처음 쓰는 스프링 웹 플럭스

오늘은 골든크로스 데드크로스 돌파에 따른 매수, 매도 프로젝트를 구성하면서 어떤 생각을 하였고 왜 해당 기술을 사용했는지 설명하려고 작성하였습니다.

일단 필요한 API는

실시간 시세 수집
주문 처리
텔레그램 알림 API 등

다양한 API를 활용해야 됐고, 자료를 찾는 중 WebFlux를 알게 되었습니다. WebFlux는 리액티브 웹 애플리케이션으로 Spring 5.0부터 지원되는 Reactive Web Framework입니다.

Spring MVC의 (Thread-per-Request 모델)은 보통 요청 1개에 1개의 스레드를 할당받습니다.

요청 1개 → 스레드 1개 할당 → 작업 완료까지 스레드 점유

반면 Spring WebFlux(Event Loop 모델)는 요청 N개를 소수의 스레드로 공유받고 작업 대기 시 스레드를 해제합니다.

요청 N개 → 소수의 스레드 공유 → 작업 대기시 스레드 해제

WebFlux가 등장한 이유는

아래 총 4가지가 가장 크다고 생각됩니다.

Spring MVC의 한계

동시 접속자 10,000명이 접속하면?

Spring MVC:
- 10,000개의 스레드 필요
- 1개 스레드 = 약 1MB 메모리
- 10,000 × 1MB = 10GB 메모리 필요!
- 스레드 생성/관리 비용 증가
- 컨텍스트 스위칭 오버헤드 급증

I/O 대기 시간 낭비

Spring MVC 요청 처리 시간 분석:

총 1000ms 중:
├─ 실제 비즈니스 로직: 50ms (5%)
├─ DB 조회 대기: 500ms (50%) 스레드 점유
├─ 외부 API 호출 대기: 400ms (40%) 스레드 점유
└─ 기타: 50ms (5%)

95%의 시간을 대기하면서 스레드를 점유

마이크로서비스 아키텍처의 부상

모놀리식 → 마이크로서비스 전환

특징:
- 서비스간 빈번한 HTTP 통신
- 다수의 외부 API 호출
- 네트워크 I/O 대기 시간 증가

Spring MVC:
각 API 호출마다 스레드가 블로킹되어 대기
→ 성능 병목 현상 발생

실시간 스트리밍 데이터 처리 요구

최근 애플리케이션 트렌드:

- 실시간 채팅
- 실시간 알림 (Server-Sent Events)
- 스트리밍 데이터 처리
- WebSocket 통신

Spring MVC:
전통적인 요청-응답 모델에 최적화
→ 실시간 처리에 비효율적

그렇다면 이러한 문제를 WebFlux는 어떻게 해결했을까요?

서버 엔진을 Netty를 통하여 요청에 대한 처리 방식을 이벤트 루프 방식의 논블록킹 단일 스레드를 활용하였습니다.

눌러서 원본 크기로 보기

아래 동작 순서는 Client 요청 > 요청 핸들러 > 이벤트 루프 푸시 > 콜백 등록 > 비동기 작업 후 > 이벤트 푸시 > 콜백 호출 순으로 동작합니다.

그렇다면 왜 다중 스레드를 활용하는 MVC보다 적은 스레드를 사용하는 WebFlux가 더 효율적인지 궁금해졌습니다.

CPU 집약적 작업 (계산이 많고 I/O 대기가 적음)

Java

// 복잡한 계산, 이미지 처리, 암호화 등
@GetMapping("/calculate")
public Result heavyCalculation() {
    // CPU만 사용하는 연산
    for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
        // 복잡한 계산...
    }
    return result;
}

특징: CPU를 계속 사용
대기 시간: 거의 없음
스레드 상태: 항상 실행 중

I/O 집약적 작업 (I/O-bound)

Java

// DB 조회, 외부 API 호출, 파일 읽기 등
@GetMapping("/order")
public Order getOrder(String id) {
    Order order = orderRepository.findById(id);      // DB I/O 100ms
    Payment payment = paymentApi.getPayment(id);    // API I/O 200ms
    Delivery delivery = deliveryApi.getStatus(id);  // API I/O 150ms
    return combine(order, payment, delivery);
}

특징: I/O를 기다림
대기 시간: 전체 시간의 80~95%
스레드 상태: 대부분 대기(블로킹) 중

**시나리오
작업 내용: 복잡한 수학 계산, 이미지 처리
총 처리 시간: 1000ms
├─ CPU 연산: 950ms (95%)
└─ I/O 대기: 50ms (5%)

-----------
Spring MVC**
-----------
8코어 CPU 환경:
- 동시에 8개 스레드가 CPU 사용
- 나머지 192개는 대기
- CPU 활용률: 100%

1000개 요청 처리:
1000개 ÷ 8 = 125라운드
125 × 1초 = 125초

-----------
**Spring WebFlux**
-----------
8코어 CPU 환경:
- 동시에 8개 스레드가 CPU 사용
- 나머지 8개는 대기
- CPU 활용률: 100%

1000개 요청 처리:
1000개 ÷ 8 = 125라운드
125 × 1초 = 125초

즉 CPU 집약적 작업에서는 컨텍스트 스위칭 비용만 차이 날 뿐 크게 차이는 없습니다.

하지만 최근 프로젝트에서 많이 사용하는 I/O가 많은 작업들일 경우에는 어떻게 될까요?

작업 내용: DB 조회, 외부 API 호출
총 처리 시간: 1000ms
├─ CPU 연산: 50ms (5%)
└─ I/O 대기: 950ms (95%)  ← 대부분이 대기!

**-----------
Spring MVC**
-----------
Thread 1: [CPU 5%][I/O 대기 95%🔒] ← 스레드 블로킹!
Thread 2: [CPU 5%][I/O 대기 95%🔒] ← 스레드 블로킹!
Thread 3: [CPU 5%][I/O 대기 95%🔒] ← 스레드 블로킹!
...
Thread 200: [CPU 5%][I/O 대기 95%🔒] ← 스레드 블로킹!

95%의 시간동안 스레드는 아무것도 안 하고 메모리만 차지
1000개 요청 처리:
200개씩 5번 = 5초
처리량: 200 req/sec

-----------
**Spring WebFlux**
-----------
Thread 1: [Req1-CPU][Req2-CPU][Req3-CPU]...[Req100-CPU]
          └ I/O 시작 → 즉시 해제 
          
I/O 작업들은 백그라운드에서 동시 진행:
Request 1: DB 조회 중... (비동기)
Request 2: API 호출 중... (비동기)
Request 3: 파일 읽기 중... (비동기)

I/O 완료되면:
Thread 2: [Req1-완료][Req2-완료][Req3-완료]...

1000개 요청 처리:
모든 요청이 거의 동시에 시작
→ I/O는 병렬로 진행
→ 약 1.2초에 완료

처리량: 833 req/sec

즉 위 결과를 알 수 있듯이, WebFlux는 비동기 처리 방식 덕분에 여러 I/O 작업이 동시에 진행되면서, 처리량이 약 4배 가량 크게 증가한 것을 확인할 수 있고, 또한 CPU 사용률 또한 MVC에 비해 월등히 좋은 것을 알 수 있었습니다.

그렇다면, 이를 바탕으로 어떤 관점에서 WebFlux를 사용해야 될지 MVC를 사용해야 될지 알 수 있을 것 같습니다.

Spring MVC를 사용해야 하는 경우

CPU 집약적 작업이 많은 경우
간단한 CRUD 애플리케이션
블로킹 라이브러리를 많이 사용하는 경우

일 것 같습니다.

Spring WebFlux를 사용해야 하는 경우

I/O 집약적 작업이 많은 경우
높은 동시성이 필요한 경우
마이크로서비스 아키텍처

일 것 같습니다. 현재 저는 실시간 알림 서비스 + 시세를 받아서 처리하는 로직을 구현해야 되기 때문에 WebFlux가 좀 더 부합하다고 생각하게 되었고, 이를 기반으로 소스코드를 구현하고, 학습하도록 하겠습니다. 그리고 추가로 WebFlux도 동기적인 라이브러리를 사용할 수 있다고 보았는데, 비동기 방식의 WebFlux를 동기적인 라이브러리를 사용할 경우 MVC와 동일한 퍼포먼스를 낼 것 같다고 생각하였습니다. 이 부분에 대해서는 추가로 작성하도록 하겠습니다. 감사합니다.

WebFlux가 등장한 이유는

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