{ "schema_version": "1.0", "document": "docs/n+1liner/final/document.md", "document_sha256": "f9e048a68db0ab82078955bf611b06a71a0033539e0c87ff0aa0d620a3126e36", "line_count": 1693, "line_number_space": "canonical-source-with-managed-blocks-collapsed", "anchor": { "kind": "heading", "value": "5.4 왜 추가 쿼리가 나가나 — EAGER는 \"로딩 시점\" 계약이지 JOIN 보장이 아니다", "line": 347 }, "current_section": { "heading": { "line": 347, "level": 3, "text": "5.4 왜 추가 쿼리가 나가나 — EAGER는 \"로딩 시점\" 계약이지 JOIN 보장이 아니다" }, "start_line": 347, "end_line": 361, "text": "### 5.4 왜 추가 쿼리가 나가나 — EAGER는 \"로딩 시점\" 계약이지 JOIN 보장이 아니다\n\n엔티티에는 fetch를 따로 명시하지 않았습니다. `@ManyToOne`은 즉시 로딩(EAGER),\n`@OneToMany`는 지연 로딩(LAZY)이라는 JPA 기본값을 사용합니다.\n\n여기서 중요한 지점이 있습니다. `FetchType.EAGER`는 연관이 **반환 시점까지 로딩돼 있어야 한다**는 계약이지, 반드시 루트 SQL의 JOIN으로 가져오라는 의미가 아닙니다.\n\n- `findAllBy(...)`는 파생 쿼리입니다. **현재 Hibernate 기준선에서는** 루트(feed_items)를 먼저 조회한 뒤 EAGER ToOne 연관을 채웠습니다. 쿼리에서 fetch join하지 않은 연관이라 JOIN이 아니라 별도의 2차 SELECT였습니다. 루트를 가져온 다음에 user·page를 행마다 조회합니다.\n- 단건 조회(`entityManager.find(id)`)에서는 Hibernate가 JOIN으로 가져오는 경우가 있지만 그건 provider·매핑·fetch profile에 달린 동작이지 일반적인 JPA 보장이 아닙니다. 리스트 파생 쿼리인 여기서는 2차 SELECT로 나갔습니다. \"즉시 로딩이면 한 번에 가져오겠지\"라는 착각이 깨지는 대목입니다.\n- `highlights`는 지연 로딩이라 루트 조회 시엔 나가지 않다가 매핑 루프에서 `getHighlights()`에 접근하는 순간 그 아이템의 컬렉션을 1쿼리로 가져옵니다. 아이템마다 한 번씩입니다.\n\n\n\n---\n" }, "previous_section": { "heading": { "line": 332, "level": 3, "text": "5.3 기준선이 의도한 범위에서는 정상이다" }, "start_line": 332, "end_line": 346, "text": "### 5.3 기준선이 의도한 범위에서는 정상이다\n\n최초 구현에서는 FeedItem과 User·Page·Highlight를 응답 형태로 조립하는 **기본 조회 경로**만\n검증했습니다. 요청한 크기만큼 피드 아이템이 조회되고 각 아이템에 User·Page 정보와 Highlight\n목록이 정확히 담기는지는 라운드트립 테스트로 확인했습니다. 이 범위에서는 의도한 대로 동작했습니다.\n\n하지만 이 단계는 아직 다음을 반영하지 않습니다.\n\n- 조회 사용자에 따른 공개 범위(public / mentioned / private) 판정\n- 피드 아이템별 최신 하이라이트 **최대 3개** 제한\n- mentioned 사용자 관계\n- 최종 커서(keyset) 페이징\n\n이 단계는 전체 기능 요구사항의 완료본이 아니라 **조회 문제를 발견하기 위한 기능적 기준선**입니다. \"정상\"은 이 기준선이 의도한 범위에 한정된 말입니다. 다음 관심사는 NFR입니다.\n" }, "next_section": { "heading": { "line": 362, "level": 2, "text": "6. 컬렉션 N+1 정량화" }, "start_line": 362, "end_line": 525, "text": "## 6. 컬렉션 N+1 정량화\n\n### 6.1 하이라이트 조회 수만 분리해 측정하기\n\n기준선을 측정하자 count·User·Page·Highlight 쿼리가 한꺼번에 나왔습니다. 총계만으로는 어느\n연관이 문제인지 알기 어려웠습니다. 그래서 먼저 Hibernate의 `getCollectionFetchCount()`로\n하이라이트 조립 과정에서 발생한 조회 수를 분리했습니다. 다만 이 지표를 SQL 실행 횟수로 읽으면\n안 됩니다.\n\n- `getCollectionFetchCount()` = **초기화된 컬렉션 수**. \"실행된 SELECT SQL 수\"가 아닙니다.\n- `getPrepareStatementCount()` = **획득한 PreparedStatement 수**. 이 값도 SQL 실행 수와 항상 같지는 않습니다.\n\n현재 기준선에는 batch/subselect가 없어 컬렉션 하나를 초기화할 때 SQL 하나가 나갑니다. 이\n조건에서만 \"초기화된 컬렉션 수 N = highlights 자식 SELECT 수 N\"이 성립합니다.\nBatch Fetch를 적용하면 여러 컬렉션을 한 SQL로 채우므로 이 등식이 깨집니다. 두 지표의 이름을\n구분한 이유입니다. ToOne(User·Page) 조회 수는 총 PreparedStatement에서 content 1건,\n페이지 count 1건, highlights 컬렉션 N건을 빼서 계산했습니다.\n\n### 6.2 실측 — 조회량이 N에 정확히 비례한다\n\n먼저 N이 무엇을 뜻하는지 정리했습니다. N은 전체 테이블 크기가 아니라 **한 요청에서 반환한\nFeedItem 수**입니다. 이 랩에서는 `seed(N)` 뒤에 `loadFeed(0, N)`을 호출해 데이터셋 크기와\npage size를 모두 N으로 맞췄습니다. 아래 표의 N은 \"한 페이지 요청이 조립하는 부모 엔티티\n수\"를 뜻합니다.\n\n**측정값(직접 측정).** 초기화 컬렉션 수·총 PreparedStatement는 Hibernate `Statistics`, 지연은 `System.nanoTime`, 시드 하이라이트는 시더 콘솔에서 그대로 읽은 값입니다.\n\n| N | 초기화 Highlight 컬렉션 | 총 PreparedStatement | 지연 중앙값(5회) | 지연 최댓값(5회) | 시드 하이라이트 |\n|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 10 | **10** | 25 | 32.8 ms | 36.1 ms | 1,285 |\n| 100 | **100** | 222 | 85.9 ms | 108.3 ms | 1,961 |\n| 1,000 | **1,000** | 2,022 | 193.7 ms | 238.4 ms | 2,917 |\n\n**파생값(분해).** 총 PreparedStatement를 SQL shape별로 가른 값입니다. 직접 측정이 아니라 시더 카디널리티 + 총계 + Spring Data count 생략 규칙으로 역산했습니다. 측정값과 섞어 읽지 않도록 성격과 증거를 함께 표기합니다.\n\n| 지표 | N=10 | N=100 | N=1,000 | 성격 | 증거 |\n|---|---:|---:|---:|---|---|\n| content | 1 | 1 | 1 | 파생 | 목록 루트 쿼리 1건(구조상 고정) |\n| count | 1 | 1 | 1 | 파생 | `Page` 반환 → Spring Data count 규칙(아래) |\n| distinct User SELECT | 3 | 20 | 20 | 파생 | 시더 `users=max(3,min(20,N/5+1))` + 1차 캐시 중복 제거 |\n| Page SELECT | 10 | 100 | 1,000 | 파생 | 시더 `pages=N`(1:1), 아이템마다 달라 N번 |\n| **ToOne(User+Page) 조회 수** | **13** | **120** | **1,020** | 파생 | 총계 − content − count − 컬렉션 N |\n\n```text\n총 PreparedStatement\n= content 1\n+ count 1 ← Spring Data Page 반환의 전체 건수 count\n+ distinct User targets ← ToOne, 1차 캐시로 중복 제거되어 distinct 수만큼\n+ N Page ← ToOne, 아이템마다 달라 N번\n+ N Highlight 컬렉션 ← 지연 로딩 컬렉션 초기화\n```\n\n검산: `1 + 1 + 3 + 10 + 10 = 25` · `1 + 1 + 20 + 100 + 100 = 222` · `1 + 1 + 20 + 1000 + 1000 = 2022` ✓\n\n**count 쿼리는 왜 나올까요?** `findAllBy(Pageable)`가 `Page`을 반환하기 때문입니다.\nSpring Data는 전체 페이지 수를 알려주려고 `select count(...)`를 한 번 더 실행합니다. 다만\n`offset==0`이고 `pageSize > 반환 건수`이면 count를 건너뜁니다. 라운드트립 스모크는 1건을\npageSize 10으로 조회해 이 조건에 들어갔고 count가 생략되어 총 4건이 나왔습니다. 반면 위\n측정은 `pageSize == 반환 건수(N)`라 count가 실제로 실행됩니다. 그래서 25 / 222 / 2,022에\n각각 count 1건이 포함되어 있습니다.\n\n> 이 count는 이후 페이징 전략의 결정 포인트이기도 합니다. 최종 피드가 전체 페이지 수를 요구하지 않는다면 `Page` 대신 `Slice`나 커서 결과로 바꿔 count 쿼리를 없앨 수 있습니다.\n\n지연은 `latencyMicros(n, 7, 2)`로 7회 반복하고 앞의 2회를 워밍업으로 버린 뒤 남은 **5개\n표본의 중앙값과 최댓값**을 기록했습니다. 표본이 5개뿐이어서 `p50`·`p99`라고 부르지 않았습니다.\n실제 코드의 p99 인덱스도 5개 중 최댓값을 가리킵니다. 안정적인 꼬리 지연을 말하려면 warm-up 후\n100회 이상 측정한 독립 세트가 여러 개 필요합니다. 여기서는 꼬리 지연이 아니라 N에 따른 왕복\n증가를 확인하려는 목적에 맞춰 측정 범위를 제한했습니다.\n\n세 조회 지표 모두 N을 따라 직선으로 증가합니다. 특히 하이라이트 컬렉션 초기화는 기울기 1의 직선(`= N`)이라 \"조회량이 N에 정비례\"함이 한눈에 드러납니다.\n\n\n\n이 관찰은 서로 다른 두 위반을 동시에 드러냅니다. \"하이라이트 수와 무관한 조회량\"이라는 요구가 깨지는데 깨지는 방식이 하나가 아닙니다.\n\n- **N+1(왕복).** `collectionFetches = N`은 한 요청에서 반환하는 FeedItem(부모) 수에 비례해\n 늘었습니다. Highlight 수가 아니라 아이템마다 컬렉션을 한 번씩 초기화하기 때문에 부모 수만큼\n DB를 왕복합니다.\n- **과조회(행수).** 한 번의 왕복에서는 해당 FeedItem의 Highlight를 **전부** 읽어 옵니다. 가장\n 많은 아이템은 최대 500행입니다. 반환 행수·전송량·엔티티 생성은 자식 수에 비례해\n 늘어납니다.\n\n부모 수에 따른 왕복 증가와 자식 수에 따른 과조회가 **같은 기준선에 동시에** 존재합니다.\n\n**\"page size를 20으로 고정하면 N+1도 20으로 고정 아닌가?\"** 맞습니다. 한 요청의 왕복 수는 page size에 묶입니다. 그러나 그 요청당 20회 왕복이 트래픽에 곱해집니다.\n\n```text\n추가 Highlight SELECT/초 ≈ page size × RPS\n예) page size 20 × 1,000 RPS ≈ 초당 20,000 자식 SELECT\n```\n\n그래서 N+1의 비용은 \"한 요청 안에서 얼마나 크냐\"가 아니라 \"요청마다 반복되는 왕복이 처리량에 곱해질 때\" 드러납니다.\n\n이 측정으로 확인한 N+1의 증가 기준은 전체 테이블 크기가 아니라 **한 요청에서 조립하는 부모\n엔티티 수**였습니다. 피드 테이블이 100만 행이어도 이 왕복 수 자체는 늘지 않습니다. 대신 전체\n테이블 크기는 OFFSET·정렬·가시성 필터 비용에 영향을 줍니다. 이 비용은 별도 축으로 분리해\nkeyset 페이징(14절)과 가시성 조건(15절)에서 측정했습니다.\n\n### 6.3 조회 증가 폭은 fetch 방식과 연관 데이터 수가 함께 결정한다\n\n총 PreparedStatement(25 / 222 / 2,022)에서 content 1건·count 1건·highlights 컬렉션 N건을\n빼자 ToOne(User+Page) 조회 수 **13 / 120 / 1,020**이 남았습니다. 이전에 적었던 14 / 121 /\n1,021에는 페이지 count 1건이 섞여 있었습니다. 이 값을 User와 Page로 다시 나누자 두 연관이\n정반대로 늘어났습니다.\n\n| 연관 | 데이터 분포 | 1차 캐시로 걸러지나 | N=10 / 100 / 1,000 조회 수 |\n|---|---|---|---|\n| **User** (EAGER ToOne) | 소수 풀 재사용(≤20명) | 그렇다 (공유되니 걸러짐) | 3 / 20 / 20 |\n| **Page** (EAGER ToOne) | 아이템당 1개(전부 다름) | 아니다 | 10 / 100 / 1,000 |\n| **highlights** (지연 로딩 컬렉션) | 아이템당 컬렉션 | — (아이템마다 1회) | 10 / 100 / 1,000 |\n\nEAGER의 secondary SELECT 구조가 추가 조회의 가능성을 만듭니다. 실제로 몇 번 실행되는지는 Persistence Context 안에서 **서로 다른 연관 대상(distinct target)이 몇 개인지**가 정합니다. 같은 `@ManyToOne(EAGER)`라도 User는 distinct 대상 ≤20개 → 약 20회, Page는 distinct 대상 N개 → N회로 갈립니다. \"즉시 로딩 하나 붙였을 뿐인데 왜 어떤 건 터지고 어떤 건 안 터지나\"의 답은 애너테이션 하나가 아니라 fetch 방식 × distinct 카디널리티의 곱에 있습니다.\n\n### 6.4 각 조회는 \"빠르다\" — 그런데도 느리다\n\n반복되는 하이라이트 조회 하나를 실행계획으로 확인했습니다. 아래는 **Plan A — 대량 시드 직후,\n`ANALYZE` 실행 전**의 계획입니다(원문: [`evidence/raw/explain/highlights-child-plan-A.txt`](./evidence/raw/explain/highlights-child-plan-A.txt)).\n\n```text\nIndex Scan using ix_highlights_feed_items_created on highlights\n (cost=0.27..8.29 rows=1 width=710) (actual time=0.026..0.123 rows=500 loops=1)\n Index Cond: (feed_item_id = '2b5b931f-...'::uuid)\n Buffers: shared hit=14\nPlanning Time: 0.086 ms\nExecution Time: 0.173 ms\n```\n\n개별 하이라이트 조회는 `feed_item_id` 탐색을 인덱스로 처리하고(Index Scan) 0.173 ms로 빠릅니다. 그런데 이 빠른 쿼리가 N번 반복됩니다. N=1,000이면 피드 한 번 로딩이 194 ms로 커집니다. 이 문제는 \"쿼리가 느려서\"가 아니라 \"빠른 쿼리를 N번 왕복해서\" 생깁니다.\n\n다만 이 실행계획을 \"이미 최적\"이라고 결론지으면 안 됩니다. 최종 요구사항 관점에서 두 문제가 함께 있습니다. 6.2절의 두 위반과 같은 짝입니다.\n\n- **반복 왕복**: 같은 자식 쿼리가 FeedItem마다 반복됩니다. 현재 ORM fetch plan의 문제이므로\n 인덱스로는 풀 수 없고 왕복 횟수 자체를 줄여야 합니다.\n- **컬렉션 과조회**: 이 쿼리는 `SELECT * FROM highlights WHERE feed_item_id = ?`라 한 번에 최대 500행을 읽어 옵니다. 응답에 필요한 건 최신 3개뿐인데 `ORDER BY created_at DESC LIMIT 3`가 없어 결과량을 제한하지 못합니다. 이건 SQL shape와 인덱스 설계까지 함께 풀어야 합니다.\n\n정확히는 \"**N회 반복의 원인은 fetch plan에 있지만, 최종 Top-3 조회 비용은 SQL shape·인덱스까지 함께 해결해야 한다**\"가 맞습니다.\n\nPlan A만으로 결론을 내리지는 않았습니다. Plan A에서 추정한 `rows=1`과 실제 `rows=500`은\n500배 차이가 납니다. 대량 시드 직후 `ANALYZE`를 실행하지 않아 통계가 `feed_item_id`별 편중을\n반영하지 못했다는 가설을 세웠습니다. 이 가설은 `ANALYZE highlights` 뒤에 Plan B를 다시 측정해\n검증할 예정입니다. 아직 실행하지 않았으므로 Plan B 열은 비워 두었습니다.\n\n| 항목 | Plan A (현재, `ANALYZE` 전) | Plan B (`ANALYZE highlights` 후) |\n|---|---|---|\n| 추정 rows | 1 | 예정 |\n| 실제 rows | 500 | 예정 |\n| 스캔 방식 | Index Scan (`ix_highlights_feed_items_created`) | 예정 |\n| Buffers | `shared hit=14, read=0` (warm) | 예정 |\n| Execution Time | 0.173 ms | 예정 |\n\nEXPLAIN 수치를 읽을 때 주의할 두 가지가 더 있습니다.\n\n- **warm cache**: `Buffers: shared hit=14, read=0`은 warm buffer cache 결과라 디스크 I/O가 낀 cold 실행시간으로 읽으면 안 됩니다.\n- **0.173 ms를 194 ms와 합산·비교 금지**: `Execution Time`은 PostgreSQL executor 내부 시간에 가깝고 ORM 엔티티 생성·JDBC 결과 전달·DTO 매핑·직렬화·HTTP를 포함하지 않습니다. 애플리케이션 지연과 같은 지표가 아닙니다.\n\n### 6.5 코드에 루프가 없는데 왜 N+1인가\n\n`loadFeed`에는 하이라이트를 위한 명시적인 `for`가 없고 `getHighlights().stream()`만 있습니다.\n처음에는 이 코드만 보고 조회가 N번 나간다고 알아차리기 어려웠습니다. 하지만 지연 로딩 컬렉션은\n접근하는 순간 조회하므로 아이템이 N개면 접근과 조회도 N번 발생합니다. 반복문이 없어진 것이 아니라\n스트림 뒤에 숨은 셈입니다.\n\n---\n" }, "context_range": { "start_line": 332, "end_line": 525 }, "context_lines": [ { "line": 332, "text": "### 5.3 기준선이 의도한 범위에서는 정상이다" }, { "line": 333, "text": "" }, { "line": 334, "text": "최초 구현에서는 FeedItem과 User·Page·Highlight를 응답 형태로 조립하는 **기본 조회 경로**만" }, { "line": 335, "text": "검증했습니다. 요청한 크기만큼 피드 아이템이 조회되고 각 아이템에 User·Page 정보와 Highlight" }, { "line": 336, "text": "목록이 정확히 담기는지는 라운드트립 테스트로 확인했습니다. 이 범위에서는 의도한 대로 동작했습니다." }, { "line": 337, "text": "" }, { "line": 338, "text": "하지만 이 단계는 아직 다음을 반영하지 않습니다." }, { "line": 339, "text": "" }, { "line": 340, "text": "- 조회 사용자에 따른 공개 범위(public / mentioned / private) 판정" }, { "line": 341, "text": "- 피드 아이템별 최신 하이라이트 **최대 3개** 제한" }, { "line": 342, "text": "- mentioned 사용자 관계" }, { "line": 343, "text": "- 최종 커서(keyset) 페이징" }, { "line": 344, "text": "" }, { "line": 345, "text": "이 단계는 전체 기능 요구사항의 완료본이 아니라 **조회 문제를 발견하기 위한 기능적 기준선**입니다. \"정상\"은 이 기준선이 의도한 범위에 한정된 말입니다. 다음 관심사는 NFR입니다." }, { "line": 346, "text": "" }, { "line": 347, "text": "### 5.4 왜 추가 쿼리가 나가나 — EAGER는 \"로딩 시점\" 계약이지 JOIN 보장이 아니다" }, { "line": 348, "text": "" }, { "line": 349, "text": "엔티티에는 fetch를 따로 명시하지 않았습니다. `@ManyToOne`은 즉시 로딩(EAGER)," }, { "line": 350, "text": "`@OneToMany`는 지연 로딩(LAZY)이라는 JPA 기본값을 사용합니다." }, { "line": 351, "text": "" }, { "line": 352, "text": "여기서 중요한 지점이 있습니다. `FetchType.EAGER`는 연관이 **반환 시점까지 로딩돼 있어야 한다**는 계약이지, 반드시 루트 SQL의 JOIN으로 가져오라는 의미가 아닙니다." }, { "line": 353, "text": "" }, { "line": 354, "text": "- `findAllBy(...)`는 파생 쿼리입니다. **현재 Hibernate 기준선에서는** 루트(feed_items)를 먼저 조회한 뒤 EAGER ToOne 연관을 채웠습니다. 쿼리에서 fetch join하지 않은 연관이라 JOIN이 아니라 별도의 2차 SELECT였습니다. 루트를 가져온 다음에 user·page를 행마다 조회합니다." }, { "line": 355, "text": "- 단건 조회(`entityManager.find(id)`)에서는 Hibernate가 JOIN으로 가져오는 경우가 있지만 그건 provider·매핑·fetch profile에 달린 동작이지 일반적인 JPA 보장이 아닙니다. 리스트 파생 쿼리인 여기서는 2차 SELECT로 나갔습니다. \"즉시 로딩이면 한 번에 가져오겠지\"라는 착각이 깨지는 대목입니다." }, { "line": 356, "text": "- `highlights`는 지연 로딩이라 루트 조회 시엔 나가지 않다가 매핑 루프에서 `getHighlights()`에 접근하는 순간 그 아이템의 컬렉션을 1쿼리로 가져옵니다. 아이템마다 한 번씩입니다." }, { "line": 357, "text": "" }, { "line": 358, "text": "" }, { "line": 359, "text": "" }, { "line": 360, "text": "---" }, { "line": 361, "text": "" }, { "line": 362, "text": "## 6. 컬렉션 N+1 정량화" }, { "line": 363, "text": "" }, { "line": 364, "text": "### 6.1 하이라이트 조회 수만 분리해 측정하기" }, { "line": 365, "text": "" }, { "line": 366, "text": "기준선을 측정하자 count·User·Page·Highlight 쿼리가 한꺼번에 나왔습니다. 총계만으로는 어느" }, { "line": 367, "text": "연관이 문제인지 알기 어려웠습니다. 그래서 먼저 Hibernate의 `getCollectionFetchCount()`로" }, { "line": 368, "text": "하이라이트 조립 과정에서 발생한 조회 수를 분리했습니다. 다만 이 지표를 SQL 실행 횟수로 읽으면" }, { "line": 369, "text": "안 됩니다." }, { "line": 370, "text": "" }, { "line": 371, "text": "- `getCollectionFetchCount()` = **초기화된 컬렉션 수**. \"실행된 SELECT SQL 수\"가 아닙니다." }, { "line": 372, "text": "- `getPrepareStatementCount()` = **획득한 PreparedStatement 수**. 이 값도 SQL 실행 수와 항상 같지는 않습니다." }, { "line": 373, "text": "" }, { "line": 374, "text": "현재 기준선에는 batch/subselect가 없어 컬렉션 하나를 초기화할 때 SQL 하나가 나갑니다. 이" }, { "line": 375, "text": "조건에서만 \"초기화된 컬렉션 수 N = highlights 자식 SELECT 수 N\"이 성립합니다." }, { "line": 376, "text": "Batch Fetch를 적용하면 여러 컬렉션을 한 SQL로 채우므로 이 등식이 깨집니다. 두 지표의 이름을" }, { "line": 377, "text": "구분한 이유입니다. ToOne(User·Page) 조회 수는 총 PreparedStatement에서 content 1건," }, { "line": 378, "text": "페이지 count 1건, highlights 컬렉션 N건을 빼서 계산했습니다." }, { "line": 379, "text": "" }, { "line": 380, "text": "### 6.2 실측 — 조회량이 N에 정확히 비례한다" }, { "line": 381, "text": "" }, { "line": 382, "text": "먼저 N이 무엇을 뜻하는지 정리했습니다. N은 전체 테이블 크기가 아니라 **한 요청에서 반환한" }, { "line": 383, "text": "FeedItem 수**입니다. 이 랩에서는 `seed(N)` 뒤에 `loadFeed(0, N)`을 호출해 데이터셋 크기와" }, { "line": 384, "text": "page size를 모두 N으로 맞췄습니다. 아래 표의 N은 \"한 페이지 요청이 조립하는 부모 엔티티" }, { "line": 385, "text": "수\"를 뜻합니다." }, { "line": 386, "text": "" }, { "line": 387, "text": "**측정값(직접 측정).** 초기화 컬렉션 수·총 PreparedStatement는 Hibernate `Statistics`, 지연은 `System.nanoTime`, 시드 하이라이트는 시더 콘솔에서 그대로 읽은 값입니다." }, { "line": 388, "text": "" }, { "line": 389, "text": "| N | 초기화 Highlight 컬렉션 | 총 PreparedStatement | 지연 중앙값(5회) | 지연 최댓값(5회) | 시드 하이라이트 |" }, { "line": 390, "text": "|---:|---:|---:|---:|---:|---:|" }, { "line": 391, "text": "| 10 | **10** | 25 | 32.8 ms | 36.1 ms | 1,285 |" }, { "line": 392, "text": "| 100 | **100** | 222 | 85.9 ms | 108.3 ms | 1,961 |" }, { "line": 393, "text": "| 1,000 | **1,000** | 2,022 | 193.7 ms | 238.4 ms | 2,917 |" }, { "line": 394, "text": "" }, { "line": 395, "text": "**파생값(분해).** 총 PreparedStatement를 SQL shape별로 가른 값입니다. 직접 측정이 아니라 시더 카디널리티 + 총계 + Spring Data count 생략 규칙으로 역산했습니다. 측정값과 섞어 읽지 않도록 성격과 증거를 함께 표기합니다." }, { "line": 396, "text": "" }, { "line": 397, "text": "| 지표 | N=10 | N=100 | N=1,000 | 성격 | 증거 |" }, { "line": 398, "text": "|---|---:|---:|---:|---|---|" }, { "line": 399, "text": "| content | 1 | 1 | 1 | 파생 | 목록 루트 쿼리 1건(구조상 고정) |" }, { "line": 400, "text": "| count | 1 | 1 | 1 | 파생 | `Page` 반환 → Spring Data count 규칙(아래) |" }, { "line": 401, "text": "| distinct User SELECT | 3 | 20 | 20 | 파생 | 시더 `users=max(3,min(20,N/5+1))` + 1차 캐시 중복 제거 |" }, { "line": 402, "text": "| Page SELECT | 10 | 100 | 1,000 | 파생 | 시더 `pages=N`(1:1), 아이템마다 달라 N번 |" }, { "line": 403, "text": "| **ToOne(User+Page) 조회 수** | **13** | **120** | **1,020** | 파생 | 총계 − content − count − 컬렉션 N |" }, { "line": 404, "text": "" }, { "line": 405, "text": "```text" }, { "line": 406, "text": "총 PreparedStatement" }, { "line": 407, "text": "= content 1" }, { "line": 408, "text": "+ count 1 ← Spring Data Page 반환의 전체 건수 count" }, { "line": 409, "text": "+ distinct User targets ← ToOne, 1차 캐시로 중복 제거되어 distinct 수만큼" }, { "line": 410, "text": "+ N Page ← ToOne, 아이템마다 달라 N번" }, { "line": 411, "text": "+ N Highlight 컬렉션 ← 지연 로딩 컬렉션 초기화" }, { "line": 412, "text": "```" }, { "line": 413, "text": "" }, { "line": 414, "text": "검산: `1 + 1 + 3 + 10 + 10 = 25` · `1 + 1 + 20 + 100 + 100 = 222` · `1 + 1 + 20 + 1000 + 1000 = 2022` ✓" }, { "line": 415, "text": "" }, { "line": 416, "text": "**count 쿼리는 왜 나올까요?** `findAllBy(Pageable)`가 `Page`을 반환하기 때문입니다." }, { "line": 417, "text": "Spring Data는 전체 페이지 수를 알려주려고 `select count(...)`를 한 번 더 실행합니다. 다만" }, { "line": 418, "text": "`offset==0`이고 `pageSize > 반환 건수`이면 count를 건너뜁니다. 라운드트립 스모크는 1건을" }, { "line": 419, "text": "pageSize 10으로 조회해 이 조건에 들어갔고 count가 생략되어 총 4건이 나왔습니다. 반면 위" }, { "line": 420, "text": "측정은 `pageSize == 반환 건수(N)`라 count가 실제로 실행됩니다. 그래서 25 / 222 / 2,022에" }, { "line": 421, "text": "각각 count 1건이 포함되어 있습니다." }, { "line": 422, "text": "" }, { "line": 423, "text": "> 이 count는 이후 페이징 전략의 결정 포인트이기도 합니다. 최종 피드가 전체 페이지 수를 요구하지 않는다면 `Page` 대신 `Slice`나 커서 결과로 바꿔 count 쿼리를 없앨 수 있습니다." }, { "line": 424, "text": "" }, { "line": 425, "text": "지연은 `latencyMicros(n, 7, 2)`로 7회 반복하고 앞의 2회를 워밍업으로 버린 뒤 남은 **5개" }, { "line": 426, "text": "표본의 중앙값과 최댓값**을 기록했습니다. 표본이 5개뿐이어서 `p50`·`p99`라고 부르지 않았습니다." }, { "line": 427, "text": "실제 코드의 p99 인덱스도 5개 중 최댓값을 가리킵니다. 안정적인 꼬리 지연을 말하려면 warm-up 후" }, { "line": 428, "text": "100회 이상 측정한 독립 세트가 여러 개 필요합니다. 여기서는 꼬리 지연이 아니라 N에 따른 왕복" }, { "line": 429, "text": "증가를 확인하려는 목적에 맞춰 측정 범위를 제한했습니다." }, { "line": 430, "text": "" }, { "line": 431, "text": "세 조회 지표 모두 N을 따라 직선으로 증가합니다. 특히 하이라이트 컬렉션 초기화는 기울기 1의 직선(`= N`)이라 \"조회량이 N에 정비례\"함이 한눈에 드러납니다." }, { "line": 432, "text": "" }, { "line": 433, "text": "" }, { "line": 434, "text": "" }, { "line": 435, "text": "이 관찰은 서로 다른 두 위반을 동시에 드러냅니다. \"하이라이트 수와 무관한 조회량\"이라는 요구가 깨지는데 깨지는 방식이 하나가 아닙니다." }, { "line": 436, "text": "" }, { "line": 437, "text": "- **N+1(왕복).** `collectionFetches = N`은 한 요청에서 반환하는 FeedItem(부모) 수에 비례해" }, { "line": 438, "text": " 늘었습니다. Highlight 수가 아니라 아이템마다 컬렉션을 한 번씩 초기화하기 때문에 부모 수만큼" }, { "line": 439, "text": " DB를 왕복합니다." }, { "line": 440, "text": "- **과조회(행수).** 한 번의 왕복에서는 해당 FeedItem의 Highlight를 **전부** 읽어 옵니다. 가장" }, { "line": 441, "text": " 많은 아이템은 최대 500행입니다. 반환 행수·전송량·엔티티 생성은 자식 수에 비례해" }, { "line": 442, "text": " 늘어납니다." }, { "line": 443, "text": "" }, { "line": 444, "text": "부모 수에 따른 왕복 증가와 자식 수에 따른 과조회가 **같은 기준선에 동시에** 존재합니다." }, { "line": 445, "text": "" }, { "line": 446, "text": "**\"page size를 20으로 고정하면 N+1도 20으로 고정 아닌가?\"** 맞습니다. 한 요청의 왕복 수는 page size에 묶입니다. 그러나 그 요청당 20회 왕복이 트래픽에 곱해집니다." }, { "line": 447, "text": "" }, { "line": 448, "text": "```text" }, { "line": 449, "text": "추가 Highlight SELECT/초 ≈ page size × RPS" }, { "line": 450, "text": "예) page size 20 × 1,000 RPS ≈ 초당 20,000 자식 SELECT" }, { "line": 451, "text": "```" }, { "line": 452, "text": "" }, { "line": 453, "text": "그래서 N+1의 비용은 \"한 요청 안에서 얼마나 크냐\"가 아니라 \"요청마다 반복되는 왕복이 처리량에 곱해질 때\" 드러납니다." }, { "line": 454, "text": "" }, { "line": 455, "text": "이 측정으로 확인한 N+1의 증가 기준은 전체 테이블 크기가 아니라 **한 요청에서 조립하는 부모" }, { "line": 456, "text": "엔티티 수**였습니다. 피드 테이블이 100만 행이어도 이 왕복 수 자체는 늘지 않습니다. 대신 전체" }, { "line": 457, "text": "테이블 크기는 OFFSET·정렬·가시성 필터 비용에 영향을 줍니다. 이 비용은 별도 축으로 분리해" }, { "line": 458, "text": "keyset 페이징(14절)과 가시성 조건(15절)에서 측정했습니다." }, { "line": 459, "text": "" }, { "line": 460, "text": "### 6.3 조회 증가 폭은 fetch 방식과 연관 데이터 수가 함께 결정한다" }, { "line": 461, "text": "" }, { "line": 462, "text": "총 PreparedStatement(25 / 222 / 2,022)에서 content 1건·count 1건·highlights 컬렉션 N건을" }, { "line": 463, "text": "빼자 ToOne(User+Page) 조회 수 **13 / 120 / 1,020**이 남았습니다. 이전에 적었던 14 / 121 /" }, { "line": 464, "text": "1,021에는 페이지 count 1건이 섞여 있었습니다. 이 값을 User와 Page로 다시 나누자 두 연관이" }, { "line": 465, "text": "정반대로 늘어났습니다." }, { "line": 466, "text": "" }, { "line": 467, "text": "| 연관 | 데이터 분포 | 1차 캐시로 걸러지나 | N=10 / 100 / 1,000 조회 수 |" }, { "line": 468, "text": "|---|---|---|---|" }, { "line": 469, "text": "| **User** (EAGER ToOne) | 소수 풀 재사용(≤20명) | 그렇다 (공유되니 걸러짐) | 3 / 20 / 20 |" }, { "line": 470, "text": "| **Page** (EAGER ToOne) | 아이템당 1개(전부 다름) | 아니다 | 10 / 100 / 1,000 |" }, { "line": 471, "text": "| **highlights** (지연 로딩 컬렉션) | 아이템당 컬렉션 | — (아이템마다 1회) | 10 / 100 / 1,000 |" }, { "line": 472, "text": "" }, { "line": 473, "text": "EAGER의 secondary SELECT 구조가 추가 조회의 가능성을 만듭니다. 실제로 몇 번 실행되는지는 Persistence Context 안에서 **서로 다른 연관 대상(distinct target)이 몇 개인지**가 정합니다. 같은 `@ManyToOne(EAGER)`라도 User는 distinct 대상 ≤20개 → 약 20회, Page는 distinct 대상 N개 → N회로 갈립니다. \"즉시 로딩 하나 붙였을 뿐인데 왜 어떤 건 터지고 어떤 건 안 터지나\"의 답은 애너테이션 하나가 아니라 fetch 방식 × distinct 카디널리티의 곱에 있습니다." }, { "line": 474, "text": "" }, { "line": 475, "text": "### 6.4 각 조회는 \"빠르다\" — 그런데도 느리다" }, { "line": 476, "text": "" }, { "line": 477, "text": "반복되는 하이라이트 조회 하나를 실행계획으로 확인했습니다. 아래는 **Plan A — 대량 시드 직후," }, { "line": 478, "text": "`ANALYZE` 실행 전**의 계획입니다(원문: [`evidence/raw/explain/highlights-child-plan-A.txt`](./evidence/raw/explain/highlights-child-plan-A.txt))." }, { "line": 479, "text": "" }, { "line": 480, "text": "```text" }, { "line": 481, "text": "Index Scan using ix_highlights_feed_items_created on highlights" }, { "line": 482, "text": " (cost=0.27..8.29 rows=1 width=710) (actual time=0.026..0.123 rows=500 loops=1)" }, { "line": 483, "text": " Index Cond: (feed_item_id = '2b5b931f-...'::uuid)" }, { "line": 484, "text": " Buffers: shared hit=14" }, { "line": 485, "text": "Planning Time: 0.086 ms" }, { "line": 486, "text": "Execution Time: 0.173 ms" }, { "line": 487, "text": "```" }, { "line": 488, "text": "" }, { "line": 489, "text": "개별 하이라이트 조회는 `feed_item_id` 탐색을 인덱스로 처리하고(Index Scan) 0.173 ms로 빠릅니다. 그런데 이 빠른 쿼리가 N번 반복됩니다. N=1,000이면 피드 한 번 로딩이 194 ms로 커집니다. 이 문제는 \"쿼리가 느려서\"가 아니라 \"빠른 쿼리를 N번 왕복해서\" 생깁니다." }, { "line": 490, "text": "" }, { "line": 491, "text": "다만 이 실행계획을 \"이미 최적\"이라고 결론지으면 안 됩니다. 최종 요구사항 관점에서 두 문제가 함께 있습니다. 6.2절의 두 위반과 같은 짝입니다." }, { "line": 492, "text": "" }, { "line": 493, "text": "- **반복 왕복**: 같은 자식 쿼리가 FeedItem마다 반복됩니다. 현재 ORM fetch plan의 문제이므로" }, { "line": 494, "text": " 인덱스로는 풀 수 없고 왕복 횟수 자체를 줄여야 합니다." }, { "line": 495, "text": "- **컬렉션 과조회**: 이 쿼리는 `SELECT * FROM highlights WHERE feed_item_id = ?`라 한 번에 최대 500행을 읽어 옵니다. 응답에 필요한 건 최신 3개뿐인데 `ORDER BY created_at DESC LIMIT 3`가 없어 결과량을 제한하지 못합니다. 이건 SQL shape와 인덱스 설계까지 함께 풀어야 합니다." }, { "line": 496, "text": "" }, { "line": 497, "text": "정확히는 \"**N회 반복의 원인은 fetch plan에 있지만, 최종 Top-3 조회 비용은 SQL shape·인덱스까지 함께 해결해야 한다**\"가 맞습니다." }, { "line": 498, "text": "" }, { "line": 499, "text": "Plan A만으로 결론을 내리지는 않았습니다. Plan A에서 추정한 `rows=1`과 실제 `rows=500`은" }, { "line": 500, "text": "500배 차이가 납니다. 대량 시드 직후 `ANALYZE`를 실행하지 않아 통계가 `feed_item_id`별 편중을" }, { "line": 501, "text": "반영하지 못했다는 가설을 세웠습니다. 이 가설은 `ANALYZE highlights` 뒤에 Plan B를 다시 측정해" }, { "line": 502, "text": "검증할 예정입니다. 아직 실행하지 않았으므로 Plan B 열은 비워 두었습니다." }, { "line": 503, "text": "" }, { "line": 504, "text": "| 항목 | Plan A (현재, `ANALYZE` 전) | Plan B (`ANALYZE highlights` 후) |" }, { "line": 505, "text": "|---|---|---|" }, { "line": 506, "text": "| 추정 rows | 1 | 예정 |" }, { "line": 507, "text": "| 실제 rows | 500 | 예정 |" }, { "line": 508, "text": "| 스캔 방식 | Index Scan (`ix_highlights_feed_items_created`) | 예정 |" }, { "line": 509, "text": "| Buffers | `shared hit=14, read=0` (warm) | 예정 |" }, { "line": 510, "text": "| Execution Time | 0.173 ms | 예정 |" }, { "line": 511, "text": "" }, { "line": 512, "text": "EXPLAIN 수치를 읽을 때 주의할 두 가지가 더 있습니다." }, { "line": 513, "text": "" }, { "line": 514, "text": "- **warm cache**: `Buffers: shared hit=14, read=0`은 warm buffer cache 결과라 디스크 I/O가 낀 cold 실행시간으로 읽으면 안 됩니다." }, { "line": 515, "text": "- **0.173 ms를 194 ms와 합산·비교 금지**: `Execution Time`은 PostgreSQL executor 내부 시간에 가깝고 ORM 엔티티 생성·JDBC 결과 전달·DTO 매핑·직렬화·HTTP를 포함하지 않습니다. 애플리케이션 지연과 같은 지표가 아닙니다." }, { "line": 516, "text": "" }, { "line": 517, "text": "### 6.5 코드에 루프가 없는데 왜 N+1인가" }, { "line": 518, "text": "" }, { "line": 519, "text": "`loadFeed`에는 하이라이트를 위한 명시적인 `for`가 없고 `getHighlights().stream()`만 있습니다." }, { "line": 520, "text": "처음에는 이 코드만 보고 조회가 N번 나간다고 알아차리기 어려웠습니다. 하지만 지연 로딩 컬렉션은" }, { "line": 521, "text": "접근하는 순간 조회하므로 아이템이 N개면 접근과 조회도 N번 발생합니다. 반복문이 없어진 것이 아니라" }, { "line": 522, "text": "스트림 뒤에 숨은 셈입니다." }, { "line": 523, "text": "" }, { "line": 524, "text": "---" }, { "line": 525, "text": "" } ], "numbered_context": "332 | ### 5.3 기준선이 의도한 범위에서는 정상이다\n333 | \n334 | 최초 구현에서는 FeedItem과 User·Page·Highlight를 응답 형태로 조립하는 **기본 조회 경로**만\n335 | 검증했습니다. 요청한 크기만큼 피드 아이템이 조회되고 각 아이템에 User·Page 정보와 Highlight\n336 | 목록이 정확히 담기는지는 라운드트립 테스트로 확인했습니다. 이 범위에서는 의도한 대로 동작했습니다.\n337 | \n338 | 하지만 이 단계는 아직 다음을 반영하지 않습니다.\n339 | \n340 | - 조회 사용자에 따른 공개 범위(public / mentioned / private) 판정\n341 | - 피드 아이템별 최신 하이라이트 **최대 3개** 제한\n342 | - mentioned 사용자 관계\n343 | - 최종 커서(keyset) 페이징\n344 | \n345 | 이 단계는 전체 기능 요구사항의 완료본이 아니라 **조회 문제를 발견하기 위한 기능적 기준선**입니다. \"정상\"은 이 기준선이 의도한 범위에 한정된 말입니다. 다음 관심사는 NFR입니다.\n346 | \n347 | ### 5.4 왜 추가 쿼리가 나가나 — EAGER는 \"로딩 시점\" 계약이지 JOIN 보장이 아니다\n348 | \n349 | 엔티티에는 fetch를 따로 명시하지 않았습니다. `@ManyToOne`은 즉시 로딩(EAGER),\n350 | `@OneToMany`는 지연 로딩(LAZY)이라는 JPA 기본값을 사용합니다.\n351 | \n352 | 여기서 중요한 지점이 있습니다. `FetchType.EAGER`는 연관이 **반환 시점까지 로딩돼 있어야 한다**는 계약이지, 반드시 루트 SQL의 JOIN으로 가져오라는 의미가 아닙니다.\n353 | \n354 | - `findAllBy(...)`는 파생 쿼리입니다. **현재 Hibernate 기준선에서는** 루트(feed_items)를 먼저 조회한 뒤 EAGER ToOne 연관을 채웠습니다. 쿼리에서 fetch join하지 않은 연관이라 JOIN이 아니라 별도의 2차 SELECT였습니다. 루트를 가져온 다음에 user·page를 행마다 조회합니다.\n355 | - 단건 조회(`entityManager.find(id)`)에서는 Hibernate가 JOIN으로 가져오는 경우가 있지만 그건 provider·매핑·fetch profile에 달린 동작이지 일반적인 JPA 보장이 아닙니다. 리스트 파생 쿼리인 여기서는 2차 SELECT로 나갔습니다. \"즉시 로딩이면 한 번에 가져오겠지\"라는 착각이 깨지는 대목입니다.\n356 | - `highlights`는 지연 로딩이라 루트 조회 시엔 나가지 않다가 매핑 루프에서 `getHighlights()`에 접근하는 순간 그 아이템의 컬렉션을 1쿼리로 가져옵니다. 아이템마다 한 번씩입니다.\n357 | \n358 | \n359 | \n360 | ---\n361 | \n362 | ## 6. 컬렉션 N+1 정량화\n363 | \n364 | ### 6.1 하이라이트 조회 수만 분리해 측정하기\n365 | \n366 | 기준선을 측정하자 count·User·Page·Highlight 쿼리가 한꺼번에 나왔습니다. 총계만으로는 어느\n367 | 연관이 문제인지 알기 어려웠습니다. 그래서 먼저 Hibernate의 `getCollectionFetchCount()`로\n368 | 하이라이트 조립 과정에서 발생한 조회 수를 분리했습니다. 다만 이 지표를 SQL 실행 횟수로 읽으면\n369 | 안 됩니다.\n370 | \n371 | - `getCollectionFetchCount()` = **초기화된 컬렉션 수**. \"실행된 SELECT SQL 수\"가 아닙니다.\n372 | - `getPrepareStatementCount()` = **획득한 PreparedStatement 수**. 이 값도 SQL 실행 수와 항상 같지는 않습니다.\n373 | \n374 | 현재 기준선에는 batch/subselect가 없어 컬렉션 하나를 초기화할 때 SQL 하나가 나갑니다. 이\n375 | 조건에서만 \"초기화된 컬렉션 수 N = highlights 자식 SELECT 수 N\"이 성립합니다.\n376 | Batch Fetch를 적용하면 여러 컬렉션을 한 SQL로 채우므로 이 등식이 깨집니다. 두 지표의 이름을\n377 | 구분한 이유입니다. ToOne(User·Page) 조회 수는 총 PreparedStatement에서 content 1건,\n378 | 페이지 count 1건, highlights 컬렉션 N건을 빼서 계산했습니다.\n379 | \n380 | ### 6.2 실측 — 조회량이 N에 정확히 비례한다\n381 | \n382 | 먼저 N이 무엇을 뜻하는지 정리했습니다. N은 전체 테이블 크기가 아니라 **한 요청에서 반환한\n383 | FeedItem 수**입니다. 이 랩에서는 `seed(N)` 뒤에 `loadFeed(0, N)`을 호출해 데이터셋 크기와\n384 | page size를 모두 N으로 맞췄습니다. 아래 표의 N은 \"한 페이지 요청이 조립하는 부모 엔티티\n385 | 수\"를 뜻합니다.\n386 | \n387 | **측정값(직접 측정).** 초기화 컬렉션 수·총 PreparedStatement는 Hibernate `Statistics`, 지연은 `System.nanoTime`, 시드 하이라이트는 시더 콘솔에서 그대로 읽은 값입니다.\n388 | \n389 | | N | 초기화 Highlight 컬렉션 | 총 PreparedStatement | 지연 중앙값(5회) | 지연 최댓값(5회) | 시드 하이라이트 |\n390 | |---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n391 | | 10 | **10** | 25 | 32.8 ms | 36.1 ms | 1,285 |\n392 | | 100 | **100** | 222 | 85.9 ms | 108.3 ms | 1,961 |\n393 | | 1,000 | **1,000** | 2,022 | 193.7 ms | 238.4 ms | 2,917 |\n394 | \n395 | **파생값(분해).** 총 PreparedStatement를 SQL shape별로 가른 값입니다. 직접 측정이 아니라 시더 카디널리티 + 총계 + Spring Data count 생략 규칙으로 역산했습니다. 측정값과 섞어 읽지 않도록 성격과 증거를 함께 표기합니다.\n396 | \n397 | | 지표 | N=10 | N=100 | N=1,000 | 성격 | 증거 |\n398 | |---|---:|---:|---:|---|---|\n399 | | content | 1 | 1 | 1 | 파생 | 목록 루트 쿼리 1건(구조상 고정) |\n400 | | count | 1 | 1 | 1 | 파생 | `Page` 반환 → Spring Data count 규칙(아래) |\n401 | | distinct User SELECT | 3 | 20 | 20 | 파생 | 시더 `users=max(3,min(20,N/5+1))` + 1차 캐시 중복 제거 |\n402 | | Page SELECT | 10 | 100 | 1,000 | 파생 | 시더 `pages=N`(1:1), 아이템마다 달라 N번 |\n403 | | **ToOne(User+Page) 조회 수** | **13** | **120** | **1,020** | 파생 | 총계 − content − count − 컬렉션 N |\n404 | \n405 | ```text\n406 | 총 PreparedStatement\n407 | = content 1\n408 | + count 1 ← Spring Data Page 반환의 전체 건수 count\n409 | + distinct User targets ← ToOne, 1차 캐시로 중복 제거되어 distinct 수만큼\n410 | + N Page ← ToOne, 아이템마다 달라 N번\n411 | + N Highlight 컬렉션 ← 지연 로딩 컬렉션 초기화\n412 | ```\n413 | \n414 | 검산: `1 + 1 + 3 + 10 + 10 = 25` · `1 + 1 + 20 + 100 + 100 = 222` · `1 + 1 + 20 + 1000 + 1000 = 2022` ✓\n415 | \n416 | **count 쿼리는 왜 나올까요?** `findAllBy(Pageable)`가 `Page`을 반환하기 때문입니다.\n417 | Spring Data는 전체 페이지 수를 알려주려고 `select count(...)`를 한 번 더 실행합니다. 다만\n418 | `offset==0`이고 `pageSize > 반환 건수`이면 count를 건너뜁니다. 라운드트립 스모크는 1건을\n419 | pageSize 10으로 조회해 이 조건에 들어갔고 count가 생략되어 총 4건이 나왔습니다. 반면 위\n420 | 측정은 `pageSize == 반환 건수(N)`라 count가 실제로 실행됩니다. 그래서 25 / 222 / 2,022에\n421 | 각각 count 1건이 포함되어 있습니다.\n422 | \n423 | > 이 count는 이후 페이징 전략의 결정 포인트이기도 합니다. 최종 피드가 전체 페이지 수를 요구하지 않는다면 `Page` 대신 `Slice`나 커서 결과로 바꿔 count 쿼리를 없앨 수 있습니다.\n424 | \n425 | 지연은 `latencyMicros(n, 7, 2)`로 7회 반복하고 앞의 2회를 워밍업으로 버린 뒤 남은 **5개\n426 | 표본의 중앙값과 최댓값**을 기록했습니다. 표본이 5개뿐이어서 `p50`·`p99`라고 부르지 않았습니다.\n427 | 실제 코드의 p99 인덱스도 5개 중 최댓값을 가리킵니다. 안정적인 꼬리 지연을 말하려면 warm-up 후\n428 | 100회 이상 측정한 독립 세트가 여러 개 필요합니다. 여기서는 꼬리 지연이 아니라 N에 따른 왕복\n429 | 증가를 확인하려는 목적에 맞춰 측정 범위를 제한했습니다.\n430 | \n431 | 세 조회 지표 모두 N을 따라 직선으로 증가합니다. 특히 하이라이트 컬렉션 초기화는 기울기 1의 직선(`= N`)이라 \"조회량이 N에 정비례\"함이 한눈에 드러납니다.\n432 | \n433 | \n434 | \n435 | 이 관찰은 서로 다른 두 위반을 동시에 드러냅니다. \"하이라이트 수와 무관한 조회량\"이라는 요구가 깨지는데 깨지는 방식이 하나가 아닙니다.\n436 | \n437 | - **N+1(왕복).** `collectionFetches = N`은 한 요청에서 반환하는 FeedItem(부모) 수에 비례해\n438 | 늘었습니다. Highlight 수가 아니라 아이템마다 컬렉션을 한 번씩 초기화하기 때문에 부모 수만큼\n439 | DB를 왕복합니다.\n440 | - **과조회(행수).** 한 번의 왕복에서는 해당 FeedItem의 Highlight를 **전부** 읽어 옵니다. 가장\n441 | 많은 아이템은 최대 500행입니다. 반환 행수·전송량·엔티티 생성은 자식 수에 비례해\n442 | 늘어납니다.\n443 | \n444 | 부모 수에 따른 왕복 증가와 자식 수에 따른 과조회가 **같은 기준선에 동시에** 존재합니다.\n445 | \n446 | **\"page size를 20으로 고정하면 N+1도 20으로 고정 아닌가?\"** 맞습니다. 한 요청의 왕복 수는 page size에 묶입니다. 그러나 그 요청당 20회 왕복이 트래픽에 곱해집니다.\n447 | \n448 | ```text\n449 | 추가 Highlight SELECT/초 ≈ page size × RPS\n450 | 예) page size 20 × 1,000 RPS ≈ 초당 20,000 자식 SELECT\n451 | ```\n452 | \n453 | 그래서 N+1의 비용은 \"한 요청 안에서 얼마나 크냐\"가 아니라 \"요청마다 반복되는 왕복이 처리량에 곱해질 때\" 드러납니다.\n454 | \n455 | 이 측정으로 확인한 N+1의 증가 기준은 전체 테이블 크기가 아니라 **한 요청에서 조립하는 부모\n456 | 엔티티 수**였습니다. 피드 테이블이 100만 행이어도 이 왕복 수 자체는 늘지 않습니다. 대신 전체\n457 | 테이블 크기는 OFFSET·정렬·가시성 필터 비용에 영향을 줍니다. 이 비용은 별도 축으로 분리해\n458 | keyset 페이징(14절)과 가시성 조건(15절)에서 측정했습니다.\n459 | \n460 | ### 6.3 조회 증가 폭은 fetch 방식과 연관 데이터 수가 함께 결정한다\n461 | \n462 | 총 PreparedStatement(25 / 222 / 2,022)에서 content 1건·count 1건·highlights 컬렉션 N건을\n463 | 빼자 ToOne(User+Page) 조회 수 **13 / 120 / 1,020**이 남았습니다. 이전에 적었던 14 / 121 /\n464 | 1,021에는 페이지 count 1건이 섞여 있었습니다. 이 값을 User와 Page로 다시 나누자 두 연관이\n465 | 정반대로 늘어났습니다.\n466 | \n467 | | 연관 | 데이터 분포 | 1차 캐시로 걸러지나 | N=10 / 100 / 1,000 조회 수 |\n468 | |---|---|---|---|\n469 | | **User** (EAGER ToOne) | 소수 풀 재사용(≤20명) | 그렇다 (공유되니 걸러짐) | 3 / 20 / 20 |\n470 | | **Page** (EAGER ToOne) | 아이템당 1개(전부 다름) | 아니다 | 10 / 100 / 1,000 |\n471 | | **highlights** (지연 로딩 컬렉션) | 아이템당 컬렉션 | — (아이템마다 1회) | 10 / 100 / 1,000 |\n472 | \n473 | EAGER의 secondary SELECT 구조가 추가 조회의 가능성을 만듭니다. 실제로 몇 번 실행되는지는 Persistence Context 안에서 **서로 다른 연관 대상(distinct target)이 몇 개인지**가 정합니다. 같은 `@ManyToOne(EAGER)`라도 User는 distinct 대상 ≤20개 → 약 20회, Page는 distinct 대상 N개 → N회로 갈립니다. \"즉시 로딩 하나 붙였을 뿐인데 왜 어떤 건 터지고 어떤 건 안 터지나\"의 답은 애너테이션 하나가 아니라 fetch 방식 × distinct 카디널리티의 곱에 있습니다.\n474 | \n475 | ### 6.4 각 조회는 \"빠르다\" — 그런데도 느리다\n476 | \n477 | 반복되는 하이라이트 조회 하나를 실행계획으로 확인했습니다. 아래는 **Plan A — 대량 시드 직후,\n478 | `ANALYZE` 실행 전**의 계획입니다(원문: [`evidence/raw/explain/highlights-child-plan-A.txt`](./evidence/raw/explain/highlights-child-plan-A.txt)).\n479 | \n480 | ```text\n481 | Index Scan using ix_highlights_feed_items_created on highlights\n482 | (cost=0.27..8.29 rows=1 width=710) (actual time=0.026..0.123 rows=500 loops=1)\n483 | Index Cond: (feed_item_id = '2b5b931f-...'::uuid)\n484 | Buffers: shared hit=14\n485 | Planning Time: 0.086 ms\n486 | Execution Time: 0.173 ms\n487 | ```\n488 | \n489 | 개별 하이라이트 조회는 `feed_item_id` 탐색을 인덱스로 처리하고(Index Scan) 0.173 ms로 빠릅니다. 그런데 이 빠른 쿼리가 N번 반복됩니다. N=1,000이면 피드 한 번 로딩이 194 ms로 커집니다. 이 문제는 \"쿼리가 느려서\"가 아니라 \"빠른 쿼리를 N번 왕복해서\" 생깁니다.\n490 | \n491 | 다만 이 실행계획을 \"이미 최적\"이라고 결론지으면 안 됩니다. 최종 요구사항 관점에서 두 문제가 함께 있습니다. 6.2절의 두 위반과 같은 짝입니다.\n492 | \n493 | - **반복 왕복**: 같은 자식 쿼리가 FeedItem마다 반복됩니다. 현재 ORM fetch plan의 문제이므로\n494 | 인덱스로는 풀 수 없고 왕복 횟수 자체를 줄여야 합니다.\n495 | - **컬렉션 과조회**: 이 쿼리는 `SELECT * FROM highlights WHERE feed_item_id = ?`라 한 번에 최대 500행을 읽어 옵니다. 응답에 필요한 건 최신 3개뿐인데 `ORDER BY created_at DESC LIMIT 3`가 없어 결과량을 제한하지 못합니다. 이건 SQL shape와 인덱스 설계까지 함께 풀어야 합니다.\n496 | \n497 | 정확히는 \"**N회 반복의 원인은 fetch plan에 있지만, 최종 Top-3 조회 비용은 SQL shape·인덱스까지 함께 해결해야 한다**\"가 맞습니다.\n498 | \n499 | Plan A만으로 결론을 내리지는 않았습니다. Plan A에서 추정한 `rows=1`과 실제 `rows=500`은\n500 | 500배 차이가 납니다. 대량 시드 직후 `ANALYZE`를 실행하지 않아 통계가 `feed_item_id`별 편중을\n501 | 반영하지 못했다는 가설을 세웠습니다. 이 가설은 `ANALYZE highlights` 뒤에 Plan B를 다시 측정해\n502 | 검증할 예정입니다. 아직 실행하지 않았으므로 Plan B 열은 비워 두었습니다.\n503 | \n504 | | 항목 | Plan A (현재, `ANALYZE` 전) | Plan B (`ANALYZE highlights` 후) |\n505 | |---|---|---|\n506 | | 추정 rows | 1 | 예정 |\n507 | | 실제 rows | 500 | 예정 |\n508 | | 스캔 방식 | Index Scan (`ix_highlights_feed_items_created`) | 예정 |\n509 | | Buffers | `shared hit=14, read=0` (warm) | 예정 |\n510 | | Execution Time | 0.173 ms | 예정 |\n511 | \n512 | EXPLAIN 수치를 읽을 때 주의할 두 가지가 더 있습니다.\n513 | \n514 | - **warm cache**: `Buffers: shared hit=14, read=0`은 warm buffer cache 결과라 디스크 I/O가 낀 cold 실행시간으로 읽으면 안 됩니다.\n515 | - **0.173 ms를 194 ms와 합산·비교 금지**: `Execution Time`은 PostgreSQL executor 내부 시간에 가깝고 ORM 엔티티 생성·JDBC 결과 전달·DTO 매핑·직렬화·HTTP를 포함하지 않습니다. 애플리케이션 지연과 같은 지표가 아닙니다.\n516 | \n517 | ### 6.5 코드에 루프가 없는데 왜 N+1인가\n518 | \n519 | `loadFeed`에는 하이라이트를 위한 명시적인 `for`가 없고 `getHighlights().stream()`만 있습니다.\n520 | 처음에는 이 코드만 보고 조회가 N번 나간다고 알아차리기 어려웠습니다. 하지만 지연 로딩 컬렉션은\n521 | 접근하는 순간 조회하므로 아이템이 N개면 접근과 조회도 N번 발생합니다. 반복문이 없어진 것이 아니라\n522 | 스트림 뒤에 숨은 셈입니다.\n523 | \n524 | ---\n525 | ", "headings": [ { "line": 1, "level": 1, "text": "하이라이트 피드 조회 성능 — N+1 진단과 조회 전략의 진화" }, { "line": 13, "level": 2, "text": "1. 해결할 문제" }, { "line": 30, "level": 2, "text": "2. 조회 전략의 전체 여정" }, { "line": 42, "level": 2, "text": "3. 도메인·데이터 모델" }, { "line": 44, "level": 3, "text": "3.1 관계와 스키마" }, { "line": 70, "level": 3, "text": "3.2 식별자는 `ResourceId` 값 객체로 생성한다" }, { "line": 113, "level": 3, "text": "3.3 퍼시스턴스 엔티티는 연관 게터를 좁게 연다" }, { "line": 136, "level": 2, "text": "4. 측정 환경과 데이터셋" }, { "line": 141, "level": 3, "text": "4.1 측정 환경 — 실제 PostgreSQL을 퍼시스턴스 계층에서 직접 측정" }, { "line": 167, "level": 3, "text": "4.2 데이터셋을 어떻게 만드는가 — 4종의 개수가 다른 이유" }, { "line": 194, "level": 3, "text": "4.3 하이라이트 개수는 왜 Zipf 형태의 편중 분포로 만드나" }, { "line": 226, "level": 3, "text": "4.4 왜 이렇게 구성했는가 (설계 의도)" }, { "line": 233, "level": 3, "text": "4.5 측정 규율 — 캐시와 통계가 결과를 왜곡하지 않게" }, { "line": 247, "level": 3, "text": "4.6 왜 DB 엔진마다 실행계획·인덱스가 다른가" }, { "line": 268, "level": 3, "text": "4.7 왜 전용 측정 도구 대신 내장 3종인가" }, { "line": 296, "level": 2, "text": "5. 최초 구현과 첫 관찰" }, { "line": 298, "level": 3, "text": "5.1 전략 — 엔티티 그래프를 로드하고 메모리에서 DTO로 매핑" }, { "line": 319, "level": 3, "text": "5.2 조회 전략은 포트 뒤 어댑터의 책임" }, { "line": 332, "level": 3, "text": "5.3 기준선이 의도한 범위에서는 정상이다" }, { "line": 347, "level": 3, "text": "5.4 왜 추가 쿼리가 나가나 — EAGER는 \"로딩 시점\" 계약이지 JOIN 보장이 아니다" }, { "line": 362, "level": 2, "text": "6. 컬렉션 N+1 정량화" }, { "line": 364, "level": 3, "text": "6.1 하이라이트 조회 수만 분리해 측정하기" }, { "line": 380, "level": 3, "text": "6.2 실측 — 조회량이 N에 정확히 비례한다" }, { "line": 460, "level": 3, "text": "6.3 조회 증가 폭은 fetch 방식과 연관 데이터 수가 함께 결정한다" }, { "line": 475, "level": 3, "text": "6.4 각 조회는 \"빠르다\" — 그런데도 느리다" }, { "line": 517, "level": 3, "text": "6.5 코드에 루프가 없는데 왜 N+1인가" }, { "line": 526, "level": 2, "text": "7. User·Page 연관 숨은 추가 쿼리 정량화" }, { "line": 533, "level": 3, "text": "7.1 ToOne 조회 수를 엔티티 fetch 통계로 확인한다" }, { "line": 549, "level": 3, "text": "7.2 실측 — 같은 `@ManyToOne(EAGER)`가 정반대 곡선을 그린다" }, { "line": 570, "level": 3, "text": "7.3 필드에 접근하지 않아도 ToOne 쿼리가 발생한다" }, { "line": 590, "level": 3, "text": "7.4 같은 실행계획, 정반대 비용 — 반복되는 ToOne 부모 쿼리" }, { "line": 616, "level": 3, "text": "7.5 루프와 필드 접근 없이 N+1이 생기는 이유" }, { "line": 637, "level": 2, "text": "8. 확인된 문제와 이후 검증할 가설" }, { "line": 658, "level": 2, "text": "9. Fetch Join을 적용하며 확인한 두 가지 문제" }, { "line": 671, "level": 3, "text": "9.1 두 번째 컬렉션(mentions)을 퍼시스턴스에만 최소로 붙인다" }, { "line": 690, "level": 3, "text": "9.2 실패 ① 두 컬렉션 동시 fetch join → `MultipleBagFetchException`" }, { "line": 717, "level": 3, "text": "9.3 실패 ② 컬렉션 하나만 fetch join → 카테시안으로 전송 행수 증가" }, { "line": 744, "level": 3, "text": "9.4 쿼리 수만 보면 개선처럼 보인다" }, { "line": 763, "level": 3, "text": "9.5 조인이 행을 곱하는 것을 실행계획에서" }, { "line": 780, "level": 3, "text": "9.6 두 bag이 거부되고 한 bag은 행이 늘어나는 이유" }, { "line": 791, "level": 2, "text": "10. 컬렉션 fetch join + 페이징 — 페이지를 원했는데 데이터셋 전체를 올린다" }, { "line": 805, "level": 3, "text": "10.1 무대 — 새 프로덕션 코드 0 (9절 무대 + 페이징 한 줄)" }, { "line": 825, "level": 3, "text": "10.2 실측 — 응답은 한 페이지인데 부모는 전부 로드한다" }, { "line": 863, "level": 3, "text": "10.3 비용은 페이지가 아니라 데이터셋에 비례한다" }, { "line": 894, "level": 3, "text": "10.4 발행 SQL엔 LIMIT이 없다 — 인메모리 페이징의 스모킹건" }, { "line": 917, "level": 3, "text": "10.5 컬렉션 fetch join과 페이징을 함께 쓰기 어려운 이유" }, { "line": 931, "level": 2, "text": "11. 배치 페치 — 엔티티 페이징과 IN 배치 적용" }, { "line": 942, "level": 3, "text": "11.1 fix는 세션 설정 한 줄 — 순진 loadFeed 코드는 그대로" }, { "line": 958, "level": 3, "text": "11.2 실측 — 배치 적용 전후의 쿼리 수" }, { "line": 979, "level": 3, "text": "11.3 DB 페이징으로 over-fetch가 사라진다" }, { "line": 992, "level": 3, "text": "11.4 EXPLAIN — 페이징엔 Limit 노드, 배치 IN엔 곱셈 없음 (카테시안·인메모리 페이징 둘 다 해소)" }, { "line": 1013, "level": 3, "text": "11.5 배치가 N+1과 페이징을 함께 해결하는 이유" }, { "line": 1022, "level": 3, "text": "11.6 배치가 못 푸는 것 — 엔티티 과적재" }, { "line": 1032, "level": 2, "text": "12. DTO 프로젝션 — 필요한 값만 조회하기" }, { "line": 1043, "level": 3, "text": "12.1 fix는 두 개의 스칼라 프로젝션 — 엔티티 대신 필요 컬럼만" }, { "line": 1063, "level": 3, "text": "12.2 실측 — 엔티티 로드가 0으로 줄어든다" }, { "line": 1080, "level": 3, "text": "12.3 N이 늘어도 쿼리는 2개로 유지된다" }, { "line": 1095, "level": 3, "text": "12.4 EXPLAIN — Limit·semi-join은 있으나 width는 좁아지지 않는다 (★ 실측 정정)" }, { "line": 1117, "level": 3, "text": "12.5 프로젝션이 엔티티를 만들지 않는 이유" }, { "line": 1125, "level": 3, "text": "12.6 프로젝션이 못 푸는 것 — 페이지당 전량" }, { "line": 1135, "level": 2, "text": "13. Top-N-per-group — 부모마다 최신 3개를 가져오는 세 가지 방법" }, { "line": 1142, "level": 3, "text": "13.1 단순한 `LIMIT`이 부모별로 적용되지 않는 이유" }, { "line": 1171, "level": 3, "text": "13.2 실측 — 세 방법의 결과와 단순 LIMIT의 오작동" }, { "line": 1186, "level": 3, "text": "13.3 결과는 같지만 I/O는 달랐다" }, { "line": 1218, "level": 3, "text": "13.4 인덱스 유무 토글 — LATERAL의 빠름은 LATERAL이 아니라 인덱스 seek 덕" }, { "line": 1236, "level": 3, "text": "13.5 그룹 크기가 승자를 가른다 — K 곡선" }, { "line": 1253, "level": 3, "text": "13.6 세 방법이 부모별 top-3을 만드는 방식" }, { "line": 1262, "level": 3, "text": "13.7 다음에 해결할 문제 — 부모 피드 페이징" }, { "line": 1271, "level": 2, "text": "14. keyset vs OFFSET — 깊은 페이지의 조회량 비교" }, { "line": 1279, "level": 3, "text": "14.1 왜 OFFSET은 깊은 페이지에서 죽나 — keyset의 shape" }, { "line": 1299, "level": 3, "text": "14.2 실측 — OFFSET은 깊이에 비례하고 keyset은 일정하다" }, { "line": 1314, "level": 3, "text": "14.3 EXPLAIN — scan-then-discard vs index seek, 그리고 정렬키 인덱스가 전제" }, { "line": 1340, "level": 3, "text": "14.4 keyset의 조회량이 일정한 이유" }, { "line": 1349, "level": 3, "text": "14.5 keyset이 못 푸는 것 — 가시성 OR" }, { "line": 1370, "level": 2, "text": "15. 가시성 조건 — 단일 OR, UNION, 사전계산 비교" }, { "line": 1376, "level": 3, "text": "15.1 단일 OR이 정렬 순서를 유지하지 못하는 이유" }, { "line": 1397, "level": 3, "text": "15.2 실측 — 결과는 같고 실행계획은 다르다" }, { "line": 1412, "level": 3, "text": "15.3 세 플랜을 나란히" }, { "line": 1430, "level": 3, "text": "15.4 UNION과 사전계산의 차이" }, { "line": 1443, "level": 3, "text": "15.5 사전계산을 프로덕션에 적용할 때 필요한 것" }, { "line": 1451, "level": 2, "text": "16. Top-N·keyset·가시성을 한 쿼리로 통합하기" }, { "line": 1457, "level": 3, "text": "16.1 통합 쿼리의 shape — 부모선택 × LATERAL" }, { "line": 1475, "level": 3, "text": "16.2 실측 — 세 기법을 합친 실행계획" }, { "line": 1491, "level": 3, "text": "16.3 간섭 시험 — 사전계산 위에선 겹치고, 단일 OR 위에선 매 페이지 재해소" }, { "line": 1506, "level": 3, "text": "16.4 조회 조건별 선택 기준" }, { "line": 1521, "level": 3, "text": "16.5 사전계산과 CQRS 읽기 모델의 경계" }, { "line": 1529, "level": 2, "text": "17. 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