가장 효율적이고 실용적인 소프트웨어를 향한 여정개발자들이여 ‘Go’ 하라!기술 발전과 빠른 시장 변화, 늘어나는 시스템 복잡성으로 인해 개발자들은 ‘소프트웨어 효율성’이라는 불편한 주제를 피하곤 한다. 그러나 개발 비용을 줄이고 비즈니스에서 성공하려면 관찰 가능성에 기반한 성능 최적화가 필수다. 이 책은 어떤 개발자라도 소프트웨어 효율성을 효과적으로, 전문적으로 쉽게 다루도록 돕는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 필자는 더 빠른 시스템 성능을 구현하고 더 적은 자원을 소모하는 데 필요한 도구와 지식을 구체적으로 제공한다.
바르틀로미에 (바르텍) 플로트카는 구글 시니어 소프트웨어 엔지니어(구 레드햇 수석 소프트웨어 엔지니어)이며, 현 CNCF(https://cncf.io) TAG 관찰 가능성 그룹의 기술 리드다. Go로 작성한 인기 있고 안정적인, 성능과 효율성 중심의 분산 시스템을 만드는 작업과 관련된 관찰 가능성 구현에 기여해 왔다. 프로메테우스, gRPC 에코시스템의 라이브러리를 포함한 다양한 오픈소스 프로젝트의 핵심 메인테이너다. 2017년에는 파비안 라인아르츠와 함께 타노스(https://thanos.io)라는 인기 있는 오픈소스 분산 타임시리즈 데이터베이스를 만들었다. 이 프로젝트는 저렴하면서도 효율적인 메트릭 모니터링을 지향함으로써 수백 개의 성능 및 효율성 개선을 이뤘다. 바르텍은 Go의 가독성, 신뢰성, 효율성에 깊은 관심을 기울여 왔고, 수많은 도구를 만드는 데 기여했다. 또한 블로그 포스팅과 가이드를 통해, 개발자들이 실용적이면서도 효율적인 Go 애플리케이션을 작성할 수 있도록 돕고 있다.
Chapter 1 소프트웨어 효율성이 중요한 이유1.1 성능의 뒷면1.2 효율성에 관한 일반적인 오해1.3 코드의 성능을 끌어올리는 열쇠1.4 마치며Chapter 2 효율적인 Go 언어2.1 Go에 대해 알아야 할 기본 사항들 2.2 고급 언어 요소 2.3 Go는 정말 빠를까? 2.4 마치며 Chapter 3 효율성 완전 정복3.1 낭비 제거 이상의 최적화는 제로섬 게임3.2 최적화 작업의 어려움3.3 목표에 대한 확실한 이해3.4 효율성 문제에 대처하는 태도3.5 최적화 설계 수준들3.6 효율성 인식 개발 절차3.7 마치며Chapter 4 Go의 CPU 자원 사용법4.1 최신 컴퓨터 구조의 CPU 4.2 어셈블리어 4.3 Go 컴파일러 이해 4.4 CPU와 메모리 벽 문제 4.5 스케줄러 4.6 언제 동시성을 사용할 것인가? 4.7 마치며 Chapter 5 Go의 메모리 자원 사용법5.1 메모리 관련성 5.2 메모리 문제 유무 파악 5.3 물리적 메모리 5.4 운영체제 메모리 관리 5.5 Go 메모리 관리 5.6 마치며 Chapter 6 효율성 관찰 가능성6.1 관찰 가능성 6.2 [예시] 레이턴시 계측 6.3 효율성 메트릭의 의미 체계6.4 마치며 Chapter 7 데이터 기반 효율성 평가7.1 복잡도 분석7.2 벤치마킹의 기술7.3 실험의 신뢰성7.4 벤치마킹 수준 7.5 마치며Chapter 8 벤치마킹8.1 마이크로벤치마크8.2 마이크로벤치마킹 팁과 트릭 8.3 매크로벤치마크 8.4 일반적인 매크로벤치마킹 워크플로 8.5 마치며 Chapter 9 데이터 기반 병목 현상 분석9.1 효율성을 위한 근본 원인 분석 9.2 Go에서의 프로파일링 9.3 프로파일링 시그널 추출 9.4 공통 계측 프로파일링 9.5 조언과 요령 9.6 마치며 Chapter 10 최적화 예제10.1 Sum 예제 10.2 레이턴시 최적화하기 10.3 메모리 사용량 최적화하기 10.4 동시성을 이용한 레이턴시 최적화10.5 추가 사항: 고정관념 벗어나기 10.6 마치며 Chapter 11 최적화 패턴11.1 일반 패턴 11. 2 ‘세 가지 R’ 최적화 방법 11.3 리소스 누수 방지 11.4 사전 할당의 중요성 11.5 배열로 인한 문제: 메모리 남용11.6 메모리 재사용과 풀링11.7 마치며 11.8 다음 나아갈 단계는? APPENDIX A 레이턴시 냅킨 수학 계산찾아보기
