Reactive Streams
in Spring on Spring Boot
Reactive Programming
Reactive Programming의 배경
예를 들어 A는 시간이 항상 궁금하지만, 시계를 볼 줄 모르는 사람이라고 해보자.
- A가 B에게 지금 몇시인지 물어본다.
- B는 시계가 없어서 C에게 다시 물어본다.
- C는 본인이 하던 일을 마무리하고 B에게 시간을 알려준다.
- B는 C에게서 들은 시간을 A에게 알려준다.
얼핏 봤을 때 문제는 없다. 하지만 지금 공부하는 reactive programming 관점에서 보면 두 가지 문제가 있다.
- A,B 모두 대기 시간이 있다. (대기 시간 == 아무것도 안하고 있는 시간)
- 따라서 대기 시간이 있기 때문에 다른 일을 할 수 없다.
- A가 시간을 알기위해서는 항상 B에게 시간을 물어봐야 한다.
이제 대기 시간을 줄여서 A,B가 다른 일을 할 수 있게 해줘야하며, A가 항상 B에게 시간을
물어보지 않아도 시간을 알 수 있게 해주어야 한다.
이를 가능하게 해주는 것이 Reactive - Programming이다.
그럼 위에서 언급됐던 두 가지 문제를 해결해보자.
- 대기 시간 줄이기.
대기 시간을 줄이려면 요청에 대한 응답을 바로바로 전달해주면 된다.
이렇게 응답을 하고 나서 B는 Event Loop라는 곳에 A(Client)의 요청을 저장해 뒀다가,
5분 뒤에 해당 요청이 마무리가 되면 A에게 몇 시 인지 알려줘야한다.
그 사이에 B(Server)는 다른 일을 할 수 있게 된다.
- 물어보지 않아도 알려주기.
1번에 이미 응답을 했기 때문에 HTTP 프로토콜의 stateless 특성상 A(Client)와 B(Server)의
연결이 끊겨서 5분뒤에 B(Server)가 A(Client)에게 시간을 알려줄 수 없다.
따라서 A와 B의 연결을 유지시켜줘야만, A가 물어보지 않아도 시간을 알 수 있다.
이 문제를 해결하기 SSE(Server-Send-Event) 프로토콜을 사용해서 지속적인 응답이 가능하도록 해야한다.
그리고 여기서 말한 지속적인 응답이라는 것은 다른 말로하면 stream, flux이다.
이렇게 처음에 발생했던 두 가지 문제를 해결하는 방법을 알아보았다.
이것을 spring에 적용시킨 것이 webFlux이다.
Reactive Programming의 정의
- 데이터 스트림 및 변경 사항 전파와 관련된 선언적 프로그래밍 패러다임.
- 비동기 데이터 스트림을 사용하는 프로그래밍
Reactive Streams
Reactive-Streams란?
Reactive-Streams는 non-blocking back pressure로 비동기 스트림 처리를 위한 표준을 제공하는 계획(가이드)이다.
Reactive-Streams를 보기 전에 추가적으로 알아야할 내용들이 있는데,
Ikhun Um님의 블로그에 정리가 잘 되어있어 이것으로 공부했다.
추가적으로 Reactive Streams는 표준화된 API인데, 이를 구현하기 위해선 복잡한 규칙들이 많다.
따라서 직접 구현하기 보단, 이미 잘 만들어져서 검증까지 받은 구현체를 사용하는 게 좋다.
그 중 하나가 ProjectReactor다.
API Components
Reactive Streams는 Publisher, Subscriber, Subscription, Processor라는 4개 인터페이스를 제공한다.
| Components | Description |
|---|---|
| Publisher | 데이터를 생성하고 통지한다. |
| Subscriber | 통지된 데이터를 전달받아서 처리한다. |
| Subscription | 전달 받을 데이터의 개수를 요청하고 구독을 해지한다. (구독 자체를 의미) |
| Processor | Publisher와 Subscriber의 기능을 모두 가지고 있다. |
sjh836님의 블로그를 통해 공부를 진행했다.
간단하게 정리해보면
- Observer 패턴의 한계를 Reactive streams의 Publisher 인터페이스로 해결
- Subscriber 인터페이스는 Observer 패턴과 Iterator 패턴의 결합물
- Subscription 인터페이스로 Back Pressure를 구현
Back Pressure
Back Pressure를 이해하기 위해선 Observer 패턴의 push, pull 방법의 차이를 이해해야한다.
Back Pressuer는 pull 방식을 사용하고 정의하자면 다음과 같다.
| key word | description |
|---|---|
| Back Pressure | 구독자가 수용할 수 있는 만큼만 발행자에게 데이터를 요청하는 방식 |
Reactive Streams Component들간의 흐름을 도식화한 그림이다.
- Subscription은 Subscriber와 Publisher 간 통신의 매개체이다.
WebFlux와 Project-Reactor
WebFlux는 Spring 5부터 도입된 비동기적인 웹 프레임워크이며,
Project Reactor는 Spring 5에서 기본적으로 사용되는 Reactive-Stream 라이브러리다.
WebFlux에서는 Project Reactor의 Flux와 Mono 클래스를 사용하여 비동기적으로 HTTP 요청을 처리하고
응답을 반환한다. 이를 통해 Reactive Streams 스펙을 구현하면서 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 가지는
리액티브한 웹 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 또한 WebFlux는 Project Reactor의 다양한 연산자를
사용할 수 있다. 예를 들어, WebFlux에서는 Flux의 map, flatMap, filter와 같은 연산자를 사용하여
비동기 스트림을 처리하고, Mono의 onErrorResume, retry와 같은 연산자를 사용하여 예외 처리를 구현할 수 있다.
