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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.


Warning

자바7의 java.util.concurrent.Future에 익숙하다면 scala.concurrent.Future가 자바 클래스를 감싼것으로 생각할수도 있지만

실제로는 그렇지 않다. java.util.concurrent.Future 클래스는 폴링을 필요로하며 결과를 얻기위해 블로킹 get 메서드를 사용해야만

한다. 하지만 스칼라의 퓨쳐는 블로킹이나 풀링을 사용하지 않고 함수결과를 조합할수 있으며

JAVA8의 CompletetableFuture<T>가 오히려 여기서 설명하는 퓨쳐와 유사하다.

Note

akka.net을 활용할 경우 asyn/await를 활용할수 있습니다. 


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java9에도 async/await 가 결국 적용안되었다는 풍문...

비동기처리 언어 스펙을 사용해야하는 akka에서도 ask패턴의 사용방법이 나뉘게 됩니다.

Erik Meijer의 한마디~

"이보게, 브라이언 괴츠, C#,파이선,자바스크립트는 물론 심지어 PHP도 async, await를 지원하고 있다네. 그런 기능이 없는 언어는 자바일뿐이야.

람다를 이용해서 콜백함수를 사용하면 된다고? 천만에 콜백은 최악이야. 도움이 안된다고. 자바 9 버전에 담으려고 하는 걸 다 내려놓고 지금당장

asymc, await부터 넣으라고. 그래야 모두가 행복해질수 있어"


java9에도 async/await 가 결국 적용안되었다는 풍문...

비동기처리 언어 스펙을 사용해야하는 akka에서도 ask패턴의 사용방법이 나뉘게 됩니다.

c#java
Code Block
languagec#
themeEmacs
var result = await actor1.Ask("hello");



Code Block
languagejava
themeEmacs
final FiniteDuration duration = Duration.create(20, TimeUnit.SECONDS); 
Future<Object> future = Patterns .ask(asyncWorker,
  RequestWorkerMsgType.CHECK_FUTURE_STATE, new Timeout(duration)); 
ResponseOnSingeRequest response = (ResponseOnSingeRequest)Await.result(future, duration);


async/await에 비헤 future는 뭔가 불합리하게 많은 코드를 작성하는것으로 보인다.

...

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.

...

액터의 메시징 시스템을 블락킹하지 않고 Task에 실행을 위임한후 그 결과를다시 전송받을수 있습니다.동시성처리를 진행한후 

액터메시지의 블락킹없이 그 결과를 다시 전송받을수 있습니다.


코틀린 기반

코틀린의 경우 자바가 지원하지 않는 async/await 를 지원합니다. 

Code Block
languagec#
import kotlinx.coroutines.*
fun main() = runBlocking {
    val sumDeferred = async {
        var sum = 0
        for (i in 1..100) {
            sum += i
        }
        sum
    }
    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
themeEmacs
titleCode
collapsetrue
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);

...