Android 앱 최적화 가이드

Android 앱의 성능을 최적화하는 다양한 방법을 알아봅니다.

성능 최적화

StrictMode 사용

개발 중 성능 문제를 감지하는 데 유용합니다.

class MyApplication : Application() {
    override fun onCreate() {
        if (BuildConfig.DEBUG) {
            StrictMode.setThreadPolicy(
                StrictMode.ThreadPolicy.Builder()
                    .detectAll()
                    .penaltyLog()
                    .build()
            )

            StrictMode.setVmPolicy(
                StrictMode.VmPolicy.Builder()
                    .detectLeakedSqlLiteObjects()
                    .detectLeakedClosableObjects()
                    .penaltyLog()
                    .penaltyDeath()
                    .build()
            )
        }
        super.onCreate()
    }
}

반응성 체크

StrictMode로 메인 스레드 딜레이 감지
ANR(Application Not Responding) 방지

배터리 최적화

연결/해제 작업은 리소스를 많이 소모함 (파일, 네트워크 등)
가능하면 작업을 묶어서 처리

메모리 누수 방지

일반적인 메모리 누수 원인

애니메이션 미해제

onDestroy()에서 애니메이션 cancel 필수

override fun onDestroy() {
    super.onDestroy()
    animation?.cancel()
}

Observer 미해제

ViewTreeObserver, ScrollListener 등 반드시 remove

override fun onDestroyView() {
    super.onDestroyView()
    view.viewTreeObserver.removeOnScrollChangedListener(listener)
}

Handler와 postDelayed

delay 동안 메모리가 반환되지 않음

override fun onDestroy() {
    super.onDestroy()
    handler.removeCallbacksAndMessages(null)
}

static 내부 클래스 사용

외부 클래스를 참조하지 않는 내부 클래스는 static으로 선언합니다.

// Bad - 외부 Activity를 암묵적으로 참조
inner class MyRunnable : Runnable {
    override fun run() { }
}

// Good - Activity 참조 없음
class MyRunnable : Runnable {
    override fun run() { }
}

Context 누수 방지

// Bad - Activity context를 장기 보관
class MySingleton(val context: Context)

// Good - Application context 사용
class MySingleton(context: Context) {
    val appContext = context.applicationContext
}

Drawable 참조 누수

Drawable은 뷰에 추가될 때 해당 뷰를 콜백으로 등록합니다.

override fun onDestroy() {
    super.onDestroy()
    imageView.setImageDrawable(null)
}

메모리 분석 도구

LeakCanary: 메모리 누수 자동 감지
Memory Profiler: Android Studio 내장 도구
MAT (Memory Analyzer Tool): 상세 분석용

adb shell dumpsys meminfo <package_name>

Object Size

Shallow Size: 객체 자체의 크기
Retained Size: 객체가 참조하는 모든 객체 크기 포함

APK 크기 최적화

라이브러리 분석

http://www.methodscount.com/

Android Studio에서 APK 파일을 드래그하면 상세 분석을 볼 수 있습니다.

ProGuard/R8 설정

buildTypes {
    release {
        minifyEnabled true
        shrinkResources true
        proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
    }
}

리소스 최적화

android {
    defaultConfig {
        // 특정 언어만 포함
        resConfigs "en", "ko"
    }
}

미사용 리소스 제거

buildTypes {
    release {
        shrinkResources true
    }
}

동적으로 사용하는 리소스는 keep 설정 필요:

<!-- res/raw/keep.xml -->
<resources xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    tools:shrinkMode="strict"
    tools:keep="@layout/used_*,@drawable/icon_*" />

이미지 최적화

WebP 형식 사용: PNG보다 작은 용량
Tiny PNG: 손실 압축으로 품질 유지하며 용량 감소
Vector Drawable: 해상도 독립적인 아이콘

Multidex

64K 메서드 제한 초과 시:

android {
    defaultConfig {
        multiDexEnabled true
    }
}

ProGuard로 미사용 코드 제거가 더 효과적입니다.

네트워크 최적화

네트워크 사용량 측정

TrafficStats.getUidTxBytes(uid)
TrafficStats.getUidRxBytes(uid)

캐싱 전략

HTTP 캐시 헤더 활용
로컬 데이터베이스에 응답 캐싱
OkHttp 캐시 설정

val cache = Cache(cacheDirectory, 10 * 1024 * 1024) // 10MB
val client = OkHttpClient.Builder()
    .cache(cache)
    .build()

빌드 시간 최적화

gradle.properties 설정

org.gradle.jvmargs=-Xmx4096m
org.gradle.parallel=true
org.gradle.caching=true
org.gradle.daemon=true

# Kotlin 증분 컴파일
kotlin.incremental=true
kapt.incremental.apt=true

Android Studio 설정

Only sync the active variant 활성화
오프라인 모드 사용 (의존성 변경 없을 때)

./gradlew assembleDebug --offline

GPU 렌더링 프로파일

개발자 옵션에서 “GPU 렌더링 프로파일”을 활성화하여 프레임 렌더링 시간을 모니터링합니다.

ANR 방지

ANR 발생 조건

Input 이벤트 5초 이상 응답 없음
BroadcastReceiver 10초 이상 처리

해결 방법

무거운 작업은 백그라운드 스레드에서 처리
네트워크, DB 작업은 코루틴 또는 RxJava 사용

lifecycleScope.launch(Dispatchers.IO) {
    val result = heavyOperation()
    withContext(Dispatchers.Main) {
        updateUI(result)
    }
}

결론

앱 최적화는 지속적인 과정입니다. 개발 단계에서 StrictMode를 활용하고, 메모리 누수를 방지하며, ProGuard로 APK 크기를 줄이세요. 정기적으로 프로파일링 도구를 사용하여 성능 저하 요인을 찾아 개선하는 것이 중요합니다.