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- 리소스 관리 및 로드 최적화:
- 이미지 최적화: 불필요한 이미지 크기를 줄이고, 적절한 이미지 포맷 및 압축 기법을 사용하여 메모리 사용량을 최소화합니다.
- 이미지 캐싱: SDWebImage, Kingfisher 등의 라이브러리를 활용하여 이미지 캐싱을 구현하여 이미지 로딩 속도를 향상시킵니다.
- 로컬 리소스 번들: 앱 번들에 포함된 리소스를 효율적으로 활용하여 네트워크 요청을 줄입니다.
- 비동기 작업과 멀티스레딩:
- Grand Central Dispatch (GCD): 백그라운드 스레드를 사용하여 메인 스레드의 부하를 줄이고, 작업을 병렬로 실행하여 응답성을 개선합니다.
- Operation Queue: 복잡한 작업 흐름을 관리하고 의존성을 설정하여 작업 간의 순서를 제어합니다.
- 메모리 관리:
- 미사용 객체 정리: 사용하지 않는 객체 및 뷰 컨트롤러를 메모리에서 제거하고 델리게이트 및 옵저버 등을 적절히 해제합니다.
- 메모리 리소스 누수 감지: Instruments를 사용하여 메모리 누수를 식별하고 해결합니다.
- 네트워킹 최적화:
- HTTP/2 사용: HTTP/2 프로토콜을 사용하여 네트워크 성능을 향상시킵니다.
- 데이터 압축: 서버에서 데이터를 Gzip 또는 Brotli와 같은 압축 형식으로 전송하여 대역폭을 줄입니다.
- 코드 최적화:
- 불필요한 연산 제거: 반복적이거나 불필요한 연산을 최소화하여 CPU 사용량을 줄입니다.
- 레이아웃 계산 최적화: Auto Layout을 사용할 때 복잡한 계산을 줄이고, 제약 조건을 적절히 설정하여 레이아웃 처리를 최적화합니다.
- 비용이 큰 작업 지연: 필요한 작업을 나중에 수행할 수 있도록 예약하여 앱의 초기 시작을 빠르게 만듭니다.
- 메모리 사용량 모니터링:
- Instruments를 사용하여 메모리 사용량 및 CPU 사용량을 모니터링하고 프로파일링하여 병목 현상을 식별합니다.
- 코드 프로파일링:
- Instruments를 사용하여 앱의 성능 병목 현상을 찾고 느린 부분을 최적화합니다.
- 컴파일러 최적화:
- 코드 최적화 수준 설정: 컴파일러 최적화 옵션을 활용하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
이 외에도 앱의 특성에 따라 성능 향상을 위한 다양한 전략을 활용할 수 있습니다. 성능 향상은 전체적인 앱 아키텍처와 디자인에서부터 작은 코드 조각까지 다양한 측면에서 영향을 받기 때문에, 성능 문제를 찾고 해결하는 것은 지속적인 작업이 될 수 있습니다.
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