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Java를 사용하던 시절에는 멀티 스레드를 이용한 병렬 프로그래밍은 조심해서 사용해야합니다. 자칫 잘못해서 성능이 떨어질 수도 있고, 의도하지 않은 대로 동작하는 경우가 많습니다. 하지만 코틀린에서는 Coroutines라는 라이브러리를 통해서 멀티스레딩을 간단하면서도 컨트롤 하기 쉽도록 해줍니다.
Coroutines Multithreading
이번 글에서는 코루틴에 대해서 간단하게만 소개하고, 이를 이용하여 Fuel을 이용하여 네트워크 통신을 Parallel하게 전송하고 받는 예제를 보여드리도록 하겠습니다.
Key Points
- CoroutineScope: 새로운 coroutine에 대한 범위를 정의합니다.
- CoroutineContext: coroutine이 실행될 스레드를 결정합니다.
- Dispatchers: context의 요소(동작 방식 등)들로 미리 정의되어 있습니다.
Coroutines
위에서 간단하게 정리를 해보았는데, 좀더 자세히 알아보도록 하겠습니다.
CoroutineScope
이름 그대로 코루틴의 범위를 결정하는 것으로 다음과 같이 인터페이스 형태로 구현되어 있습니다.
package kotlinx.coroutines
public interface CoroutineScope {
public abstract val coroutineContext: kotlin.coroutines.CoroutineContext
}
또한 코루틴 Scope
를 다음과 같은 코드로 간단하게 생성이 가능합니다.
val scope = CoroutineScope(Dispatchers.Default)
하지만, 보통 더 간단하고, 흔히 사용되는 Scope
는 다음과 같이 미리 Singleton 객체로 정의가 되어있습니다.
package kotlinx.coroutines
public object GlobalScope : kotlinx.coroutines.CoroutineScope {
public open val coroutineContext: kotlin.coroutines.CoroutineContext /* compiled code */
}
CoroutineContext & Dispatchers
코루틴이 어떻 방식으로 실행되고, 어떤 스레드에서 실행되는지 등 코루틴이 동작하는데 필요한 여러가지 정보들을 가지고 있습니다. 요소로는 Job과 Dispatcher 두 가지가 있습니다.
public interface Job : kotlin.coroutines.CoroutineContext.Element { /*...생략...*/ }
public abstract class CoroutineDispatcher public constructor() : kotlin.coroutines.AbstractCoroutineContextElement, kotlin.coroutines.ContinuationInterceptor { /*...생략...*/ }
위 두 가지 또한 많이 사용할 것 같은 것을 미리 싱글톤으로 구현을 해놓았습니다.
package kotlinx.coroutines
public object Dispatchers {
@kotlin.jvm.JvmStatic public final val Default: kotlinx.coroutines.CoroutineDispatcher /* compiled code */
@kotlin.jvm.JvmStatic public final val IO: kotlinx.coroutines.CoroutineDispatcher /* compiled code */
@kotlin.jvm.JvmStatic public final val Main: kotlinx.coroutines.MainCoroutineDispatcher /* compiled code */
@kotlin.jvm.JvmStatic public final val Unconfined: kotlinx.coroutines.CoroutineDispatcher /* compiled code */
}
각각의 Dispatcher들의 특징이 있는데,
- Default: 메인 스레드에서 작업하기에 벅찬 작업들을 실행하기에 적합합니다. 컨텍스트가 지정되지 않은 경우 이 디스패처가 사용됩니다.
- IO: 네트워크, 디스크 등 IO 작업에 적합합니다.
- Main: UI 객체로 동작하는 단일 스레드입니다.
- Unconfined: 특정 스레드에 국한되지 않는 디스패처입니다.
Coroutines Example
기본 예제들은 다른 블로그나 공식 문서에도 잘 정리되어 있어, Coroutines와 Fuel을 이용하여 네트워크 통신을 Parallel 하게 하는 예제를 보도록하겠습니다.
fun main() {
val jobs = List(10) {
GlobalScope.launch (Dispatchers.IO) {
println("------- Request: $it --------")
val result = request()
println("Status Code: ${result.statusCode}")
}
}
runBlocking { jobs.forEach { it.join() } }
}
fun request() =
Fuel.get("https://google.com")
.responseString().second
결과
------- Request: 2 --------
------- Request: 1 --------
------- Request: 4 --------
------- Request: 3 --------
------- Request: 0 --------
------- Request: 8 --------
------- Request: 5 --------
------- Request: 7 --------
------- Request: 9 --------
------- Request: 6 --------
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맺음
간단하게 코루틴의 기초에 대해서 알아보고, 코루틴을 이용하여 네트워크 통신을 병렬로 처리하는 예제를 소개해드렸습니다. 혹시 궁금하신 점이나 이상한 점이 있다면 댓글 부탁드리겠습니다.