[Spring/WebFlux] Reactor

Reactor란?

Reactor는

리액티브 스트림즈의 구현제

입니다.

Spring WebFlux 기반의 리액티브 애플리케이션을 제작하기 위한 핵심 역할을 담당하고 있습니다. 쉽게 말해서 리액티브 프로그래밍을 위한 라이브러리라고 정의 할 수 있습니다. 따라서, Reactor Core 라이브러리는 Spring WebFlux 프레임워크에 라이브러리로 포함되어 있습니다.

Reactor의 특징

아래 사진은 Reactor 공식 홈페이지의 메인 화면입니다. 이를 통해 Reactor가 어떤 특징들을 가지고 있는지 알아보겠습니다.

Reactive Streams

Reactor는 리액티브 스트림즈 사양을 구현한 리액티브 라이브러리입니다.

Non-Blocking

Reactor는 JVM 위에서 실행되는 Non-Blocking 애플리케이션을 제작하기 위해 필요한 핵심 기술입니다.

Java's functional API

Reactor에서 Publisher와 Subscriber 간의 상호작용은 Java의 함수형 프로그래밍 API를 통해서 이루어집니다. 

Flux[N]

Reactor의 Publisher의 2가지 타입 중 하나로, N개의 데이터를 `emit` 한다는 의미입니다. 즉, 0개부터 N개(무한대)의 데이터를 `emit` 할 수 있는 Reactor의 Publisher입니다. 

Mono[0|1]

Reactor에서 지원하는 또다른 Publisher 타입으로, 데이터를 한 건도 `emit` 하지 않거나 단 한 건만 `emit` 하는 단발성 데이터 `emit`에 특화된 Publisher 입니다. 

Well-suited for microservices

마이크로 시스템(MSA)은 Non-Blocking I/O에 적합한 시스템 중 하나입니다. 따라서, Non-Blocking I/O 특징을 가지는 Reactor는 MSA에서 수많은 서비스들 간에 지속적으로 발생하는 I/O를 처리하기에 매우 적합한 기술입니다.

Backpressure-ready network

Publisher로부터 전달받은 데이터를 처리할 때 과부하가 걸리지 않도록 제어하는 Backpressure를 지원합니다. Backpressure는 간단히 말해 Publisher로부터 전달되는 대량의 데이터를 Subscriber가 적절하게 처리하기 위한 제어 방법입니다. 

 

Reactor 구성요소

Hello, Reactor를 출력하는 간단한 예제를 통해 Reactor의 구성요소를 살펴 봅시다. 

public static void main(String[] args) {
    Flux<String> sequence = Flux.just("Hello", "Reactor");
    sequence.map(data -> data.toUpperCase())
    	.subscribe(data -> System.out.println(data));
}

 

위에서 `Flux`는 Reactor에서 Publisher의 역할을 합니다. 즉, 입력으로 들어오는 데이터를 제공하는 역할을 하는 것입니다. 위 코드에서 입력으로 들어오는 데이터는 "Hello"와 "Reactor"입니다. 가공되지 않은 데이터이기 때문에 데이터 소스라고 불립니다. 

여기서 확인 할 수 있는 것은 위에서 얘기했듯, 데이터 개수가 2개이기 때문에 N개의 데이터를 처리할 수 있는 `Flux`를 사용한 것입니다. 

 

마지막 라인의 `subscribe` 메서드의 파라미터로 전달된 `data -> System.out.println(data)` 가 Subscriber의 역할을 합니다. 

 

위의 `just()`와 `map()`은 Reactor에서 지원하는 Operator 메서드입니다.

• `just()` := 데이터를 생성해서 제공하는 역할
• `map()` := 전달받은 데이터를 가공하는 역할

위의 코드에서는 전달받은 (문자열)데이터를 `map()`을 통해 대문자로 변경합니다. 

또한, `just()`의 리턴값이 `Flux`인 것을 확인 할 수 있습니다. 이를 통해 Reactor의 Operator는 리턴 값으로 `Flux`(또는 `Mono`)를 반환하기 때문에 체인을 형성해 다른 Operator를 연속적으로 호출할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 

 

정리하자면,

1. 데이터를 생성해서 제공하고
2. 데이터를 가공한 후에
3. 전달받은 데이터를 처리한다.

라는 위 세 가지 단계는 어떤 추가 작업과 상관없이 수행되는 필수 단계입니다.

 

참고

"스프링으로 시작하는 리액티브 프로그래밍"