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오늘날 우리가 인터넷에서 서비스를 사용하는 방식은 데이터 전송을 비롯한 많은 스트리밍 데이터 인스턴스를 포함하고 있습니다. 그것이 다운로드 서비스이든,영화스트리밍 서비스이든 대용량의 데이터를 우리의 어플리케이션이 가진 메모리와 네트워크대역으로는 순간적으로 처리할수가 없습니다. 스트리밍은 항상 생산자와 소비자로 구분되어 있으며 어떻게 생산자와 소비자의 다양한 속도차이를 고려하여 잘처리하느냐에 대한 고민이 필요합니다. akka-stream은 스트림처리에 제약을 거는 방법(버퍼사용)을 제공하여 이러한 문제에대한 해법을 제공하며 나아가 스트림을 사용하여 외부 시스템과의 통합하는 방법도 제공합니다. |
AkkaStreams
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스트림처리 설정을 공식화하고 직관적이고 안전한 방법을 제공하기위해
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관련링크:http://www.reactive-streams.org/
AKKA Streams 특징요약
칠판에 그려놓은, 스트림처리 Flow(Graph)를 코드로 이질감없이 옮길수 있는것이(혹은반대) Akka Stream 의 목표이며
최근 모던한 언어들(Java9이상,Scala,언랭등)이 가지고 있는 자료구조들은 Stream처리가 되도록 고안이 되어있으며( 컬렉션객체는 아닙니다.)
아래 코드는 실제 작동하는 코드이며, Stream처리를 얼마나 단순하게 할수 있는지 한가지 예입니다.
전통적인 개발방식에서는 비동기 완료에 대한 함수를 수없이 연결하면서 콜백헬을 만들수 있는 부분입니다.
최근 Stream 처리기법들이 함수형 인터페이스를 활용하면서, 사용방법이 유사해졌습니다.
- 녹색: 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 하나의 흐름(혹은 위에서 아래로) - Via
- 노랑: 분기가 갈라지거나 합해지는 구간( bcast : out이 2개 , merger : in 이 2개 ) - Merge
- 레드: 분기 처리 - Bcast
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약간의 차이가 존재하지만, 몇가지 스트림처리가 되는 API를 비교하는것은 스트림처리를 익히는데 좋은 주제입니다.
참고 url :
어느 한가지가 독보적으로 장점을 가진다고 볼수는 없으며 비동기 동시성처리에 대한 콜백헬을 방지하고 유연한하고 가시성있게 추상화하여 단순하게 표현할것이가? 상호간 영향을 받고 발전을 하는듯 보입니다
또한 흐름량을, 부하에따라 제어할수 있는 역압력장치를 이용할수 있는것이 최근 Stream처리들이 기본으로 포함하고 있는 스펙입니다. 참고 url : |
