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Future(미래)와 Promise(약속)은 JAVA 비동기처리에 있어서 중요한 개념입니다. 미래에는 블록킹이 없기때문에 어느시점 사용가능한 함수의 결과(성공또는 실패등을) 를 담을수 있는 용기라고 보면 됩니다. Scala에서 지원하는 키워드이지만 일반적으로 결과에대한 비동기적인 핸들이라고 보면 되겠으며 C#/JAVA에서도 유사한 모델을 가지고 있습니다. 이것은 AKKA의 요소가아닌 기존 개발 플랫폼의 비동기처리 요소로 나중에 Actor, Akka Stream등과 연동되는 중요한 요소로 사용이 될수 있습니다. 관련 참고 원문: 이러한 컨셉은 Java(8)/.net(4.5)에서도 지원을 합니다.
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Future를 사용한 Future를 사용한 비동기처리 목표
Future와 Promice를 사용하는 목적은, 여러절차가 포함된 복잡한 비동기처리를
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JAVA와 C#코드가 흡사합니다. 복합된 비동기처리를 위한 방식은 여러가지 방법이 있겠으나
위와같이 람다식을 활용하는 방식이 진보된 방식입니다. 활용할수도 있습니다.
Promise (미래를 위한 약속)
퓨쳐가 읽기전용 용기라고하면, 퓨쳐자체를 반환하는것을 작성하고 싶을때는 Promice를 사용합니다.
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| Code Block | ||||
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public class ReActor : ReceiveActor
{
private ILoggingAdapter log = Context.GetLogger();
public ReActor()
{
string myPath = Self.Path.ToString();
Receive<string>(message => {
Handle(message);
});
Receive<DelayReply>(message => {
Handle(message);
});
}
public void Handle(string str) //InMessage
{
Task.Run(async () =>
{
await Task.Delay(1000); //동기적함수를 호출하여 지연시키지만 액터는 멈추지 않습니다.
DelayReply reply = new DelayReply();
reply.message = str;
return reply;
}).PipeTo(Self);
}
public void Handle(DelayReply data) //Out
{멈추지 않습니다.
DelayReply reply = new DelayReply();
reply.message = str;
return reply;
}).PipeTo(Self);
}
public void Handle(DelayReply data) //Out
{
string logtrace = string.Format("I'am {0} RE:{1}", Self.Path, data.message);
log.Info(data.message);
Sender.Tell(data);
}
} |
액터에 블락킹을 요구하는 긴작업이 필요하게 될시 유용하게 사용할수 있습니다.
액터의 메시징 시스템을 블락킹하지 않고 Task에 실행을 동시성처리를 진행한후
액터메시지의 블락킹없이 그 결과를 다시 전송받을수 있습니다.
코틀린 기반
코틀린의 경우 자바가 지원하지 않는 async/await 를 지원합니다.
| Code Block | ||
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import kotlinx.coroutines.* fun main() = runBlocking { val sumDeferred = async { var sum = 0 string logtrace =for string.Format("I'am {0} RE:{1}", Self.Path, data.message);(i in 1..100) { log.Info(data.message); sum += i Sender.Tell(data);} } sum } } |
액터에 블락킹을 요구하는 긴작업이 필요하게 될시 유용하게 사용할수 있습니다.
액터의 메시징 시스템을 블락킹하지 않고 Task에 실행을 위임한후 그 결과를
다시 전송받을수 있습니다.
println("Sum: ${sumDeferred.await()}")
} |
AKKA의 Graph(DSL) 소개
Akka에서는 Graph를 활용하여, Future와 Promice를 더 우아하게 조합하여 흘러보냅니다흘려보냅니다.(+AkkaStream)
AkkaStream처리 방식이며 동시성 처리를 위한 이러한 GRAPH-DSL기법은, 언어스펙들이 높아지면서 기본으로 담고 있는경우도 있습니다.
(ex java8에는 없지만, 12에는 이러한 컨셉이 생김 : 실제 확인은 못해보았습니다. java8에서는 이러한 GraphStream방식을 akka를 통해서 복잡한 동시성처리를 Graph로 설계할수 있습니다.)
| Code Block | ||||||
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actorSystem = ActorSystem.Create("ServiceB");
materializer = actorSystem.Materializer();
var g = RunnableGraph.FromGraph(GraphDsl.Create(builder =>
{
var source = Source.From(Enumerable.Range(1, 10));
var sink = Sink.Ignore<int>().MapMaterializedValue(_ => NotUsed.Instance);
var sinkConsole = Sink.ForEach<int>(x=>Console.WriteLine(x.ToString()))
.MapMaterializedValue(_ => NotUsed.Instance);
var broadcast = builder.Add(new Broadcast<int>(2));
var merge = builder.Add(new Merge<int>(2));
var f1 = Flow.Create<int>().Select(x => x + 10);
var f2 = Flow.Create<int>().Select(x => x + 10);
var f3 = Flow.Create<int>().Select(x => x + 10);
var f4 = Flow.Create<int>().Select(x => x + 10);
builder.From(source).Via(f1).Via(broadcast).Via(f2).Via(merge).Via(f3).To(sinkConsole);
builder.From(broadcast).Via(f4).To(merge);
return ClosedShape.Instance;
}));
g.Run(materializer); |
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