Java/Kotlin 이미지 리사이징 라이브러리 간단 성능 비교 및 테스트

제가 개발하고 있는 서비스는 이미지를 많이 다루기 때문에 썸네일 서버가 필수적입니다.

기존에는 줌(zum.com)의 썸네일 서버를 함께 사용했으나,

사용 중 이슈가 발생했고 외부 의존성을 제거하기 위해 썸네일 작업을 자체적으로 처리하기로 결정했습니다.

그래서 구글링을 통해 찾을 수 있었던 대표적인 라이브러리들을 비교해서 적합한 라이브러리를 선택하기로 했습니다.

비교 대상 라이브러리

Graphics2D - Java 기본 API
Image.getScaledInstance() - Java 기본 API
Imgscalr - 간단하고 효율적인 리사이징 전용 라이브러리
Thumbnailator - 사용하기 쉽고 기능이 풍부한 라이브러리
Marvin - 이미지 처리 프레임워크

이 중에서 저희 서비스는 Imgscalr를 사용하기로 했는데요,

아래는 간단하게 테스트를 거친 후 왜 적용하게 되었는지 적어보았습니다.

1. JDK 기본 제공 방식

1.1 Graphics2D

Java의 기본 그래픽 라이브러리인 AWT(Abstract Window Toolkit)를 사용하는 방식입니다.

java.awt.Graphics2D
외부 라이브러리 의존성 없음
세밀한 렌더링 옵션 제어 가능
구현이 다소 복잡할 수 있다

import java.awt.RenderingHints
import java.awt.image.BufferedImage
import java.io.File
import javax.imageio.ImageIO

fun resizeWithGraphics2D(inputFile: File, targetWidth: Int): BufferedImage {
    val originalImage = ImageIO.read(inputFile)
    val targetHeight = calculateTargetHeight(
        originalImage.width, 
        originalImage.height, 
        targetWidth
    )
    
    val resizedImage = BufferedImage(
        targetWidth, 
        targetHeight, 
        BufferedImage.TYPE_INT_RGB
    )
    
    val graphics = resizedImage.createGraphics()
    
    // 고품질 렌더링 설정
    graphics.setRenderingHint(
        RenderingHints.KEY_INTERPOLATION,
        RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BILINEAR
    )
    graphics.setRenderingHint(
        RenderingHints.KEY_RENDERING,
        RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY
    )
    graphics.setRenderingHint(
        RenderingHints.KEY_ANTIALIASING,
        RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON
    )
    
    graphics.drawImage(originalImage, 0, 0, targetWidth, targetHeight, null)
    graphics.dispose()
    
    return resizedImage
}

private fun calculateTargetHeight(
    originalWidth: Int, 
    originalHeight: Int, 
    targetWidth: Int
): Int {
    val aspectRatio = originalHeight.toDouble() / originalWidth.toDouble()
    return (targetWidth * aspectRatio).roundToInt()
}

1.2 Image.getScaledInstance()

Image 클래스의 기본 스케일링 메서드를 사용하는 방식입니다.

javax.imageio.ImageIO
사용이 매우 간단함
성능이 가장 느림
이미지 품질 제어가 제한적

import java.awt.Image
import java.awt.image.BufferedImage
import java.io.File
import javax.imageio.ImageIO

fun resizeWithScaledInstance(inputFile: File, targetWidth: Int): BufferedImage {
    val originalImage = ImageIO.read(inputFile)
    val targetHeight = calculateTargetHeight(
        originalImage.width, 
        originalImage.height, 
        targetWidth
    )
    
    // Image.SCALE_SMOOTH: 가장 부드러운 스케일링
    val scaledImage = originalImage.getScaledInstance(
        targetWidth, 
        targetHeight, 
        Image.SCALE_SMOOTH
    )
    
    // Image 객체를 BufferedImage로 변환
    val bufferedImage = BufferedImage(
        targetWidth, 
        targetHeight, 
        BufferedImage.TYPE_INT_RGB
    )
    val g2d = bufferedImage.createGraphics()
    g2d.drawImage(scaledImage, 0, 0, null)
    g2d.dispose()
    
    return bufferedImage
}

2. 외부 라이브러리

2.1 Thumbnailator

사용하기 쉬운 Fluent API를 제공하며 다양한 기능을 지원합니다.

빌더 패턴으로 읽기 쉬운 코드
워터마크, 회전, 크롭 등 추가 기능 풍부
활발한 유지보수 (최근까지 업데이트)
직관적인 API
공식 문서
- GitHub: https://github.com/coobird/thumbnailator
- Javadoc: https://coobird.github.io/thumbnailator/javadoc/0.4.20/
- Examples: https://github.com/coobird/thumbnailator/wiki/Examples

implementation 'net.coobird:thumbnailator:0.4.19'

import net.coobird.thumbnailator.Thumbnails
import java.io.File

// 간단한 리사이징
fun resizeWithThumbnailator(inputFile: File, targetWidth: Int): File {
    val outputFile = File("output_thumbnailator.jpg")
    
    Thumbnails.of(inputFile)
        .width(targetWidth)  // 너비만 지정하면 비율 자동 유지
        .toFile(outputFile)
    
    return outputFile
}

// 고급 옵션 사용
fun resizeWithThumbnailatorAdvanced(
    inputFile: File, 
    targetWidth: Int,
    quality: Double = 0.9
): File {
    val outputFile = File("output_thumbnailator_quality.jpg")
    
    Thumbnails.of(inputFile)
        .width(targetWidth)
        .outputQuality(quality)  // JPEG 압축 품질
        .outputFormat("jpg")
        .toFile(outputFile)
    
    return outputFile
}

// BufferedImage로 반환받기
fun resizeWithThumbnailatorAsImage(
    inputFile: File, 
    targetWidth: Int
): BufferedImage {
    return Thumbnails.of(inputFile)
        .width(targetWidth)
        .outputQuality(0.85)
        .asBufferedImage()
}

2.2 Imgscalr

간단한 API로 한 줄에 리사이징이 가능한 라이브러리입니다.

성능과 품질의 균형이 좋음
비율 유지 자동 처리
기능이 제한적 (리사이징, 크롭, 회전만)
2013년 이후 업데이트 중단
2013년 이후 업데이트 중단 (마지막 릴리즈: 4.2, 2012년)

implementation 'org.imgscalr:imgscalr-lib:4.2'

import org.imgscalr.Scalr
import java.awt.image.BufferedImage
import java.io.File
import javax.imageio.ImageIO

// QUALITY 모드 (품질 우선)
fun resizeWithImgscalrQuality(inputFile: File, targetWidth: Int): BufferedImage {
    val originalImage = ImageIO.read(inputFile)
    
    return Scalr.resize(
        originalImage,
        Scalr.Method.QUALITY,      // 품질 우선
        Scalr.Mode.FIT_TO_WIDTH,   // 너비 기준 맞춤
        targetWidth
    )
}

// SPEED 모드 (속도 우선)
fun resizeWithImgscalrSpeed(inputFile: File, targetWidth: Int): BufferedImage {
    val originalImage = ImageIO.read(inputFile)
    
    return Scalr.resize(
        originalImage,
        Scalr.Method.SPEED,        // 속도 우선
        Scalr.Mode.FIT_TO_WIDTH,
        targetWidth
    )
}

// 정확한 크기 지정
fun resizeWithImgscalrExact(
    inputFile: File, 
    width: Int, 
    height: Int
): BufferedImage {
    val originalImage = ImageIO.read(inputFile)
    
    return Scalr.resize(
        originalImage,
        Scalr.Method.QUALITY,
        Scalr.Mode.FIT_EXACT,      // 정확한 크기로 맞춤
        width,
        height
    )
}

2.3 Marvin

이미지 처리 프레임워크
필터, 효과 등 다양한 이미지 처리 가능
API가 다소 복잡함

implementation 'com.github.downgoon:marvin:1.5.5'
implementation 'com.github.downgoon:MarvinPlugins:1.5.5'

import marvin.image.MarvinImage
import org.marvinproject.image.transform.scale.Scale
import java.awt.image.BufferedImage
import java.io.File
import javax.imageio.ImageIO

fun resizeWithMarvin(inputFile: File, targetWidth: Int): BufferedImage {
    val image = ImageIO.read(inputFile)
    
    val originWidth = image.width
    val originHeight = image.height
    val targetHeight = calculateTargetHeight(originWidth, originHeight, targetWidth)
    
    // 다운스케일링만 수행
    if (originWidth >= targetWidth || originHeight >= targetHeight) {
        val imageMarvin = MarvinImage(image)
        
        val scale = Scale()
        scale.load()
        scale.setAttribute("newWidth", targetWidth)
        scale.setAttribute("newHeight", targetHeight)
        scale.process(imageMarvin.clone(), imageMarvin, null, null, false)
        
        // JPEG는 알파 채널을 지원하지 않으므로 제거
        return imageMarvin.bufferedImageNoAlpha
    }
    
    return image
}

성능 비교 테스트 해보기

성능 측정 방법

실행 시간 측정 (CPU 사용량 지표)

실행 시간은 CPU 사용량을 간접적으로 나타내는 지표라고 생각했습니다.

System.nanoTime()을 사용하여 나노초 단위로 측정한 후 밀리초로 변환했습니다.

val startTime = System.nanoTime()

// 리사이징 작업 수행
for (i in 0..<TEST_ITERATIONS) {
    val resizedImage = Scalr.resize(originalImage, Scalr.Method.SPEED, Scalr.Mode.FIT_TO_WIDTH, targetWidth)
}

val endTime = System.nanoTime()
val executionTime = (endTime - startTime) / 1_000_000 // 나노초 -> 밀리초
val averageTime = executionTime / TEST_ITERATIONS

측정 시 주의사항

각 테스트마다 10회 반복 수행하여 평균값 계산
첫 실행은 JVM 워밍업 효과가 있을 수 있어 여러 번 반복 측정

메모리 사용량 측정

JVM의 Runtime 클래스를 사용하여 테스트 전후의 메모리 사용량을 측정했습니다.

// 메모리 측정을 위한 헬퍼 함수
private val usedMemory: Long
    get() {
        val runtime = Runtime.getRuntime()
        return runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory()
    }

// 테스트 전 가비지 컬렉션 강제 실행
System.gc()
Thread.sleep(100) // GC 완료 대기

val startMemory = usedMemory

// 리사이징 작업 수행
for (i in 0..<TEST_ITERATIONS) {
    val resizedImage = Scalr.resize(originalImage, Scalr.Method.SPEED, Scalr.Mode.FIT_TO_WIDTH, targetWidth)
}

val endMemory = usedMemory
val memoryUsed = max(0, endMemory - startMemory) // 음수 방지

측정 시 주의사항

테스트 전 System.gc()로 가비지 컬렉션을 강제 실행하여 정확도 향상
JVM의 메모리 관리 특성상 정확한 측정이 어려울 수 있으나, 상대적 비교에는 유효
totalMemory() - freeMemory()로 실제 사용 중인 메모리 계산

파일 크기 및 압축률

생성된 이미지 파일의 크기를 측정하고, 원본 대비 압축률을 계산했습니다.

val outputFile = File("output.jpg")
val fileSize = outputFile.length() // 바이트 단위

// 압축률 계산
val compressionRatio = (1 - (fileSize.toDouble() / originalFileSize)) * 100

// 파일 크기를 사람이 읽기 쉬운 형식으로 변환 (B, KB, MB, GB 등)
private fun formatBytes(bytes: Long): String {
    // 1KB(1024바이트) 미만이면 바이트 단위 그대로 반환
    if (bytes < 1024) return "$bytes B"
    
    // 로그를 이용해 어떤 단위를 사용할지 결정
    // ln(bytes) / ln(1024) = log₁₀₂₄(bytes)
    // 결과: 1=KB, 2=MB, 3=GB, 4=TB, 5=PB, 6=EB
    val exp = (ln(bytes.toDouble()) / ln(1024.0)).toInt()
    
    // 지수에 해당하는 단위 접두사 선택
    // exp=1이면 K(킬로), exp=2이면 M(메가), exp=3이면 G(기가)...
    val pre = "KMGTPE"[exp - 1]
    
    // 원본 바이트를 해당 단위로 나눠서 소수점 2자리까지 포맷팅
    // 예: 2048 bytes → 2048 / 1024¹ = 2.00 KB
    // 예: 5242880 bytes → 5242880 / 1024² = 5.00 MB
    return String.format("%.2f %sB", bytes / 1024.0.pow(exp.toDouble()), pre)
}

이러한 측정 방식으로 아래와 같이 비교 했습니다.

원본 이미지

원본 크기: 848 x 1264 pixels
원본 파일 크기: 713.26 KB
목표 크기: NNN x 626 (원본 비율 유지)
테스트 반복 횟수: 10회

실제 서비스에서 사용될 이미지를 기준으로 테스트 해보았습니다.

테스트 1: 420x626 픽셀로 축소

원본 이미지 848*N 사이즈 이미지를 420*?(비율 유지)로 변경하는 경우

테스트 2: 848x1264 픽셀 유지 (원본 크기)

원본 이미지 848*N 사이즈 이미지를 848*?(원본 크기와 동일하게)로 변경하는 경우

속도 순위 (빠른 순):

Imgscalr (SPEED)
Imgscalr (QUALITY)
Graphics2D (압축)

메모리 사용량 순위 (적은 순):

Thumbnailator (압축)
Thumbnailator(기본)
Imgscalr (SPEED)

두 라이브러리의 성능을 비교하기 위해 메모리 사용량과 실행 시간을 측정했습니다.

실행 시간은 CPU 사용량을 간접적으로 나타내는 지표로 판단했습니다.

테스트 결과 Imgscalr와 Thumbnailator 모두 안정적인 성능을 보여주었지만, Imgscalr를 SPEED 설정과 함께 사용했을 때 메모리 사용량은 비슷하면서도 평균 연산 시간이 더 짧고 압축률도 높았습니다.

다만 Imgscalr는 2013년 이후 업데이트가 중단된 반면, Thumbnailator는 비교적 최근까지 활발히 유지보수되고 있습니다. 또한 코드 가독성 측면에서도 Thumbnailator가 더 읽기 쉬운 것은 사실입니다.

하지만 제가 맡고 있는 서비스에서 현재 필요한 기능은 '이미지 용량 및 사이즈 줄이기'라는 단순한 작업이기 때문에, 많은 기능을 제공하는 라이브러리까지는 필요하지 않다고 판단했습니다. 향후 더 복잡한 이미지 처리 기능이 필요해지면 그때 다른 라이브러리로 전환하는 것도 충분히 가능할 것 같습니다.

실제로 두 라이브러리로 생성된 썸네일 이미지를 육안으로 비교했을 때도 품질 차이를 거의 느낄 수 없었기 때문에, Imgscalr를 선택하기로 했습니다.

'프로젝트 > 프로젝트 과정' 카테고리의 다른 글

[잔디 일기] Spring Boot에서 CORS 오류 해결과 클래스 관심사 분리: JwtAuthFilter와 WebMvcConfig 활용하기 (8)	2024.11.03
[hot deal] API 설계 과정에서의 고민 (0)	2024.11.03
[hot deal] UUID의 사용 범위에 대한 고민 (3)	2024.11.03
[hot deal] 새로운 객체 생성에 Builder 패턴을 사용하지 않은 이유 (1)	2024.11.02
[Spring] 기본 자료형이 아닌 구체적인 자료형 생성하기 (0)	2024.11.02