Basics and working with Flows

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.

작동방식 도식화

스트림처리가 다소 초기개념을 잡기 어려운점이 있지만

AKKA의 스트림은 배관공 게임처럼 이러한 블럭을 조립을 할수있게합니다.

입출력 양끝단을 정의하며 ( Source - Sink ), 중간에 흐름을 변화시키는 (Flow)를

정의하는것입니다. 데이터의 흐름이 시작하여 종착지까지 도착하는것을 정의하는

최소단위가 RunnableGraph 입니다.

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흐름정의를 통한 병렬 스트림처리

작동방식 도식화