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지금까지 배운 것을 바탕으로 성능을 개선해보자.

 

동기적으로 작성된 코드를 비동기적으로 변경하는 것이다.

현재 동기적으로 작성된 코드는 다음과 같다.

public Optional<User> getUserById(String id){
        return userRepository.findById(id)
                .map(user -> {
                    var image = imageRepository.findById(user.getProfileImageId())
                            .map(imageEntity -> {
                                return new Image(imageEntity.getId(), imageEntity.getName(), imageEntity.getUrl());
                            });

                    var articles = articleRepository.findAllByUserId(user.getId())
                            .stream().map(articleEntity ->
                                    new Article(articleEntity.getId(), articleEntity.getTitle(), articleEntity.getContent())).toList();

                    var followCount = followRepository.countByUserID(user.getId());

                    return new User(
                            user.getId(),
                            user.getName(),
                            user.getAge(),
                            image,
                            articles,
                            followCount
                    );
                });
    }

 

Repository에서 가져올 때마다 1초 정도 시간이 걸린다고 생각하여 1초 정도 Thread.sleep을 사용했고, 조회한 값들을 다른 객체에 넣어서 반환하는 메서드이다.

 

차례대로 1초씩 3번 호출하기 때문에 적어도 3초 이상의 시간이 소모될 것이다.

 

    void testGetUser(){
        //given
        String userId = "1234";

        //when
        Optional<User> optionalUser = userBlockingService.getUserById(userId);

        //then
        assertFalse(optionalUser.isEmpty());
        var user = optionalUser.get();
        assertEquals(user.getName(), "sk");

        assertFalse(user.getProfileImage().isEmpty());
        assertFalse(user.getProfileImage().isEmpty());
        var image = user.getProfileImage().get();
        assertEquals(image.getId(), "image#1000");
        assertEquals(image.getName(), "profileImage");
        assertEquals(image.getUrl(), "https://avatars.githubusercontent.com/u/98071131?s=400&u=9107a0b50b52da5bbc8528157eed1cca34feb3c5&v=4");

        assertEquals(2, user.getArticleList().size());

        assertEquals(1000, user.getFollowCount());
    }

 

해당 테스트 코드의 시간을 확인 했을 때 4sec 74ms가 소모되었다.

 

이제 변경해보도록 하자.

일단 각 Repository를 CompletableFuture을 반환하도록 메서드를 변경했다.

    @SneakyThrows
    public CompletableFuture<Optional<UserEntity>> findById(String userId){
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            log.info("UserRepository.findById: {}", userId);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            var user = userMap.get(userId);
            return Optional.ofNullable(user);
        });
    }

 

 

현재 에러만 잡아서 변경해놓은 코드는 다음과 같다.

    @SneakyThrows
    public Optional<User> getUserById(String id){
        return userRepository.findById(id).get()
                .map(this::getUser);
    }

    @SneakyThrows
    private User getUser(UserEntity user){
        var image = imageRepository.findById(user.getProfileImageId()).get()
                .map(imageEntity -> {
                    return new Image(imageEntity.getId(), imageEntity.getName(), imageEntity.getUrl());
                });

        var articles = articleRepository.findAllByUserId(user.getId()).get()
                .stream().map(articleEntity ->
                        new Article(articleEntity.getId(), articleEntity.getTitle(), articleEntity.getContent())).toList();

        var followCount = followRepository.countByUserID(user.getId()).get();

        return new User(
                user.getId(),
                user.getName(),
                user.getAge(),
                image,
                articles,
                followCount
        );
    }

 

이거를 Repository에 접근 할 때마다 CompletableFuture를 사용했다.

 

    @SneakyThrows
    public CompletableFuture<Optional<User>> getUserById(String id){
        return userRepository.findById(id)
                .thenCompose(this::getUser);
    }

    @SneakyThrows
    private CompletableFuture<Optional<User>> getUser(Optional<UserEntity> userEntityOptional) {
        if (userEntityOptional.isEmpty()) {
            return CompletableFuture.completedFuture(Optional.empty());
        }

        var userEntity = userEntityOptional.get();

        var imageFuture = imageRepository.findById(userEntity.getProfileImageId())
                .thenApplyAsync(imageEntityOptional ->
                        imageEntityOptional.map(imageEntity ->
                                new Image(imageEntity.getId(), imageEntity.getName(), imageEntity.getUrl())
                        )
                );


        var articlesFuture = articleRepository.findAllByUserId(userEntity.getId())
                .thenApplyAsync(articleEntities ->
                        articleEntities.stream()
                                .map(articleEntity ->
                                        new Article(articleEntity.getId(), articleEntity.getTitle(), articleEntity.getContent())
                                )
                                .collect(Collectors.toList())
                );

        var followCountFuture = followRepository.countByUserID(userEntity.getId());

        return CompletableFuture.allOf(imageFuture, articlesFuture, followCountFuture)
                .thenAcceptAsync(v -> {
                    log.info("Three futures are completed");
                })
                .thenRunAsync(() -> {
                    log.info("Three futures are also completed");
                })
                .thenApplyAsync(v -> {
                    try {
                        var image = imageFuture.get();
                        var articles = articlesFuture.get();
                        var followCount = followCountFuture.get();

                        return Optional.of(
                                new User(
                                        userEntity.getId(),
                                        userEntity.getName(),
                                        userEntity.getAge(),
                                        image,
                                        articles,
                                        followCount
                                )
                        );
                    } catch (Exception e) {
                        throw new RuntimeException(e);
                    }
                });
    }
}

 

이렇게 변경하고 전에 사용했던 테스트 코드의 시간을 측정해보았다.

 

거의 반으로 줄어든 2sec 66ms가 나왔다.

 

전 코드에서 Repository에 접근 하는 것을 기다리기 보다 비동기적으로 실행한다면 시간을 크게 줄일 수 있는 것을 볼 수 있었던 것 같다.

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https://seungkyu-han.tistory.com/111

 

Future 인터페이스

자바에서 비동기 프로그래밍을 하기 위해 알아야 하는 Future 인터페이스에 대해 알아보자. Method reference :: 연산자를 이용해서 함수에 대한 참조를 간결하게 포현한 것이다. package org.example; import j

seungkyu-han.tistory.com

저번 내용을 읽어보면 도움이 될 것이다.

 

CompletionStage

public interface CompletionStage<T> {

    public <U> CompletionStage<U> thenApply(Function<? super T,? extends U> fn);

    public <U> CompletionStage<U> thenApplyAsync(Function<? super T,? extends U> fn);

    public CompletionStage<Void> thenAccept(Consumer<? super T> action);

    public CompletionStage<Void> thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action);

    public CompletionStage<Void> thenRun(Runnable action);

    public CompletionStage<Void> thenRunAsync(Runnable action);

    public <U> CompletionStage<U> thenCompose(Function<? super T, ? extends CompletionStage<U>> fn);

    public <U> CompletionStage<U> thenComposeAsync(Function<? super T, ? extends CompletionStage<U>> fn);

    public CompletionStage<T> exceptionally(Function<Throwable, ? extends T> fn);
}

CompletionStage 인터페이스는 이렇게 구성이 되어 있다.

 

차례로 내려가면서 실행하기 때문에 각각 파이프 하나의 단계라고 생각하면 될 것이다.

저번 내용과 다르게, 결과를 직접적으로 가져올 수 없기 때문에 비동기 프로그래밍이 가능하게 된다.

또한 Non-blocking으로 프로그래밍하기 위해서는 별도의 쓰레드가 필요하다.

Completable은 내부적으로 FokJoinPool을 사용한다.

할당된 CPU 코어 - 1 에 해당하는 쓰레드를 관리하는 것이다.

이렇게 다른 쓰레드에서 실행이 되기 때문에 Non-blocking 프로그래밍도 가능하게 해준다.

 

CompletionStage와 함수형 인터페이스

저번에 배웠던 함수형 인터페이스와 관련하여 각각 CompletionStage와 연결된다.

Consumer - accept -> thenAccept(Consumer action) void 반환
Function - apply -> thenApply(Function fn) 다른 타입 반환
Function - compose -> thenCompose(Function fn) Completion의 결과값
Runnable - run -> thenRun(Runnable action) void 반환

 

thenAccept[Async]

  • Consumer를 파라미터로 받는다.
  • 이전 task로부터 값을 받지만, 값을 넘기지는 않는다.
  • 다음 task에게 null이 전달된다.
  • 값을 받아서 action만 하는 경우에 사용한다.
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
    void accept(T t);
}

 

해당 Consumer를 파라미터로 받는다.

 

    public CompletionStage<Void> thenAccept(Consumer<? super T> action);
    public CompletionStage<Void> thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action);
    public CompletionStage<Void> thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action,
                                                 Executor executor);

 

thenAccept도 하나만 있는 것이 아니라, 3개가 존재한다.

일단 [Async]에 대해서만 확인해보자.

 

@Slf4j
public class A {

    //future 종료된 후에 반환
    public static CompletionStage<Integer> finishedStage() throws InterruptedException {
        var future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            log.info("supplyAsync");
            return 1;
        });
        Thread.sleep(100);
        return future;
    }

    //future 종료되기 전에 반환
    public static CompletionStage<Integer> runningStage(){
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try{
                Thread.sleep(1000);
                log.info("I'm Running!");
            } catch (InterruptedException e){
                throw new RuntimeException(e);
            }
            return 1;
        });
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        System.out.println("thenAccept");

        log.info("start thenAccept");
        CompletionStage<Integer> acceptStage = finishedStage();
        acceptStage.thenAccept(i -> {
            log.info("{} in thenAccept", i);
        }).thenAccept(i -> {
            log.info("{} in thenAccept2", i);
        });
        log.info("after thenAccept");

        System.out.println("thenAcceptAsync");

        log.info("start thenAcceptAsync");
        CompletionStage<Integer> acceptAsyncStage = finishedStage();
        acceptAsyncStage.thenAcceptAsync(i -> {
            log.info("{} in thenAcceptAsync", i);
        }).thenAcceptAsync(i -> {
            log.info("{} in thenAcceptAsync2", i);
        });
        log.info("after thenAccept");
    }
}

 

해당코드를 통해 알아보겠다.

종료된 Stage를 사용하여 thenAccept, thenAcceptAsync 2개를 확인해보았다.

 

일단 thenAccept는 반환값이 없기 때문에 2부터는 null이 찍히는 것을 볼 수 있다.

 

그리고 이 두개의 차이는 다음과 같다.

thenAccept는 Future가 완료된 상태라면, caller와 같은 쓰레드에서 실행이 된다.

그렇기 때문에 동기적으로 차례대로 시작된 것을 볼 수 있다.

thenAcceptAsync는 그냥 상태에 상관없이, 그냥 남는 쓰레드에서 실행이 된다.

 

해당 코드로 바꾸어 실행해보자.

        System.out.println("thenAccept Running");

        log.info("start thenAccept Running");
        CompletionStage<Integer> acceptRunningStage = runningStage();
        acceptRunningStage.thenAccept(i -> {
            log.info("{} in thenAccept Running", i);
        }).thenAccept(i -> {
            log.info("{} in thenAccept2 Running", i);
        });
        log.info("after thenAccept");

        Thread.sleep(2000);

        System.out.println("thenAcceptAsync");

        log.info("start thenAcceptAsync Running");
        CompletionStage<Integer> acceptAsyncRunningStage = runningStage();
        acceptAsyncRunningStage.thenAcceptAsync(i -> {
            log.info("{} in thenAcceptAsync Running", i);
        }).thenAcceptAsync(i -> {
            log.info("{} in thenAcceptAsync2 Running", i);
        });
        log.info("after thenAccept");

        Thread.sleep(2000);

 

해당 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나온다.

 

위와는 다르게 Future가 종료되지 않았다면, thenAccept는 callee에서 실행이 되게 된다.

 

이를 통해, Async는 그냥 thread pool에서 가져와서 실행이 되며 Async가 아니면 stage의 상태에 따라 나뉘는 것을 볼 수 있다.

stage가 실행중이라면, 호출한 caller 쓰레드에서 실행이 된다.

stage가 실행중이 아니라면, 호출된 caller 쓰레드에서 실행이 되게 된다.

 

위에서 마지막에 있던 메서드 중에 파라미터가 하나 더 있던 메서드가 있었다.

executor를 넘겨주는 것인데, 해당 action이 실행될 쓰레드를 지정해주는 것이다.

@Slf4j
public class B {

    @SneakyThrows
    public static void main(String[] args) {
        var single = Executors.newSingleThreadExecutor();
        var fixed = Executors.newFixedThreadPool(10);

        log.info("start main");
        CompletionStage<Integer> stage = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            log.info("supplyAsync");
            return 1;
        });

        stage
                .thenAcceptAsync(i -> {
                    log.info("{} in thenAcceptAsync", i);
                }, fixed).thenAcceptAsync(i -> {
                    log.info("{} in thenAcceptAsync", i);
                }, single);

        log.info("after thenAccept");
        Thread.sleep(2000);

        single.shutdown();
        fixed.shutdown();
    }
}

 

해당 코드를 실행해보면

이렇게 지정된 쓰레드에서 실행이 되는 것을 볼 수 있다.

 

thenApply[Async]

  • Function를 파라미터로 받는다.
  • 이전 task로부터 T 타입의 값을 받아서 가공하고 U 타입의 값을 반환한다.
  • 다음 task에게 반환했던 값이 전달된다.
  • 값을 변형해서 전달해야 하는 경우 유용하다.
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
    R apply(T t);
}

 

해당 Function을 파라미터로 받는다.

 

    public <U> CompletionStage<U> thenApply(Function<? super T,? extends U> fn);

    public <U> CompletionStage<U> thenApplyAsync
        (Function<? super T,? extends U> fn);

    public <U> CompletionStage<U> thenApplyAsync
        (Function<? super T,? extends U> fn,
         Executor executor);

 

메서드가 다음과 같이 있다.

 

해당 메서드들을 하면서 확인해보자.

@Slf4j
public class C {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CompletionStage<Integer> stage = CompletableFuture.supplyAsync(() -> 1);

        stage.thenApplyAsync(value -> {
            var next = value + 1;
            log.info("in thenApplyAsync : {}", next);
            return next;
        }).thenApplyAsync(value -> {
            var next = "result: " + value;
            log.info("in thenApplyAsync2 : {}", next);
            return next;
        }).thenApplyAsync(value -> {
            var next = value.equals("result: 2");
            log.info("in thenApplyAsync3 : {}", next);
            return next;
        }).thenAcceptAsync(value -> {
            log.info("final: {}", value);
        });

        Thread.sleep(2000);
    }
}

 

해당 코드를 실행하면 다음과 같다.

 

thenApply는 다른 타입을 주고 받는 것이 가능한 것을 볼 수 있다.

 

thenCompose[Async]

  • Function를 파라미터로 받는다.
  • 이전 task로부터 T 타입의 값을 받아서 가공하고 U 타입의 CompletionStage를 반환한다.
  • 반환한 CompletionStage가 done 상태가 되면 값을 다음 task에 전달한다.
  • 다른 future를 반환해야 하는 경우 유용하다.
    public <U> CompletionStage<U> thenCompose
        (Function<? super T, ? extends CompletionStage<U>> fn);

    public <U> CompletionStage<U> thenComposeAsync
        (Function<? super T, ? extends CompletionStage<U>> fn);

    public <U> CompletionStage<U> thenComposeAsync
        (Function<? super T, ? extends CompletionStage<U>> fn,
         Executor executor);

 

그냥 Future를 반환하며, 해당 Future가 끝날 때까지 기다렸다가 준다는 것이다.

 

@Slf4j
public class D {

    public static CompletionStage<Integer> addValue(int number, int value){
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try{
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            return number + value;
        });
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CompletionStage<Integer> stage = CompletableFuture.supplyAsync(() -> 1);

        stage.thenComposeAsync(value -> {
            var next = addValue(value, 1);
            log.info("in thenComposeAsync: {}", next);
            return next;
        }).thenComposeAsync(value -> {
            var next = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try{
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
                return "result: " + value;
            });
            log.info("in thenComposeAsync: {}", next);
            return next;
        }).thenAcceptAsync(value -> log.info("{} in then AcceptAsync", value));

        Thread.sleep(2000);
    }
}

 

해당 코드를 실행해보면

 

다음과 같이 출력이 되는데, 마지막에 result: 2로 Future가 완료된 후의 값을 가져온 것을 볼 수 있다.

 

thenRun[Async]

  • Runnable을 파라미터로 받는다.
  • 이전 task로부터 값을 받지 않고 값을 반환하지 않는다.
  • 다음 task에게 null이 전달된다.
  • future가 완료되었다는 이벤트를 기록할 때 유용하다.

Runnable 인터페이스이다.

@FunctionalInterface
public interface Runnable {
    public abstract void run();
}

 

받는 것도 주는 것도 없는 것을 볼 수 있다.

 

당연히 큰 역할을 하기보다, 그냥 로그? 이벤트 기록 용으로 사용한다고 한다.

 

@Slf4j
public class E {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CompletionStage<Integer> stage = CompletableFuture.supplyAsync(() -> 1);

        stage.thenRunAsync(() -> log.info("in thenRunAsync"))
                .thenRunAsync(() -> log.info("in thenRunAsync2"))
                .thenAcceptAsync(value -> log.info("{} in thenAcceptAsync", value));

        Thread.sleep(2000);
    }
}

 

해당 코드를 실행해보면

 

그냥 주지도, 받지도 않는 것을 볼 수 있다.

 

exceptionally

  • Function을 파라미터로 받는다.
  • 이전 task에서 발생한 exception을 받아서 처리하고 값을 반환한다.
  • 다음 task에게 반환된 값을 전달한다.
  • future 파이프에서 발생한 에러를 처리할 때 유용하다.
    public CompletionStage<T> exceptionally
        (Function<Throwable, ? extends T> fn);

 

간단하게 해당 에러를 발생하는 코드를 만들어보면

@Slf4j
public class F {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CompletionStage<Integer> stage = CompletableFuture.supplyAsync(() -> 1);

        stage.thenApplyAsync(i -> {
            log.info("in then ApplyAsync");
            return i / 0;
        }).exceptionally(e -> {
            log.info("{} in exceptionally", e.getMessage());
            return 0;
        }).thenAcceptAsync(value -> {
            log.info("{} in thenAcceptAsync", value);
        });

        Thread.sleep(2000);
    }
}

 

이러한 결과가 나오는 것을 볼 수 있다.

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https://seungkyu-han.tistory.com/109

 

동기, 비동기란 무엇일까?

스프링을 공부하기 전에 항상 나오는 말이 있다. 스프링은 동기, node 서버는 비동기라는 말을 굉장히 많이 들었던 것 같다. 처음에 공부할 때는 외우고만 있다가 해당 내용을 운영체제에서 공부

seungkyu-han.tistory.com

저번에 작성한 동기, 비동기와 연결이 되는 글이다.

 

앞서 작성했던 프로그램 A와 프로그램 B의 공통점은 둘 다 호출하는 main 함수가 getValue 함수가 시행되는 동안 Blocking 상태가 된다는 것이다.

각각 프로그램이 실행되는 모습을 그려보면 다음과 같다.

프로그램 A
프로그램 B

 

모두 메인 함수가 Blocking 되는 것을 볼 수 있다.

그렇기 때문에 프로그램 A는 동기이면서 Blocking, 프로그램 B는 비동기이면서 Non-blocking 프로그램이다.

 

그럼 과연 이런 모델들만 있을까?

물론 아니다.

다음 프로그램들을 보자.

package org.example;

import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class ProgramC {

    public static void myLog(String string){
        System.out.println(Thread.currentThread() + " -> " +string);
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        myLog("Start main");

        var count = 1;
        Future<Integer> result = getValue();
        while (!result.isDone()){
            myLog("Waiting for result, count: " + count++);
            Thread.sleep(1000);
        }

        var nextValue = result.get() + 1;
        myLog(String.valueOf(nextValue == 1));

        myLog("Finish main");
    }

    public static Future<Integer> getValue(){
        var executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        try{
            return executor.submit(new Callable<Integer>() {
                @Override
                public Integer call() throws Exception {
                    myLog("Start getValue");
                    try{
                        Thread.sleep(1000);
                    }catch (InterruptedException e){
                        e.printStackTrace();
                    }

                    var result = 0;
                    try {
                        return result;
                    }finally {
                        myLog("Finish getResult");
                    }
                }
            });
        }finally {
            executor.shutdown();
        }
    }
}

 

해당 코드에서는 준비가 되기 전까지 계속 메인에서 코드를 실행하게 된다.

 

그리고 결과를 보면 메인 스레드 외에도 다른 스레드가 실행되는 것을 볼 수 있다.

 

프로그램 C

메인 스레드는 getValue 스레드가 동작하는 중간에도 계속 동작하는 것을 볼 수 있다.

 

해당 프로그램은 동기이면서 Non-blocking 프로그램이다.

 

마지막으로 비동기이면서 Non-blocking 프로그램은 다음과 같을 것이다.

caller 스레드는 반환값이 필요가 없기에 바로 종료될 것이며, callee 본인의 일만 본인의 스레드에서 하게 될 것이다.

package org.example;

import java.util.concurrent.Executors;

public class ProgramD {
    public static void myLog(String string){
        System.out.println(Thread.currentThread() + " -> " +string);
    }

    public static void main(String[] args) {
        myLog("Start main");
        getValue(new Function<Integer>() {
            @Override
            public void accept(Integer integer) {
                var nextValue = integer + 1;
                myLog(String.valueOf(nextValue == 1));
            }
        });
        myLog("Finish main");
    }

    public static void getValue(Function<Integer> callback){
        var executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        try{
            executor.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    myLog("Start getValue");
                    try{
                        Thread.sleep(1000);
                    }catch (InterruptedException e){
                        e.printStackTrace();
                    }

                    var value = 0;
                    try{
                        callback.accept(value);
                    }finally {
                        myLog("Finish getResult");
                    }
                }
            });
        }finally {
            executor.shutdown();
        }
    }
}

 

이렇게 메인 스레드는 시작하자마자 종료가 되고, 남은 스레드 혼자 실행이 되고 있는 것을 볼 수가 있다.

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스프링을 공부하기 전에 항상 나오는 말이 있다.

스프링은 동기, node 서버는 비동기라는 말을 굉장히 많이 들었던 것 같다.

처음에 공부할 때는 외우고만 있다가 해당 내용을 운영체제에서 공부하고 그때서야 이해할 수 있게 되었다.

 

이번에도 공부하기 전에 동기와 비동기에 대해서 정리하고 가고자 한다.

 

Caller와 Callee

프로그래밍에서 굉장히 많이 봤던 용어일 것이다.

caller는 말 그대로 다른 함수를 호출하는 함수이고, callee는 그때에 호출당하는 함수이다.

 

함수형 인터페이스

1개의 추상 메서드를 가지고 있는 인터페이스 함수를 1급 객체로 사용하는 것을 말한다.

자바에서는 람다 표현식을 이 함수형 인터페이스에서만 사용 가능하다.

package org.example;

@FunctionalInterface
public interface Function<T> {

    void accept(T t);
}

 

해당 함수형 인터페이스를 사용해보도록 하자.

package org.example;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        var function = getFunction();
        function.accept(1);

        var functionAsLambda = getFunctionAsLambda();
        functionAsLambda.accept(1);

        functionHandler(function);
    }

    public static Function<Integer> getFunction(){
        Function<Integer> returnValue = new Function<Integer>() {
            @Override
            public void accept(Integer integer) {
                myLog("value in interface: " + integer);
            }
        };
        return returnValue;
    }

    public static Function<Integer> getFunctionAsLambda(){
        return integer -> myLog("value in lambda: " + integer);
    }

    public static void functionHandler(Function<Integer> function){
        myLog("functionHandler");
        function.accept(1);
    }


    public static void myLog(String string){
        System.out.println(Thread.currentThread() + " -> " +string);
    }
}

 

이 코드를 실행해보면 

 

이때 모두 메인 스레드에서 실행이 되는 것을 볼 수 있다.

 

함수 호출 관점

 

A 프로그램

package org.example;

public class programA {

    public static void myLog(String string){
        System.out.println(Thread.currentThread() + " -> " +string);
    }

    public static void main(String[] args) {
        myLog("start main");
        var value = getValue();
        var nextValue = value + 1;
        myLog(String.valueOf(value == nextValue));
        myLog("Finish main");
    }

    public static int getValue(){
        myLog("start getValue");
        try{
            Thread.sleep(1000);
        }catch (InterruptedException e){
            throw new RuntimeException(e);
        }

        var value = 0;
        try{
            return value;
        }finally {
            myLog("Finish getResult");
        }
    }
}

 

이 모델의 실행을 그림으로 표현하면 다음과 같다.

main 함수는 getValue의 실행이 끝날 때까지 기다린 후 해당 데이터를 가지고 작업을 한다.

 

이것과는 다른 B 프로그램이다.

package org.example;

public class programB {

    public static void myLog(String string){
        System.out.println(Thread.currentThread() + " -> " +string);
    }

    public static void main(String[] args) {
        myLog("start main");
        getValue(integer -> {
            var nextValue = integer + 1;
            myLog(String.valueOf(nextValue == 1));
        });

        myLog("Finish main");
    }

    public static void getValue(Function<Integer> function){
        myLog("Start getValue");
        try{
            Thread.sleep(1000);
        }catch (InterruptedException e){
            throw new RuntimeException(e);
        }

        var value = 0;
        function.accept(value);
        myLog("Finish getValue");
    }
}

 

해당 프로그램은 main에서 직접 실행하는 것이 아니라 getValue에서 실행하도록 한다.

 

이 프로그램을 그림으로 나타내면 다음과 같다.

 

두 프로그램의 차이점은
A 프로그램은 다음 코드를 위해 callee의 반환값이 필요하다.

B 프로그램은 다음 코드를 위해 callee의 반환값이 필요하지 않고 callee가 결과를 이용해서 callback을 수행한다.

 

이러면 A 프로그램을 동기, B 프로그램을 비동기라고 생각을 하면 된다.

 

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