AI 요약관련 정보

• Node.js 서버 성능 병목 현상 디버깅에는 VS Code의 JavaScript 디버그 터미널과 CPU 프로파일러(플레임 그래프)가 효과적입니다. 📈
• 성능 프로파일링은 코드 실행 중 각 함수의 누적 실행 시간을 측정하여 가장 많은 시간을 소비하는 부분을 시각적으로 보여줍니다. ⏱️
• 초기 병목은 get entity by ID 함수에서 모든 엔티티를 순회하는 비효율적인 O(N) 검색 방식이었습니다. 🔍
• get entity by ID 함수는 엔티티를 Map 데이터 구조로 관리하여 O(1) 시간 복잡도로 개선되었습니다. 🗺️
• has extension 및 get extension 함수 또한 내부적으로 확장 목록을 순회하는 비효율적인 구조를 가지고 있었습니다. 🔗
• 확장 관리도 Map을 사용하여 O(1) 검색으로 최적화되었으며, 이 과정에서 addExtension 메서드를 사용하지 않고 직접 배열에 추가하는 버그가 발견되었습니다. 🛠️
• AI 도구(Cursor Composer one의 plan mode)를 활용하여 반복적이고 지루한 코드 리팩토링 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있었습니다. 🤖
• get entities nearby 함수 내에서 불필요한 has extension 호출을 제거하고, filter 콜백 대신 전통적인 for...of 루프를 사용하여 성능을 개선했습니다. 🚀
• try shoot at zombie와 같이 특정 엔티티 유형(예: 좀비)에만 적용되는 로직에는 필터를 추가하여 불필요한 거리 검사를 줄이는 것이 중요합니다. 🎯
• 게임 백엔드와 같은 고성능 요구 애플리케이션에서는 플레임 그래프를 통해 지속적으로 병목을 찾아내고 최적화하는 과정이 필수적입니다. 🎮
• 작은 리팩토링들이 누적되어 전체 서버 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 최적화 후에는 다른 병목들이 플레임 그래프 상단으로 부상하게 됩니다. ✨
• LLM을 활용한 에이전트 코딩은 개발 생산성과 효율성을 극대화하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 💡