Reactive Stream 기본 아이디어

자바 9에서 소개된 Reactive Stream 은 비동기(Asynchronously), 논 블럭킹(Non-Blocking)이 특징이다.

그렇다면 왜 이것이 특징이되어야만 했나. 이 특징에 반대되는 개념은 블럭킹(Blocking) 이며 블럭킹을 발생시키는 요인은 동시식 요청인 것이다. 결과적으로 이 둘을 해결해야만 하는 과제를 안고 있었는데 Reactive Stream 이 이 문제를 해결했다고 볼수 있다.

이 글에서 Reactive Stream 에서 핵심 특징의 아이디어를 아주 가볍게 고찰해 본다.

일반적인 데이터 처리 흐름.

데이터를 처리를 어떻게 할까? 좀 더 정확하게 표현을 한다면 데이터 처리를 어떠한 형태를 가지고 할까?

대부분 위와 같은 형태를 가진다. 첫째로 데이터 처리를 요청하는 무언가가 있다. 이를 ‘데이터 처리 요청자’라고 하자. 둘째로 데이터를 처리하는 무언가가 있다. 이를 ‘데이터 처리자’라고 하자. 데이터 처리 요청자는 데이터 처리를 담당하는 데이터 처리자에게 데이터를 던진다. 그러면 데이터 처리자는 요청이 들어온 순서대로 데이터를 처리하게 된다.

그런데, 데이터 처리 요청자가 갑자기 한꺼번에 많은 데이터를 던지면 어떻게 될까? 아니면 데이터 처리 요청자 여러개가 하나의 데이터 처리자에게 데이터를 던지면 어떻게 될까?

데이터 처리자는 일을 처리하는데 필요한 자원이 한정되어 있다. 순차적으로 일을 처리하는 데이터 처리자는 한꺼번에 밀려드는 데이터를 쌓아두게 된다. 또, 데이터 처리 요청자는 요청한 데이터가 모두 처리되어 돌아올때까지 기달려야 한다.

이렇게 되면 전체적으로 시스템의 성능이 느려지게 된다. 모든 데이터처리가 동기화되어서 작동되는 방식이며 데이터 처리자가 모든 것을 처리할때까지 요청자는 다른 요청을 모두 차단(Block) 하게 된다.

Reactive Stream 은 이러한 문제를 해결하고자 하는게 핵심 포인트라고 보면 된다.

기본 아이디어 – 데이터 흐름을 뒤집다.

데이터 처리자의 자원은 한정되어 있다. 자원이 할당되어져야 데이터 처리자는 데이터를 처리하게 된다.

그렇다면 데이터 처리자가 자원이 할당 되었을때에 데이터 처리자가 데이터 요청자에 데이터를 가지고 가면 될 것이 아닌가? 이렇게 하기 위해서는 데이터 처리자가 데이터 요청자를 알고 있어야 한다.

이러한 아이디어는 Reactive Stream 에서는 다음과 같은 것이 핵심적인 키 포인트로 정리가 된다.

• Flow Control
• Publish-Subscribe pattern

기존의 데이터 흐름 제어를 완전히 뒤집은 새로운 아이디어다.

Reactive Stream 작동 방법

Reactive Stream 에서 구현은 기본 아이디어를 바탕으로 하지만 약간 다르다.

Reactive Stream 에서는 Subcriber 가 Publisher 에게 직접적으로 데이터를 요청하는 것이 아니라 어느정도 데이터 처리가 가능한지에 대한 정보를 알려준다. 그렇게되면 Publisher 는 처리가 가능한 정도만 데이터를 보내게 된다.

Publisher 와 Subscriber 사이에 정보를 교환하기 위한 일종의 채널이 필요하게 된다. 이러한 채널을 Subscription 이라고 한다. 이러한 Subscription 은 Subscriber 가 Publisher 에 가입하는 순간 생성된다.

Subscription 은 Publisher 와 Subcriber 간의 통신 채널이다. Subcriber 는 Subscription 을 통해 몇개나 받을 수 있는지에 대한 정보를 통지한다. 그러면 Publisher 는 다음과 같은 정보를 Subcriber 에게 전송한다.

• Subscribed with subscription
• error
• complete
• cancel

Publisher 가 complete 나 cancel 을 통지하면 채널은 해제되고 Publisher 와 Subscriber 관계는 끝이 난다.

Back-Pressure

역압이라고 번역하던데, 의미를 파악하기 어려운 용어들이다. 이 용어에 대한 정의는 다음에서 찾을 수 있다 .

This back-pressure is an important feedback mechanism that allows systems to gracefully respond to load rather than collapse under it

Back-Pressure 는 중요한 피드백 매커니즘인데, 대량으로 데이터를 수신한 Subscriber 가 과부하에 응답을 못하거나 시스템이 다운되지 않고 정상적으로 응답하게 해준다.

https://www.reactivemanifesto.org/glossary#Back-Pressure

Back-Pressure 는 매커니즘인데, 앞에서 설명한 어쩔땐 pull-based 혹은 push-based 로 작동되게하는 것이 바로 Back-Pressure 다.

여기서 한가지 중요한 포인트가 있다. Back-Pressure 는 성능을 보장하지 않는다는 것이다. 시스템을 보호해 어떻게든 응답을 보장하는게 목적인 것이지 Subscriber 가 응답을 빠르게 해야한다는 것은 아니다.