Spring reactor Mono와 Flux 정리

지금까지 Spring5에서 추가되었던 리액트 프로그램을 사용하여 간단한 프로그램을 만들어 봤지만 정확하게 Mono와 Flux에 차이와 정의를 정리하지 못한 것 같다. 이번기회에 두 개의 정확한 차이와 사용방법등을 정리해보자.

리액티브 프로그래밍
비동기 블록킹 프로세스로 동작하는 애플리케이션을 논블록킹 프로세스로 동작하기 위해서 지원하는 프로그래밍. (현재 node.js의 동작방식과 유사)


기존 Spring 블록킹 방식
웹에서 서버에 요청이 왔을때 서버는 요청에 대한 적절한 응답을 보내야 하는데 만약 작업이 오래 걸릴 경우에는 요청에 대한 응답이 모두 종료될 때까지 블록킹된다. Spring에서는 그래서 동시 요청 처리를 위해서 멀티 thread를 지원한다. 그러면 하나의 작업이 thread에서 진행되고 다른 thread가 다른 요청을 할당받아서 처리한다. 하지만 이렇게 결국 thread가 늘어나게 되는 경우에는 thread 할당에 필요한 리소스가 늘어나게 되어 비 효율적이 될 수도 있다.


Spring5의 Non blocking
Spring 5가 도입 되면서 클라이언트에 요청에 별도의 thread를 생성하지 않고 buffer를 사용해서 요청을 받고 뒤에서 처리하는 처리하는 thread는 여러개를 두어서 처리한다. 결국 node.js의 싱글스레드 논블로킹을 따라가는 것 같다.

그럼 왜 블로킹 방식을 지원하던 스프링에서 왜 논블로킹 방식을 생각하게 된걸까? 만약에 수천개의 스트림 데이터가 초당 계속 업데이트 되는 시스템이고 적절하게 응답을 해줘야할 때 기존의 블로킹 방식에 경우 상당한 부담을 받게 된다. 그래서 이런 부담을 효율적으로 처리하기 위해서 도입되었다.

Mono와 Flux
Mono는 0-1개의 결과만을 처리하기 위한 Reactor 객체
Flux는 0-N개의 결과물을 처리하기 위한 Reactor 객체

보통 여러 스트림을 하나의 결과를 모아줄 때 Mono를 쓰고 각각의 Mono를 합쳐서 하나의 여러 개의 값을 여러개의 값을 처리할 떄 Flux를 사용한다.

근데 이 부분에서 의문이 있다. 왜 그럼 Flux를 사용하면 되는거지 한개까지만 데이터를 처리할 수 있는 Mono라는 타입이 있는걸까? Mono와 Flux는 같은 Publisher 인터페이스를 구현해서 만들어졌다. 하지만 어떤 시스템에서는 Multi Result가 아닌 하나의 결과셋만 있는 경우가 있다. 그럴경우에는 Mono를 사용한다. 예를 들어 우리가 보통 자바에서 하나의 결과 또는 결과가 없는경우에 List를 사용해서 결과를 받지 않는다. 그와 동일한 개념이라고 생각하면 좋다.

그럼 Mono와 Flux를 사용해서 리액티브 프로그래밍을 하는 방식을정리해보자.

리액티브 스트림

• 비동기 스트림 처리를 위한 표준으로써 next는 다음신호를 담고 complete는 신호가 끝난것 그리고 error은 신호보내는 도중 에러가 발생한 것을 의미한다.
• Publisher가 전송하면 데이터는 sequence 대로 전송한다. 그러면 Subscriber가 데이터를 수신한다.
• next, complete, error 신호를 발생시킨다.

기본적인 설명

// Integer 값을 발생하는 Flux 생성
Flux<Integer> seq = Flux.just(4, 5, 6); 
 
// 구독
seq.subscribe(System.out::println); 
 

Flux.just(1, 2, 3);
--1-2-3-|→ 이처럼 1, 2, 3 세개의 next신호를 발생하고 마지막에 complete 신호를 발생시켜 시퀀스를 끝낸다.

Flux.just();
아무런 sequence가 없는 경우에는 complete 신호만 발생시킨다.

Mono.just(1);
--1-|→ Mono와 Flux의 차이는 Mono는 최대 발생할 수 있는 값이 1개이다.


구독과 신호 발생
sequence는 바로 신호를 발생하지 않는다. 구독을 하는 시점에 신호를 발생하기 시작한다.

Flux.just(1, 2, 3)
 .doOnNext(i -> System.out.println("호출: " + i))
 .subscribe(i -> System.out.println("출력 결과: " + i));
 

-> doOnNext메소드는 consumer로부터 구독이 일어났을때 실행된다. 그래서 위에 메시지에 next 신호가 발생했을때 다음과 같은 결과가 발생한다.

호출: 1
출력 결과: 1
호출: 2
출력 결과: 2
호출: 3
출력 결과: 3


Subscriber 인터페이스 메서드 사용방법 정의
subscriber에서 제공하는 메소드는 다음과 같고 구독이 발생하면 onSubscribe가 호출되고 다음 값을 요청하면 onNext 오류가 발생하면 onError 모든 데이터 요청이 끝나면 onComplete가 호출된다.

Flux<Integer> seq = Flux.just(1, 2, 3);
 
seq.subscribe(new Subscriber<>() {
    private Subscription subscription;
    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
        // 구독 시작
        this.subscription = s;
        this.subscription.request(1);
    }
 
    @Override
    public void onNext(Integer i) {
        System.out.println("Costomer가 Publisher에게 데이터 요청: " + i);
        this.subscription.request(1);
    }
 
    @Override
    public void onError(Throwable t) {
        System.out.println("Subscriber.onError: " + t.getMessage());
    }
 
    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println("Subscriber.onComplete");
    }
});

-> seq.subscribe 메서드에서 전달한 임의 Subscriber 객체를 onSubscribe 메서드에서 인자로 받아서 이를 필드로 저장하여 사용한다. request(1)은 한개의 데이터를 요청한다는 뜻이다. 만약 모든 데이터를 한번에 받고 싶다면 다음과 같이 지정하면 된다

@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
    System.out.println("Subscriber.onSubscribe");
    this.subscription = s;
    this.subscription.request(Long.MAX_VALUE);
}

콜드 시퀀스와 핫 시퀀스
시퀀스는 구독 시점부터 데이터를 새로 생성하는 Cold sequence와 구독하는 customer와 상관 없이 데이터를 생성하는 hot sequence가 존재한다.

앞 예제 Flux.just()로 생성한 시퀀스가 콜드 시퀀스이다.
콜드 시퀀스는 위에 보면 알겠지만 subscribe가 발생하지 않는다.

Flux<Integer> seq = Flux.just(1, 2, 3);
seq.subscribe(v -> System.out.println(“첫번 째 요청: " + v)); // 구독
seq.subscribe(v -> System.out.println("두번 째 요청: " + v)); // 구독

-> 이 코드를 보면 알겠지만 seq 시퀀스는 구독을 두번한다.이 결과를 seq 시퀀스는 각 구독마다 데이터를 새롭게 생성한다. 마치 API에서 호출하는 것 처럼 매 호출마다 새로운 응답을 만들어 낸다.
첫번 째 요청: 1
첫번 째 요청: 2
첫번 째 요청: 3
두번 째 요청: 1
두번 째 요청: 2
두번 째 요청: 3

핫 시퀀스는 구독여부에 상관없이 데이터가 생성된다. 구독을 하면 구독한 시점이후에 발생하는 데이터부터 신호를 받는다.
-> 예전부터 있었던 데이터를 똑같은 응답을 받는게 아니라 구독을 시작한 부분부터 받는다.


다음 시간에는 스프링으로 직접 만들어보자.



Spring reactor
https://ahea.wordpress.com/2017/02/15/spring-reactive/

단계별 설명
http://wiki.sys4u.co.kr/pages/viewpage.action?pageId=8552586