React에서 디바운스(Debounce) 구현하기React 애플리케이션을 개발하다 보면, 상태(state)가 빠르게 여러 번 변경될 때 불필요한 렌더링이나 성능 저하를 방지해야 할 상황이 종종 발생합니다. 이럴 때 유용한 기법이 바로 디바운스(Debounc짧은 시간 안에 여러 번 발생한 호출 중 마지막 호출만 유효하게 처리e) 입니다.디바운스란?디바운스는 짧은 시간 안에 여러 번 발생한 호출 중 마지막 호출만 유효하게 처리하는 기법입니다. 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:검색 입력창의 자동완성 API 호출윈도우 크기 조절 이벤트 처리스크롤 이벤트 처리캔버스나 그래프 같은 무거운 UI 업데이트디바운스를 사용하지 않으면 생기는 문제점디바운스를 적용하지 않을 경우 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:..

JSON은 다목적 데이터 교환 형식이지만 특정 시나리오에서는 성능 제한으로 인해 더 빠른 대안을 모색하게 되었습니다. 이러한 대안 중 일부를 자세히 살펴보고 이를 선택할 수 있는 시기와 이유를 이해해 보겠습니다. 1. Protocol Buffer(protobuf) https://protobuf.dev/ protobuf 라고도 하는 프로토콜 버퍼는 Google 에서 개발한 바이너리 직렬화 형식입니다 . 효율성, 소형화 및 속도를 위해 설계되었습니다. Protobuf의 바이너리 특성으로 인해 직렬화 및 역직렬화 작업이 JSON보다 훨씬 빠릅니다. 채택 시기 : 특히 마이크로서비스 아키텍처, IoT 애플리케이션 또는 네트워크 대역폭이 제한된 시나리오에서 고성능 데이터 교환이 필요한 경우 protobuf를 고려..

최적화 되지 않은 JSON 사용으로 인해 발생한 성능 병목 현상을 해결한 실제 사례를 알아보고 LinkedIn 및 Auth0과 같은 유명한 플랫폼부터 Uber와 같은 거대 기술 기업에 이르기까지 JSON을 활용하면서 속도와 응답성을 높이기 위해 어떤 전략이 사용되었는지 알아봅시다. 1. LinkedIn의 프로토콜 버퍼 통합: 문제 : LinkedIn은 JSON의 장황함과 이로 인한 네트워크 대역폭 사용량 증가로 인해 대기 시간이 길어지는 문제를 경험했습니다. 솔루션 : 마이크로서비스 통신에서 JSON을 대체하기 위해 바이너리 직렬화 형식인 프로토콜 버퍼를 채택했습니다. 결과 : 이 최적화를 통해 대기 시간이 최대 60% 까지 줄어들어 LinkedIn 서비스의 속도와 응답성이 향상되었습니다. 2. Uber..

JSON은 웹 개발에 널리 채택되고 있지만 속도 문제가 없는 것은 아닙니다. 이 형식은 사람이 읽을 수 있는 특성으로 인해 데이터 페이로드(전송되는 '순수한 데이터')가 커지고 처리 시간이 느려질 수 있습니다. 그럼 JSON을 더 빠르고 효율적으로 만들기 위해 어떻게 최적화할 수 있을까요? 이제 JSON이 애플리케이션의 속도와 효율성을 유지할 수 있도록 JSON의 성능 향상 방법을 알아봅시다. 1. 데이터 크기 최소화: 짧고 설명적인 키 사용: 간결하지만 의미 있는 키 이름을 선택하여 JSON 개체의 크기를 줄입니다. // 비효율적 { "customer_name_with_spaces" : "John Doe" } // 효율적 { "customerName" : "John Doe" } 가능한 경우 약어 사용:..