flame graph 읽는 법

Flame Graph 는 소프트웨어 performance 를 분석하는 데 필수적인 도구다. 병목 구간과 코드 최적화를 위한 시각화 도구를 제공한다. Flame Graph 를 뒤집어놓은 게 Icicle 인데 콜스택이라는 의미에 맞게 위에서 아래로 구성되어있다.

아래는 그라파나에서 설정한 pyroscope 의 Flame Graph 이다. (실제로는 icicle 인 듯하다.)

image-20250918142334423

1. Flame Graph 읽는 방법

가장 명심해야 할 건 "색은 아무 의미 없으며", "x 축은 시간 순이 아니다" 다. 이를 염두에 두고 설명한다.

image-20250918142557305

  1. 각각의 사각형은 스택의 함수 호출을 의미한다. 그리고 그 사각형의 너비는 함수의 상대적인 리소스 사용량을 의미하는데, 하위 함수의 사용량도 함께 포함한다.
  2. y 축은 스택의 깊이다. 가장 위쪽의 사각형은 실행 중인 leaf 함수로 자원이 소비되는 지점이다. 그리고 그 하위의 스택들은 호출 경로를 의미한다.
  3. x 축은 시간의 흐름이 아니라 샘플링된 데이터를 좌우로 펼쳐놓은 것이다. 같은 스택들을 합친다음 알파벳 순서로 정렬된다.
  4. 사각형의 너비는 리소스의 총 사용량을 나타낸다. 넓은 사각형의 함수는 좁은 사각형보다 리소스를 더 많이 소모했을 것이다.

색은 특별한 의미를 가지고 있지 않다. 함수별로 똑같은 색을 가질 수는 있지만 랜덤한 패턴으로 색이 선택된다. (flame 은 주로 붉은 계열)

2. 싱글 콜스택 구조

Flame graph 는 프로그램의 콜스택을 보여준다. 그게 정확히 어떤 의미일까?

2.1 구조

그래프는 가로로 정렬된 직사각형들로 구성된 콜스택이다. 각 직사각형은 하나의 함수이고 그 너비는 그 함수가 소비한 시간(하위 함수를 포함하여)을 의미한다. 직사각형들은 다른 직사각형 위에 계속 쌓인다. 따라서 부모 함수가 가장 아래에 위치하고 하위 함수가 위에 계속 쌓이는 형식이다. 이 계층적 구조와 관계는 수직적인 정렬로 이해하기 쉽게 구성된다. 중요한 점은 다음과 같다.

  • 각 직사각형의 너비는 함수의 리소스 소모량을 나타낸다.
  • 직사각형의 높이는 아무런 의미가 없다. 수직적인 정렬은 콜스택의 계층적 구조를 나타내기 위함이다.

2.2 상세

하나의 콜스택으로 어떻게 그래프가 그려지는지 확인해보자. 다음 함수는 a 함수가 b 함수를 부르고, b 함수가 무한 루프를 도는 c 함수를 호출한다.

static void a() {
      b();
  }

  static void b() {
      c();
  }

  static void c() {
      for(;;);
  }

  public static void main(String[] args) {
      a();
  }

예를 들어 위 함수를 50ms 동안 프로파일링했다면 아래와 같이 나타난다.

image-20250919103504996

이 예제에서 c 함수가 시간의 대부분을 사용하지만 모든 직사각형이 같은 너비를 가지고 있다. 그 이유는 직사각형의 너비가 그 함수와 하위 함수까지 포함하기때문이다.

만약 c 함수를 더 많이 호출한다면 어떻게 될까?

static void a() {
    b();
}

static void b() {
    c();
    c();
    c();
}

static void c() {
		for(int i = 0; i < 1_000_000; i++);
}

public static void main(String[] args) {
    a();
}

큰 변화가 있어보이지는 않는다. 왜냐하면 콜스택은 merge 되기 때문이다. 따라서 c 함수는 b 함수 위에서 3개로 나눠지는 게 아니라 하나로 합쳐져서 보인다. 즉 함수가 같은 레벨에서 몇 번이나 실행되었느냐는 flame graph 에서 보여지지 않는다.

image-20250919103504996

여기서 이제 b 함수가 d, e 함수를 추가로 호출해보자. 순서는 d -> e -> c 순서로 호출한다.

static void a() {
    b();
}

static void b() {
    d();
    e();
    c();
}

static void c() {
		for(int i = 0; i < 1_000_000; i++);
}

static void d() {
		for(int i = 0; i < 1_000_000; i++);
}

static void e() {
		for(int i = 0; i < 1_000_000; i++);
}

public static void main(String[] args) {
    a();
}

그러면 아래와 같이 나타난다.

image-20250919104717340

해당 콜스택에서 눈여겨볼 점은 b 의 하위로 d -> e -> c 순서로 호출되었는데 flame graph 에서는 알파벳 순서로 정렬되어있다. 콜스택은 호출 순서와 전혀 관련이 없다는 뜻이다. 또한 x 축은 시간의 흐름을 나타내지 않는 것도 기억해야 한다.

비슷하게 이번에는 a -> b, c -> (b,c 각각) d,e,f 순으로 호출한다고 해보자.

static void a() {
    b();
}

static void b() {
    d();
    e();
    f();
}

static void c() {
		d();
    e();
    f();
}

static void d() {
		for(int i = 0; i < 1_000_000; i++);
}

static void e() {
		for(int i = 0; i < 1_000_000; i++);
}

static void f() {
		for(int i = 0; i < 1_000_000; i++);
}

public static void main(String[] args) {
    a();
}

위 main 함수를 호출한 콜스택은 아래와 같이 된다. 여기서 확인할 점은 d, e, f 함수가 같은 깊이에서 두번씩 호출되더라도 같은 부모 함수가 아니라면 merge 되지 않는다는 것이다.

image-20250919131244957

3. 여러 콜스택의 통합

프로그램이 실행되는 동안 수많은 콜스택이 생성된다. 1초 동안 프로그램은 수천 개의 콜스택을 가질 수 있는데 이는 현실적으로 모두 수집하기가 쉽지 않다. 따라서 일정 간격으로 샘플링을 하고 스택을 통합하면서 이를 해결할 수 있다.

콜스택은 다음 3단계로 수집되고 통합된다.

3.1 Sampling

샘플링은 성능 분석을 위해 통계적으로 중요하고 충분한 데이터를 제공한다. 샘플링은 모든 이벤트에 대한 수집 없이 프로그램 리소스 소모를 보여준다. 콜스택을 지속적으로 캡처하면서 프로그램 실행의 트랜드와 패턴에 대한 스냅샷을 얻는 것이다.

이러한 접근은 데이터 분석을 위한 성능 오버헤드를 최소화하면서 더 효율적이고 관리가 편하게 만든다. 물론 모든 이벤트를 기록하는 게 더 포괄적인 관점을 제공하겠지만 너무 큰 오버헤드와 감당할 수 없는 데이터량에 압도될 수 있다. 따라서 샘플링은 데이터를 실용적으로 수집하면서도 신뢰할 수 있고 효율적인 성능 분석을 가능케 한다.

예를 들어 50ms 의 간격으로 아래와 같은 샘플링 데이터를 얻었다고 하자. 50ms 간격으로 하나씩(여기선 왼쪽부터) 스냅샷을 떠 하나의 수직적인 콜스택을 얻는다.

image-20250919132358833

3.2 Sorting

이제 샘플링된 콜스택을 주어진 시간 범위 내에서 알파벳 순으로 정렬한다. (이때 샘플의 순서는 보장되지 않는다.)

image-20250919132641975

3.3 Merging (Grouping)

마지막으로 같은 콜스택을 모두 더한다. 앞서 싱글 스택에서 c 함수가 같은 레벨이고 같은 부모일 때 merge 되는 것을 확인했다. 그것과 같은 과정이다.

image-20250919132822033

이 과정을 통해 flame graph 가 그려지고, 이를 통해 병목 현상을 식별하고 코드를 최적화할 수 있게 된다.

4. Flame graph 활용

성능 최적화는 모든 소프트웨어에 중요한 문제이며, 유저 경험과 시스템 리소스에 큰 영향을 미친다. 따라서 성능 이슈의 원인을 확인하고 매우 중요하고, 특히 큰 코드베이스와 복잡한 콜스택에서 더 중요해준다. Flame graph 는 다음과 같을 때 유용하다.

  1. 복잡한 데이터 시각화 : Flame graph 는 콜스택 데이터를 그래프로 보여줘서 서로 다른 함수 간의 관계나 리소스 소모를 더 잘 표현하고 이해하기 쉽게 만들어준다.
  2. 병목구간 식별 : 콜스택 데이터를 시각화해서 개발자들이 CPU 소모량이나 메모리 양이 큰 병목구간을 식별하게 해준다.
  3. profile 비교 : flame graph 는 다른 프로필과 비교해서 코드베이스의 수정이 성능 상으로 어떤 변화를 가져오는지 알기 쉽게 해준다.

image-20250919133422527

4.1 성능 이슈 찾기

너비가 긴 콜스택 찾기

많은 양의 리소스를 소모하는 함수를 찾으려면 우선 직사각형의 길이가 긴 함수를 찾는다. 그 함수가 바로 전체 실행 시간의 큰 부분을 차지한다. 그리고 이런 함수들을 최적화의 후보로 잡아야 한다.

image-20250919133643773

콜스택 검사

다른 함수들 간의 관계를 이해하기 위해 호출 스택 계층 구조를 확인해야 한다. 이를 통해 성능 문제가 단일 함수에서 비롯된 것인지, 아니면 여러 함수의 조합에서 발생한 것인지 파악할 수 있다. 또한 호출 스택을 이해하면 리팩터링이나 불필요한 호출 제거와 같은 최적화 기회를 발견할 수도 있다.

tall 스택 확인

호출의 깊이가 긴 tall 스택은 복잡하고 비효율적인 코드일 수 있다.

image-20250919133954007

반복 패턴 확인

그래프에서 반복되는 패턴은 불필요하거나 반복적인 코드일 수 있고, 개선의 대상이 될 수 이싿.

4.2 코드 개선

만약 문제가 되는 함수를 찾고 콜스택을 분석했다면 코드 개선을 시작해야 한다.

  1. 알고리즘 최적화
  2. 성능이 매우 중요한 코드 경로의 함수 호출을 최소화
  3. 코드 병렬 : 성능 병목 현상이 CPU 연산에 의해 발생한다면, 코드를 병렬화하여 여러 프로세서 코어를 활용하는 것을 고려해야 한다.
  4. 메모리 사용 줄이기 : 메모리 할당과 해제를 최적화하고, 메모리 단편화를 최소화해야 한다.

4.3 개선 측정

개선 이후에는 새로운 프로파일링 데이터로 flame graph 를 확인한다. 이전 그래프와 새로운 그래프를 확인하면서 개선 사항이 성능 상으로 어떤 변화를 보여주는지 측정한다.

만약 개선이 성공적이라면 문제가 되는 함수의 너비가 줄어드는 것을 볼 수 있을 것이다.

4.4 반복과 정제

성능 개선은 반복적인 프로세스다. 지속적으로 분석하고 그래프를 업데이트하면서 새로운 병목 구간을 찾고 관련된 코드를 업데이트해야 한다. 그러면서 목표로 하는 성능까지 지속적으로 개선해야 한다.

Ref.