 수 있으며, 이는 잠재적인 성능 문제를 나타냅니다.
다른 함수에 소요된 시간에 비해 QueryCustomerDB 함수의 Self 및 Avg Self 값은 매우 높습니다. Total 및 Avg Total과 달리 Self 값은 다른 함수에 소요된 시간을 제외하므로 성능 병목 상태를 찾기에 적합합니다.
팁
Self 값이 높지 않고 상대적으로 낮다면 QueryCustomerDB 함수가 호출한 실제 쿼리를 살펴보는 것이 좋습니다.
QueryCustomerDB 함수를 두 번 클릭하여 함수의 소스 코드를 표시합니다.
public ActionResult<string> QueryCustomerDB()
{
Customer c = QueryCustomerFromDbAsync("Dana").Result;
return "success:taskwait";
}
약간의 조사를 통해 이 코드가 await를 사용하지 않고 비동기 API를 호출하고 있음을 발견했습니다. 이는 스레드 풀 고갈의 일반적인 원인이며 스레드를 차단할 수 있는 sync-over-async 코드 패턴입니다.
해결하려면 await를 사용합니다.
public async Task<ActionResult<string>> QueryCustomerDB()
{
Customer c = await QueryCustomerFromDbAsync("Dana");
return "success:taskasyncwait";
}
팁
또는 시간을 절약하고 Copilot이 대신 조사하도록 할 수 있습니다.
데이터베이스 쿼리와 관련된 성능 문제가 발견되면 데이터베이스 도구를 사용하여 특정 호출이 더 느린지 조사할 수 있습니다. 이 데이터는 쿼리를 최적화할 수 있는 기회를 나타낼 수 있습니다. 사례 연구: 코드 최적화에 대한 초보자 가이드를 참조하여 성능 문제를 조사하기 위해 데이터베이스 도구를 사용하는 방법을 보여 주는 자습서를 확인하세요. 데이터베이스 도구는 ADO.NET 또는 Entity Framework Core를 사용하여 .NET Core를 지원합니다.
Visual Studio에서 개별 스레드 동작에 대한 시각화를 얻으려면 디버깅하는 동안 병렬 스택 창을 사용할 수 있습니다. 이 창에는 대기하는 스레드, 스레드가 대기 중인 스레드 및 교착 상태에 대한 정보와 함께 개별 스레드가 표시됩니다.
스레드 풀 고갈에 대한 자세한 내용은 ThreadPool 고갈 감지를 참조하세요.
Copilot이 문제를 조사하도록 요청
Copilot을 사용하는 경우 Copilot에 성능 문제를 조사하도록 요청할 수 있습니다. 컨텍스트 메뉴에서 Copilot에 물어보기를 선택하고 다음 질문을 입력합니다.
Can you identify a performance issue in the QueryCustomerDB method?
팁
/optimize와 같은 슬래시 명령을 사용하여 Copilot에게 좋은 질문을 작성할 수 있습니다.
이 예제에서 Copilot는 설명과 함께 이전에 연구로 식별한 것과 동일한 대답인 다음 코드 제안을 제공합니다.
public async Task<ActionResult<string>> QueryCustomerDB()
{
Customer c = await QueryCustomerFromDbAsync("Dana");
return "success:taskwait";
}
다음 단계
다음 문서 및 블로그 게시물은 Visual Studio 성능 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 배우는 데 도움이 되는 자세한 정보를 제공합니다.