어떤 증상인가
generateMetadata 지연 문제가 나타난 입력, 직전 동작과 실제 결과를 함께 적습니다. 예를 들어 “가끔 실패”라고 쓰는 대신 정상 사례와 실패 사례를 하나씩 두고, 두 사례에서 달라진 version·설정·데이터를 표로 남깁니다.
| 사례 | 입력과 상태 | 결과 |
|---|---|---|
| 정상 | 가장 작은 정상 조건 | 기대한 결과 |
| 실패 | 한 조건만 달라진 재현 | 실제 오류·값 |
원인을 좁히는 순서
동적 metadata가 느린 data source를 기다리면 문서 head 생성과 streaming 시점에 영향을 줄 수 있어 본문 query와 중복 호출을 피해야 합니다.
빠르다는 인상 대신 런타임 버전, warm-up, 입력 분포, p50·p95·p99와 CPU·I/O·할당량을 기록합니다. 같은 결과와 오류 처리를 제공하지 않는 두 구현의 숫자는 비교 자료가 아닙니다. 빌드 route 분류, 서버 로그, 응답 Cache-Control, RSC 요청과 데이터 쿼리 수를 구분해 본다. 정상과 실패를 번갈아 실행하고, 이 원인이 맞다면 달라져야 할 값부터 확인합니다. 관련 없는 로그와 설정을 한꺼번에 바꾸지 않습니다.
수정하고 확인하기
profiler와 실행 계획에서 가장 큰 비용을 먼저 줄입니다. 메서드 하나를 바꾸는 micro optimization보다 알고리즘 복잡도, 데이터 왕복, 복사와 직렬화 횟수를 먼저 고칩니다. Server와 Client 경계를 좁히고 데이터 변경 계약에 맞춰 캐시 태그, 재검증과 동적 렌더링을 명시한다.
수정 전 실패 사례가 사라지고 기존 정상 사례가 유지돼야 합니다. 프로덕션 빌드에서 정적·동적 route, 번들 크기, TTFB, 캐시 적중과 관리자 변경 직후 일관성을 확인한다. 대표 입력과 최악 입력을 분리해 독립된 프로세스로 반복하고 처리량 증가가 오류율, 메모리, 가독성과 운영 복잡성을 악화시키지 않았는지 확인합니다. 가장 작은 실패 입력은 자동 테스트나 실행 가능한 점검 명령으로 남깁니다.
공식 문서와 적용 범위
문서의 기본값과 동작은 version에 따라 달라질 수 있습니다. 현재 runtime·framework version, 실제 입력과 요청 흐름에서 다시 확인합니다.