C++ 빌드 시간 단축하기 (새 탭에서 열림)
피그마(Figma)는 C++ 코드베이스가 10% 증가할 때 빌드 시간이 50%나 급증하는 문제를 해결하기 위해, 컴파일러로 전송되는 데이터 양(바이트)을 줄이는 전략을 채택했습니다. 하드웨어 업그레이드나 캐싱만으로는 한계가 있음을 깨닫고, 불필요한 헤더 포함을 자동으로 찾아내고 방지하는 자체 도구인 'DIWYDU'와 'includes.py'를 개발하여 빌드 시간을 절반으로 단축했습니다. 결과적으로 빌드 시간의 핵심 지표가 전처리 후의 바이트 수에 비례한다는 점을 입증하며 대규모 개발 환경에서의 생산성을 확보했습니다. ### 헤더 포함 방식과 빌드 속도의 상관관계 * C++ 컴파일 과정에서 전처리기(Pre-processor)는 소스 파일에 포함된 모든 헤더 파일을 하나의 거대한 파일로 합치며, 이는 전이적 의존성(Transitive dependency)을 포함해 컴파일러가 처리해야 할 바이트 수를 기하급수적으로 늘립니다. * 피그마의 분석 결과, 실제 추가된 코드량보다 전처리 후 컴파일러로 전달되는 바이트 수의 증가 폭이 훨씬 컸으며, 이것이 빌드 시간 지연의 주요 원인으로 파악되었습니다. * 대형 파일에서 불필요한 헤더를 수동으로 제거하는 실험을 진행한 결과, 컴파일 바이트는 31%, 콜드 빌드 시간은 25% 감소하며 가설이 증명되었습니다. ### DIWYDU: 불필요한 헤더 제거 자동화 * 구글의 IWYU(Include What You Use)가 너무 엄격하여 적용이 어렵자, 피그마는 더 유연한 자체 도구인 DIWYDU(Don’t Include What You Don’t Use)를 개발했습니다. * 이 도구는 `libclang`의 파이썬 바인딩을 사용하여 추상 구문 트리(AST)를 분석하며, 특정 파일이 포함한 헤더에서 함수, 타입, 변수 등을 직접적으로 사용하는지 확인합니다. * 직접적인 의존성이 없는 헤더를 찾아내어 삭제하도록 플래그를 표시함으로써 모든 기능 브랜치에서 빌드 속도 저하를 방지합니다. * 다만, STL(표준 템플릿 라이브러리)의 프라이빗 헤더 구조나 `libclang` 파이썬 바인딩의 AST 노드 접근 제한(UNEXPOSED_EXPR 등)과 같은 기술적 한계는 존재합니다. ### includes.py를 통한 회귀 방지 및 측정 * 헤더를 실제로 사용하더라도 파일 크기가 너무 커서 빌드 속도를 늦추는 경우를 대비해, 전이적 바이트 수를 측정하는 `includes.py`를 구축했습니다. * Clang을 사용하지 않고 순수 파이썬으로 작성되어 실행 속도가 매우 빠르며(수 초 내외), CI(지속적 통합) 시스템에서 각 PR이 빌드 시간에 미치는 영향을 바이트 단위로 측정합니다. * 특정 PR이 컴파일 바이트 수를 과도하게 늘릴 경우 경고를 발생시켜 개발자가 전방 선언(Forward Declaration)을 사용하거나 헤더를 분리하도록 유도합니다. * 표준 라이브러리는 피그마 내부의 래퍼(Wrapper) 디렉토리를 통해 관리되므로, 표준 헤더의 바이트는 계산에서 제외하여 효율성을 높였습니다. C++ 프로젝트의 빌드 속도를 유지하기 위해서는 단순한 캐싱을 넘어 컴파일러가 처리하는 데이터의 총량을 관리해야 합니다. 불필요한 헤더 의존성을 제거하는 자동화 도구를 CI 파이프라인에 통합하고, '컴파일 바이트 수'를 성능 지표로 모니터링하는 것이 대규모 코드베이스의 개발 효율을 높이는 실질적인 방안이 될 수 있습니다.