Junit 4.4부터 assertThat 메서드가 추가됐다. 이 메서드는 hamcrest 라이브러리의 사용을 통합하며 assertions을 작성하는데 있어 더 나은 방법을 제공한다. hamcrest가 static 메서드로 제공하는 여러 matcher를 사용할 수 있고 이러한 static 메서드는 체이닝할 수 있어서 기존 assertXXX 메서드보다 더 많은 유연성을 제공한다. 그 외에도 assertThat을 사용했을 때 어떤 이점이 있는지 알아보자.
- 실행결과 23:27:45.475 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onSubscribe 23:27:45.480 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - request: 9223372036854775807 23:27:45.484 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 1 23:27:45.484 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 2 23:27:45.484 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 3 23:27:45.484 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 4 23:27:45.484 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 5 23:27:45.484 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onComplete 23:27:45.484 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - exit
subscriber를 publisher에 등록(subscribe)하고 처리(onSubscribe -> request -> next)가 끝나면 exit 로그를 마지막으로 종료된다. 이때 subscriber와 publisher의 진행은 모두 main 스레드에서 진행된다. 즉, subscriber를 등록 후 publisher가 데이터를 push하고 처리할 때까지 main 스레드를 붙잡고 있게 된다. 만약 publisher 혹은 subscriber의 처리가 지연된다면 main 스레드는 더욱 오래 사용해야 할 것이다.
결국 publisher에 subscriber를 등록하면 별도의 스레드에서 진행하고 main 스레드는 계속해서 다른 작업을 진행하기를 원하는 것이다.
파라미터로 전달받은 publisher의 subscribe 메서드를 별도의 스레드에서 실행하도록 하는 publisher를 새로 만들어서 반환한다. publishOn 메서드를 기존의 publisher에 적용해 실행하면 다음과 같이 실행결과를 확인할 수 있다.
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- 실행결과 23:55:57.820 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - exit 23:55:57.820 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onSubscribe 23:55:57.824 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - request: 9223372036854775807 23:55:57.827 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 1 23:55:57.827 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 2 23:55:57.827 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 3 23:55:57.827 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 4 23:55:57.827 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 5 23:55:57.827 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onComplete
main 스레드는 바로 해제되어 이후의 일을 진행할 수 있게 되었고 onSubscribe 이후의 처리는 모두 별도의 스레드에서 진행된다.
그러나 아직 “빠른 프로듀서”와 “느린 컨슈머”의 문제가 남아있다. publisher가 데이터를 빠르게 생산하지만 subscriber의 onNext에서 데이터를 소비하는 작업에 시간이 오래 걸리는 경우인 것이다. 이때는 subscriber 또한 별도의 스레드에서 onNext 처리를 하도록 함으로써 해결할 수 있다.
파라미터로 전달받은 subscriber의 onSubscribe, onNext, onError, onComplete 메서드를 별도의 스레드에서 실행하도록 하는 subscriber를 새로 만들어서 반환한다. subscriberOn 메서드를 기존의 subscriber에 적용해 실행하면 다음과 같이 실행결과를 확인할 수 있다.
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- 실행결과 00:14:53.604 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - exit 00:14:53.604 [pool-2-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onSubscribe 00:14:53.607 [pool-2-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - request: 9223372036854775807 00:14:53.609 [pool-3-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 1 00:14:53.609 [pool-4-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 2 00:14:53.609 [pool-5-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 3 00:14:53.609 [pool-6-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 4 00:14:53.610 [pool-7-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onNext: 5 00:14:53.610 [pool-8-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.SchedulerEx - onComplete
이제는 main 스레드는 subscriber를 publisher에 등록(subscribe)까지만 하고 그 이후의 작업은 publisher와 subscriber 모두 별도의 스레드에서 동작하게 되었다.
Reactive Streams is an initiative to provide a standard for asynchronous stream processing with non-blocking back pressure.
Reactive Streams란 non-blocking과 back pressure를 이용한 asynchronous 스트림 처리의 표준이다.
중요한 키워드가 여러개 등장 했는데, 먼저 back pressure에 대해서 알아보자.
Back Pressure
Back Pressure는 Reactive Streams에서 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. Back Pressure가 등장하게 된 배경을 이해하기 위해서 먼저 옵저버 패턴을 이해하고 옵저버 패턴이 갖고 있는 문제점을 인식할 수 있어야한다.
Observable & Observer
옵저버 패턴(observer pattern) 은 객체의 상태 변화를 관찰하는 관찰자들, 즉 옵저버들의 목록을 객체에 등록하여 상태 변화가 있을 때마다 메서드 등을 통해 객체가 직접 목록의 각 옵저버에게 통지하도록 하는 디자인 패턴이다. 주로 분산 이벤트 핸들링 시스템을 구현하는 데 사용된다. 발행/구독 모델로 알려져 있기도 하다.
@Override publicvoidrun(){ for (int i = 1; i <= 10; i++) { setChanged(); notifyObservers(i); // push } } }
publicstaticvoidmain(String[] args){ Observer ob = new Observer() { @Override publicvoidupdate(Observable o, Object arg){ log.info("{}", arg); } };
IntObservable io = new IntObservable(); io.addObserver(ob);
ExecutorService es = Executors.newSingleThreadExecutor(); es.execute(io);
log.info("EXIT"); es.shutdown(); } }
- 실행결과 01:47:30.715 [main] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - EXIT 01:47:30.715 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 1 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 2 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 3 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 4 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 5 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 6 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 7 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 8 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 9 01:47:30.719 [pool-1-thread-1] INFO com.jongmin.reactive.practice.Ob - 10
문제점
옵저버 패턴에서는 Publisher(Observable)이 Subscriber(Observer)에게 데이터(이벤트)를 Push(notifyObservers)하는 방식으로 전달한다. 이때, Publisher는 Subscriber의 상태에 상관없이 데이터를 전달하는데만 집중한다.
만약, Subscriber는 1초에 10개의 데이터를 처리할 수 있는데 Publisher가 1초에 20개의 데이터를 전달(Push)한다면 어떤 문제가 발생할까? 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.
Subscriber에 별도의 queue(버퍼)를 두고 처리하지 않고 대기중인 데이터를 저장할 수 있다.
하지만, queue의 사용 가능한 공간도 전부 금방 소모될 것이다.
queue의 크기를 넘어가게 되면 데이터는 소실될 것이다.
queue의 크기를 너무 크게 생성하면 OOM(Out Of Memory) 문제가 발생할 수 있다.
해결 방법
Observable과 Observer의 문제를 어떻게 해결할 수 있을까? Publisher가 Subscriber에게 데이터를 Push 하던 기존의 방식을 Subscriber가 Publisher에게 자신이 처리할 수 있는 만큼의 데이터를 Request하는 방식으로 해결할 수 있다. 필요한(처리할 수 있는) 만큼만 요청해서 Pull하는 것이다. 데이터 요청의 크기가 Subscriber에 의해서 결정되는 것이다. 이를 dynamic pull 방식이라 부르며, Back Pressure의 기본 원리이다.
Reactive Streams API
Reactive Streams는 표준화된 API이다. 2013년 netflix, pivotal, lightbend의 엔지니어들에 의해서 처음 시작되어, 2015 4월에 JVM에 대한 1.0.0 스펙이 릴리즈 되었다. Java 9부터는 reactive streams이 java.util.concurrent의 패키지 아래 Flow라는 형태로 JDK에 포함되었다. 기존에 reactive streams가 가진 API와 스펙, pull방식을 사용하는 원칙을 그대로 수용하였다.
아래는 Reactive Streams API이다.
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publicinterfacePublisher<T> { publicvoidsubscribe(Subscriber<? super T> s); }
Publisher: Subscriber를 받아들이는 subscribe 메서드 하나만 갖는다.
Subscriber: 데이터를 받아 처리할 수 있는 onNext, 에러를 처리하는 onError, 모든 데이터를 받아 완료되었을 때는 onComplete, 그리고 Publisher로부터 Subscription을 전달 받는 onSubscribe 메서드로 이루어진다.
Subscription: n개의 데이터를 요청하는 request와 구독을 취소하는 cancel을 갖는다.
전체적인 흐름은 다음과 같다.
Subscriber가 Publisher에게 구독을 요청한다.
Publisher는 Subscriber의 onSubscribe 메서드를 통해 Subscription을 전달한다.
Subscriber는 Publisher에게 직접 데이터를 요청하지 않고 Subscription을 통해 요청한다.
Publisher는 Subscription을 통해 onNext에 데이터를 전달하고 완료되면 onComplete, 에러가 발생하면 onError에 전달한다.
Example
마지막으로 Reactive Streams API를 간단하게 구현해 테스트 해보자.
Reactive Streams API의 Interface는 간단해 보이지만 이를 구현한 구현체는 Reactive Streams Specification을 만족해야만 한다. 구현체가 Specification을 만족하는지는 Reactive Streams TCK(Technology Compatibility Kit)라는 도구를 이용해 검증할 수 있다.
얼마 전 개발자 생에 처음으로 오픈소스에 컨트리뷰트를 하는 경험을 하였습니다. 이번 포스팅에서는 오픈소스 첫 컨트리뷰트 관련해 이야기 해보려 합니다.
어떻게 시작하게 되었는가?
개발자라면 한 번쯤 오픈소스에 기여하고 컨트리뷰터가 되어보고 싶다는 생각을 가져봅니다. 저 역시 언젠가 한 번쯤… 이라는 생각은 오래 전 부터 갖고 있었지만 막상 실행에 옮기기 까지가 쉽지 않았습니다. 이미 오픈소스에 기여해 본 많은 개발자 분들이 오픈소스 기여에 쉽게 입문 할 수 있도록 여러 가이드들도 많이 만들어 주셨지만 저는 그 마저도 이용을 하지 못하고 있었습니다. 그러던 도중 우연히 Armeria Sprint라는 좋은 기회가 찾아왔습니다.
LINE의 오픈소스와 Armeria에 대해 조금 더 알아보고 싶다면 다음 글들이 도움이 될 것 같습니다.
오픈소스에 기여해 보고 싶어도 여러 이유로 시작하지 못하고 있었던 저는 해당 행사의 인원 모집이 시작되자마자 고민없이 바로 신청해 참가할 수 있었습니다.
행사는 이틀에 나누어서 첫째 날에는 환영 세션이 2시간 동안 진행되었고, 둘째 날에는 스프린트가 4시간 동안 진행되었습니다. 행사 동안에는 간단한 자기 소개, 오픈소스에 기여하기 전에 알야아할 것, 스프린트 기간 동안 해결할 이슈 정하기, 그리고 마지막으로 집중해서 코딩하기와 같은 활동들이 있었습니다.
Contribute
오픈소스에 처음 기여할 때 어려운 부분 중 하나가 **”어떤 이슈를 맡아 해결하여 기여를 할 것인가”**인데요. 저는 이번 Armeria Sprint를 통해 현재 해결해야 할 이슈들이 어떤 것들이 있는지, 해당 이슈는 어떤 부분에 대한 내용인지에 대해 직접 듣고 모르는 부분은 직접 물어보며 진행 할 수 있었기 때문에 조금은 더 수월하게 진행할 수 있었습니다.
아마 처음 온라인으로 직접 이슈를 처음 선택하기에는 어려운 부분이 있을 것 같은데요. Armeria에서는 good-first-issue 라는 이름의 Label을 붙여 조금은 해결하기 쉬운 이슈들을 표시해주고 있습니다.
해당 이슈들 중 아는 부분이 있거나 해보고 싶은 이슈가 있다면 본인이 해결해 보겠다는 코멘트를 남긴 후 작업을 진행하면 됩니다. 내가 맡은 이슈가 어떤 문제를 해결(개선)하기 위한 것인지, 코드의 어떤 부분을 수정해야 하는지 파악하는 것이 처음에 가장 중요하다고 생각합니다. 이를 토대로 처음 PR을 올리게 되면 maintainer 분들이 꼼꼼한 리뷰와 함께 코멘트를 남겨주시기 때문에 같이 고민해가며 코드를 점차 개선해 나아갈 수 있습니다.
스프린트 2일차 때, 약 4시간 정도의 시간 동안 코딩을 하고 당일날 첫 PR을 올릴 수 있었습니다. 첫 PR을 올리고 다음날 maintainer 분들의 리뷰 코멘트가 달리기 시작했고, 틈틈히 코멘트 반영과 리뷰를 반복한 결과 약 3주 정도 후 첫 PR이 머지될 수 있었습니다.
위 과정을 반복하며 오픈소스에 기여하는데 있어 필요한 부분들을 다시 한 번 생각해 보게 되었습니다.
몇번의 리뷰와 코멘트 반영 없이 한번에 PR이 머지되기는 쉽지 않습니다. 프로젝트의 maintainer가 아닌 이상 내가 작성한 코드가 모든 경우를 다 커버할 수 있을지는 테스트 코드를 작성하더라도 쉽게 확신할 수 없습니다. 그렇기 때문에 이슈 해결을 위한 코드와 테스트 코드를 작성한 후에는 PR을 만들어 리뷰를 요청드리는게 더 빠르게 머지될 수 있는 방법 같습니다.
저는 Armeria Sprint를 통해 처음 궁금했던 부분들에 대해 오프라인에서 직접 여쭤보고 답을 받을 수 있었지만, 실제 오픈소스에 기여하는 과정에서는 모든 과정이 온라인에서 진행됩니다. 따라서 글로 본인의 의사를 잘 전달할 수 있는 능력이 중요합니다.
나의 생각이 어떠한지, 어떤 부분에 대해서 모르는지 아는지를 글로써 잘 전달해야 maintainer 분들도 참고해 도움이 될 수 있는 코멘트를 남겨주실 수 있습니다.
모든 의사소통은 영어를 이용해서 하지만 Google 번역기가 있으니 너무 걱정하지 않아도 됩니다.
후기
Armeria Sprint에서 기념품으로 컵을 받았는데요.
뒤에 이런 문구가 적혀 있었습니다. 오픈소스에 그리고 Armeria에 관심이 있다면 여러분들도 한 번 기여해보세요!
처음으로 오픈소스에 기여해보았다는 것, 그리고 그 오픈소스가 Armeria라는 것이 매우 재밌고 뜻 깊은 경험이었습니다. 저도 이번 첫 컨트리뷰트를 시작으로 가능하면 꾸준히 기여를 해보려고 합니다.
publicstaticvoidmain(String[] args)throws ExecutionException, InterruptedException { // Async 작업이 끝나고 해당 스레드에서 계속해서 작업을 수행한다. CompletableFuture .runAsync(() -> log.info("runAsync")) .thenRun(() -> log.info("thenRun")) .thenRun(() -> log.info("thenRun")); log.info("exit");
// 별도의 pool을 설정하지 않으면 자바7 부터는 ForkJoinPool이 자동으로 사용된다. ForkJoinPool.commonPool().shutdown(); ForkJoinPool.commonPool().awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS); } }
// 결과 23:43:15.841 [main] INFO com.example.study.CFuture - exit 23:43:15.841 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - runAsync 23:43:15.845 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenRun 23:43:15.845 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenRun
publicstaticvoidmain(String[] args)throws ExecutionException, InterruptedException { // Async 작업이 끝나고 해당 스레드에서 계속해서 작업을 수행한다. CompletableFuture .supplyAsync(() -> { log.info("supplyAsync"); return1; }) // 앞의 비동기 작업의 결과를 받아 사용해 새로운 값을 return 한다. .thenApply(s -> { log.info("thenApply {}", s); return s + 1; }) // 앞의 비동기 작업의 결과를 받아 사용하며 return이 없다. .thenAccept(s -> log.info("thenAccept {}", s)); log.info("exit");
// 별도의 pool을 설정하지않으면 자바7 부터는 ForkJoinPool이 자동으로 사용된다. ForkJoinPool.commonPool().shutdown(); ForkJoinPool.commonPool().awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS); } }
// 결과 23:50:00.650 [main] INFO com.example.study.CFuture - exit 23:50:00.650 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - supplyAsync 23:50:00.654 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenApply 1 23:50:00.656 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenAccept 2
publicstaticvoidmain(String[] args)throws ExecutionException, InterruptedException { // Async 작업이 끝나고 해당 스레드에서 계속해서 작업을 수행한다. CompletableFuture .supplyAsync(() -> { log.info("supplyAsync"); return1; }) // return이 CompletableFuture인 경우 thenCompose를 사용한다. .thenCompose(s -> { log.info("thenApply {}", s); return CompletableFuture.completedFuture(s + 1); }) // 앞의 비동기 작업의 결과를 받아 사용해 새로운 값을 return 한다. .thenApply(s -> { log.info("thenApply {}", s); return s + 1; }) // 앞의 비동기 작업의 결과를 받아 사용하며 return이 없다. .thenAccept(s -> log.info("thenAccept {}", s)); log.info("exit");
// 별도의 pool을 설정하지않으면 자바7 부터는 ForkJoinPool이 자동으로 사용된다. ForkJoinPool.commonPool().shutdown(); ForkJoinPool.commonPool().awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS); } }
// 결과 23:50:35.893 [main] INFO com.example.study.CFuture - exit 23:50:35.893 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - supplyAsync 23:50:35.897 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenApply 1 23:50:35.899 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenApply 2 23:50:35.899 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenAccept 3
publicstaticvoidmain(String[] args)throws ExecutionException, InterruptedException { // Async 작업이 끝나고 해당 스레드에서 계속해서 작업을 수행한다. CompletableFuture .supplyAsync(() -> { log.info("supplyAsync"); return1; }) // return이 CompletableFuture인 경우 thenCompose를 사용한다. .thenCompose(s -> { log.info("thenApply {}", s); if (1 == 1) thrownew RuntimeException(); return CompletableFuture.completedFuture(s + 1); }) // 앞의 비동기 작업의 결과를 받아 사용해 새로운 값을 return 한다. .thenApply(s -> { log.info("thenApply {}", s); return s + 1; }) .exceptionally(e -> { log.info("exceptionally"); return -10; }) // 앞의 비동기 작업의 결과를 받아 사용하며 return이 없다. .thenAccept(s -> log.info("thenAccept {}", s)); log.info("exit");
// 별도의 pool을 설정하지않으면 자바7 부터는 ForkJoinPool이 자동으로 사용된다. ForkJoinPool.commonPool().shutdown(); ForkJoinPool.commonPool().awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS); } }
// 결과 23:51:31.255 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - supplyAsync 23:51:31.257 [main] INFO com.example.study.CFuture - exit 23:51:31.259 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenApply 1 23:51:31.261 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - exceptionally 23:51:31.261 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.example.study.CFuture - thenAccept -10
publicstaticvoidmain(String[] args)throws ExecutionException, InterruptedException { ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(10);
// Async 작업이 끝나고 해당 스레드에서 계속해서 작업을 수행한다. CompletableFuture .supplyAsync(() -> { log.info("supplyAsync"); return1; }, es) // return이 CompletableFuture인 경우 thenCompose를 사용한다. .thenCompose(s -> { log.info("thenApply {}", s); return CompletableFuture.completedFuture(s + 1); }) // 앞의 비동기 작업의 결과를 받아 사용해 새로운 값을 return 한다. .thenApply(s -> { log.info("thenApply {}", s); return s + 2; }) // 이 작업은 다른 스레드에서 처리를 하려고 할 때, thenApplyAsync를 사용한다. // 스레드의 사용을 더 효율적으로 하고 자원을 더 효율적으로 사용한다. // 현재 스레드 풀의 정책에 따라서 새로운 스레드를 할당하거나 대기중인 스레드를 사용한다. (스레드 풀 전략에 따라 다르다.) .thenApplyAsync(s -> { log.info("thenApply {}", s); return s + 3; }, es) .exceptionally(e -> { log.info("exceptionally"); return -10; }) // 앞의 비동기 작업의 결과를 받아 사용하며 return이 없다. .thenAcceptAsync(s -> log.info("thenAccept {}", s), es); log.info("exit");
// 별도의 pool을 설정하지않으면 자바7 부터는 ForkJoinPool이 자동으로 사용된다. ForkJoinPool.commonPool().shutdown(); ForkJoinPool.commonPool().awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS); } }
// 결과 23:54:00.043 [pool-1-thread-1] INFO com.example.study.CFuture - supplyAsync 23:54:00.043 [main] INFO com.example.study.CFuture - exit 23:54:00.047 [pool-1-thread-1] INFO com.example.study.CFuture - thenApply 1 23:54:00.048 [pool-1-thread-1] INFO com.example.study.CFuture - thenApply 2 23:54:00.049 [pool-1-thread-2] INFO com.example.study.CFuture - thenApply 4 23:54:00.049 [pool-1-thread-3] INFO com.example.study.CFuture - thenAccept 7
ListenableFuture에서 CompletableFuture로 변환
Spring 4.0에 들어간 AsyncRestTemplate이 return하는 것은 CompletableFuture가 아닌 ListenableFuture입니다. Spring 4까지는 자바 6~8을 지원하기 때문에 CompletableFuture로 return을 만들지 못하고 계속 ListenableFuture를 유지했습니다. 따라서 ListenableFuture를 CompletableFuture로 만들어 체이닝하기 위해서는 유틸성 wrapper 메서드를 만들어 사용하면 됩니다.
@Bean public ThreadPoolTaskExecutor myThreadPool(){ ThreadPoolTaskExecutor te = new ThreadPoolTaskExecutor(); te.setCorePoolSize(1); te.setMaxPoolSize(1); te.initialize(); return te; }
실습 코드들은 IntelliJ를 이용해 SpringBoot 2.1.3.RELEASE 버전 기반으로 프로젝트를 생성 후(web, lombok 포함) 진행했습니다.
이번에는 포스팅에서는 지난번 ListenableFuture를 사용하면서 발생한 콜백헬을 어떻게 개선할지에 대해서 이야기합니다. ListenableFuture를 Wrapping 하는 Completion이라는 클래스를 만들어, chainable하게 사용할 수 있는 방식으로 코드를 만들어봅니다. 콜백헬의 문제로는 에러를 처리하는 코드가 중복이 된다는 것도 있는데, 이 부분도 해결해봅니다.
@Bean public ThreadPoolTaskExecutor myThreadPool(){ ThreadPoolTaskExecutor te = new ThreadPoolTaskExecutor(); te.setCorePoolSize(1); te.setMaxPoolSize(1); te.initialize(); return te; }
@Bean public ThreadPoolTaskExecutor myThreadPool(){ ThreadPoolTaskExecutor te = new ThreadPoolTaskExecutor(); te.setCorePoolSize(1); te.setMaxPoolSize(1); te.initialize(); return te; }
@Bean public ThreadPoolTaskExecutor myThreadPool(){ ThreadPoolTaskExecutor te = new ThreadPoolTaskExecutor(); te.setCorePoolSize(1); te.setMaxPoolSize(1); te.initialize(); return te; }
@Bean public ThreadPoolTaskExecutor myThreadPool(){ ThreadPoolTaskExecutor te = new ThreadPoolTaskExecutor(); te.setCorePoolSize(1); te.setMaxPoolSize(1); te.initialize(); return te; }
@Bean public ThreadPoolTaskExecutor myThreadPool(){ ThreadPoolTaskExecutor te = new ThreadPoolTaskExecutor(); te.setCorePoolSize(1); te.setMaxPoolSize(1); te.initialize(); return te; }
실습 코드들은 IntelliJ를 이용해 SpringBoot 2.1.3.RELEASE 버전 기반으로 프로젝트를 생성 후(web, lombok 포함) 진행했습니다.
Thread Pool Hell
스프링의 비동기 기술 을 이용해 클라이언트로부터 요청을 받은 후 실제 작업은 작업 스레드 풀에 위임하고 현재의 서블릿 스레드는 서블릿 스레드 풀에 반환 후, 다음 요청이 들어올 경우 바로 사용할 수 있게 효율적으로 처리하도록 만들었습니다. 그러나 아직 문제가 있습니다.
아주 빠르게 무언가를 계산하고 해당 처리를 끝내는 경우라면 굳이 비동기 MVC(서블릿)를 사용하지 않아도 문제가 없지만, 하나의 요청에 대한 처리를 수행하면서 외부의 서비스들을 호출하는 작업이 많이 있는 경우, 문제는 단순히 비동기를 서블릿을 사용하는 것만으로 해결할 수 없는 경우가 많이 있습니다. (서블릿 요청은 바로 사용 가능하더라도 워커 스레드가 I/O 같은 작업으로 인해 블록되기 때문입니다.)
Thread Pool Hell이란 풀 안에 있는 스레드에 대한 사용 요청이 급격하게 증가해 추가적인 요청이 들어올 때, 사용 가능한 스레드 풀의 스레드가 없기 때문에 대기 상태에 빠져 요청에 대한 응답이 느려지게 되는 상태를 말합니다.
최근 서비스들은 아래의 그럼처럼 하나의 요청을 처리함에 있어 다른 서버로의 요청(Network I/O)이 많아졌습니다. 조금전 설명한 것처럼 비동기 서블릿을 사용하더라도 하나의 요청을 처리하는 동안 하나의 작업(워커) 스레드는 그 시간동안 대기상태에 빠지게 되어 결국에는 스레드 풀의 가용성이 떨어지게 됩니다. 이번 포스팅에서는 해당 문제를 해결해가는 과정을 다루고 있습니다.
Upgrade Client (For Load Test)
지난 번에 작성했던 Client를 조금 수정하도록 합니다. 기존의 Client는 100개의 스레드를 순차적으로 만들면서 서버로의 Request를 만들었던 문제가 있었습니다. 이제는 100개의 스레드를 만들고 CyclicBarrier를 이용해 100개의 스레드에서 동시에 Request를 만들도록 변경해보겠습니다.
@Slf4j publicclassLoadTest{ static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
publicstaticvoidmain(String[] args)throws InterruptedException, BrokenBarrierException { ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(100);
RestTemplate rt = new RestTemplate(); String url = "http://localhost:8080/rest?idx={idx}";
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(101);
for (int i = 0; i < 100; i++) { // submit이 받는 callable은 return을 가질 수 있으며, exception도 던질 수 있다. es.submit(() -> { int idx = counter.addAndGet(1); log.info("Thread {}", idx); barrier.await();
StopWatch sw = new StopWatch(); sw.start();
String res = rt.getForObject(url, String.class, idx);
// await을 만난 스레드가 101번째가 될 때, 모든 스레드들도 await에서 풀려나 이후 로직을 수행한다. // 메인 스레드 1개, Executors.newFixedThreadPool로 생성한 스레드 100개 barrier.await(); StopWatch main = new StopWatch(); main.start();
es.shutdown(); // 지정된 시간이 타임아웃 걸리기 전이라면 대기작업이 진행될 때까지 기다린다. // (100초안에 작업이 끝날때까지 기다리거나, 100초가 초과되면 종료) es.awaitTermination(100, TimeUnit.SECONDS); main.stop(); log.info("Total: {}", main.getTotalTimeSeconds()); } }
외부 서비스 호출 테스트
클라이언트의 요청을 받아 외부 서비스를 호출하고 해당 결과를 이용해서 응답을 돌려주는 테스트를 진행합니다. 테스트를 진행하기 위해서는 2개의 스프링 애플리케이션이 필요합니다. 2개의 스프링 애플리케이션의 설정은 다음과 같습니다.
application.properties 파일에서 다음과 같이 Tomcat의 스레드 개수를 1개로 설정합니다.
1
server.tomcat.max-threads=1
Remote Application
다른 하나의 스프링 애플리케이션을 생성하고 이전에 만들었던 스프링 애플리케이션의 컨트롤러 내부에서 만들었던 요청을 받아 처리할 수 있도록 컨트롤러 추가합니다. 8080 포트가 아닌 8081 포트를 사용하고 tomcat 스레드를 1000개로 설정합니다. RemoteApplication은 application.properties의 값을 사용하게 하지 않고 직접 프로퍼티를 설정해줍니다.
아래와 같이 설정하면 Intellij를 이용해서 하나의 프로젝트에서 2개의 스프링 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
publicstaticvoidmain(String[] args){ // 하나의 프로젝트에서 2개의 스프링 애플리케이션을 띄우기 위해 외부 서비스 역할을 하는 RemoteApplication은 // application.properties가 아닌 별도의 프로퍼티를 이용하도록 직접 설정한다. System.setProperty("server.port", "8081"); System.setProperty("server.tomcat.max-threads", "1000"); SpringApplication.run(RemoteApplication.class, args); } }
결과 확인
MainApplication과 RemoteApplication을 각각 실행하고 Client를 이용한 테스트 결과는 다음과 같습니다. 100개의 클라이언트 요청을 처리하는데 0.4초 정도의 시간이 걸렸습니다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
... ... ... 01:54:27.539 [pool-1-thread-40] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 01:54:27.539 [pool-1-thread-40] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 01:54:27.539 [pool-1-thread-40] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 40, Elapsed: 0.4 -> res: hello40/service 01:54:27.541 [pool-1-thread-77] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 01:54:27.541 [pool-1-thread-77] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 01:54:27.541 [pool-1-thread-77] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 77, Elapsed: 0.401 -> res: hello77/service 01:54:27.543 [pool-1-thread-48] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 01:54:27.543 [pool-1-thread-48] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 01:54:27.543 [pool-1-thread-48] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 48, Elapsed: 0.403 -> res: hello48/service 01:54:27.545 [pool-1-thread-8] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 01:54:27.545 [pool-1-thread-8] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 01:54:27.546 [pool-1-thread-8] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 8, Elapsed: 0.407 -> res: hello8/service 01:54:27.548 [pool-1-thread-33] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 01:54:27.548 [pool-1-thread-33] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 01:54:27.548 [pool-1-thread-33] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 33, Elapsed: 0.409 -> res: hello33/service 01:54:27.548 [main] INFO com.example.study.LoadTest - Total: 0.407
이번에는 RemoteApplication의 요청 처리 부분에 2초간 Thread sleep을 주고 다시 한 번 클라이언트를 이용해 테스트를 진행해봅니다.
Thread sleep을 추가하고 다시 테스트를 해보면 결과는 다음과 같습니다. 100개의 요청을 약 0.4초만에 모두 처리하던 이전과 달리 매 요청을 처리하는데 약 2초의 시간이 증가하고 있습니다. 결국 마지막 요청은 약 2 * 100 = 200초 후에서야 응답을 받을 수 있기 때문에 모든 요청에 대한 처리는 200초 정도 걸릴 것 입니다.
02:25:22.056 [pool-1-thread-32] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 02:25:22.058 [pool-1-thread-32] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 02:25:22.061 [pool-1-thread-32] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 32, Elapsed: 2.233 -> res: hello32/service 02:25:24.060 [pool-1-thread-56] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 02:25:24.060 [pool-1-thread-56] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 02:25:24.060 [pool-1-thread-56] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 56, Elapsed: 4.231 -> res: hello56/service 02:25:26.068 [pool-1-thread-93] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 02:25:26.068 [pool-1-thread-93] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 02:25:26.068 [pool-1-thread-93] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 93, Elapsed: 6.238 -> res: hello93/service 02:25:28.077 [pool-1-thread-31] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 02:25:28.077 [pool-1-thread-31] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 02:25:28.077 [pool-1-thread-31] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 31, Elapsed: 8.249 -> res: hello31/service 02:25:30.081 [pool-1-thread-20] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 02:25:30.082 [pool-1-thread-20] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 02:25:30.082 [pool-1-thread-20] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 20, Elapsed: 10.254 -> res: hello20/service 02:25:32.089 [pool-1-thread-46] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 02:25:32.089 [pool-1-thread-46] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 02:25:32.089 [pool-1-thread-46] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 46, Elapsed: 12.26 -> res: hello46/service ... ... ...
이런 결과가 나오게 된 이유는 클라이언트로부터의 요청을 받아 처리하는 Main Application의 tomcat thread가 1개이고, 1개의 서블릿 스레드를 이용해 클라이언트의 요청을 처리하는 과정에서 Remote Application에 대한 요청(Network I/O)에서 응답을 받기까지 약 2초간 스레드가 block되기 때문입니다.
AsyncRestTemplate
위의 문제는 MainApplication의 tomcat 스레드는 클라이언트의 요청을 처리하며 외부 서비스(RemoteApplication)로 요청(Network I/O)을 보낸 후, 응답이 올 때까지 대기하고 있는 상태라는 점입니다. 해당 시간동안 CPU는 아무 일을 처리하지 않기때문에 자원이 소모되고 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 API를 호출하는 작업을 비동기적으로 바꿔야합니다. tomcat 스레드는 요청에 대한 작업을 다 끝내기 전에 반환을 해서 바로 다음 요청을 처리하도록 사용합니다. 그리고 외부 서비스로부터 실제 결과를 받고 클라이언트의 요청에 응답을 보내기 위해서는 새로운 스레드를 할당 받아 사용합니다. (외부 서비스로부터 실제 결과를 받고 클라이언트에 응답을 보내기 위해서는 새로운 스레드를 할당 받아야 하지만, 외부 API를 호출하는 동안은 스레드(tomcat) 자원을 낭비하고 싶지 않다는 것이 목적이다.)
스프링 3.x 버전에서는 이 문제를 간단히 해결하기 어려웠지만 스프링 4 부터 제공하는 AsyncRestTemplate을 사용하면 이 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. AsyncRestTemplate은 비동기 클라이언트를 제공하는 클래스이며 ListenableFuture를 반환합니다. 스프링은 컨트롤러에서 ListenableFuture를 리턴하면 해당 스레드는 즉시 반납하고, 스프링 MVC가 자동으로 등록해준 콜백에 의해 결과가 처리됩니다.
... ... ... 16:55:49.088 [pool-1-thread-4] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 16:55:49.089 [pool-1-thread-4] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 16:55:49.089 [pool-1-thread-4] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 4, Elapsed: 2.658 -> res: hello4/service 16:55:49.090 [pool-1-thread-44] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 16:55:49.090 [pool-1-thread-44] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 16:55:49.090 [pool-1-thread-44] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 44, Elapsed: 2.659 -> res: hello44/service 16:55:49.091 [pool-1-thread-93] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 16:55:49.091 [pool-1-thread-93] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 16:55:49.091 [pool-1-thread-93] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 93, Elapsed: 2.658 -> res: hello93/service 16:55:49.095 [pool-1-thread-66] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 16:55:49.096 [pool-1-thread-66] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 16:55:49.096 [pool-1-thread-66] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 66, Elapsed: 2.664 -> res: hello66/service 16:55:49.098 [pool-1-thread-16] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 16:55:49.098 [pool-1-thread-16] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 16:55:49.098 [pool-1-thread-16] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 16, Elapsed: 2.667 -> res: hello16/service 16:55:49.101 [pool-1-thread-57] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 16:55:49.101 [pool-1-thread-57] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 16:55:49.101 [pool-1-thread-57] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 57, Elapsed: 2.669 -> res: hello57/service 16:55:49.104 [pool-1-thread-2] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 16:55:49.104 [pool-1-thread-2] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 16:55:49.105 [pool-1-thread-2] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 2, Elapsed: 2.674 -> res: hello2/service 16:55:49.105 [pool-1-thread-15] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 16:55:49.105 [pool-1-thread-15] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 16:55:49.105 [pool-1-thread-15] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 15, Elapsed: 2.674 -> res: hello15/service 16:55:49.106 [main] INFO com.example.study.LoadTest - Total: 2.673
클라이언트의 요청이 들어 올 때, MainApplication의 스레드 상태를 살펴보면, tomcat 스레드는 그대로 1개 입니다.(http-nio-8080-exec-1) 그러나 비동기 작업을 처리하기 위해서 순간적으로 백그라운드에 100개의 스레드 새로 생성되는것을 확인할 수 있습니다.
Netty non-blocking I/O
지금까지 Tomcat의 스레드가 1개이지만 요청을 비동기적으로 처리함으로써 Tomcat의 스레드는 바로 반환이되어 다시 그 후의 요청에 Tomcat의 스레드를 이용해 요청을 받을 수 있었습니다. 그러나 결과적으로는 실제 비동기 요청을 처리하는 스레드는 요청의 수 만큼 계속 생성되는 것을 확인할 수 있었습니다.
이번에는 이렇게 비동기 요청을 처리하는 스레드의 수도 Netty의 non blocking I/O를 이용함으로써 비동기 요청을 처리하는 스레드도 줄여보고자 합니다. 그러면 결과적으로 tomcat의 스레드 1개, netty의 non blocking I/O를 이용하기위한 필요한 스레드의 수만큼만 생성되어 클라이언트의 요청을 모두 처리할 수 있을 것 입니다.
먼저 netty의 dependency를 build.gradle 혹은 pom.xml에 추가합니다. 저는 build.gradle에 의존성을 추가해 주었습니다.
... ... ... 18:24:49.958 [pool-1-thread-65] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 18:24:49.958 [pool-1-thread-65] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 18:24:49.958 [pool-1-thread-65] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 65, Elapsed: 2.744 -> res: hello65/service 18:24:49.964 [pool-1-thread-59] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 18:24:49.964 [pool-1-thread-59] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 18:24:49.964 [pool-1-thread-59] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 59, Elapsed: 2.751 -> res: hello59/service 18:24:49.964 [pool-1-thread-14] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 18:24:49.965 [pool-1-thread-14] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 18:24:49.965 [pool-1-thread-14] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 14, Elapsed: 2.752 -> res: hello14/service 18:24:49.968 [pool-1-thread-31] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 18:24:49.968 [pool-1-thread-31] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 18:24:49.968 [pool-1-thread-31] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 31, Elapsed: 2.754 -> res: hello31/service 18:24:49.969 [pool-1-thread-63] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 18:24:49.969 [pool-1-thread-63] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 18:24:49.969 [pool-1-thread-63] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 63, Elapsed: 2.755 -> res: hello63/service 18:24:49.969 [pool-1-thread-19] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 18:24:49.969 [pool-1-thread-19] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 18:24:49.969 [pool-1-thread-19] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 19, Elapsed: 2.755 -> res: hello19/service 18:24:49.970 [pool-1-thread-62] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Response 200 OK 18:24:49.970 [pool-1-thread-62] DEBUG org.springframework.web.client.RestTemplate - Reading to [java.lang.String] as "text/plain;charset=UTF-8" 18:24:49.970 [pool-1-thread-62] INFO com.example.study.LoadTest - idx: 62, Elapsed: 2.756 -> res: hello62/service 18:24:49.970 [main] INFO com.example.study.LoadTest - Total: 2.755
스레드를 확인해보면 다음과 같이 tomcat 스레드 1개, netty가 non blocking I/O를 사용하는데 필요로 하는 몇개의 스레드가 추가된 것 말고는 스레드 수가 크게 증가하지 않은것을 확인할 수 있습니다.
DeferredResult
이전 포스팅에서 살펴 보았던 DeferredResult를 사용하면 AsyncRestTemplate을 사용하여 외부 서비스를 호출한 후, 그 결과를 다시 이용해 클라이언트의 요청에 응답하는 추가 로직 부분을 작성할 수 있습니다.
컨트롤러에서 DeferredResult 오브젝트를 반환하는 시점에는 바로 응답이 가지 않고, 추후 해당 DeferredResult 오브젝트에 값을 set(setResult, setErrorResult) 해줄 때, 클라이언트에게 응답이 가게 됩니다. 이를 이용하려면 ListenableFuture에 콜백을 추가해 해당 콜백 로직 안에서 결과를 이용해 DeferredResult 오브젝트의 set 메서드를 호출하면 됩니다.
@GetMapping("/rest") public DeferredResult<String> rest(int idx){ // 오브젝트를 만들어서 컨트롤러에서 리턴하면 언제가 될지 모르지만 언제인가 DeferredResult에 값을 써주면 // 그 값을 응답으로 사용 DeferredResult<String> dr = new DeferredResult<>();
ListenableFuture<ResponseEntity<String>> f1 = rt.getForEntity("http://localhost:8081/service?req={req}", String.class, "hello" + idx); f1.addCallback(s -> { dr.setResult(s.getBody() + "/work"); }, e -> { dr.setErrorResult(e.getMessage()); });
publicstaticvoidmain(String[] args){ // 하나의 프로젝트에서 2개의 스프링 애플리케이션을 띄우기 위해 외부 서비스 역할을 하는 RemoteApplication은 // application.properties가 아닌 별도의 프로퍼티를 이용하도록 직접 설정한다. System.setProperty("server.port", "8081"); System.setProperty("server.tomcat.max-threads", "1000"); SpringApplication.run(RemoteApplication.class, args); } }
@GetMapping("/rest") public DeferredResult<String> rest(int idx){ // 오브젝트를 만들어서 컨트롤러에서 리턴하면 언제가 될지 모르지만 언제인가 DeferredResult에 값을 써주면 // 그 값을 응답으로 사용 DeferredResult<String> dr = new DeferredResult<>();