가스비 최적화 마스터: Solidity 스마트 컨트랙트 비용 절감 기술

📋 목차

• 💰 스마트 컨트랙트 가스비, 왜 최적화해야 할까요?
• 💡 솔리디티 코드 최적화의 핵심 원칙
• 🚀 고급 가스 절감 기법 심화 학습
• 🌐 레이어 2 솔루션으로 가스비 대폭 절감하기
• 🛠️ 컴파일러 최적화와 배포 전략
• ❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

스마트 컨트랙트 개발자라면 누구나 한 번쯤은 "가스비"라는 단어 앞에서 고민에 빠져본 경험이 있을 거예요. 이더리움 가스비는 컨트랙트의 실행 비용을 결정하는 핵심 요소이며, 비효율적인 코드는 사용자에게 부담을 주고, 심지어는 dApp의 확장성과 채택률에도 부정적인 영향을 미칠 수 있어요. 블록체인 기술이 점점 더 많은 산업에 적용됨에 따라 스마트 컨트랙트의 효율성은 더욱 중요해지고 있답니다.

가스비 최적화 마스터: Solidity 스마트 컨트랙트 비용 절감 기술

 

이 글에서는 솔리디티 스마트 컨트랙트의 가스비를 최적화하고 비용을 절감하는 마스터가 되는 방법을 자세히 알아볼 거예요. 기본적인 코딩 기법부터 레이어 2 솔루션, 컴파일러 최적화까지, 최신 블록체인 트렌드를 반영한 실질적인 정보와 팁을 제공해 드릴게요. 불필요한 비용은 줄이고, 더 빠르고 효율적인 스마트 컨트랙트를 만드는 데 필요한 모든 지식을 여기서 얻어갈 수 있을 거예요.

 

💰 스마트 컨트랙트 가스비, 왜 최적화해야 할까요?

이더리움을 비롯한 다양한 블록체인 플랫폼에서 스마트 컨트랙트를 실행하려면 "가스"라는 수수료를 지불해야 해요. 이 가스는 트랜잭션이 이더리움 가상 머신(EVM)에서 실행될 때 필요한 컴퓨팅 자원에 대한 비용을 나타내요. 마치 자동차가 움직이려면 휘발유가 필요한 것처럼, 스마트 컨트랙트도 작동하려면 가스가 필요한 셈이죠. 가스비는 이더리움 네트워크의 혼잡도, 실행되는 코드의 복잡성, 그리고 사용되는 스토리지 양 등 여러 요인에 의해 결정된답니다.

 

가스비 최적화가 중요한 이유는 크게 세 가지예요. 첫째, 사용자 경험 향상이에요. 높은 가스비는 사용자가 dApp을 이용하는 데 큰 장벽이 될 수 있어요. 예를 들어, NFT를 발행하거나 디파이(DeFi) 프로토콜을 이용할 때마다 높은 수수료를 지불해야 한다면, 사용자들은 다른 저렴한 대안을 찾거나 아예 블록체인 사용을 포기할 수도 있어요. 사용자 친화적인 dApp을 만들려면 가스비 절감이 필수적인 고려 사항이 되는 거죠.

 

둘째, 컨트랙트의 경제성과 지속 가능성을 확보하는 거예요. 특히 대규모 트랜잭션이 발생하는 dApp이나 자주 호출되는 컨트랙트의 경우, 가스비가 누적되면 운영 비용이 엄청나게 불어날 수 있어요. 이는 프로젝트의 수익성에 직접적인 영향을 미치고, 장기적인 운영 계획에도 차질을 줄 수 있답니다. 비용 효율적인 컨트랙트 설계는 프로젝트의 성공과 직결되는 문제예요.

 

셋째, 블록체인 네트워크의 효율성 증진에 기여해요. 불필요하게 많은 가스를 소모하는 컨트랙트는 네트워크 전체의 처리량을 저하시키고, 다른 트랜잭션의 대기 시간을 늘릴 수 있어요. 2022년 9월 20일 Medium에 게시된 'EVM and Solidity Overview' 글에 따르면, 메모리 사용량이 Quadratic 수준으로 증가할 때 비용도 함께 급증하기 때문에, 컨트랙트 개발 시 메모리 절감 기법을 고려하는 것이 매우 중요하다고 강조하고 있어요. 이는 곧 효율적인 코드가 전체 네트워크에 긍정적인 영향을 준다는 의미예요.

 

솔리디티 스마트 컨트랙트는 이더리움뿐만 아니라 클레이튼, 바이낸스 스마트 체인 등 다양한 블록체인 플랫폼에서 활용되고 있어요. KISA에서 발행한 '2024 블록체인 솔루션 편람'에서도 이더리움, 클레이튼, 바이낸스 스마트 체인에서의 스마트 컨트랙트 기획 및 개발 기술이 중요하게 다루어진다고 언급하고 있어요. 각 플랫폼마다 가스비 책정 방식이나 네트워크 상황은 다를 수 있지만, 근본적인 가스비 최적화 원칙은 동일하게 적용된답니다. 따라서 솔리디티 코드의 효율성을 높이는 것은 범용적으로 매우 중요한 기술 역량이에요. 가스비에 대한 이해를 바탕으로 효율적인 컨트랙트를 개발하는 것이야말로 스마트 컨트랙트 마스터로 가는 첫걸음이라고 할 수 있어요.

 

🍏 가스비 최적화의 중요성 비교

최적화 전	최적화 후
높은 트랜잭션 비용	낮은 트랜잭션 비용
느린 처리 속도 (네트워크 혼잡 유발)	빠른 처리 속도 (네트워크 부담 감소)
낮은 사용자 만족도	높은 사용자 만족도
dApp의 확장성 및 지속 가능성 저하	dApp의 확장성 및 지속 가능성 증대

 

💡 솔리디티 코드 최적화의 핵심 원칙

솔리디티 코드 레벨에서 가스비를 절감하는 것은 마치 요리사가 식재료를 아끼는 것과 같아요. 불필요한 재료 낭비를 줄이면 더 경제적인 요리가 탄생하듯이, 솔리디티에서도 불필요한 연산을 줄이면 가스비를 크게 절약할 수 있어요. 기본적인 원칙들을 잘 이해하고 적용하는 것만으로도 상당한 최적화 효과를 볼 수 있답니다. 가장 먼저 고려해야 할 것은 스토리지(storage) 사용을 최소화하는 거예요. 스토리지에 데이터를 쓰는 작업은 이더리움 가상 머신(EVM)에서 가장 비싼 작업 중 하나예요. 블록체인에 영구적으로 기록되기 때문에 높은 가스 비용이 발생하죠.

 

가능하다면 메모리(memory)나 콜데이터(calldata)를 활용하는 것이 좋아요. 메모리는 함수 실행 동안만 데이터를 저장하고, 콜데이터는 외부 함수 호출 시 인수를 전달하는 데 사용돼요. 이들은 스토리지보다 훨씬 저렴한 가스를 소모하기 때문에, 임시 데이터를 다룰 때는 반드시 이 옵션들을 고려해야 해요. 예를 들어, 배열을 함수 인수로 전달할 때 `storage` 대신 `memory`나 `calldata`를 사용하면 가스비를 크게 아낄 수 있어요. 이는 특히 루프 안에서 자주 접근되는 데이터에 적용하면 더욱 효과적이에요.

 

다음으로, 데이터 타입의 선택도 중요해요. 솔리디티는 다양한 정수형 타입을 제공하는데, `uint256`이 기본값이지만, 모든 경우에 256비트 정수가 필요한 건 아니에요. 만약 숫자가 작다면 `uint8`, `uint16`, `uint32` 등 더 작은 비트의 정수형을 사용하는 것을 고려해야 해요. 하지만 여기서 주의할 점은, 변수를 선언할 때 작은 데이터 타입을 사용해도 실제 스토리지 슬롯(32바이트)을 꽉 채우기 위해 패딩(padding)이 발생할 수 있다는 거예요. 따라서 여러 작은 변수들을 하나의 스토리지 슬롯에 '팩킹(packing)'하여 사용하는 것이 훨씬 효과적이에요. 여러 개의 작은 변수를 연달아 선언하면 컴파일러가 이를 최적화하여 하나의 슬롯에 최대한 많은 변수를 저장하려고 시도해요.

 

루프(loop) 사용에도 신중해야 해요. 블록체인에서 루프를 사용하여 배열을 순회하거나 복잡한 연산을 수행하는 것은 엄청난 가스비를 발생시킬 수 있어요. 특히 배열의 크기가 동적으로 변하거나, 외부 입력에 따라 크게 달라질 수 있다면 더욱 위험하죠. 2022년 9월 20일 Metadium 블로그의 'EVM and Solidity Overview'에서는 메모리 절감 기법의 중요성을 강조하며, 비효율적인 루프가 야기하는 비용 문제를 간접적으로 시사하고 있어요. 가능하면 루프를 오프체인(off-chain)으로 처리하거나, 오프체인에서 계산된 결과를 온체인으로 전달하는 방식을 고려해야 해요. 불가피하게 온체인 루프를 사용해야 한다면, 루프의 반복 횟수를 최소화하고, 각 반복 내에서 수행되는 연산을 최대한 줄이는 것이 중요해요.

 

이벤트(event)를 효율적으로 활용하는 것도 좋은 방법이에요. 블록체인에 직접 데이터를 저장하는 대신, 변경 사항을 이벤트로 로그(log)하면 훨씬 적은 가스비로 정보를 기록할 수 있어요. 이벤트는 스마트 컨트랙트 외부에서 데이터를 모니터링하고 추적하는 데 사용되며, 블록체인에 영구적으로 저장되지만, 스토리지 변수처럼 직접 접근하거나 수정할 수는 없어요. 데이터 저장 비용은 이벤트가 훨씬 저렴하기 때문에, 온체인에서 읽을 필요 없는 정보라면 이벤트로 발행하는 것을 적극적으로 고려해봐야 해요. 이렇게 하면 컨트랙트의 상태 변경 내역을 기록하면서도 가스비를 절약할 수 있어요.

 

🍏 데이터 저장 방식별 가스비 효율성

저장 방식	가스 비용 효율성	용도
Storage (스토리지)	가장 비쌈 (영구 저장)	컨트랙트 상태 변수, 영구 데이터
Memory (메모리)	중간 (함수 실행 동안 임시 저장)	임시 배열, 문자열, 구조체
Calldata (콜데이터)	가장 저렴 (외부 함수 인수)	외부 함수 호출 시 읽기 전용 인수
Events (이벤트)	매우 저렴 (로그 기록)	외부에서 모니터링할 데이터, 기록

 

🚀 고급 가스 절감 기법 심화 학습

기본적인 가스 최적화 원칙들을 숙지했다면, 이제 더 나아가 고급 기법들을 적용하여 스마트 컨트랙트의 효율을 극대화할 차례예요. 이러한 기법들은 컨트랙트의 특정 구조나 사용 패턴에 따라 큰 효과를 발휘할 수 있답니다. 그중 하나가 바로 '스토리지 변수 팩킹(Storage Variable Packing)'이에요. 이더리움 EVM은 32바이트(256비트) 단위로 스토리지를 처리해요. 만약 `uint8`, `bool`과 같이 작은 데이터 타입의 변수를 여러 개 선언하면, 컴파일러는 이를 하나의 32바이트 슬롯에 최대한 묶어 저장하려고 시도해요. 예를 들어, `uint8 a; uint8 b; uint8 c;` 이렇게 세 변수를 연달아 선언하면 이들이 하나의 스토리지 슬롯을 공유할 수 있어서 가스비를 절감할 수 있어요. 하지만 `uint256 a; uint8 b; uint256 c;`와 같이 크기가 뒤섞이면 팩킹이 제대로 이루어지지 않을 수 있으니, 작은 변수들을 모아서 선언하는 습관을 들이는 것이 중요해요.

 

'불변(immutable)' 또는 '상수(constant)' 변수 사용도 가스 절감에 아주 효과적이에요. `constant` 변수는 컴파일 시점에 값이 결정되며, 컨트랙트의 bytecode에 직접 포함되어 스토리지 슬롯을 전혀 차지하지 않아요. `immutable` 변수는 컨트랙트 배포 시점에 한 번만 값이 할당되고 그 이후로는 변경될 수 없어요. 이 두 가지 유형의 변수는 배포 이후 값을 변경할 수 없기 때문에, 상태 변경에 필요한 가스 비용이 발생하지 않는다는 장점이 있어요. 특히 컨트랙트 배포 후에도 절대 변하지 않을 값들(예: 컨트랙트 소유자 주소, 특정 버전 번호 등)은 `immutable`이나 `constant`로 선언하여 가스비를 크게 아낄 수 있답니다.

 

매핑(mapping) 사용 시 주의사항도 있어요. 매핑은 키-값 쌍을 저장하는 데 유용하지만, 매핑에 저장된 특정 키의 값을 삭제할 때 가스 환급(gas refund)을 받을 수 있다는 점을 활용할 수 있어요. `delete` 키워드를 사용하여 매핑 요소를 삭제하면 스토리지 공간이 해제되어 가스비를 돌려받게 되죠. 하지만 이 가스 환급은 트랜잭션 전체 가스 비용의 일정 비율로 제한되어 있으니, 무조건적인 삭제만이 능사는 아니에요. 또한, 매핑에 존재하는지 여부를 확인하기 위해 `contains`와 같은 함수가 없으므로, 이를 직접 구현해야 하는 경우가 있는데, 이때는 bool 타입의 별도 매핑을 두어 존재 여부를 체크하는 방식이 더 효율적일 수 있어요. 예를 들어 `mapping(address => bool) public userExists;`와 같은 방식으로요.

 

짧은 회로 평가(Short-circuit evaluation)는 논리 연산에서 가스비를 절약하는 좋은 방법이에요. 솔리디티의 `&&` (AND) 및 `||` (OR) 연산자는 짧은 회로 평가를 지원해요. `expr1 && expr2`에서 `expr1`이 `false`이면 `expr2`는 평가되지 않아요. 마찬가지로 `expr1 || expr2`에서 `expr1`이 `true`이면 `expr2`는 평가되지 않아요. 따라서 가스 소모가 큰 연산을 논리 연산의 뒤쪽에 배치하여, 앞쪽의 저렴한 연산 결과에 따라 뒤쪽 연산을 건너뛸 수 있도록 코드를 구성하는 것이 좋아요. 이는 `require` 구문에서 특히 유용하게 활용될 수 있어요. Upside Academy 뉴스에서는 컴파일러 최적화 엔진 활용을 가스비 절감의 현실적인 이유로 언급하며, 이러한 논리적 최적화의 중요성을 간접적으로 뒷받침하고 있어요.

 

외부 컨트랙트 호출(External Contract Calls)은 신중하게 접근해야 해요. 다른 컨트랙트의 함수를 호출하는 것은 내부 함수 호출보다 훨씬 비싼 가스를 소모해요. 특히 `call`, `delegatecall`, `staticcall`과 같은 로우레벨 호출은 더 많은 가스가 들 수 있어요. 가능하면 하나의 컨트랙트 내에서 필요한 모든 로직을 처리하는 것이 좋지만, 모듈성을 위해 불가피하게 외부 호출을 해야 한다면, 호출 횟수를 최소화하고, 호출되는 함수가 효율적으로 설계되었는지 확인하는 것이 중요해요. 또한, 외부 호출 시에는 항상 리엔트런시(reentrancy) 공격과 같은 보안 취약점을 염두에 두고 안전하게 구현해야 한답니다. 이러한 고급 기법들을 적절히 조합하여 사용하면 스마트 컨트랙트의 가스 효율성을 한 단계 끌어올릴 수 있어요.

 

🍏 고급 가스 절감 기법 요약

기법	설명	기대 효과
스토리지 팩킹	작은 변수들을 하나의 32바이트 슬롯에 묶어 저장	스토리지 쓰기 비용 절감
Immutable/Constant	변수 값을 고정하여 스토리지 변경 방지	상태 변경 가스 비용 제거
짧은 회로 평가	논리 연산에서 불필요한 연산 건너뛰기	조건부 연산 가스비 절감
매핑 `delete` 활용	매핑 요소 삭제 시 스토리지 환급 활용	스토리지 비용 부분 환급

 

🌐 레이어 2 솔루션으로 가스비 대폭 절감하기

솔리디티 코드 레벨에서의 최적화는 매우 중요하지만, 이더리움 메인넷(레이어 1) 자체의 확장성 한계와 그로 인한 높은 가스비 문제를 완전히 해결하기는 어려워요. 이럴 때 '레이어 2(Layer 2) 솔루션'이 강력한 대안으로 떠오른답니다. 레이어 2는 이더리움 메인넷 위에 구축된 보조 네트워크로, 메인넷의 보안성을 상속받으면서도 트랜잭션 처리량(throughput)을 대폭 늘리고 가스비를 절감하는 것을 목표로 해요. 2025년 최신 트렌드로 고성능 레이어 1과 함께 확장성 문제를 해결하려는 움직임이 활발하다고 공주대학교 자료에서도 언급되고 있어요.

 

대표적인 레이어 2 솔루션으로는 롤업(Rollup) 방식이 있어요. 롤업은 수많은 트랜잭션을 오프체인에서 처리한 다음, 그 결과값만 메인넷에 압축하여 기록하는 방식이에요. 이 과정에서 가스비가 대폭 절감되고, 트랜잭션 처리량도 크게 증가하게 된답니다. 롤업은 다시 크게 두 가지 종류로 나눌 수 있어요. 첫 번째는 'ZK-Rollup(Zero-Knowledge Rollup)'이에요. ZK-Rollup은 영지식 증명(Zero-Knowledge Proof) 기술을 사용하여 오프체인 트랜잭션의 유효성을 암호학적으로 증명하고, 그 증명만 메인넷에 제출해요. 이 증명은 매우 작고 빠르게 검증될 수 있기 때문에 보안성이 높으면서도 효율적이죠. 2025년 6월 4일 Phemex의 'Zircuit(ZRC Coin)란?' 기사에 따르면 Zircuit은 AI 기반 zkRollup으로, 스마트 컨트랙트, EVM 완전 호환, dApp/DeFi/NFT 지원을 통해 가스 비용을 대폭 절감하고 트랜잭션 처리량을 증가시키면서 보안성까지 유지한다고 설명하고 있어요. 이는 미래 블록체인 기술의 방향성을 명확히 보여주는 사례라고 할 수 있어요.

 

두 번째는 'Optimistic Rollup(옵티미스틱 롤업)'이에요. 옵티미스틱 롤업은 기본적으로 오프체인에서 처리된 트랜잭션이 유효하다고 가정하고 메인넷에 제출해요. 그리고 일정 기간(보통 7일) 동안 이의 제기 기간을 두어, 만약 잘못된 트랜잭션이 있다면 누구나 사기 증명(fraud proof)을 제출하여 해당 트랜잭션을 되돌릴 수 있게 해요. ZK-Rollup보다는 보안 모델이 다르지만, 이더리움 메인넷의 보안성을 계승하면서도 뛰어난 확장성을 제공한답니다. Linea 코인(Lina) 역시 이더리움 L2 블록체인으로, 2025년 9월 14일 Notavoid.tistory.com 기사에 따르면 오프체인 처리로 약 90%의 수수료 절약과 높은 처리 속도를 제공한다고 언급하고 있어요. 이는 레이어 2 솔루션이 실제로 얼마나 큰 가스비 절감 효과를 가져다주는지 보여주는 구체적인 예시라고 할 수 있어요.

 

레이어 2 솔루션을 활용하는 것은 단순히 가스비를 절감하는 것을 넘어, dApp의 사용성을 혁신적으로 개선할 수 있는 기회를 제공해요. 낮은 수수료 덕분에 사용자들은 더 자유롭게 dApp을 이용하고, 개발자들은 더 복잡하고 기능이 풍부한 서비스를 낮은 비용으로 제공할 수 있게 돼요. 이는 전체 블록체인 생태계의 성장과 발전에 중요한 역할을 한답니다. 특히, 많은 레이어 2 솔루션이 EVM과 완전하게 호환되기 때문에 기존 솔리디티 코드를 큰 수정 없이 배포할 수 있다는 장점도 있어요. 스마트 컨트랙트 개발자라면 레이어 2 솔루션의 다양한 종류와 각자의 특징을 이해하고, 자신의 프로젝트에 가장 적합한 것을 선택하는 지혜가 필요해요.

 

🍏 레이어 1과 레이어 2 솔루션 비교

특성	레이어 1 (이더리움 메인넷)	레이어 2 (롤업 등)
가스 비용	높음 (네트워크 혼잡 시 급등)	매우 낮음 (최대 90% 이상 절감)
트랜잭션 처리량	제한적 (TPS 낮음)	높음 (수천 TPS 가능)
보안성	매우 높음 (탈중앙화 검증)	레이어 1의 보안성 상속
EVM 호환성	완전 호환	대부분 완전 호환 또는 높은 호환성

 

🛠️ 컴파일러 최적화와 배포 전략

솔리디티 코드를 작성하고 레이어 2 솔루션을 활용하는 것 외에도, 컴파일러 설정과 컨트랙트 배포 전략을 통해 가스비를 추가로 최적화할 수 있어요. 솔리디티 컴파일러는 단순히 코드를 EVM 바이트코드로 변환하는 역할만 하는 것이 아니라, 여러 최적화 옵션을 제공하여 최종 바이트코드의 크기와 실행 가스 비용을 줄일 수 있도록 도와준답니다. Upside Academy 뉴스에서도 컴파일러 최적화 엔진 활용을 가스비 절감의 가장 현실적인 이유 중 하나로 꼽고 있어요. 이는 컴파일러의 역할을 단순한 번역기가 아닌, 성능 향상 도구로 바라봐야 함을 시사해요.

 

가장 중요한 컴파일러 옵션 중 하나는 `--optimize` 플래그예요. 이 플래그를 활성화하고 `optimizer-runs` 값을 적절히 설정하면, 컴파일러는 생성된 바이트코드를 분석하여 불필요한 연산을 제거하고, 스토리지 접근을 효율화하며, 유사한 코드 블록을 통합하는 등의 최적화를 수행해요. `optimizer-runs` 값은 컨트랙트 함수가 얼마나 자주 호출될 것인지를 컴파일러에게 알려주는 지표예요. 예를 들어, `runs=1`은 컨트랙트가 한 번만 배포되고 거의 호출되지 않을 때(예: 일회성 작업), `runs=200`은 컨트랙트가 자주 호출될 때 (일반적인 dApp) 적합하다고 알려져 있어요. 이 값이 높을수록 배포 가스비는 증가할 수 있지만, 이후 함수 호출 가스비는 감소하는 경향이 있어요. 따라서 자신의 컨트랙트 사용 패턴에 맞춰 이 값을 신중하게 결정해야 해요.

 

솔리디티 컴파일러 버전 선택도 중요해요. 솔리디티 언어는 지속적으로 발전하며, 새로운 버전에서는 종종 가스 효율성을 개선하는 기능이나 최적화가 도입되곤 해요. 따라서 최신 안정화 버전을 사용하는 것이 일반적으로 좋아요. 하지만 너무 최신 버전은 예상치 못한 버그를 포함할 수도 있으므로, 충분히 테스트되고 커뮤니티에서 검증된 안정화 버전을 선택하는 것이 현명해요. 또한, 특정 컨트랙트에는 이전 버전의 컴파일러가 더 효율적인 바이트코드를 생성하는 경우도 드물게 있으니, 여러 버전으로 컴파일하여 가스비를 비교해보는 것도 좋은 방법이에요.

 

배포 전략 측면에서는 '프록시 패턴(Proxy Pattern)'과 '업그레이드 가능한 컨트랙트(Upgradeable Contracts)'를 고려해볼 수 있어요. 이 패턴들은 컨트랙트 로직을 분리하여, 로직 컨트랙트만 업그레이드할 수 있게 함으로써, 컨트랙트의 전체 재배포 없이 기능을 추가하거나 버그를 수정할 수 있게 해줘요. 이는 초기 배포 비용을 절감하는 직접적인 방법은 아니지만, 장기적인 관점에서 컨트랙트의 유지보수 및 업그레이드에 드는 비용과 노력을 크게 줄여준답니다. 또한, 불필요한 스토리지 변수를 초기화하지 않도록 유의해야 해요. 컨트랙트 배포 시 상태 변수에 값을 할당하는 것은 가스 비용이 발생하므로, 필요한 경우가 아니라면 기본값으로 두거나, 나중에 함수 호출을 통해 값을 설정하는 것이 더 효율적일 수 있어요.

 

마지막으로, 'EVM Opcode'에 대한 이해도 심화된 최적화에 도움이 될 수 있어요. 솔리디티 코드가 어떤 EVM Opcode로 변환되는지 이해하면, 어떤 연산이 더 많은 가스를 소모하는지 정확히 파악하고 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있어요. 예를 들어, `SSTORE`(스토리지 쓰기) Opcode는 `SLOAD`(스토리지 읽기) Opcode보다 훨씬 비싸다는 것을 알면, 스토리지 쓰기를 최소화하는 방향으로 코드를 설계하게 되겠죠. 이처럼 컴파일러 최적화와 스마트한 배포 전략을 결합하면, 솔리디티 스마트 컨트랙트의 가스비를 더욱 정교하게 관리하고 절감할 수 있어요. 단순한 코딩을 넘어선 진정한 가스비 최적화 마스터가 되는 길이라고 할 수 있답니다.

 

🍏 컴파일러 최적화 옵션 및 영향

옵션	설명	주요 영향
`--optimize` 플래그	컴파일러 최적화 활성화	바이트코드 크기 및 실행 가스비 감소
`optimizer-runs`	함수 호출 빈도 예상 값 (1 ~ 2^32-1)	높을수록 배포 가스비↑, 호출 가스비↓
솔리디티 버전	컴파일에 사용되는 솔리디티 언어 버전	가스 효율성 및 버그 수정 반영
프록시 패턴	로직과 스토리지를 분리하여 업그레이드 가능	장기적 유지보수 비용 절감

 

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 가스비 최적화가 블록체인 보안에 영향을 미치나요?

 

A1. 네, 가스비 최적화는 보안과 밀접하게 관련되어 있어요. 효율적인 코드는 공격자가 악용할 수 있는 취약점을 줄이는 데 도움이 되지만, 과도한 최적화는 때로는 예상치 못한 부작용이나 새로운 취약점을 초래할 수도 있어요. 항상 보안을 최우선으로 고려하며 최적화를 진행해야 해요.

 

Q2. `uint` 대신 `uint256`을 사용하면 무조건 가스비가 더 드나요?

 

A2. 솔리디티에서 `uint`는 `uint256`의 별칭이에요. 따라서 `uint`와 `uint256`은 동일한 데이터 타입이며, 사용 시 가스비 차이는 없어요. 다만, `uint8`이나 `uint16`과 같이 더 작은 비트의 정수형을 사용하면 스토리지 팩킹을 통해 가스비를 절약할 여지가 생길 수 있어요.

 

Q3. 스토리지 변수를 `private`으로 선언해도 가스비는 동일한가요?

 

A3. 네, 변수의 가시성(visibility)(`private`, `public`, `internal`)은 가스비에 직접적인 영향을 주지 않아요. 스토리지에 저장되는 모든 변수는 동일한 가스 비용이 발생해요. 가시성은 외부 접근 가능 여부를 제어할 뿐이에요.

 

Q4. `view` 또는 `pure` 함수는 가스비가 발생하지 않나요?

 

A4. 네, 일반적으로 `view` 또는 `pure` 함수는 블록체인의 상태를 변경하지 않고 단순히 읽기만 하기 때문에 트랜잭션 수수료(가스비)가 발생하지 않아요. 하지만 이러한 함수를 다른 컨트랙트에서 호출할 경우, 내부적으로는 가스 비용이 계산되며, 이는 호출하는 컨트랙트의 가스비에 포함될 수 있어요.

 

Q5. 매핑(mapping) 대신 동적 배열(dynamic array)을 사용하면 가스비가 절감될까요?

 

A5. 상황에 따라 달라요. 매핑은 요소에 접근할 때 항상 동일한 가스비가 들지만, 동적 배열은 요소를 추가하거나 삭제할 때 인덱스를 이동하는 데 비용이 들 수 있고, 순회 시 루프 비용이 발생할 수 있어요. 특정 인덱스 접근이 잦다면 매핑이, 순회가 잦고 요소 수가 적다면 동적 배열이 유리할 수 있어요.

 

Q6. `require()`와 `if-revert()` 중 어떤 것이 더 가스 효율적인가요?

 

A6. `require()`는 내부적으로 조건이 충족되지 않으면 `revert()`를 호출하는 것과 유사해요. 솔리디티 0.6.0 버전 이후부터는 `require()`와 `if-revert()` 간의 가스비 차이가 거의 없어요. 가독성이나 코딩 스타일에 따라 선호하는 방식을 선택하면 된답니다.

 

Q7. 스마트 컨트랙트에서 문자열을 다룰 때 어떤 점을 주의해야 가스비를 아낄 수 있나요?

 

A7. 문자열은 가변 길이 데이터 타입이므로 스토리지에 저장될 때 많은 가스를 소모할 수 있어요. 짧은 문자열이라면 `bytes` 타입을 사용하는 것이 더 효율적일 수 있고, 꼭 필요한 경우가 아니라면 온체인에 문자열을 저장하는 것을 최소화하고, 오프체인에 저장 후 해시 값만 온체인에 기록하는 방식을 고려해 보세요.

 

Q8. 컨트랙트를 배포할 때 `optimizer-runs` 값은 몇으로 설정하는 것이 가장 좋은가요?

 

A8. 이상적인 `optimizer-runs` 값은 컨트랙트의 사용 빈도에 따라 달라져요. 배포 후 호출이 거의 없다면 낮은 값(예: 1)이, 자주 호출될 것이라면 높은 값(예: 200 또는 1000)이 유리할 수 있어요. 가장 좋은 방법은 다양한 값으로 테스트하여 총 가스비(배포 + 예상 호출)를 비교해 보는 것이에요.

 

Q9. 외부 컨트랙트 호출(External Call)이 왜 비싼가요?

 

A9. 외부 컨트랙트 호출은 EVM이 현재 컨트랙트의 실행 환경에서 벗어나 새로운 컨트랙트의 실행 환경을 설정해야 하기 때문에 추가적인 오버헤드가 발생해요. 또한, 컨텍스트 스위칭과 잠재적인 보안 위험(리엔트런시 등)으로 인해 더 많은 가스가 할당된답니다.

🚀 고급 가스 절감 기법 심화 학습

 

Q10. `constant`와 `immutable` 변수의 가스비 차이는 무엇인가요?

 

A10. `constant` 변수는 컴파일 시점에 값이 결정되어 바이트코드에 직접 포함되므로, 스토리지 슬롯을 전혀 차지하지 않아요. `immutable` 변수는 컨트랙트 배포 시점에 한 번만 값이 할당되어 초기화 가스비가 발생하지만, 그 이후에는 변경 불가능하여 스토리지 접근 비용이 없어요. 둘 다 런타임에 상태 변경 가스비는 없답니다.

 

Q11. `fallback` 함수를 최적화하는 팁이 있나요?

 

A11. `fallback` 함수는 최소한의 로직만 포함하도록 설계해야 해요. 일반적으로는 이더 수신이나 매우 단순한 동작을 처리하고, 복잡한 로직은 다른 명시적인 함수로 분리하는 것이 좋아요. `receive()` 함수를 사용하여 이더 수신만 전담하게 하면 가스비를 더욱 절약할 수 있어요.

 

Q12. 솔리디티의 `struct` 사용은 가스비에 어떤 영향을 주나요?

 

A12. `struct` 자체는 가스비를 발생시키지 않지만, `struct` 내부의 변수들이 스토리지에 저장될 때 팩킹을 고려하지 않으면 비효율적일 수 있어요. `struct` 내의 변수들도 작은 타입들을 모아서 선언하면 스토리지 팩킹을 통해 가스비를 절감할 수 있어요.

 

Q13. 컨트랙트 크기(bytecode size)와 가스비는 비례 관계인가요?

 

A13. 어느 정도는 비례 관계이지만, 항상 그렇지는 않아요. 컨트랙트 크기는 배포 가스비에 직접적인 영향을 주지만, 런타임 가스비는 실행되는 Opcode의 종류와 횟수에 더 크게 좌우돼요. 작은 바이트코드라도 비싼 Opcode를 많이 사용하면 가스비가 높을 수 있어요.

 

Q14. `abi.encodePacked()`는 가스비 측면에서 어떤 장단점이 있나요?

 

A14. `abi.encodePacked()`는 데이터들을 패딩 없이 최소한의 공간에 인코딩하므로, 해시 계산이나 온체인에 짧은 데이터를 저장할 때 가스비를 절감할 수 있어요. 하지만 가변 길이 데이터 타입(예: `string`, `bytes`)과 함께 사용할 때는 해싱 충돌의 위험이 있으니 주의해야 해요.

 

Q15. 레이어 2 솔루션을 사용하면 가스비가 얼마나 절감되나요?

 

A15. 레이어 2 솔루션의 종류와 네트워크 상황에 따라 다르지만, Notavoid.tistory.com의 Linea 코인 기사처럼 최대 90% 이상의 수수료 절감 효과를 기대할 수 있어요. 이는 오프체인에서 대량의 트랜잭션을 처리하고 그 결과를 압축하여 온체인에 기록하는 방식 덕분이에요.

 

Q16. ZK-Rollup과 Optimistic Rollup 중 어떤 것이 가스비 절감에 더 효과적인가요?

 

A16. 일반적으로 ZK-Rollup이 트랜잭션 검증에 필요한 온체인 데이터가 더 작기 때문에 장기적으로는 더 큰 가스비 절감 효과를 제공할 수 있어요. 하지만 ZK-Rollup 증명 생성에는 높은 컴퓨팅 자원이 필요하며, 기술적 복잡성이 더 높다는 단점이 있어요. Optimistic Rollup도 상당한 절감 효과를 제공하고 이미 상용화된 사례가 많아요.

 

Q17. 컨트랙트 내에서 `msg.sender`를 반복적으로 사용하는 것이 가스비를 증가시키나요?

 

A17. `msg.sender`는 특별한 변수로, 호출 시점에 한 번만 읽어오는 비용이 발생하고 이후에는 캐시되기 때문에 반복적으로 사용해도 추가적인 가스비가 거의 발생하지 않아요. 따라서 성능에 미치는 영향은 미미하다고 볼 수 있어요.

 

Q18. `public` 함수를 `external`로 바꾸면 가스비가 절감될까요?

 

A18. 네, `external` 함수는 외부에서만 호출될 수 있으며, 함수 인수가 `calldata`에 저장되기 때문에 `public` 함수보다 가스 효율적일 수 있어요. `public` 함수는 내부 및 외부 호출이 모두 가능하며, 인수가 메모리에 복사되는 과정이 발생할 수 있어요. 외부 호출만 가능한 함수라면 `external`을 사용하는 것이 좋아요.

 

Q19. `require()` 메시지를 길게 작성하면 가스비가 더 많이 드나요?

 

A19. `require()`의 에러 메시지 길이는 트랜잭션이 성공적으로 실행될 경우에는 가스비에 거의 영향을 미치지 않아요. 하지만 트랜잭션이 실패하여 revert될 경우, 에러 메시지 자체가 트랜잭션 데이터에 포함되어 전파될 수 있으므로 아주 미미한 가스비 증가 요인이 될 수는 있어요. 보안보다는 디버깅 편의성을 위해 명확한 메시지를 사용하는 것이 일반적으로 권장돼요.

 

Q20. 스마트 컨트랙트 배포 비용은 어떻게 줄일 수 있나요?

 

A20. 컨트랙트 코드를 간결하게 유지하고, 불필요한 스토리지 변수 초기화를 피하며, 작은 데이터 타입을 활용하여 스토리지 팩킹을 최적화하고, 컴파일러 `optimizer-runs` 값을 낮게 설정(배포 가스비 측면에서)하여 바이트코드 크기를 줄이는 것이 도움이 될 수 있어요.

 

Q21. `library`를 사용하면 가스비 절감 효과가 있나요?

 

A21. `library`는 외부 컨트랙트처럼 배포되지만, `delegatecall` 방식으로 호출되어 라이브러리 컨트랙트의 코드가 호출하는 컨트랙트의 컨텍스트에서 실행돼요. 이는 코드 중복을 피하고 컨트랙트 크기를 줄이는 데 도움이 되며, 장기적으로는 가스비를 절감할 수 있어요. 특히 자주 사용되는 유틸리티 함수들을 라이브러리로 만들면 효율적이에요.

 

Q22. 짧은 회로 평가(Short-circuit evaluation)를 활용한 가스비 절감 예시가 궁금해요.

 

A22. `require(condition1 && condition2, "Error")` 구문에서 `condition1`이 false이면 `condition2`는 평가되지 않아요. 만약 `condition2`가 스토리지 접근이나 복잡한 연산을 포함한다면, `condition1`을 더 저렴한 연산으로 구성하여 `condition2`의 실행을 막는 방식으로 가스비를 절약할 수 있어요.

 

Q23. 이더리움 런던 하드포크(EIP-1559)가 가스비 최적화에 어떤 영향을 주었나요?

 

A23. EIP-1559는 가스비 메커니즘을 변경하여 `base fee`를 도입하고 일부 가스를 소각해요. 이는 가스비의 예측 가능성을 높였고, 사용자들은 `max fee`와 `priority fee`를 설정하여 트랜잭션 포함 속도를 조절할 수 있게 되었어요. 직접적인 코드 최적화는 아니지만, 사용자가 가스비를 더 효과적으로 관리할 수 있게 된 측면이 있어요.

 

Q24. `mapping(address => uint)` 대신 `mapping(bytes32 => uint)`를 사용하면 가스비가 절감되나요?

 

A24. `address`는 20바이트이고 `bytes32`는 32바이트예요. 매핑 키 자체는 스토리지 슬롯에 직접 저장되지 않고 해시되어 사용되기 때문에 키의 길이 자체가 가스비에 큰 영향을 주지는 않아요. 하지만 `bytes32`가 EVM의 워드 사이즈와 일치하므로 내부 처리에서 약간의 이점을 가질 수는 있어요. 일반적으로 `address`를 그대로 사용하는 것이 가독성과 안정성 면에서 더 좋아요.

 

Q25. 오프체인 계산(Off-chain computation)을 활용하는 것이 가스비 절감에 가장 효과적인 방법 중 하나인가요?

 

A25. 네, 맞아요. 복잡한 계산이나 대량의 데이터 처리는 오프체인에서 수행하고, 그 결과값의 유효성만 온체인에서 검증하는 방식은 가스비를 대폭 절감할 수 있는 가장 강력한 방법 중 하나예요. 블록체인의 탈중앙화된 특성을 유지하면서도 효율성을 극대화할 수 있답니다.

 

Q26. `payable` 키워드를 사용하면 가스비가 증가하나요?

 

A26. `payable` 키워드는 함수가 이더를 수신할 수 있도록 허용하는 것일 뿐, 그 자체로 가스비를 증가시키지는 않아요. 이더가 실제로 전송될 때 추가적인 가스비가 발생할 수 있지만, 이는 이더 전송 작업에 대한 비용이지 `payable` 키워드 때문은 아니에요. 불필요한 함수에 `payable`을 붙이지 않는 것이 보안상 좋답니다.

 

Q27. `revert()` 대신 `assert()`를 사용하면 가스비가 절감되나요?

 

A27. `assert()`는 주로 내부 오류를 검증할 때 사용되며, 조건이 실패하면 남아있는 모든 가스를 소모하고 트랜잭션을 revert시켜요. 반면 `require()`는 조건이 실패하면 사용된 가스만 소모하고 revert되기 때문에, 일반적인 조건 검증에는 `require()`가 더 가스 효율적이고 안전해요. `assert()`는 절대로 도달해서는 안 되는 코드 경로를 보호하는 데 사용해야 해요.

 

Q28. 컨트랙트 주소는 `address`와 `address payable` 중 어떤 것이 가스비에 더 유리한가요?

 

A28. `address`와 `address payable`은 이더를 받을 수 있는지 여부만 다르고, 가스비에는 직접적인 영향을 주지 않아요. 이더를 전송해야 하는 주소라면 `address payable`을 사용하고, 그렇지 않다면 `address`를 사용하는 것이 명확성을 위해 좋아요.

 

Q29. 이벤트(Event)를 많이 발행하면 가스비가 증가하나요?

 

A29. 네, 이벤트는 블록체인에 로그로 기록되므로 발행할 때 가스비가 발생해요. 하지만 스토리지에 직접 데이터를 저장하는 것보다는 훨씬 저렴해요. 이벤트는 오프체인에서 데이터를 모니터링하기 위한 용도로 사용되며, 필요한 정보를 효율적으로 기록하는 데 매우 유용해요.

 

Q30. 솔리디티 가스비 최적화 트렌드는 앞으로 어떻게 변할까요?

 

A30. 앞으로도 레이어 2 솔루션의 발전과 ZK 기술의 고도화가 계속될 것으로 보여요. 2025년 Zircuit과 Linea 코인 기사처럼 AI 기반 롤업이나 더 효율적인 EVM 호환 솔루션들이 등장할 것이며, 솔리디티 컴파일러 또한 지속적으로 최적화 기능을 강화할 거예요. 개발자들은 이러한 최신 기술 트렌드를 항상 주시하고 적용하는 것이 중요해요.

 

면책 문구:

본 블로그 게시물은 솔리디티 스마트 컨트랙트의 가스비 최적화 기술에 대한 일반적인 정보와 교육적 목적으로 작성되었어요. 여기에 제시된 정보는 투자 조언이나 법률 자문, 또는 특정 기술 솔루션에 대한 보증으로 간주되어서는 안 된답니다. 블록체인 기술과 가스비 환경은 끊임없이 변화하므로, 특정 컨트랙트를 배포하거나 중요한 결정을 내리기 전에 반드시 충분한 자체 연구와 전문가의 도움을 받는 것이 중요해요. 잘못된 정보나 기술 구현으로 인해 발생할 수 있는 어떠한 손실에 대해서도 작성자는 책임을 지지 않아요.

 

요약:

이 글에서는 솔리디티 스마트 컨트랙트의 가스비 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공했어요. 가스비 최적화는 사용자 경험, dApp의 지속 가능성, 그리고 블록체인 네트워크의 효율성 증진에 핵심적인 역할을 해요. 기본적인 코드 레벨 최적화(스토리지/메모리 활용, 데이터 타입 선택, 루프 최소화)부터 시작해서, 스토리지 팩킹, `immutable`/`constant` 변수 사용, 짧은 회로 평가, 그리고 매핑 `delete` 활용과 같은 고급 기법들을 자세히 다루었답니다.

또한, 이더리움 메인넷의 한계를 넘어 가스비를 대폭 절감할 수 있는 레이어 2 솔루션(ZK-Rollup, Optimistic Rollup)의 중요성을 강조하고, 2025년 최신 트렌드인 Zircuit 및 Linea 코인 사례를 통해 그 효과를 설명했어요. 마지막으로, 컴파일러 최적화 옵션(optimizer-runs), 솔리디티 버전 선택, 프록시 패턴과 같은 배포 전략이 가스비 관리에 미치는 영향을 살펴보았어요. 이 모든 기술과 전략을 숙지하고 적용한다면, 누구나 솔리디티 스마트 컨트랙트 가스비 최적화 마스터가 될 수 있을 거예요. 효율적인 컨트랙트 개발로 더 나은 블록체인 세상을 만들어가요.