실행모델-명령단위
앱이 돌아갈 때는 큰 기능이 한 번에 실행되는 게 아니라, 아주 작은 동작 단위로 쪼개져 순서대로 처리됩니다. 화면 그리기, 입력 처리, 네트워크 응답 파싱 같은 작업도 결국은 메모리에서 값을 가져오고, 레지스터나 스택에 잠깐 올려 계산하고, 다시 저장하는 과정의 반복입니다. 이 구조를 이해하시면 왜 어떤 코드는 부드럽고 어떤 코드는 특정 구간에서 갑자기 끊기는지 원인을 더 빠르게 잡을 수 있습니다.
앱 개발에서 성능 문제는 계산이 느려서가 아니라, 메모리 접근이 많아져서 생기는 경우가 훨씬 흔합니다. 그래서 이번에는 메모리 접근을 기준으로 문제점이 어디서 터지고, 어떻게 해결하는지 흐름대로 설명해드리겠습니다.
주소비트-표현한계
앱 내부에서도 주소와 비슷한 역할을 하는 값들이 계속 등장합니다. 예를 들면 배열 인덱스, 테이블 오프셋, 리소스 아이디, VM 슬롯 번호 같은 값들입니다. 이런 값의 폭이 작아지면 표현 가능한 범위가 줄어들고, 부족한 범위를 보완하려고 중간 테이블을 한 번 더 거치거나 상위 선택자를 따로 저장해 두는 식의 구조가 추가됩니다.
문제는 그 구조 추가가 곧 접근 횟수 증가로 이어진다는 점입니다. 데이터가 커질수록 한 번 더 거치는 단계가 누적되고, 그 누적은 스크롤 프레임 드랍이나 화면 전환 지연처럼 사용자 체감으로 바로 튀어나옵니다. 해결 방향은 두 갈래로 잡으시면 됩니다. 첫째는 핫 경로에서 참조 단계 자체를 줄이도록 데이터 구조를 단순화하는 것입니다. 둘째는 같은 영역을 반복 접근하는 흐름이라면 상위 선택자 같은 상태 변경을 최소화해 지역성을 살리는 것입니다.
간접참조-지연증가
앱에서 느려지기 쉬운 코드는 보통 간접 참조가 길게 이어집니다. 객체 안에 객체가 있고, 그 안에 또 객체가 있어 값을 꺼낼 때 여러 단계를 따라가야 하는 형태입니다. 이런 코드는 데이터가 적을 때는 버티지만, 리스트 아이템이 늘거나 화면이 복잡해지면 지연이 급격히 커질 수 있습니다.
해결책은 렌더링이나 반복 루프 안에서 참조 체인을 그대로 두지 않는 것입니다. 필요한 값을 루프 밖에서 한 번만 꺼내 로컬 변수로 들고 가거나, 화면에 필요한 필드만 모아 둔 평탄화된 구조를 준비해 두면 메모리 접근이 확 줄어듭니다. 특히 리스트 셀 바인딩이나 Compose 재구성처럼 자주 호출되는 구간에서는 이 방식이 체감 차이를 크게 만듭니다.
중간값-로컬유지
중간 결과를 어디에 두느냐가 앱 성능을 갈라놓습니다. 중간값이 로컬 변수로 유지되면 실행 중에 메모리 왕복이 줄고, 반대로 중간값을 컬렉션으로 만들거나 임시 객체로 감싸면 할당과 GC 부담이 늘어납니다. 이 부담은 일정하게 느려지는 게 아니라 특정 순간에 몰려 터지는 형태로 나타나기 때문에, 스크롤이 잘 되다가도 갑자기 끊기는 식의 현상이 생깁니다.
Kotlin에서 자주 나오는 문제 중 하나가 루프와 함께 불필요한 박싱이나 컬렉션 생성이 겹치는 경우입니다. 해결은 단순합니다. 중간 리스트를 만들지 않고 바로 누적하거나, 반복 구간에서 객체 생성이 생기지 않도록 값을 미리 준비해 두는 방식으로 바꾸시면 됩니다.
data class Item(val value: Int) fun sumValues(items: List- ): Int { var sum = 0 for (i in items) { sum += i.value } return sum }
위처럼 루프 안에서 새 컬렉션을 만들지 않고 바로 누적하면, 중간 구조 생성과 그에 따른 메모리 접근이 줄어듭니다.
분기패턴-프레임흔들림
조건문이 많다고 무조건 느린 것은 아닙니다. 문제는 분기 결과가 프레임마다 흔들리는 형태입니다. 스크롤 중에 조건이 계속 바뀌거나, 데이터 상태에 따라 매번 다른 경로를 타면 실행 효율이 떨어지고 프레임이 흔들릴 수 있습니다. 특히 렌더링 루프 안에서 여러 상태를 매번 검사하는 코드가 겹치면, 지연이 눈에 띄게 커집니다.
해결책은 분기 자체를 없애는 게 아니라, 분기 판단을 루프 밖으로 밀어내는 것입니다. 상태를 미리 정규화해 두고, 루프 안에서는 단순한 상태 값만 보고 처리하게 만드는 구조가 안정적입니다. 예를 들어 여러 Boolean을 매번 조합하지 말고, 화면 상태를 하나의 enum이나 비트마스크로 압축해 두면 분기 비용과 실수 가능성이 같이 내려갑니다.
문제상황-스크롤끊김
스크롤 끊김은 대부분 렌더링 경로에서 동시에 여러 일이 일어나면서 생깁니다. 깊은 참조로 값을 꺼내고, 문자열이나 날짜 포맷을 매번 만들고, 리스트 변환을 겹치고, 조건 검사를 계속하면 한 프레임에 해야 할 메모리 접근이 폭증합니다. 개발 중에는 코드가 깔끔해 보이는데도, 사용자 단에서는 특정 구간에서만 심하게 끊기는 형태로 나타납니다.
해결은 계산 위치를 바꾸는 것입니다. 화면에 그리기 직전에 모든 변환을 하지 말고, 데이터가 들어오는 시점이나 캐시 갱신 시점에 필요한 값들을 미리 만들어 둔 뒤, 렌더링에서는 준비된 값만 꺼내 쓰게 하시면 됩니다. 이렇게만 해도 프레임 드랍이 크게 줄어드는 경우가 많습니다.
문제상황-배터리발열
배터리 소모와 발열은 큰 일을 해서가 아니라 작은 일을 너무 자주 해서 생기는 경우가 많습니다. 짧은 주기의 타이머나 잦은 폴링이 있고, 그 안에서 변환과 컬렉션 생성이 반복되면 CPU와 메모리가 계속 깨어 있게 됩니다. 로그 문자열 생성이나 디버그용 변환이 남아 있어도 체감 배터리가 빠르게 줄어듭니다.
해결 방향은 우선 호출 빈도를 줄이고 배치 처리로 바꾸는 것입니다. 그 다음은 핫 경로에서 할당을 없애는 것입니다. 특히 문자열 결합, 임시 리스트 생성, 연쇄 변환은 반복 구간에서 피하시는 게 좋습니다.
문제상황-지연폭증
데이터가 커질수록 지연이 기하급수로 늘어나는 경우는 구조 문제일 가능성이 높습니다. 중첩 객체를 여러 단계 감싸고, 화면마다 다시 변환하고, 렌더링에서 또 깊게 참조해 값을 꺼내는 흐름은 규모가 커지면 반드시 한계가 옵니다.
해결책은 화면 단위로 필요한 형태를 미리 확정하는 것입니다. 중첩 모델을 그대로 끌고 다니지 말고, 화면에 필요한 필드만 모은 평탄화된 모델을 만들고, 렌더링 경로는 그 모델만 읽게 하시면 됩니다. 이 방식은 성능뿐 아니라 코드 안정성에도 도움이 됩니다.
정리전략-핫경로
핫 경로에서의 우선순위는 명확합니다. 메모리 접근 횟수를 줄이고, 간접 참조를 짧게 만들고, 중간 할당을 없애고, 분기 판단을 안정화하는 방향으로 정리하시면 됩니다. 이 네 가지를 기준으로 코드를 점검하면, 같은 기능이라도 체감 성능이 크게 달라지는 지점을 빠르게 찾을 수 있습니다.
결론
앱 성능은 연산량보다 메모리 접근 패턴에 의해 흔들리는 경우가 많습니다. 주소처럼 쓰이는 인덱스와 오프셋이 늘어나거나 참조 단계가 길어지면, 실행 단계에서 메모리 접근이 연쇄적으로 증가하면서 지연이 눈에 띄게 커질 수 있습니다. 특히 리스트 렌더링과 반복 루프 같은 핫 경로에서는 간접 참조, 중간 할당, 불안정한 분기 패턴이 겹치는 순간 프레임 드랍과 화면 전환 지연이 쉽게 발생합니다.
개발 단계에서 가장 효과적인 개선 방향은 핫 경로에서 참조 체인을 짧게 만들고, 중간 결과를 로컬 변수로 유지해 불필요한 컬렉션과 임시 객체 생성을 줄이며, 분기 판단을 루프 밖으로 옮겨 실행 흐름을 안정화하는 것입니다. 계산 위치를 렌더링 직전에서 데이터 유입 시점이나 캐시 갱신 시점으로 이동시키면, 스크롤 끊김과 배터리 소모를 동시에 낮추는 경우가 많습니다.
FAQ
앱이 느릴 때 연산 최적화보다 메모리 최적화가 먼저인 이유는 무엇인가요
대부분의 모바일 환경에서는 CPU 계산 자체보다 메모리에서 값을 읽고 쓰는 과정이 더 큰 지연을 만들기 쉽습니다. 특히 캐시 미스나 포인터 추적이 반복되면 CPU가 계산이 아니라 대기 상태에 가까워지고, 그 결과 프레임 드랍이 발생할 수 있습니다.
간접 참조가 길어지면 왜 체감 성능이 급격히 떨어지나요
값을 얻기 위해 여러 객체를 순서대로 따라가면, 각 단계마다 메모리 접근이 추가됩니다. 데이터가 커지거나 화면이 복잡해질수록 접근이 누적되고, 지연이 한 번에 튀는 형태로 나타나기 쉬워 스크롤이나 애니메이션이 끊기는 원인이 됩니다.
중간 컬렉션 생성이 문제를 만드는 대표적인 상황은 어떤 경우인가요
리스트를 그리는 과정이나 반복 처리에서 map, filter 같은 변환을 연쇄로 사용해 중간 리스트가 계속 만들어지는 경우가 대표적입니다. 이때 임시 객체와 컬렉션이 쌓이며 할당과 GC 부담이 늘고, 특정 순간에 끊김이 발생할 수 있습니다.
중간값을 로컬 변수로 유지하면 무엇이 달라지나요
중간 결과가 로컬 변수로 유지되면 실행 중 메모리 왕복이 줄어듭니다. 또한 불필요한 할당이 줄어 GC 압력이 낮아져, 지연이 스파이크처럼 튀는 현상이 완화될 가능성이 큽니다.
분기 패턴이 프레임을 흔든다는 말은 어떤 의미인가요
조건문 자체가 문제라기보다, 반복 루프 안에서 조건 결과가 자주 바뀌거나 여러 조건을 매번 조합하는 형태가 누적되면 실행 흐름이 불안정해질 수 있습니다. 이를 루프 밖으로 옮겨 상태를 미리 정리하면 프레임 안정성이 좋아지는 경우가 많습니다.
스크롤 끊김을 줄이려면 계산을 어디에서 처리하는 게 좋나요
렌더링 직전에 포맷팅, 변환, 문자열 생성 같은 일을 몰아서 처리하지 말고, 데이터가 들어오는 시점이나 캐시 갱신 시점에 미리 준비해 두는 방식이 효과적입니다. 렌더링에서는 준비된 값을 꺼내 쓰는 형태로 단순화하는 것이 핵심입니다.
배터리 소모와 발열이 심할 때 우선 점검할 부분은 무엇인가요
짧은 주기의 타이머나 잦은 폴링이 있는지, 그리고 그 안에서 변환과 컬렉션 생성이 반복되는지부터 확인하는 것이 좋습니다. 호출 빈도를 줄이거나 배치 처리로 바꾸고, 반복 구간에서 할당을 줄이면 개선될 가능성이 큽니다.
데이터가 커질수록 지연이 폭증하는 경우는 어떤 구조 문제를 의심해야 하나요
중첩 객체를 여러 단계 감싸고 화면마다 다시 변환한 뒤 렌더링에서 깊게 참조해 값을 꺼내는 흐름을 의심해야 합니다. 화면 단위로 필요한 필드만 모은 평탄화된 모델을 준비하고, 렌더링 경로는 그 모델만 읽게 하면 지연이 안정되는 경우가 많습니다.
핫 경로를 빠르게 찾는 실전 기준이 있나요
사용자 입력 직후, 스크롤 중, 애니메이션 중, 리스트 바인딩 중처럼 자주 호출되는 구간을 우선 대상으로 잡으시면 됩니다. 그 안에서 깊은 참조, 반복적인 변환, 임시 객체 생성, 프레임마다 바뀌는 조건 판단이 있는지 확인하면 병목 지점을 비교적 빠르게 찾을 수 있습니다.