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2022 09 08

2022-09-08

WebClient

  • 특징
    • 싱글 스레드 방식을 사용
    • Non-Blocking 방식을 사용
    • JSON, XML 쉽게 응답 받음
  • 생성
    • 정적 팩터리 메서드 사용
    • WebClient.create()
    • WebClient.builder()
    • 한번 생성된 WebClient는 불변 객체
  • 동기적 사용
    • 마지막에 .block()을 사용하여 막기

retrieve()

  • 어떻게 응답을 추출할 것인가
  • .retrieve()
    • .toEntity(Person.class);
    • .bodyToMono(Person.class);
    • .bodyToFlux(Quote.class);
  • body를 받아 디코딩하는 간단한 메서드
  • 받은 응답을 bodyToFlux, bodyToMono 형태로 각각 Flux, Mono 객체로 바꿔줌 
    private Mono<ResponseEntity<ResDTO>> retrievePostForMono(String uri, Map<String, String> body) {
    return webClient.post()
        .uri(uri)
        .bodyValue(body)
        .retrieve()
        .onStatus(HttpStatus::is4xxClientError, response -> 
            Mono.error(
                new CustomException(
                    response.rawStatusCode(),
                    response.bodyToMono(String.class),
                    response.headers().asHttpHeaders())
                )
            )
        )
        .toEntity(ResDTO.class);
}

Blocking vs Non-Blocking

  • Blocking
    • 어플리케이션이 커널로 작업 요청을 할 때, 커널에서 요청에 대한 로직을 처리
    • 어플리케이션은 요청에 대한 응답을 받을 때 까지 대기
    • 어플리케이션은 커널이 작업을 끝냈는지 백그라운드에서 지속적으로 확인
  • Non-Blocking
    • 어플리케이션이 커널로 작업 요청을 하고, 바로 제어권을 받음
    • 그리고 다른 로직이 실행이 됨

Sync vs Asynnc

  • Sync
    • 작업 결과값을 직접 받아 처리하는 형식
  • Async
    • 결과값을 받을 때 어떻게 처리할 지 "콜백함수"를 미리 정의해둠

Blocking/Non-Blocking & Sync/Async 조합

  • 참고: https://gngsn.tistory.com/154
  • Sync-Blocking
    • 동기 방식의 블로킹은 수행한대로 순서에 맞게 수행
      • Application: 커널아 처리좀!
      • Kernel: 작업동안 기다려봐
      • Application: ㅇㅇ 기다릴게
      • ...
      • ...
      • Kernel: 끝났다. 여기 결과!
  • Sync-NonBlocking
    • 동기 방식의 넌블로킹은 작업을 시작하고 제어권을 돌려주기에 다른 작업 수행할 수 있음
      • Application: 커널아 처리좀!
      • Kernel: 작업할게!
      • Application: 다함?
      • Kernel: 아직
      • Application: 다함?
      • Kernel: 아직
      • Application: 다함?
      • Kernel: 응 다했다! 여기 결과!
  • Async-Blocking
    • 비동기에 블로킹 방식
      • Application: 커널아 여기 처리좀! 결과 나오면 알려줘~
      • Kernel: 작업동안 기다려봐
      • Application: ㅇㅇ 기다릴게
      • ...
      • ...
      • Kernel: 끝났다. 여기 결과!
  • Async-NonBlocking
    • 비동기 방식의 넌블로킹
      • Application: 커널아 여기 처리좀! 결과 나오면 알려줘~
      • Kernel: 그래 다하면 알려줄게. 너 할거 하고 있어봐바
      • ...
      • Kernel: 다했다! 여기 결과!
      • Application: 땡큐!

Mono/Flux

  • 참고: https://github.com/gngsn/Gngsn-Spring-Lab/blob/master/concept-note/Reactor.md
  • Reactor
    • 리액티브 스트림을 구현하는 라이브러리
    • Flux, Mono 두가지 타입으로 스트림 정의
    • 일련의 작업 단계를 기술하는 것이 아닌, 데이터가 전달될 파이프라인을 구성
    • 파이프라인을 통해 데이터가 전달되는 동안 어떤 형태로든 변경/사용 가능
  • Mono/Flux
    • 500개 이상의 오퍼레이션
      • 생성
      • 조합
      • 변환
      • 로직
    • Mono
      • 0개 or 1개의 데이터 항목과 에러를 가짐
    • Flux
      • 0개 or 여러개의 데이터 항목과 에러를 가
  • 타입 생성
    • 객체 -> 리액터
      • just() 메러드를 통해 리액티브 타입 생성
      • subscribe() 를 통해 리액티브 타입 전달받을 때 사용하는 메서드

WebClient with CountDownLatch

  • 현재 동기적으로 동작하는 코드 
    public ContractItemsResponse getMyContracts() {
    String url = endPointGenerator.contractBaseUrl();
    Mono<ContractItemsResponse> response =
            kasWebClient.getForObject(url, ContractItemsResponse.class);
    return response.block();
}
  • 이러면 비동기적으로 동작하나? 
    public ContractItemsResponse getMyContracts() {
    ContractItemsResponse contractItemsResponse = new ContractItemsResponse();
    String url = endPointGenerator.contractBaseUrl();
    Mono<ContractItemsResponse> response =
            kasWebClient.getForObject(url, ContractItemsResponse.class);

    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
    response.subscribe(
            res -> {
                contractItemsResponse.setItems(res.getItems());
                contractItemsResponse.setCursor(res.getCursor());
                countDownLatch.countDown();
            });

    try {
        countDownLatch.await();
        return contractItemsResponse;
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

Connectable에서 WebClient 사용하기

  • 참고: https://findmypiece.tistory.com/276
  • 하나의 API Call 하면서 CountDownLatch 쓰는거는 피차일반 성능상으로
    • 어차피 메인쓰레드 블락해야해
  • 하지만, 여러개의 API이 발생하면 병렬적으로 처리되는 장점이 있음!
    • 컬렉션에 담아서 CountDownLatch로 대기해서 뚝딱 처리가 가능하구나!

CountDownLatch

  • 참고: https://codechacha.com/ko/java-countdownlatch/
  • 개요
    • 어떤 쓰레드가 다른 쓰레드에서 작업이 완료될 때 까지 기다릴 수 있게 해주는 클래스
    • Main 쓰레드에서 5개의 쓰레드를 생성하여 작업 병렬 처리 지시
      • Main 쓰레드는 다른 쓰레드 종료되는 것 기다리지 않고 다음 코드 실행
    • CountDownLatch를 쓰면 다음코드 실행하지 않고 기다리게 할 수 있음
    • 쓰레드를 N개 실행시 일정 개수의 쓰레드가 모두 끝날 때 까지 기다리는 경우
  • 사용법 
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);  
countDownLatch.countDown(); //Latch의 숫자가 1씩 감소
countDownLatch.await(); //Latch의 숫자가 0이 될때까지 기다림

HashMap 동시성

  • 참고: https://woooongs.tistory.com/67
  • 참고: https://javaconceptoftheday.com/hashmap-vs-concurrenthashmap-in-java/
  • 자바의 HashMap은 Thread Safe 하지 않기 때문에 "동시에 여러 쓰레드"가 접근할 경우 synchronized 처리가 필요!
  • ConcurrentHashMap은 내부적으로 synchronized 되어있기 때문에 쓰레드 safe하다!
    • add, delete synchronized 처리되어있음
  • HashMap은 그렇지 않음
  • Connectable 테스트코드에서 HashMap을 사용한 경우 똑바로 Map에 저장안된 경우 있음
  • 로그상으로는 WebClient Call은 되었는데 저장이 안됨! <- 동시성 이슈