[Jetpack Compose — Part 3] Jetpack Compose, 데이터로 성능과 안정성을 증명하다
Jetpack Compose 도입 후 성능 불안을 CPU 프로파일러와 내부 원리 이해로 해결한 사례를 다루었습니다. 상태 분리, remember, 전환 개선으로 스크롤 버벅임과 깜빡임을 줄였습니다.
#Jetpack Compose#Android#프로파일링
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![[Jetpack Compose — Part 3] Jetpack Compose, 데이터로 성능과 안정성을 증명하다](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1200/1*fzHVp60NQLB9-H8fQYCmrA.png)
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Jetpack Compose 도입 후 성능 불안을 CPU 프로파일러와 내부 원리 이해로 해결한 사례를 다루었습니다. 상태 분리, remember, 전환 개선으로 스크롤 버벅임과 깜빡임을 줄였습니다.
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피드시스템의 반복 장애를 줄이기 위해 프로파일링과 메모리 최적화, 서킷 브레이커를 적용했습니다. 또한 PGO와 SLA/SLO/SLI 기반 모니터링으로 안정성과 성능을 함께 개선했습니다.

Yappi로 FastAPI 서버의 병목을 찾아 성능을 개선한 사례를 다뤘습니다. JSON 직렬화와 변환 경로를 줄여 CPU 사용률과 응답 시간을 크게 낮췄습니다.
ZIO 프로덕션 성능을 높이기 위한 튜닝 포인트를 정리했습니다. 런타임 플래그, 병렬 처리, executor 설정을 측정 기반으로 조정하는 방법을 다뤘습니다.
