흐름정의를 통한 병렬 스트림처리
다음을 구현해야된다고 해봅시다.
- 원본 소스는 1부터 100까지 입니다.
- 1차 연산은 x+1을 하며
- 2차 연산은 1차연산 결과값 * 2 을 합니다.
- 최종 연산값은 콘솔에 표시가됩니다. (Sink)
전제조건으로 덧셈연산과 곱하기 연산이 아주 비싸다고 가정을 하고
연산의 효율을 위해 각각의 연산을 비동기적으로 병렬처리로 분리를 하는것을 구현해봅시다.
위 흐름과 같이 , 비동기적으로 처리할수 있는 앞단부터 수행을 하고 이것이 완료되는 대로 뒷단 부분과
연결이되어 계산을 수행하고 그 결과를 어떠한 목적지 (Sink)로 정확한 실행 순서(Source)로 흘려 보내는것입니다.
스레드 모델을 직접 사용하여 구현시 이 구현체는 어려울것입니다. 특히나 비동적으로 수행된 결과의
순서를 맞추는것은 더욱더 복잡한 일이 될것입니다.
AkkaStream에서는 다음과 같은 방법으로 단순화할수가 있습니다.
var actorSystem = ActorSystem.Create("ServiceB");
var materializer = actorSystem.Materializer();
var runnablegraph= Source.From(Enumerable.Range(1, 100))
.Select(x => x + 1)
.Async() //이 키워드로 비동기 처리영역을 구분합니다.
.Select(x => x * 2)
.To(Sink.ForEach<int>(x => Console.WriteLine(x.ToString())));
runnablegraph.Run(materializer);
실제로 단순한 덧셈/곱셉 처리는 아주 빠르기때문에 이렇게 나누는게 효율적이지 않을것이나
이것은 AKKA의 Stream처리가 단순하고 강력하다는것을 보여주는 한가지예입니다.
C#의 PLINQ(https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/parallel-programming/introduction-to-plinq) 와 사용패턴과 목적이 유사합니다.
네트워크가 없는 단일 컴퓨터에서는 동일한 목표를 가지고 있지만, AkkaStream은 분산 컴퓨터 처리로 확장이 됩니다.
이것은 AkkaStream의 기능을 더 살펴보고 후반부에서 설명을 진행하도록 하겠습니다.
관련 용어 정리:
- Source : 하나의 출력을 갖는 처리단계, 수신할 준비가 될때마다 데이터 요소를 방출합니다.
- Sink : 하나의 입력을 가진 처리단계, 요청된 데이터요소를 받아들입니다.
- Flow : 입출력을 가지는 처리단계의 흐름입니다. ( Select → Async → Select)
- RunnableGraph : 양쪽 끝이 소스및 싱크에 연결되어 실행준비가 된 흐름입니다.
작동방식 도식화