Rx와 Functional Reactive Programming으로 고성능 서버 어플리케이션 만들기
https://www.slideshare.net/jongwookkim/ndc14-rx-functional-reactive-programming
요약
- 대세는 병렬처리, 이를 Reactive functional programming으로 풀어보자.
근데 functional 이야기 안 함 - Reactive가 왜 나왔는지 알아보자, 그러면서 MONAD 잠깐 이야기
- 그러면서 Rx.NET 조금 소개
고성능 이야기 안 함
내용
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ControlFlow
- Turning machine, Intel Arch
- Imperative Programming
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DataFlow
- 병렬처리
- Compiler 발전으로 최적화 잘 해줌
- The Future of Programming
- Actor Model
- Massively Parallel model
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Reactive Programming
- DataFlow 설명을 위한 Excel cell 예시 A + B -> C
- 독립적 작업 단위 + 데이터 흐름 예시) Gate 조합
- 기존 명령형 언어는 병렬처리가 어렵다?
- 선언적, DataFlow, Functional Programming, Reactive
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Reactive Manifesto
- Responsible
- Scalable
- Event-driven
- Resilient
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시간 이야기
- 뭔가 이야기를 많이 했지만 결국 switch 비용을 줄이자
- tasklet이 작고 빨라야 함.
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event driven
- 사실상 microthread 이야기를 함
- 관련 framework 이야기를 하면서 callback hell 같은 문제를 언급
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MONAD
INPUT => M<OUTPUT>- MONAD = Unit + FlatMap
- Maybe, Try, Iterable, Future
| - | 하나 | 다수 |
|---|---|---|
| 동기 | Try | Iterable |
| 비동기 | Future | Rx |
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Reactive
- Rx = Observable + LINQ + Scheduler
- Observable = Reactive Stream
- Iterable (pull) -> Observable (push) [duality]
- Map: Synchronous Continuation
- FlatMap: Asynchronous Continuation
- 기타 operation들 소개
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LE Platform
- TCP -> Dispatch -> [Handlers…] -> Database
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기타
- https://reactive-streams.org
- java: play, akka, reactor
- https://reactconf.org
- coursera principles of Reactive programming
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debugging
- data flow 기반 분석
- data flow를 database처럼 기록(?)해서 추적
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기타 청중 건의
- async lock이나 async enumerable을 쓰는 것도 고려해보세요.
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발표 내용은 잘 정리되어 흥미로웠지만 정작 Reactive Programming으로 어떻게 고성능 서버를 구현하는 지에 대한 언급이 미흡
- 병렬 처리에 있어서 stateless한 functional programming이 유리한건 사실이나 이게 reactive programming과 어떻게 연결된다는 지에 대한 설명이 부족
- event driven으로 microthread나 async io를 설명하는건 좋고, 이게 sync io나 blocking에 비해 성능이 좋은 것은 맞는데 reactive programming과의 연결성이 모호
- reactive programming으로 소개된 rx.net은 표현력이 좋은 것이지 성능적 이점을 얻기 위한 것이 아님
- lineage eternal이 저걸 어떻게 사용했는지에 대한 부분을 너무 대충 다루고 넘어감
- 재미는 있었으나 내용면에서 좀 아쉬운 발표였음
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