GRIND.LEARN,REPEAT.

『프런트엔드 성능 최적화 Deep Dive』의 캐시 장에서 못 다한 세 번째 캐시 레이어. 프록시와 라이프사이클과 전략의 일반론부터, Next.js 블로그에 직접 적용하고 GA4로 실측한 기록까지

링크 미리보기 서버를 짓는다면 무엇을 먼저 정해야 하는가. 런타임 선택의 근거부터 SSRF, 인코딩, 캐시 스탬피드까지 원리로 따라가고, 그렇게 쓴 코드를 전부 돌려본 기록

SSR을 운영하는 프론트엔드 개발자가 쿠버네티스를 블랙박스로 두지 않기 위해, kind 클러스터에서 직접 열어보고 실측한 기록

AI가 코드를 대신 쓰는 시대에 개발자에게 남는 것은 무엇인지, 판단과 책임이라는 축으로 따져본 에세이

'use client', 'use server', 'use cache'. 파일 맨 위 한 줄이 빌드와 런타임에서 무엇으로 변하는지 소스 레벨까지 따라간 기록

상수 하나를 import 했는데 번들의 97.7%가 따라왔다. 벤더는 고칠 일정이 미정이라기에, 배포된 소스맵을 뜯어 400개가 넘는 TypeScript 파일을 되찾고 빌드와 엔트리와 의존성을 내 맘대로 갈아엎었다. 로직만 빼고. 그래서 /send가 raw -77.5%. 그런데 어려운 건 그다음이었다. 테스트 1932개가 전부 통과했는데, 그중 몇 개는 아무것도 보고 있지 않았다.

2편 끝에 남긴 "워커 경유 비용 500ms"를 확정하려 했지만, 대조군이 되는 하드 리로드는 하루 한 건이 안 됐다. 그래서 Playwright와 셰이핑 프록시로 대조군을 직접 만들어 재 보니 내비게이션에서 워커 비용은 2ms였고, 비용은 지연이 아니라 글 하나를 클릭할 때마다 배경에서 더 받는 바이트 쪽에 있었다. 랩과 실사용자 데이터 사이에 남겨 둔 간극은 글을 다 쓰고 나서야 103 Early Hints가 만든 측정 정의 차이였다는 것을 알았다. 서비스 워커 캐싱 딥다이브 시리즈의 세 번째 편이다.

1편의 일반론을 들고 이 블로그(Next.js App Router)를 오프라인에서도 열리게 만들었다. 첫 배포에서는 방금 읽은 글이 오프라인에서 안 열렸고, 두 번째 배포에서는 글은 열리는데 이미지가 전부 깨졌다. 소프트 내비게이션과 프리페치, next/image가 만든 함정들을 하나씩 고쳐 배포한 연대기와, 그 결과를 GA4 실사용자 데이터로 정산한 기록이다. 재방문자 FCP는 평균 634ms 좋아졌고, TTFB는 평균 525ms 나빠졌다. 서비스 워커 캐싱 딥다이브 시리즈의 두 번째 편이다.

사용자가 준 URL을 서버가 대신 여는 기능은 SSRF의 교과서적 조건을 명세로 갖고 있다. 화이트리스트를 뚫는 우회 여섯 가지를 먼저 보고, 그것을 막는 방어 원리 다섯 개를 Node에서 실제로 돌려본 기록. 손으로 IPv4-mapped를 벗기면 16진 표기에서 뚫리고, undici의 lookup 훅은 호스트가 IP 리터럴이면 아예 호출되지 않으며, URL.hostname은 IPv6 리터럴의 대괄호를 남긴다. OG 스크래핑 서버 설계 노트 2부작의 마지막 편이다.

링크 미리보기 서버의 "에러율 10%"는 성질이 다른 다섯 종류의 실패가 뭉친 숫자다. 이 워크로드가 왜 I/O 바운드에 저 TPS인지, 런타임 선택이 실제로 갈리는 네 지점은 어디인지 따져본 뒤, User-Agent와 인코딩으로 에러율을 낮추는 일로 넘어간다. Node 내장 TextDecoder는 CP949 확장 문자를 에러 없이 다른 글자로 바꾸고, 스크랩해 온 og:title은 API 응답이 아니라 사용자 입력이다. 캐시 스탬피드와 negative caching, 그리고 "P95 1초 미만"을 캐시 히트율에서 역산해 검증하는 200만 건 시뮬레이션까지 담았다. OG 스크래핑 서버 설계 노트 2부작의 첫 편이다.

Next.js 16 turbopack 프로덕션 빌드에서 모듈 스코프 싱글톤이 런타임에 두 개가 됐다. 같은 동기 구간에서 조건 판정이 뒤집히고, 응답이 도착해도 타임아웃이 나는 증상을 번들 산출물로 추적한 기록. scope hoisting의 부분 병합, 순환 import, 이미 고쳐져 있던 upstream 버그, 그리고 뒤늦게 돌린 단일 변수 실험까지.

framer-motion으로 만든 배너가 열리는 0.6초 동안 홈 전체가 버벅였다. 원인을 코드로 추정하고, 실측으로 두 번 뒤집히고, 결국 이징 함수 하나로 리플로우를 없애기까지의 기록. 그리고 이 작업이 남긴 것들: 선언과 실행의 간극, 속성이 성능을 결정한다는 원칙, 메커니즘 보존, 계측기를 의심하는 순서, 같음을 곡선으로 증명하는 방법.

서비스 워커는 사이트와 네트워크 사이에 선 프로그래밍 가능한 프록시다. 어디에 서 있는가, 캐시는 왜 썩는가, 배포했는데 왜 옛 버전이 보이는가, 무엇을 어떤 전략으로 담는가, 그래서 이걸 써야 하는가. 실무에서 마주치는 다섯 개의 질문을 붙잡고, opaque 응답이 104KB에서 6.6MB로 집계되는 실측과 상태 전이의 세부까지 내려간다. 『프런트엔드 성능 최적화 Deep Dive』의 캐시 장에서 못 다한 일반론이다. 서비스 워커 캐싱 딥다이브 시리즈의 첫 편이다.