Markdown 성능 최적화
Markdown 문서가 복잡해짐에 따라 성능 최적화가 중요해집니다. 이 가이드는 성능 병목 현상을 식별하고 최적화 전략을 구현하는 데 도움이 됩니다.
성능 기초
성능이 중요한 이유는?
- 사용자 경험: 로딩 속도가 빠를수록 UX가 향상
- SEO 순위: Google은 페이지 속도를 순위 요소로 사용
- 전환율: 로딩 시간이 1초 증가하면 전환율이 7% 감소
- 이탈률: 느린 페이지는 53%의 사용자가 이탈하게 만듬
성능 지표
Core Web Vitals
- LCP (Largest Contentful Paint): < 2.5초
- FID (First Input Delay): < 100밀리초
- CLS (Cumulative Layout Shift): < 0.1
기타 중요한 지표
- TTFB (Time to First Byte): < 600밀리초
- FCP (First Contentful Paint): < 1.8초
- TTI (Time to Interactive): < 3.8초
Markdown 파싱 최적화
효율적인 파서 선택
성능 비교
javascript
// 벤치마크 테스트
const marked = require('marked');
const markdownIt = require('markdown-it');
const micromark = require('micromark');
console.time('marked');
marked.parse(longMarkdown);
console.timeEnd('marked'); // ~50ms
console.time('markdown-it');
markdownIt().render(longMarkdown);
console.timeEnd('markdown-it'); // ~45ms
console.time('micromark');
micromark(longMarkdown);
console.timeEnd('micromark'); // ~30ms (가장 빠름)권장 선택
- 소규모 프로젝트: marked (간단하고 빠름)
- 중규모 프로젝트: markdown-it (확장성 우수)
- 대규모 프로젝트: micromark (가장 빠른 파서)
- SSR 앱: remark (스트림 처리)
파싱 결과 캐싱
javascript
const cache = new Map();
function cachedParse(markdown) {
// 캐시 키 생성
const key = hashString(markdown);
// 캐시 확인
if (cache.has(key)) {
return cache.get(key);
}
// 파싱 및 캐싱
const result = marked.parse(markdown);
cache.set(key, result);
// 캐시 크기 제한
if (cache.size > 1000) {
const firstKey = cache.keys().next().value;
cache.delete(firstKey);
}
return result;
}콘텐츠 최적화
이미지 최적화
1. 이미지 압축
markdown
<!-- 최적화되지 않음: 5MB PNG -->
<!-- 최적화됨: 200KB WebP -->
<!-- 이미지 CDN 사용 -->
2. 지연 로딩
markdown
<!-- 네이티브 지연 로딩 -->
<img src="image.jpg" loading="lazy" alt="설명">모범 사례 체크리스트
콘텐츠 수준
- [ ] 이미지 크기 및 형식 최적화 (WebP, AVIF)
- [ ] 이미지 및 비디오에 지연 로딩 사용
- [ ] CSS/JS 압축 및 최소화
- [ ] 시스템 폰트 또는 최적화된 사용자 정의 폰트 사용
- [ ] 서드파티 스크립트 제한
파싱 수준
- [ ] 고성능 Markdown 파서 선택
- [ ] 파싱 결과 캐싱 구현
- [ ] Web Worker 사용 고려
- [ ] 대형 문서의 증분 파싱
결론
Markdown 성능 최적화는 지속적인 프로세스이며 콘텐츠, 파싱, 렌더링 및 네트워크 등 여러 수준에서 최적화가 필요합니다. 모범 사례를 따르고 지속적으로 모니터링하면 사용자에게 빠르고 원활한 경험을 제공할 수 있습니다.