성능 때문에 견고한 구조를 희생하지 말자. 빠른 프로그램보다는 좋은 프로그램을 작성하라. 좋은 프로그램은 정보 은닉 원칙을 따르므로 개별 구성요소의 내부를 독립적으로 설계할 수 있기에, 시스템의 나머지에 영향을 주지 않고도 각 요소를 다시 설계할 수 있다. 그렇다고 프로그램을 완성할 때까지 성능 문제를 무시하라는 뜻이 아니다. 구현상의 문제는 나중에 최적화해 해결할 수 있지만, 아키텍처의 결함이 성능을 제한하는 상황이라면 시스템 전체를 다시 작성하지 않고는 해결하기 불가능할 수 있다. 따라서 설계 단계에서 성능을 반드시 염두에 두어야 한다.
성능을 제한하는 설계를 피하라. 완성 후 변경하기가 가장 어려운 설계 요소는 바로 컴포넌트끼리, 혹은 외부 시스템과의 소통 방식이다. API, 네트워크 프로토콜, 영구 저장용 데이터 포맷 등이 대표적이다. 이런 설계 요소들은 완성 후에는 변경하기 어렵거나 불가능 할 수 있으며, 동시에 시스템 성능을 심각하게 제한할 수 있다.
API를 설계할 때 성능에 주는 영향을 고려하라. public 타입을 가변으로 만들면, 즉 내부 데이터를 변경할 수 있게 만들면 불필요한 방어적 복사를 수없이 유발할 수 있다. 비슷하게, 컴포지션으로 해결할 수 있음에도 상속 방식으로 설계한 publi 클래스는 상위 클래스에 영원히 종속되며 그 성능 제약까지도 물려받게 된다. 인터페이스도 있는데 굳이 구현 타입을 사용하는 것 역시 좋지 않다. 특정 구현체에 종속되게 하여, 나중에 더 빠른 구현체가 나오더라도 이용하지 못하게 된다.
다행히 잘 설계된 API는 성능도 좋은 게 보통이다. 그러니 성능을 위해 API를 왜곡하는 건 매우 안 좋은 생각이다. API를 왜곡하도록 만든 그 성능 문제는 해당 플랫폼이나 아랫단 소프트웨어의 다음 버전에서 사라질 수도 있지만, 왜곡된 API와 이를 지원하는 데 따르는 고통은 영원히 계속될 것이다.
최적화 규칙으로 각각의 최적화 시도 전후로 성능을 측정하라. 시도한 최적화 기법이 성능을 눈에 띄게 높이지 못하는 경우가 많고, 심지어 더 나빠지게 할 때도 있다. 주요 원인은 여러분 프로그램에서 시간을 잡아먹는 부분을 추측하기가 어렵기 때문이다.
프로파일링 도구(profiling tool)는 최적화 노력을 어디에 집중해야 할지 찾는 데 도움을 준다. 시스템 규모가 커질수록 프로파일러가 더 중요해진다.
최적화 시도 전후의 성능 측정은 C와 C++ 같은 전통적인 언어에서도 중요하지만, 성능 모델이 덜 정교한 자바에서는 중요성이 더욱 크다. 자바는 프로그래머가 작성하는 코드와 CPU에서 수행하는 명령 사이의 '추상화 격차'가 커서 최적화로 인한 성능 변화를 일정하게 예측하기가 그만큼 더 어렵다.
자바의 성능 모델은 정교하지 않을뿐더러 구현 시스템, 릴리즈, 프로세서마다 차이가 있다. 여러분의 프로그램을 여러 가지 자바 플랫폼이나 여러 하드웨어 플랫폼에서 구동한다면 최적화의 효과를 그 각각에서 측정해야 한다. 그러다 보면 다른 구현 혹은 하드웨어 플랫폼 사이에서 성능을 타협해야 하는 상황도 마주할 것이다.
빠른 프로그램을 작성하려면 안달하지 말자. 좋은 프로그램을 작성하다 보면 성능은 따라오게 마련이다. 하지만 시스템을 설계할 때, 특히 API, 네트워크 프로토콜, 영구 저장용 데이터 포맷을 설계할 때는 성능을 염두에 두어야 한다. 시스템 구현을 완료했다면 이제 성능을 측정해보라. 충분히 빠르면 그것으로 끝이다. 그렇지 않다면 프로파일러를 사용해 문제의 원인이 되는 지점을 찾아 최적화를 수행하라. 가장 먼저 어떤 알고리즘을 사용했는지를 살펴보자. 알고리즘을 잘못 골랐다면 다른 저수준 최적화는 아무리 해봐야 소용이 없다. 만족할 때까지 이 과정을 반복하고, 모든 변경 후에는 성능을 측정하라.