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Akka는 오픈 소스 툴킷으로, JVM 상의 동시성과 분산 애플리케이션을 단순화하는 런타임이다. Akka는 동시성을 위한 여러 프로그래밍 모델을 지원하지만, Erlang으로부터 영향을 받아 actor 기반의 동시성이 두드러진다.
자바와 스칼라 언어 모두로 작성이 가능하다. Akka는 스칼라 2.10로 작성되었으며, 스칼라 2.10의 Akka의 actor 구현은 스칼라 표준 라이브러리에 포함되어있다.[1]
.net(c#)버전으로 포팅된 버전이 Akka.net 이며 여기서는 주로 Akka.net이 이용되었습니다.
반응성 좋은 서비스를 위해 분산처리도 중요하지만 단일장비 자체의 성능을 올리는것도 중요합니다. 물론 AKKA는 클러스터를 통해 분산처리 환경 개발자체를 단순화하는 방법도 제공합니다.
동시성 처리를 높이기위해 단일 어플리케이션 내에서도 한가지 일만 하는것이 아닌 동시에 여러가지 일을 수행하게 할수 있으며 , 스레드를 적극 활용하여 병렬성을 이용하는 개발을 멀티스레드 프로그래밍 이라고 합니다.
동시성 처리및 병렬처리
동시성과 병렬성은 약간의 차이가 있지만, 다음과 같이 간략하게 설명될수 있습니다.
- 동시성 : 한사람이 커피주문 받고 만들기를 동시에한다. ( 커피머신을 이용하면서도 주문을 받음)
- 병렬성 : 커피주문을 받는사람과 만드는 사람이 각각 따로 있다.
- 순차성 : 한사람이 커피주문을 받고 커피를 만들지만~ 커피가 완성될때까지 다음손님 주문을 받지 못한다.
일반적으로 작업의 최대 효율을 높이기 위해 동시성과 병렬성을 함께 고려해야 하며 병렬성에서는 커피주문 접수받는것 자체가 밀리게 되면, 그동안 커피만드는 사람이 놀수 있는 문제가 있으며
커피 주문을 받고/만들기를 동시에 하는 경우 커피를 만드는 커피머신이 결정적으로 느린경우 동시성 처리를 하는 작업자를 늘린다고 작업효율이 증가하지 않습니다.
작업효율을 높이기위해 병렬+비동기처리 프로그래밍의 난이도가 높아지며 결정적으로 암달의 법칙에 의해 작업자를 늘린다고 작업효율이 높아지기 어렵습니다.
많은 사람이 비동기식으로 개발하면 멀티 스레드를 활용하는것처럼 이해하고 있지만~ 비동기와 멀티스레드는 다른의미 입니다. 비동기 프로그래밍은 단일스레드에서 작업효율을 낼수 있으며 싱글/멀티 스레드로 작동할지는 결정할수 있지만 플랫폼에 따라 싱글스레드로 제약이 있을수 있습니다.
- 동기식 : 계란을 요리 한 다음 토스트를 요리합니다.
- 비동기식 단일 스레드 : 계란 요리를 시작하고 타이머를 설정합니다. 토스트 요리를 시작하고 타이머를 설정합니다. 둘 다 요리하는 동안 부엌을 청소하십시오. 타이머가 꺼지면 계란을 불에서 꺼내고 토스트를 토스터에서 꺼냅니다.
- 비동기식, 멀티 스레드 : 계란 요리와 토스트 요리를 위해 두 명의 요리사를 더 고용합니다. 이제 자원을 공유 할 때 요리사가 부엌에서 서로 충돌하지 않도록 요리사를 조정하는 데 문제가 있습니다. 특정 조리기구가 하나만 존재할때 이문제는 발생할수 있습니다.
암달의 법칙
병렬 컴퓨팅에서 멀티 프로세서를 사용할 때 프로그램의 성능향상은 프로그램의 순차적인 부분에 의해 제한된다. 예를 들면, 프로그램의 95%가 병렬화 할 수 있다면 이론적인 최대 성능 향상은 아무리 많은 프로세서를 사용하더라도 최대 20배로 제한된다.
병렬 컴퓨팅을 위해, 자원을 공유하는 멀티스레드 프로그래밍을 하게되는 경우, 대표적으로 다음과같은 4가지 문제를 피하기 어려울수 있습니다.
- DeadLock(교착상태)
- Starvation(빈곤)
- LiveLock
- Race Condition
추가 참고 자료 : Terminology
AKKA역시 멀티스레드를 활용하기 때문에 암달의 법칙에서 자유로울수는 없지만, 순차적으로 처리하는 부분에 대한 면적을 최대한 줄이면서 멀티스레드 프로그래밍을 할필요 없게 단순화해주며 동일한 개발컨셉으로 네트워크 분산처리를 지원합니다. 원격에 있는 멀티스레드를 제어할수 있는 효과를 가질수 있으며 분산처리에 용이합니다.
Actor의 메시지큐와 Dispatcher
그러면 Akka에서는 어떻게 병렬성과 동시성문제를 포함 메시지 순차보정을 멀티스레드 프로그래밍 없이 할수 있을까요? 액터모델과 Mailbox Dispatcher 의 조합으로 이해할수 있습니다.
- 액터 특징 : 단일 액터는 순차성이 보장되며 자신만의 메시지 Queue를 가질수 있습니다. 동시처리를위해 멀티스레드가 아닌 액터를 늘릴수 있으며 스레드보다 가볍습니다. ( 1스레드는 1MB의 스택메모리를 예약합니다. )
- MailBoxQueue : 순차성이 보장되지만, 메시지 우선순위를 조정할수도 있습니다.
- Dispatcher : 액터에 요청된 이벤트의 수행을 어떠한 전략으로 수행할지는 Dispatcher에 규칙을 정할수 있으며, 멀티스레드를 이용할수 있지만~ 멀티스레드 프로그래밍을 할 필요가 없습니다.
- 액터 : 모든 액터는 메시지로 명령수행이 가능하며 리모트로 확장될시 클러스터 라우터를 통해서도 작업분배가 용이합니다. 이것은 로컬과 리모트의 프로그래밍 방식에 큰차이가 없음을 의미하며 Kafka와 같은 메시징 툴과의 조합도 유리할수 있습니다. ( alpakka 는 Reactive Stream의 구현체로 Akka를 모든곳과 연결을 할수 있는 모듈명입니다. )
성능업(ScaleUP) VS 확장(ScaleOUT)
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메서드 호출후 값이 반환되거나, 예외가 throw될때까지 호출자가 진행할수 없는 경우
Asynchronous(비동기)
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메서드 호출후 호출자는 , 호출자는 몇가지 메카니즘(완료및 진행 등록된 콜백)을 통해 알수있으며
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일반적으로 비동기 API로 설계하는것은 시스템이 진보할수 있음을 보장함으로 선호됩니다.
액터는 본질적으로 비동기입니다.
주의 : 비동기 메서드 진행중 일어나는 모든 예외가, 호출자의 예외처리 블락에 잡히지 않을수 있음에 유의합니다.
Non-blocking vs. Blocking
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아무런 조취를 하지 않기때문에 진행작업이 중단될수가 있습니다. ( access violation at address )
낙관성 동시성 제어(OCC-Optimistic concurrency control)
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발생가능성이 거의 없을것으로 예상하고(충돌로 인해 문제 발생시,스케쥴을 조정해버려서 해결)
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동시성 처리에있어서 충돌 발생가능성이 거의 없거나, 큰 문제가 되지 않는다란 가정을 하여
안전한 동시성 처리를 위해 필요했던 Locking을 사용을 배제합니다. ( 적어도 Read에서 Lock을 제거)
하지만, 아무것도 하지 않는다란 의미가 아니고 충돌이 없다란 가정을 충족하기위해
Lock이 필요없어야할 아이디어가 추가가되며, 그 아이디어는 사용 콤포넌트(데이터베이스,Local Disk,Thread)마다 다를수 있습니다.
동시성 처리를 위해, Lock이 항상 필요해야한다란것은 비관적 동시제어로 불릴수 있으며 가장 안전한동시에 단순하며 성능문제로 쓸모 없어질수 있습니다.
참고 : 데이터 베이스에서의 낙관성 동시제어일정에따라 다시 시도하여 작업 성공으로 간주합니다.