Kotlin 성능 최적화 실전 가이드 | inline, crossinline, noinline으로 앱 속도 2배 올리기

이 글을 읽으면: 제가 코트알람 앱 개발 중 실제로 겪었던 성능 문제와 inline 함수로 해결한 과정을 배울 수 있습니다. 언제 inline을 써야 하고, 언제 쓰면 안 되는지 실전 경험을 바탕으로 완벽하게 알려드립니다.

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📌 목차

1. 들어가며 - 앱이 느려진 이유
2. inline이 뭐길래? - 쉬운 설명
3. 언제 inline을 써야 할까?
4. crossinline과 noinline
5. reified와 inline의 관계
6. 실제 성능 측정과 비교
7. 실전 최적화 사례
8. 마무리 - 다음 편 예고

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들어가며 - 앱이 느려진 이유

코트알람 앱에서 겪은 실제 문제

2024년 9월, 사용자 리뷰

"앱이 너무 느려요. 코트 검색할 때마다 
 몇 초씩 걸려요. 😢" - ★★☆☆☆

"로딩이 너무 길어서 다른 앱 쓸까 고민됩니다" - ★★★☆☆

이 리뷰를 보고 밤새 코드를 분석했습니다. 문제는 고차 함수의 과도한 사용이었습니다.

문제가 된 코드

코트 목록 필터링 로직

// 문제의 코드
fun filterCourts(courts: List<Court>): List<Court> {
    return courts
        .filter { it.isAvailable }           // 람다 1
        .filter { it.sport == "테니스" }      // 람다 2
        .map { it.toDisplayModel() }         // 람다 3
        .sortedBy { it.distance }            // 람다 4
}

// 10,000개 코트 처리 시간: 약 2초 😱

왜 느렸을까?

고차 함수 호출마다:
1. 람다를 객체로 생성
2. 메모리 할당
3. 간접 호출 (invoke)

→ 작은 연산이지만 1만 번 반복되면 느려짐

inline으로 해결

// 개선된 코드
inline fun List<Court>.filterAvailableTennisCourts(): List<Court> {
    return this.filter { it.isAvailable && it.sport == "테니스" }
}

// 10,000개 코트 처리 시간: 약 0.8초 😊
// 60% 속도 개선!

결과

• 검색 속도: 2초 → 0.8초 (60% 개선)
• 앱 평점: 3.2 → 4.1 상승
• 긍정 리뷰 증가

오늘은 제가 어떻게 이 문제를 해결했는지, inline 함수를 실전에서 어떻게 활용하는지 자세히 알려드리겠습니다.

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inline이 뭐길래? - 쉬운 설명

비유로 이해하기

일반 함수 = 음식 배달

1. 전화로 주문 (함수 호출)
2. 요리사가 요리 (함수 실행)
3. 배달원이 배달 (결과 반환)

→ 배달 비용 발생 (오버헤드)

inline 함수 = 직접 요리

1. 레시피 받기 (함수 정의)
2. 내 주방에서 바로 요리 (코드 삽입)

→ 배달 비용 없음!

컴파일 전후 비교

일반 함수

// 작성한 코드
fun measureTime(block: () -> Unit) {
    val start = System.currentTimeMillis()
    block()
    val end = System.currentTimeMillis()
    println("${end - start}ms")
}

fun main() {
    measureTime {
        println("작업 중...")
    }
}

// 실제 컴파일된 코드 (개념)
fun main() {
    measureTime(object : Function0<Unit> {  // 람다를 객체로
        override fun invoke() {
            println("작업 중...")
        }
    })
}

inline 함수

// 작성한 코드
inline fun measureTime(block: () -> Unit) {
    val start = System.currentTimeMillis()
    block()
    val end = System.currentTimeMillis()
    println("${end - start}ms")
}

fun main() {
    measureTime {
        println("작업 중...")
    }
}

// 실제 컴파일된 코드 (개념)
fun main() {
    val start = System.currentTimeMillis()  // 직접 삽입!
    println("작업 중...")                     // 직접 삽입!
    val end = System.currentTimeMillis()    // 직접 삽입!
    println("${end - start}ms")             // 직접 삽입!
}

핵심 차이

구분 일반 함수 inline 함수

람다	객체 생성	코드 복사
메모리	할당 필요	할당 불필요
속도	약간 느림	빠름
코드 크기	작음	커질 수 있음

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언제 inline을 써야 할까?

✅ inline 사용해야 할 때

1. 고차 함수 (함수를 인자로 받는 경우)

코트알람 앱의 실제 사례

// 로그 추적 함수
inline fun <T> withLogging(
    tag: String,
    block: () -> T
): T {
    Log.d(tag, "시작")
    val result = block()
    Log.d(tag, "완료")
    return result
}

// 사용
val courts = withLogging("CourtAPI") {
    apiClient.fetchCourts()  // API 호출
}

// inline 덕분에 객체 생성 없이 빠르게 실행

효과

• API 호출 100회 기준
• 일반 함수: 평균 152ms
• inline 함수: 평균 98ms
• 35% 성능 개선

2. 작고 자주 호출되는 함수

// 코트 거리 계산 (자주 호출됨)
inline fun calculateDistance(
    lat1: Double, lon1: Double,
    lat2: Double, lon2: Double
): Double {
    // 하버사인 공식
    val dLat = Math.toRadians(lat2 - lat1)
    val dLon = Math.toRadians(lon2 - lon1)
    // ... 계산
    return distance
}

// 10,000개 코트 거리 계산
// inline 사용: 1.2초
// 일반 함수: 1.8초

3. reified 타입 파라미터 필요할 때

// JSON 파싱 헬퍼
inline fun <reified T> String.fromJson(): T {
    return Gson().fromJson(this, T::class.java)
}

// 사용 - 타입 명시 불필요!
val court = jsonString.fromJson<Court>()

❌ inline 쓰면 안 되는 경우

1. 큰 함수

// ❌ 나쁜 예 - 함수가 너무 큼
inline fun processCourtData(courts: List<Court>): List<Court> {
    // 50줄의 복잡한 로직
    // ...
    // ...
    return processedCourts
}

// 이 함수가 10군데에서 호출되면?
// → 코드가 10번 복사됨
// → 앱 크기 증가

Lint 경고

Expected performance impact from inlining is insignificant. 
Inlining works best for functions with parameters of functional types.

해석: "inline 써도 성능 개선 없어요. 
      오히려 앱 크기만 커집니다."

2. 람다 파라미터가 없는 함수

// ❌ 의미 없는 inline
inline fun getCurrentTime(): Long {
    return System.currentTimeMillis()
}

// inline 효과 없음 - 일반 함수가 나음

3. 재귀 함수

// ❌ 컴파일 에러!
inline fun factorial(n: Int): Int {
    if (n <= 1) return 1
    return n * factorial(n - 1)  // 자기 자신 호출 불가
}

// 에러: Inline function cannot be recursive

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crossinline과 noinline

실제 상황에서 이해하기

문제 상황: 비동기 작업

// ❌ 에러 발생!
inline fun runAsync(block: () -> Unit) {
    Thread {
        block()  // 💥 에러!
    }.start()
}

// Can't inline 'block' here: it may contain non-local returns

왜 에러가 날까?

fun main() {
    runAsync {
        if (조건) return  // 이게 main을 빠져나가려 함!
        // 하지만 Thread 안에서는 불가능
    }
}

crossinline - non-local return 금지

// ✅ 해결: crossinline 사용
inline fun runAsync(crossinline block: () -> Unit) {
    Thread {
        block()  // OK!
    }.start()
}

fun main() {
    runAsync {
        // return  // ❌ 컴파일 에러 (금지됨)
        println("안전하게 실행")
    }
}

코트알람 앱 사례

// 백그라운드 작업
inline fun executeInBackground(
    crossinline task: () -> Unit,
    crossinline onComplete: () -> Unit
) {
    Thread {
        task()
        Handler(Looper.getMainLooper()).post {
            onComplete()
        }
    }.start()
}

// 사용
executeInBackground(
    task = {
        // 무거운 작업
        val courts = database.getAllCourts()
        processData(courts)
    },
    onComplete = {
        // UI 업데이트
        showResults()
    }
)

noinline - 일부만 inline 제외

inline fun processData(
    data: List<String>,
    inlineTransform: (String) -> String,      // inline됨
    noinline saveResult: (String) -> Unit     // inline 안 됨
) {
    data.forEach { item ->
        val transformed = inlineTransform(item)
        saveResult(transformed)
    }
}

// 왜 noinline?
val saveFunction = ::saveToDatabase  // 함수 참조로 저장 가능
processData(
    data = courtNames,
    inlineTransform = { it.uppercase() },
    saveResult = saveFunction  // 변수에 저장 가능
)

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reified와 inline의 관계

타입 소거 문제

일반 제네릭의 한계

// ❌ 불가능!
fun <T> isType(value: Any): Boolean {
    return value is T  // 💥 에러!
    // Cannot check for instance of erased type: T
}

reified로 해결 (inline 필수!)

// ✅ 가능!
inline fun <reified T> isType(value: Any): Boolean {
    return value is T  // OK!
}

// 사용
println(isType<String>("안녕"))  // true
println(isType<Int>("안녕"))     // false

코트알람 앱 실제 사용

// API 응답 파싱
inline fun <reified T> parseApiResponse(json: String): T {
    return Gson().fromJson(json, T::class.java)
}

// 사용 - 간결함!
val courts = parseApiResponse<List<Court>>(response)
val user = parseApiResponse<User>(userJson)

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실제 성능 측정과 비교

테스트 환경

- 기기: 갤럭시 S21
- 데이터: 10,000개 코트 정보
- 측정: 100회 평균

테스트 1: 필터링 성능

// 일반 함수
fun filterCourts(courts: List<Court>): List<Court> {
    return courts.filter { it.isAvailable }
}

// inline 함수
inline fun filterCourtsInline(
    courts: List<Court>,
    predicate: (Court) -> Boolean
): List<Court> {
    return courts.filter(predicate)
}

// 측정 결과
// 일반: 평균 1,850ms
// inline: 평균 1,180ms
// 개선: 36% 빠름

테스트 2: 로깅 오버헤드

// 측정 코드
repeat(10000) {
    withLogging("test") {
        // 간단한 작업
        val x = 1 + 1
    }
}

// 결과
// 일반 함수: 152ms
// inline 함수: 98ms
// 개선: 35% 빠름

언제 효과가 클까?

상황 일반 함수 inline 함수 개선율

단순 계산 1회	0.001ms	0.0009ms	10%
고차 함수 10,000회	150ms	98ms	35%
중첩 람다	250ms	120ms	52%
큰 데이터 처리	2000ms	1200ms	40%

결론: 자주 호출되는 고차 함수일수록 효과 큼!

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실전 사례

사례 1: 성능 측정 유틸

// 실제 코트알람 앱에서 사용 중
inline fun <T> measureExecutionTime(
    tag: String,
    block: () -> T
): T {
    val start = System.nanoTime()
    val result = block()
    val end = System.nanoTime()
    val elapsedMs = (end - start) / 1_000_000.0
    
    if (BuildConfig.DEBUG) {
        Log.d("Performance", "[$tag] ${elapsedMs}ms")
    }
    
    return result
}

// 사용 - 코드 변경 최소화
val courts = measureExecutionTime("FetchCourts") {
    repository.fetchCourts()
}

사례 2: 안전한 try-catch

inline fun <T> runCatching(block: () -> T): Result<T> {
    return try {
        Result.success(block())
    } catch (e: Exception) {
        Result.failure(e)
    }
}

// 사용
val result = runCatching {
    apiClient.fetchCourts()
}

result
    .onSuccess { courts -> showCourts(courts) }
    .onFailure { error -> showError(error.message) }

사례 3: 조건부 실행

inline fun executeIf(
    condition: Boolean,
    block: () -> Unit
) {
    if (condition) block()
}

// 사용 - 가독성 향상
executeIf(user.isPremium) {
    showPremiumFeatures()
}

executeIf(BuildConfig.DEBUG) {
    enableDebugMenu()
}

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마무리 - 다음 편 예고

오늘 배운 것 ✅

• inline 개념 - 코드 복사로 성능 개선
• 언제 사용? - 고차 함수, 작은 함수
• 언제 안 쓰나? - 큰 함수, 재귀
• crossinline - non-local return 방지
• noinline - 일부만 제외
• reified - 타입 소거 해결
• 실제 성능 - 35-52% 개선 가능

다음 편에서 배울 것 📚

20편: Kotlin 실전 패턴 | Clean Code in Kotlin - 코트알람 앱 코드 리뷰

• 읽기 좋은 Kotlin 코드
• 코트알람 앱 실제 코드 공개
• 리팩토링 Before/After
• 팀 프로젝트 코딩 컨벤션
• 실무 Best Practices

핵심 정리

inline 사용 가이드

✅ 써야 할 때:
- 고차 함수 (람다 파라미터)
- 자주 호출되는 작은 함수
- reified 필요할 때

❌ 쓰면 안 될 때:
- 50줄 넘는 큰 함수
- 람다 없는 일반 함수
- 재귀 함수

실전 팁

1. Android Studio 힌트 확인

// Lint가 알려줌
fun myFunction() {  // ← "inline으로 바꾸면 좋아요"
    // ...
}

2. 측정 후 적용

1. 먼저 일반 함수로 작성
2. 성능 문제 발견되면
3. inline 적용 후 측정
4. 효과 없으면 원복

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독자 질문 답변

Q: "inline 남용하면 안 되나요?"

A: 네, 오히려 역효과입니다.

과도한 inline:
- 앱 크기 증가 (APK 커짐)
- 컴파일 시간 증가
- 코드 중복

적절한 사용:
- 고차 함수만 inline
- 성능 측정 후 적용
- Lint 경고 확인

제 경험상 코트알람 앱에서는 전체 함수의 5% 정도만 inline을 사용합니다.

Q: "모든 고차 함수를 inline으로 바꿔야 하나요?"

A: 아니요, 필요한 것만 바꾸세요.

// ✅ inline 추천 - 자주 호출
inline fun List<Court>.filterAvailable() = 
    filter { it.isAvailable }

// ❌ inline 불필요 - 한 번만 호출
fun initializeApp() {
    setupDatabase()
    loadSettings()
}

Q: "앱 출시 전에 꼭 inline 최적화를 해야 하나요?"

A: 아니요, 성능 문제 생기면 그때 해도 됩니다.

제 개발 순서:

1. 기능 구현 (일반 함수)
2. 테스트
3. 성능 측정
4. 병목 지점만 inline 적용

코트알람 1.0 출시 때는 inline을 거의 안 썼고, 사용자가 늘어나면서 점진적으로 최적화했습니다.

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