GraphQL은 클라이언트가 필요한 데이터만 정확히 요청할 수 있도록 설계된 효율적인 API 기술입니다. 그러나 데이터 요청이 유연한 만큼, 잘못 구성된 쿼리나 서버 설계로 인해 오히려 성능 저하가 발생할 수도 있습니다. 특히 대규모 트래픽이나 복잡한 스키마를 운영하는 경우에는 성능 최적화가 필수적입니다. 이 글에서는 GraphQL API의 성능을 향상하기 위한 핵심 전략들을 소개합니다.
문제 해결과 데이터로더 사용
GraphQL에서 성능 저하를 일으키는 대표적인 문제는 바로 N+1 쿼리 문제입니다. 이는 하나의 요청 내에서 반복적으로 DB 쿼리가 발생하는 구조로 인해 전체 응답 시간이 급격히 증가하는 현상입니다. 예를 들어 게시글 10개에 대해 작성자 정보를 각각 요청하면, 기본적으로 10개의 추가 쿼리가 발생하게 됩니다. 이를 해결하기 위한 표준적인 방법이 DataLoader의 도입입니다.
DataLoader는 동일한 필드 요청을 자동으로 배치(batch) 처리하고, 중복 요청은 캐싱(cache)하여 DB 호출 횟수를 최소화합니다. 대표적인 사용 예시는 다음과 같습니다:
const userLoader = new DataLoader(async (ids) => {
const users = await getUsersByIds(ids);
return ids.map(id => users.find(user => user.id === id));
});
이러한 구조는 GraphQL 리졸버에서의 중복 쿼리를 방지하며, 복잡한 연관 데이터 구조에서도 효율적인 응답 속도를 보장해줍니다. 또한 트랜잭션 내에서 데이터 일관성을 유지하면서도 DB 자원 소모를 줄일 수 있는 구조를 제공합니다.
쿼리 복잡도 제한 및 요청 검증
GraphQL의 큰 장점은 클라이언트가 원하는 데이터를 자유롭게 요청할 수 있다는 점입니다. 하지만 이로 인해 클라이언트가 너무 무거운 쿼리를 날리거나, 재귀적인 요청 구조로 서버에 부하를 주는 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황을 방지하기 위해 **쿼리 복잡도 제한(Query Complexity Limit)** 또는 **쿼리 깊이 제한(Query Depth Limit)** 설정이 필요합니다.
Apollo Server, GraphQL Yoga 등에서는 쿼리 실행 전에 AST(Abstract Syntax Tree)를 분석해 쿼리의 깊이와 복잡도를 평가하고, 사전에 설정된 한계를 초과할 경우 실행을 거부할 수 있습니다. 예를 들어:
depthLimit(5) // 쿼리 깊이를 5단계로 제한
또한 유저 인증이 없는 상태에서 과도한 요청을 막기 위해 요청당 필드 개수나 예상 리졸버 실행 횟수 등을 기반으로 복잡도 점수를 계산하여 제한할 수 있습니다. 이를 통해 GraphQL 서버가 DoS(서비스 거부) 공격이나 잘못된 쿼리로 인한 리소스 낭비에서 안전하게 보호받을 수 있습니다. 요청 검증은 보안성과 성능을 동시에 고려해야 할 중요한 전략입니다.
캐싱 전략과 정적 리소스 처리
GraphQL은 REST처럼 HTTP 캐싱이 기본 적용되지 않기 때문에, 적절한 캐싱 전략이 성능 향상에 중요한 역할을 합니다. 가장 먼저 고려할 수 있는 것은 **쿼리 결과 캐싱(Result Caching)**입니다. Redis나 Memcached 같은 메모리 캐시 시스템을 도입하여 동일한 쿼리 요청 결과를 일정 시간 동안 저장하면 불필요한 연산을 줄일 수 있습니다.
두 번째로는 **필드 단위 캐싱(Field-Level Caching)**입니다. 이는 리졸버 함수 내에서 자주 조회되는 데이터나 계산이 무거운 값을 캐싱해 두고, 일정 시간 동안 동일한 값을 반환하게 만드는 전략입니다. 예를 들어:
const getExchangeRate = cache(async () => {
return await fetch('https://api.exchangerate.com');
}, 60 * 5); // 5분 캐시
세 번째는 CDN(Content Delivery Network)과의 연동입니다. 정적인 쿼리 결과나 GraphQL API 자체를 프락시 형태로 캐싱하여, 글로벌 사용자에게 더 빠른 응답을 제공할 수 있습니다. Apollo GraphOS 또는 GraphCDN 같은 SaaS 서비스를 활용하면 캐싱, 요청 제한, 통계 분석 등을 한 번에 관리할 수 있습니다. 캐싱 전략은 데이터 특성과 TTL(Time To Live)을 기반으로 세심하게 구성되어야 하며, 데이터 일관성과 응답 속도 간의 균형을 고려해야 합니다.
GraphQL은 유연하고 강력한 API 시스템이지만, 그만큼 성능 관리에 더 세심한 설계가 요구됩니다. N+1 문제 해결, 쿼리 제한, 캐싱 전략을 포함한 여러 최적화 기법을 적용하면 안정적이고 빠른 GraphQL API를 구축할 수 있습니다. 지금 운영 중인 시스템에도 이러한 전략을 도입해 성능을 한 단계 끌어올려 보세요.