자바 병렬 스트림을 제대로 이해하려면, 스트림은 물론이고, 멀티스레드, Fork/Join프레임워크에 대한 기본 지식이 필요하다. 여기서는 단일 스트림부터 시작해서 멀티스레드, 스레드 풀, Fork/Join 프레임워크, 병렬 스트림으로 이어지는 전체 과정을 예제를 통해 점진적으로 알아가보자.
병렬 스트림 준비 예제
package util;
import java.time.LocalTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
public class MyLogger {
private static final DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss.SSS");
public static void log(Object object) {
String time = LocalTime.now().format(formatter);
System.out.printf("%s [%9s] %s\n", time, Thread.currentThread().getName(), object);
}
}
MyLogger 클래스는 현재 시간, 스레드 이름, 그리고 전달받은 객체를 로그로 출력한다. 이 클래스를 사용하면 어떤 스레드에서 어떤 작업이 실행되는지 시간과 함께 확인할 수 있다.
package parallel;
import util.MyLogger;
public class HeavyJob {
public static int heavyTask(int i) {
MyLogger.log("calculate " + i + " -> " + i * 10);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return i * 10;
}
public static int heavyTask(int i, String name) {
MyLogger.log("[" + name + "] " + i + " -> " + i * 10);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return i * 10;
}
}
HeavyJob 클래스는 오래 걸리는 작업을 시뮬레이션하는데, 각 작업은 1초 정도 소요된다고 가정해보자. 입력값에 10을 곱한 결과를 반환하며, 작업이 실행될때마다 로그를 출력한다.
추가로 로그를 찍어서 어느 스레드가 이 작업을 처리 중인지 확인할 수 있다.
예제1 - 단일 스트림
먼저, 단일 스트림으로 IntStream.rangeClosed(1, 8)에서 나온 1부터 8까지의 숫자 각각에 대해 heavyTask()를 순서대로 수정해보자.
package parallel;
import java.util.stream.IntStream;
import static util.MyLogger.log;
public class ParallelMain1 {
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
int sum = IntStream.rangeClosed(1, 8)
.map(HeavyJob::heavyTask)
.reduce(0, Integer::sum);
long endTime = System.currentTimeMillis();
log("time : " + (endTime - startTime) + "ms, sum : " + sum);
}
}
map(HeavyJob::heavyTask)로 1초씩 걸리는 작업을 8번 순차로 호출하므로, 약 8초가 소요된다.
마지막에 reduce(0, (a, b) -> a + b) 또는 sum()으로 최종 결과를 합산한다.
결과적으로 단일 스레드에서 작업을 순차적으로 수행하기 때문에 로그에도 [main] 스레드만 표시된다.
실제 출력 로그를 보면, calculate 1 -> 10,calculate 2 -> 20, ... , calculate 8 -> 80 등이 순서대로 찍힌다.
전체 시간이 8초 정도 걸리는 것을 확인할 수 있다.
8초는 너무 오래 걸린다. 스레드를 사용해서 실행 시간을 단축해보자.
스레드 직접 사용
앞서, 하나의 메인 스레드로 1 ~ 8의 범위를 모두 계산했다. 이제 여러 스레드를 동시에 사용해서 작업을 더 빨리 처리해보자.
각 스레드는 한 번에 하나의 작업만 처리할 수 있다. 따라서, 1 ~ 8을 처리하는 큰 단위의 작업을 더 작은 단위의 작업으로 분할해야 한다. 여기서는 1 ~ 8의 큰 작업을 1 ~ 4, 5 ~ 8과 같이 절반으로 분할해서 두 개의 스레드로 처리해보자.
예제2 - 스레드 직접 사용
package parallel;
import static util.MyLogger.log;
public class ParallelMain2 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long startTime = System.currentTimeMillis();
SumTask task1 = new SumTask(1, 4);
SumTask task2 = new SumTask(5, 8);
Thread thread1 = new Thread(task1, "thread-1");
Thread thread2 = new Thread(task2, "thread-2");
thread1.start();
thread2.start();
thread1.join();
thread2.join();
log("main 스레드 대기 완료");
int sum = task1.result + task2.result;
long endTime = System.currentTimeMillis();
log("time : " + (endTime - startTime) + "ms, sum : " + sum);
}
static class SumTask implements Runnable {
int startValue;
int endValue;
int result = 0;
public SumTask(int startValue, int endValue) {
this.startValue = startValue;
this.endValue = endValue;
}
@Override
public void run() {
log("작업 시작");
int sum = 0;
for (int i = startValue; i <= endValue; i++) {
int calculated = HeavyJob.heavyTask(i);
sum += calculated;
}
result = sum;
log("작업 완료. result = " + result);
}
}
}
SumTask는 Runnable을 구현했고, 내부에서 1초씩 걸리는 heavyTask()를 루프를 돌면서 합산한다.
new SumTask(1, 4), new SumTask(5, 8)을 통해 작업을 두 개로 분할한다.
thread1.start(), thread2.start()로 각 스레드가 동시에 작업을 시작하고, thread1.join(), thread2.join()으로 두 스레드가 끝날 때까지 main 스레드가 대기한다.
작업 완료 후 task1, task2의 결과를 더해서 최종 합계를 구한다.
실행 결과
10:09:11.720 [ thread-1] 작업 시작
10:09:11.720 [ thread-2] 작업 시작
10:09:11.727 [ thread-1] calculate 1 -> 10
10:09:11.727 [ thread-2] calculate 5 -> 50
10:09:12.729 [ thread-2] calculate 6 -> 60
10:09:12.729 [ thread-1] calculate 2 -> 20
10:09:13.730 [ thread-2] calculate 7 -> 70
10:09:13.730 [ thread-1] calculate 3 -> 30
10:09:14.732 [ thread-2] calculate 8 -> 80
10:09:14.732 [ thread-1] calculate 4 -> 40
10:09:15.742 [ thread-2] 작업 완료. result = 260
10:09:15.742 [ thread-1] 작업 완료. result = 100
10:09:15.743 [ main] main 스레드 대기 완료
10:09:15.750 [ main] time : 4041ms, sum : 360
thread-1, thread-2가 작업을 분할해서 처리했기 때문에 8초의 작업을 4초로 줄일 수 있었다.
하지만, 이렇게 스레드를 직접 사용하면 스레드 수가 늘어나면 코드가 복잡해지고, 예외 처리, 스레드 풀 관리 등 추가 관리 포인트가 생기는 문제가 있다.
스레드 풀 사용
이번엔 자바가 제공하는 ExecutorService를 사용해서 더 편리하게 병렬 처리를 해보자.
예제3 - 스레드 풀
package parallel;
import java.util.concurrent.*;
import static util.MyLogger.log;
public class ParallelMain3 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(2);
long startTime = System.currentTimeMillis();
SumTask task1 = new SumTask(1, 4);
SumTask task2 = new SumTask(5, 8);
Future<Integer> future1 = es.submit(task1);
Future<Integer> future2 = es.submit(task2);
Integer i1 = future1.get();
Integer i2 = future2.get();
log("main 스레드 대기 완료");
int sum = i1 + i2;
long endTime = System.currentTimeMillis();
log("time : " + (endTime - startTime) + "ms, sum : " + sum);
}
static class SumTask implements Callable<Integer> {
int startValue;
int endValue;
public SumTask(int startValue, int endValue) {
this.startValue = startValue;
this.endValue = endValue;
}
@Override
public Integer call() {
log("작업 시작");
int sum = 0;
for (int i = startValue; i <= endValue; i++) {
int calculated = HeavyJob.heavyTask(i);
sum += calculated;
}
log("작업 완료. result = " + sum);
return sum;
}
}
}
Executors.newFixedThreadPool(2)로 스레드 풀을 만든다. 이 스레드 풀은 최대 2개의 스레드를 제공한다.
new SumTask(1, 4), new SumTask(5, 8)을 통해 작업을 두 개로 분할한다.
submit(Callable)로 스레드 풀에 작업을 맡기면 Future 객체를 반환 받는다.
메인 스레드는 future.get()을 통해 실제 계산 결과가 반환될 때까지 대기(join과 유사)한다.
이 예제는 스레드 풀과 Future를 사용해서 결과값을 반환받는 방식으로 구현되었다. 작업이 완료되면 Future의 get() 메서드를 통해 결과를 얻는다. 참고로, get() 메서드는 블로킹 메서드이다. 이전 예제와 마찬가지로 2개의 스레드가 병렬로 계산을 처리하므로 약 4초가 소요된다.
실행 결과
10:14:49.798 [pool-1-thread-1] 작업 시작
10:14:49.798 [pool-1-thread-2] 작업 시작
10:14:49.806 [pool-1-thread-1] calculate 1 -> 10
10:14:49.806 [pool-1-thread-2] calculate 5 -> 50
10:14:50.807 [pool-1-thread-2] calculate 6 -> 60
10:14:50.807 [pool-1-thread-1] calculate 2 -> 20
10:14:51.809 [pool-1-thread-2] calculate 7 -> 70
10:14:51.810 [pool-1-thread-1] calculate 3 -> 30
10:14:52.811 [pool-1-thread-2] calculate 8 -> 80
10:14:52.811 [pool-1-thread-1] calculate 4 -> 40
10:14:53.821 [pool-1-thread-1] 작업 완료. result = 100
10:14:53.821 [pool-1-thread-2] 작업 완료. result = 260
10:14:53.826 [ main] main 스레드 대기 완료
10:14:53.833 [ main] time : 4046ms, sum : 360
이전 예제처럼 스레드가 2개이므로, 각각 4개씩 나눠 처리한다.
Future로 반환값을 쉽게 받아올 수 있기 때문에, 결과값을 합산하는 과정이 더 편리해졌다. 하지만 여전히 코드 레벨에서 분할/병합 로직을 직접 짜야하고, 스레드 풀 생성과 관리도 개발자가 직접해야 한다.
Fork/Join 패턴
분할(Fork), 처리(Execute), 모음(Join)
스레드는 한번에 하나의 작업을 처리할 수 있다. 따라서 하나의 큰 작업을 여러 스레드가 처리할 수 있는 작은 단위의 작업으로 분할(Fork)해야 한다. 그리고 이렇게 분할한 작업을 각각의 스레드가 처리(Execute)하는 것이다. 각 스레드의 분할된 작업 처리가 끝나면 분할된 결과를 하나로 모아야(Join) 한다.
이렇게 분할(Fork) → 처리(Execute) → 모음(Join)의 단계로 이루어진 멀티스레드 패턴을 Fork/Join 패턴이라고 부른다. 이 패턴은 병렬 프로그래밍에서 매우 효율적인 방식으로, 복잡한 작업을 병렬적으로 처리할 수 있게 해준다. 지금까지 우리는 이 과정을 다음과 같이 직접 처리했다. 우리가 진행했던 예제를 그림과 함께 다시 정리해보자.
1. 작업 분할(Fork)
1 ~ 8 분할
1 ~ 4: thread-1 처리
5 ~ 8: thread-2 처리
1 ~ 8의 작업을 절반으로 분할하자. 그래서 1 ~ 4의 작업은 thread-1이 처리하고, 5 ~ 8의 작업은 thread-2가 처리하는 것이다. 이렇게 하면 작업의 수를 늘려서 여러 스레드가 동시에 많은 작업을 처리할 수 있다. 예제에서는 하나의 스레드가 처리하던 작업을 두 개의 스레드가 처리하므로 처리 속도를 최대 2배로 늘릴 수 있다.
이렇게 큰 작업을 여러 작은 작업으로 쪼개어(Fork) 각각의 스레드나 작업 단위로 할당하는 것을 포크(Fork)라 한다. 참고로, Fork라는 이름은 식당에서 사용하는 포크가 여러 갈래로 나뉘어 있는 모양을 떠올려보면 된다. 이처럼 하나의 큰 작업을 여러 작은 작업으로 분할하는 것을 포크라고 한다.
2. 처리(Execute)
1 ~ 4 처리(thread-1)
5 ~ 8 처리(thread-2)
thread-1, thread-2는 분할된 각각의 작업을 처리한다.
3. Join 모음, 결과 합치기
분할된 작업들이 모두 끝나면, 각 스레드 혹은 작업 단위별 결과를 하나로 합쳐야 한다. 예제에서는 thread1.join(), thread2.join()을 통해 모든 스레드가 종료되길 기다린 뒤, task1.result + task2.result로 최종 결과를 계산한다. Join은 이렇게 갈라진 작업들이 모두 끝난 뒤, 다시 합류하여 하나로 결과를 모으는 모습을 의미한다.
정리
지금까지 작업을 직접 분할하고, 처리하고, 처리된 결과를 합쳤다. 이러한 분할 → 처리(작업 병렬 실행) → 모음의 과정을 더 편리하게 구현할 수 있는 방법은 없을까? 자바는 Fork/Join프레임워크를 제공해서 개발자가 이러한 패턴을 더 쉽게 구현할 수 있도록 지원한다.
Fork/Join 프레임워크 - 1
자바의 Fork/Join프레임워크는 자바 7부터 도입된 java.util.concurrent 패키지의 일부로, 멀티코어 프로세서를 효율적으로 활용하기 위한 병렬 처리 프레임워크이다. 주요 개념은 다음과 같다.
분할 정복(Divide and Conquer) 전략
큰 작업(task)을 작은 단위로 재귀적으로 분할(fork)
각 작은 작업의 결과를 합쳐(join) 최종 결과를 생성
멀티코어 환경에서 작업을 효율적으로 분산 처리
작업 훔치기(Work Stealing) 전략
각 스레드는 자신의 작업 큐를 가짐
작업이 없는 스레드는 다른 바쁜 스레드의 큐에서 작업을 "훔쳐와서" 대신 처리
부하 균형을 자동으로 조절하여 효율성 향상
주요 클래스
Fork/Join 프레임워크를 이루는 주요 클래스는 다음과 같다.
ForkJoinPool
ForkJoinTask
RecursiveTask
RecursiveAction
ForkJoinPool
Fork/Join 작업을 실행하는 특수한 ExecutorService 스레드 풀
작업 스케쥴링 및 스레드 관리를 담당
기본적으로 사용 가능한 프로세서 수만큼 스레드 생성 (예: CPU 코어가 10 코어면 10개의 스레드 생성)
쉽게 이야기해서, 분할 정복과 작업 훔치기에 특화된 스레드 풀이다.
// 기본 풀 생성 (프로세서 수에 맞춰 스레드 생성)
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
// 특정 병렬 수준으로 풀 생성
ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(4);
ForkJoinTask
ForkJoinTask는 Fork/Join 작업의 기본 추상 클래스다.
Future를 구현했다.
개발자는 주로 다음 두 하위 클래스를 구현해서 사용한다.
RecursiveTask<V>: 결과를 반환하는 작업
RecursiveAction: 결과를 반환하지 않는 작업 (void)
RecursiveTask / RecursiveAction의 구현 방법
compute() 메서드를 재정의해서 필요한 작업 로직을 작성한다.
일반적으로, 일정 기준(임계값)을 두고 작업 범위가 작으면 직접 처리하고, 크면 작업을 둘로 분할하여 각각 병렬 처리하도록 구현한다.
fork() / join() 메서드
fork(): 현재 스레드에서 다른 스레드로 작업을 분할하여 보내는 동작(비동기 실행)
join(): 분할된 작업이 끝날 때까지 기다린 후 결과를 가져오는 동작
참고로, Fork/Join프레임워크를 실무에서 직접적으로 다룰 일은 드물다. 따라서 이런게 있다 정도만 알아두고 넘어가자. 개념만 알아두면 충분하다.
Fork/Join 프레임워크 활용
실제 Fork/Join 프레임워크를 사용해서 우리가 앞서 처리한 예시를 개발해보자. 기본적인 처리 방식은 다음과 같다.
핵심은 작업의 크기가 임계값보다 크면 분할하고, 임계값보다 같거나 작으면 직접 처리하는 것이다. 예를 들어, 작업의 크기가 8이고, 임계값이 4라고 가정해보자.
Fork: 작업의 크기가 8이면 임계값을 넘었다. 따라서, 작업을 절반으로 분할한다.
Execute: 다음으로 작업의 크기가 4라면 임계값 범위 안에 들어오므로 작업을 분할하지 않고, 처리한다.
Join: 최종 결과를 합친다.
Fork/Join 프레임워크를 사용하려면, RecursiveTask.compute() 메서드를 재정의해야 한다. 다음에 작성한 SumTask는 RecursiveTask<Integer>를 상속받아 리스트의 합을 계산하는 작업을 병렬로 처리하는 클래스이다. 이 클래스는 Fork/Join프레임워크의 분할 정복 전략을 구현한다.
package parallel.forkjoin;
import parallel.HeavyJob;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import static util.MyLogger.log;
public class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {
private static final int THRESHOLD = 4;
private final List<Integer> list;
public SumTask(List<Integer> list) {
this.list = list;
}
@Override
protected Integer compute() {
if (list.size() <= THRESHOLD) {
log("[처리 시작] " + list);
int sum = list.stream()
.mapToInt(HeavyJob::heavyTask)
.sum();
log("[처리 완료] " + list + " -> sum: " + sum);
return sum;
} else {
int mid = list.size() / 2;
List<Integer> leftList = list.subList(0, mid);
List<Integer> rightList = list.subList(mid, list.size());
log("[분할] " + list + " -> LEFT: " + leftList + ", RIGHT: " + rightList);
SumTask leftTask = new SumTask(leftList);
SumTask rightTask = new SumTask(rightList);
// 왼쪽 작업은 다른 스레드에서 처리
leftTask.fork();
// 오른쪽 작업은 현재 스레드에서 처리
Integer rightResult = rightTask.compute();
// 왼쪽 작업 결과를 기다림
Integer leftResult = leftTask.join();
int joinSum = leftResult + rightResult;
log("LEFT[" + leftResult + "]" + "RIGHT[" + rightResult + "] -> sum: " + joinSum);
return joinSum;
}
}
}
THRESHOLD (임계값): 작업을 더 이상 분할하지 않고 직접 처리할 리스트의 크기를 정의한다. 여기서는 4로 설정되어, 리스트 크기가 4 이하일 때 직접 계산한다. 4보다 크면 작업을 분할한다.
작업 분할: 리스트의 크기가 임계값보다 크면, 리스트를 반으로 나누어 leftList와 rightList로 분할한다.
fork(), compute():
fork()는 왼쪽 작업을 다른 스레드에 위임하여 병렬로 처리한다.
compute()는 오른쪽 작업을 현재 스레드에서 직접 수행한다(재귀 호출)
join(): 분할된 왼쪽 작업이 완료될 때까지 기다린 후 결과를 가져온다.
결과 합산: 왼쪽과 오른쪽 결과를 합쳐 최종 결과를 반환한다.
package parallel.forkjoin;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.IntStream;
import static util.MyLogger.log;
public class ForkJoinMain1 {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> data = IntStream.rangeClosed(1, 8)
.boxed()
.toList();
log("[생성] " + data);
long startTime = System.currentTimeMillis();
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(10);
SumTask sumTask = new SumTask(data);
Integer result = pool.invoke(sumTask);
pool.close();
long endTime = System.currentTimeMillis();
log("time : " + (endTime - startTime) + "ms, sum : " + result);
log("pool: " + pool);
}
}
데이터 생성: IntStream.rangeClosed(1, 8)를 사용해 1부터 8까지의 숫자 리스트를 생성한다.
ForkJoinPool 생성:
new ForkJoinPool(10)으로 최대 10개의 스레드를 사용할 수 있는 풀을 생성한다.
참고로, 기본 생성자(new ForkJoinPool())를 사용하면 시스템의 프로세서 수에 맞춰 스레드가 생성된다.
invoke(): 메인 스레드가 pool.invoke(sumTask)를 호출하면, SumTask를 스레드 풀에 전달한다. SumTask는 ForkJoinPool에 있는 별도의 스레드에서 실행된다. 메인 스레드는 작업이 완료될 때까지 기다린 후 결과를 받는다.
마지막에 출력한 ForkJoinPool의 로그를 확인해보면, steals = 4 항목을 확인할 수 있다.
작업 훔치기 알고리즘
이 예제에서는 작업량이 균등하게 분배되었지만, 실제 상황에서 작업량이 불균형할 경우 작업 훔치기 알고리즘이 동작하여 유휴 스레드가 다른 바쁜 스레드의 작업을 가져와 처리함으로써 전체 효율성을 높일 수 있다.
정리
임계값을 낮춤으로써 작업이 더 잘게 분할되고, 그 결과 더 많은 스레드가 병렬로 작업을 처리할 수 있게되었다. 이는 Fork/Join 프레임워크의 핵심 개념인 분할 정복 전략을 명확하게 보여준다. 적절한 임계값 설정은 병렬 처리의 효율성에 큰 영향을 미치므로, 작업의 특성과 시스템 환경에 맞게 조정하는 것이 중요하다.
Fork/Join 적절한 작업 크기 선택
너무 작은 단위로 작업을 분할하면, 스레드 생성과 관리에 드는 오버헤드가 커질 수 있으며, 너무 큰 단위로 분할하면 병렬 처리의 이점을 충분히 활용하지 못할 수 있다.
이 예제에서는 스레드 풀의 스레드가 10개로 충분히 남기 때문에 1개 단위로 더 잘게 쪼개는 것이 더 나은 결과를 보여줄 것이다. 이렇게 하면 8개의 작업을 8개의 스레드가 동시에 실행할 수 있다. 따라서 1초만에 작업을 완료할 수 있다.
하지만, 예를 들어, 1 - 1000까지 처리해야 하는 작업이라면 어떨까? 1개 단위로 너무 잘게 쪼개면 1000개의 작업으로 너무 잘게 분할된다. 스레드가 10개이므로 한 스레드당 100개의 작업을 처리해야 한다. 이 경우 스레드가 작업을 찾고 관리하는 부분도 늘어나고, 분할과 결과를 합하는 과정의 오버헤드도 너무 크다. 1000개로 쪼개고 쪼갠 1000개를 합쳐야 한다.
예) 1 - 1000까지 처리해야 하는 작업, 스레드는 10개
1개 단위로 쪼개는 경우: 1000개의 분할과 결합이 필요. 한 스레드당 100개의 작업 처리
10개 단위로 쪼개는 경우: 100개의 분할과 결합이 필요. 한 스레드당 10개의 작업 처리
100개 단위로 쪼개는 경우: 10개의 분할과 결합이 필요. 한 스레드당 1개의 작업 처리
500개 단위로 쪼개는 경우: 2개의 분할과 결합이 필요. 스레드 최대 2개 사용 가능
작업 시간이 완전히 동일하게 처리된다고 가정하면, 이상적으로는 한 스레드당 1개의 작업을 처리하는 것이 좋다. 왜냐하면 스레드를 100% 사용하면서 분할과 결합의 오버헤드도 최소화할 수 있기 때문이다.
하지만, 작업 시간이 다른 경우를 고려한다면 한 스레드당 1개의 작업 보다는 더 잘게 쪼개어 두는 것이 좋다. 왜냐하면 ForkJoinPool은 스레드의 작업이 끝나면 다른 스레드가 처리하지 못하고 대기하는 작업을 훔쳐서 처리하는 기능을 제공하기 때문이다. 따라서 쉬는 스레드 없이 최대한 많은 스레드를 활용할 수 있다.
그리고 실질적으로는 작업 시간이 완전히 균등하지 않은 경우가 많다. 작업별로 처리 시간도 다르고, 시스템 환경에 따라 스레드 성능도 달라질 수 있다. 이런 상황에서 최적의 임계값 선택을 위해 고려해야 할 요소들은 다음과 같다.
작업의 복잡성: 작업이 단순하면 분할 오버헤드가 더 크게 작용한다. 작업이 복잡할수록 더 작은 단위로 나누는 것이 유리할 수 있다. 예를 들어, 1 + 2 + 3 + 4의 아주 단순한 연산을 1 + 2, 3 + 4로 분할하게 되면 분할하고 합하는 비용이 더 든다.
작업의 균일성: 작업 처리 시간이 불균일할수록 작업 훔치기(Work Stealing)가 효과적으로 작동하도록 적절히 작은 크기로 분할하는 것이 중요하다.
시스템 하드웨어: 코어 수, 캐시 크기, 메모리 대역폭 등 하드웨어 특성에 따라 최적의 작업 크기가 달라진다.
스레드 전환 비용: 너무 작은 작업은 스레드 관리 오버헤드가 증가할 수 있다.
적절한 작업의 크기에 대한 정답은 없지만, CPU 바운드 작업이라고 가정할 때, CPU 코어수에 맞추어 스레드를 생성하고, 작업 수는 스레드 수에 4 ~ 10배 정도로 생성하자. 물론 작업의 성격에 따라 다르다. 그리고 성능 테스트를 통해 적절한 값으로 조절하면 된다.
Fork/Join 프레임워크 - 3 - 공용 풀
자바 8에서는 공용 풀(Common Pool)이라는 개념이 도입되었는데, 이는 Fork/Join 작업을 위한 자바가 제공하는 기본 스레드 풀이다.
// 자바 8 이상에서는 공용 풀(common pool) 사용 가능
ForkJoinPool commonPool = ForkJoinPool.commonPool();
Fork/Join 공용 풀의 특징
시스템 전체에서 공유: 애플리케이션 내에서 단일 인스턴스로 공유되어 사용된다.
자동 생성: 별도로 생성하지 않아도 ForkJoinPool.commonPool()을 통해 접근할 수 있다.
편리한 사용: 별도의 풀을 만들지 않고도 RecursiveTask / RecursiveAction을 사용할 때 기본적으로 이 공용 풀이 사용된다.
병렬 스트림 활용: 자바 8의 병렬 스트림은 내부적으로 이 공용 풀을 사용한다.
자원 효율성: 여러 곳에서 별도의 풀을 생성하는 대신 공용 풀을 사용함으로써 시스템 자원을 효율적으로 관리할 수 있다.
병렬 수준 자동 설정: 기본적으로 시스템의 가용 프로세서 수에서 1을 뺀 값으로 병렬 수준(parallelism)이 설정된다. 예를 들어, CPU 코어가 14개라면 13개의 스레드가 사용된다.
Fork/Join공용 풀은 쉽게 이야기해서, 개발자가 편리하게 Fork/Join 풀을 사용할 수 있도록 자바가 기본으로 제공하는 Fork/Join 풀의 단일 인스턴스이다.
어떻게 사용하는지 코드로 알아보자.
package parallel.forkjoin;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.IntStream;
import static util.MyLogger.log;
public class ForkJoinMain2 {
public static void main(String[] args) {
int processorCount = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ForkJoinPool commonPool = ForkJoinPool.commonPool();
log("processorCount: " + processorCount + ", commonPool: " + commonPool.getParallelism());
List<Integer> data = IntStream.rangeClosed(1, 8)
.boxed()
.toList();
log("[생성] " + data);
SumTask sumTask = new SumTask(data);
Integer result = sumTask.invoke();
log("sum : " + result);
}
}
이 예제에서는 이전 예제와 달리 명시적으로 ForkJoinPool 인스턴스를 생성하지 않고 대신 공용 풀을 사용한다.
참고로, ForkJoinPool.commonPool() 코드는 단순히 공용 풀 내부의 상태를 확인하기 위해 호출했다. 해당 코드가 없어도 공용 풀을 사용한다.
공용 풀을 통한 실행
이전에 사용했던 예제에서는 다음과 같이 ForkJoinPool을 생성한 다음에 pool.invoke(sumTask)를 통해 풀에 직접 작업을 요청했다.
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(10);
SumTask task = new SumTask(data);
int result = pool.invoke(task);
이번 예제를 보면, 풀에 작업을 요청하는 것이 아니라 sumTask.invoke()를 통해 작업(RecursiveTask)에 있는 invoke()를 직접 호출했다. 따라서 코드만 보면 풀을 전혀 사용하지 않는것처럼 보인다.
SumTask task = new SumTask(data);
Integer result = task.invoke(); // 공용 풀 사용
여기서 사용한 invoke() 메서드는 현재 스레드(여기서는 메인 스레드)에서 작업을 시작하지만, fork()로 작업 분할 후에는 공용 풀의 워커 스레드들이 분할된 작업을 처리한다.
메인 스레드가 스레드 풀이 아닌 RecursiveTask의 invoke()를 직접 호출하면 메인 스레드가 작업의 compute()를 호출하게 된다. 이때 내부에서 fork()를 호출하면 공용 풀의 워커 스레드로 작업이 분할된다.
메인 스레드는 최종 결과가 나올때까지 대기(블로킹)해야 한다. 따라서, 그냥 대기하는 것보다는 작업을 도와주는 편이 더 효율적이다.
invoke(): 호출 스레드가 작업을 도우면서 대기(블로킹)한다. 작업의 결과를 반환 받는다.
fork(): 작업을 비동기로 호출하려면 invoke() 대신에 fork()를 호출하면 된다. Future(ForkJoinTask)를 반환 받는다.
기본적으로 자바의 Fork/Join 공용 풀은 시스템의 가용 CPU 코어 수(Runtime.getRuntime().availableProcessors())에서 1을 뺀 값을 병렬 수준으로 사용한다. 예를 들어, CPU가 14코어라면 공용 풀은 최대 13개의 워커 스레드를 생성한다. 그 이유는 다음과 같다.
메인 스레드의 참여: Fork/Join 작업은 공용 풀의 워커 스레드뿐만 아니라 메인 스레드도 연산에 참여할 수 있다. 메인 스레드가 단순히 대기하지 않고 직접 작업을 도와주기 때문에, 공용 풀에서 스레드를 14개까지 만들 필요 없이 13개의 워커 스레드 + 1개의 메인 스레드로 충분히 CPU 코어를 활용할 수 있다.
다른 프로세스와의 자원 경쟁 고려: 애플리케이션이 실행되는 환경에서는 OS나 다른 애플리케이션, 혹은 GC같은 내부 작업들도 CPU를 사용해야 한다. 모든 코어를 최대치로 점유하도록 설정하면 다른 중요한 작업이 지연되거나, 컨텍스트 스위칭 비용이 증가할 수 있다. 따라서 하나의 코어를 여유분으로 남겨 두어 전체 시스템 성능을 보다 안정적으로 유지하려는 목적이 있다.
효율적인 자원 활용: 일반적으로는 CPU 코어 수와 동일하게 스레드를 만들더라도 성능상 큰 문제는 없지만, 공용 풀에서 CPU 코어 수 - 1을 기본값으로 설정함으로써, 특정 상황(다른 작업 스레드나 OS 레벨 작업)에서도 병목을 일으키지 않는 선에서 효율적으로 CPU를 활용할 수 있다.
자바 병렬 스트림
드디어 자바의 병렬 스트림(parallel())을 사용해보자. 병렬 스트림은 Fork/Join 공용 풀을 사용해서 병렬 연산을 수행한다.
예제4
package parallel;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.IntStream;
import static util.MyLogger.log;
public class ParallelMain4 {
public static void main(String[] args) {
int processorCount = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ForkJoinPool commonPool = ForkJoinPool.commonPool();
log("processorCount: " + processorCount + ", commonPool: " + commonPool.getParallelism());
long startTime = System.currentTimeMillis();
int sum = IntStream.rangeClosed(1, 8)
.parallel()
.map(HeavyJob::heavyTask)
.reduce(0, Integer::sum);
long endTime = System.currentTimeMillis();
log("time : " + (endTime - startTime) + "ms, sum : " + sum);
}
}
로그를 보면, ForkJoinPool.commonPool-worker-N 스레드들이 동시에 일을 처리하고 있다.
예제1에서 8초 이상 걸렸던 작업이, 이 예제에서는 모두 병렬로 실행되어 시간이 약 1초로 크게 줄어든다.
만약, CPU 코어가 4개라면 공용 풀에는 3개의 스레드가 생성되니까 시간이 더 걸릴수도 있다.
직접 스레드를 만들 필요 없이 스트림에 parallel() 메서드만 호출하면, 스트림이 자동으로 병렬 처리된다.
어떻게 복잡한 멀티스레드 코드 없이, parallel() 단 한 줄만 선언했는데, 해당 작업들이 병렬로 처리될 수 있을까? 바로 앞서 설명한 공용 ForkJoinPool을 사용하기 때문이다.
스트림에서 parallel()을 선언하면 스트림은 공용 ForkJoinPool을 사용하고, 내부적으로 병렬 처리 가능한 스레드 숫자와 작업의 크기 등을 확인하면서, Spliterator를 통해 데이터를 자동으로 분할한다. 분할 방식은 데이터 소스의 특성에 따라 최적화되어 있다. 그리고 공용 풀을 통해 작업을 적절한 수준으로 분할(Fork), 처리(Execute)하고, 그 결과를 모은다(Join).
이때, 요청 스레드(여기서는 메인 스레드)도 어차피 결과가 나올 때 까지 기다려야 하기 때문에, 작업에 참여해서 작업을 도운다.
개발자가 스트림을 병렬로 처리하고 싶다고 parallel()로 선언만 하면, 실제 어떻게 할지는 자바 스트림이 내부적으로 알아서 처리하는 것이다! 코드를 보면 복잡한 멀티스레드 코드 하나 없이 parallel() 단 한 줄만 추가했다. 이것이 바로 람다 스트림을 활용한 선언적 프로그래밍 방식의 큰 장점이다.
병렬 스트림 사용시 주의점 - 1
스트림에 parallel()을 추가하면 병렬 스트림이 된다. 병렬 스트림은 Fork/Join 공용 풀을 사용한다. Fork/Join 공용 풀은 CPU 바운드 작업(계산 집약적인 작업)을 위해 설계되었다. 따라서 스레드가 주로 대기해야 하는 I/O 바운드 작업에는 적합하지 않다.
I/O 바운드 작업은 주로 네트워크 호출을 통한 대기가 발생한다. 예)외부 API 호출, 데이터베이스 조회
주의 사항 - Fork/Join 프레임워크는 CPU 바운드 작업에만 사용해라!
Fork/Join 프레임워크는 주로 CPU 바운드 작업(계산 집약적인 작업)을 처리하기 위해 설계되었다. 이러한 작업은 CPU 사용률이 높고 I/O 대기 시간이 적다. CPU 바운드 작업의 경우, 물리적인 CPU 코어와 비슷한 수의 스레드를 사용하는 것이 최적의 성능을 발휘할 수 있다. 스레드 수가 코어 수보다 많아지면 컨텍스트 스위칭 비용이 증가하고, 스레드 간 경쟁으로 인해 오히려 성능이 저하될 수 있기 때문이다.
따라서, I/O 작업처럼 블로킹 대기 시간이 긴 작업을 ForkJoinPool에서 처리하면 다음과 같은 문제가 발생한다.
스레드 블로킹에 따른 CPU 낭비
ForkJoinPool은 CPU 코어 수에 맞춰 제한된 개수의 스레드를 사용한다. (특히 공용 풀)
I/O 작업으로 스레드가 블로킹되면 CPU가 놀게 되어, 전체 병렬 처리 효율이 크게 떨어진다.
컨텍스트 스위칭 오버헤드 증가
I/O 작업 때문에 스레드를 늘리면, 실제 연산보다 대기 시간이 길어지는 상황이 발생할 수 있다.
스레드가 많아질수록 컨텍스트 스위칭 비용도 증가하여 오히려 성능이 떨어질 수 있다.
작업 훔치기 기법 무력화
ForkJoinPool이 제공하는 작업 훔치기 알고리즘은, CPU 바운드 작업에서 빠르게 작업 단위를 계속 처리하도록 설계되었다. (작업을 훔쳐서 쉬는 스레드 없이 계속 작업)
I/O 대기 시간이 많은 작업은 스레드가 I/O로 인해 대기하고 있는 경우가 많아, 작업 훔치기가 빛을 발휘하기 어렵고, 결과적으로 병렬 처리의 장점을 살리기 어렵다.
분할-정복 이점 감소
Fork/Join방식을 통해 작업을 잘게 나누어도, I/O 병목이 발생하면 CPU 병렬화 이점이 크게 줄어든다.
오히려 분할된 작업들이 각기 I/O 대기를 반복하면서, fork(), join()에 따른 오버헤드만 증가할 수 있다.
정리
공용 풀(Common Pool)은 Fork/Join 프레임워크의 편리한 기능으로, 별도의 풀 생성 없이도 효율적인 병렬 처리를 가능하게 한다. 하지만, 블로킹 작업이나 특수한 설정이 필요한 경우에는 커스텀 풀을 고려해야 한다.
CPU 바운드 작업이라면 ForkJoinPool을 통해 병렬 계산을 극대화할 수 있지만, I/O 바운드 작업은 별도의 전용 스레드 풀을 사용하는 편이 더 적합하다. 예) Executors.newFixedThreadPool()
병렬 스트림 - 예제5
예제를 통해 병렬 스트림 사용 시 주의점을 알아보자. 특히 여러 요청이 동시에 들어올 때 공용 풀에서 어떤 문제가 발생할 수 있는지 알아보자.
이 예제는 다음과 같은 시나리오를 시뮬레이션한다.
여러 사용자가 동시에 서버를 호출하는 상황
각 요청은 병렬 스트림을 사용하여 몇가지 무거운 작업을 처리
모든 요청이 동일한 공용 풀(ForkJoinPool.commonPool)을 공유
package parallel;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.IntStream;
import static util.MyLogger.log;
public class ParallelMain5 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "3");
// 요청 풀 추가
ExecutorService requestPool = Executors.newFixedThreadPool(100);
int nThreads = 3;
for (int i = 1; i <= nThreads; i++) {
String requestName = "request" + i;
requestPool.submit(() -> logic(requestName));
Thread.sleep(100);
}
requestPool.close();
}
private static void logic(String requestName) {
log("[" + requestName + "] START");
long startTime = System.currentTimeMillis();
int sum = IntStream.rangeClosed(1, 4)
.parallel()
.map(i -> HeavyJob.heavyTask(i, requestName))
.reduce(0, Integer::sum);
long endTime = System.currentTimeMillis();
log("[" + requestName + "] time : " + (endTime - startTime) + "ms, sum: " + sum);
}
}
CPU 코어가 4개라고 가정하자. 시스템 속성을 사용해 공용 풀의 병렬 수준을 3으로 제한했다. 즉, 공용 풀의 스레드 수가 3개가 된다.
예제를 단순화 하기 위해 1 ~ 4 범위의 작업을 처리한다. IntStream.rangeClosed(1, 4)
requestPool은 여러 사용자 요청을 시뮬레이션하기 위한 스레드 풀이다.
각 요청은 logic() 메서드 안에서 parallel() 스트림을 사용하여 작업을 처리한다. 이때 공용 풀이 사용된다.
실행 결과를 보아하니, 첫번째 요청은 1008ms 안에 끝났는데, 동일한 작업을 하는데도 2번째 요청과 3번째 요청은 2초가 넘어갔다.
심지어 3번째 요청은 거의 3초에 육박한다. 왜 이런 현상이 일어날까?
다음 그림을 보자.
공용 풀의 제한된 병렬성
공용 풀은 병렬 수준이 3으로 설정되어 있어, 최대 3개의 작업만 동시에 처리할 수 있다. 여기에 요청 스레드도 자신의 작업에 참여하므로 각 작업당 총 4개의 스레드만 사용된다.
따라서 총 12개의 요청(각각 4개의 작업)을 처리하는데 필요한 스레드 자원이 부족하다.
처리 시간의 불균형
request1: 1008ms (약 1초)
request2: 2002ms (약 2초)
request3: 2822ms (약 2.8초)
첫번째 요청은 거의 모든 공용 풀 워커를 사용할 수 있었지만, 이후 요청들은 제한된 공용 풀 자원을 두고 경쟁해야 한다. 따라서 완료 시간이 점점 느려진다.
스레드 작업 분배
일부 작업은 요청 스레드(pool-1-thread-N)에서 직접 처리되고, 일부는 공용풀(ForkJoinPool.commonPool-worker-N)에서 처리된다.
요청 스레드가 작업을 도와주지만, 공용 풀의 스레드가 매우 부족하기 때문에 한계가 있다.
요청이 증가할수록 이 문제는 더 심각해진다. nThreads의 숫자를 늘려서 동시 요청을 늘리면, 응답 시간이 확연하게 늘어나는 것을 확인할 수 있다.
핵심 문제점
공용 풀 병목 현상: 모든 병렬 스트림이 동일한 공용 풀을 공유하므로, 요청이 많아질수록 병목 현상이 발생한다.
자원 경쟁: 여러 요청이 제한된 스레드 풀을 두고 경쟁하면서 요청의 성능이 저하된다.
예측 불가능한 성능: 같은 작업이라도 동시에 실행되는 다른 작업의 수에 따라 처리 시간이 크게 달라진다.
특히, 실무 환경에서는 주로 여러 요청을 동시에 처리하는 애플리케이션 서버를 사용하게 된다. 이때 수많은 요청이 공용 풀을 사용하는 것은 매우 위험할 수 있다. 따라서, 병렬 스트림을 남용하면 전체 시스템 성능이 저하될 수 있다.
참고로, 이번 예제에서 사용한 heavyTask()는 1초간 스레드가 대기하는 작업이다. 따라서, I/O 바운드 작업에 가깝다. 이런 종류의 작업은 Fork/Join 공용 풀보다는 별도의 풀을 사용하는 것이 좋다.
주의! 실무에서 공용 풀은 절대 I/O 바운드 작업을 하면 안된다.
실무에서 공용 풀에 I/O 바운드 작업을 해서 장애가 나는 경우가 있다. CPU 코어가 4개라면 공용 풀은 3개의 스레드만 사용한다. 그리고 공용 풀은 애플리케이션 전체에서 사용된다. 공용 풀에 있는 스레드 3개가 I/O 바운드 작업으로 대기하는 순간, 애플리케이션에서 공용 풀을 사용하는 모든 요청이 다 밀리게 된다.
예를 들어, 병렬 스트림을 사용한답시고 공용 풀을 통해 외부 API를 호출하거나, 데이터베이스를 호출하고 기다리는 경우가 있다. 만약, 외부 API나 데이터베이스의 응답이 늦게 온다면 공용 풀의 3개의 스레드가 모두 I/O 응답을 대기하게 된다. 그리고 나머지 모든 요청이 공용 풀의 스레드를 기다리며 다 밀리게 되는 무시무시한 일이 발생한다.
공용 풀은 반드시 CPU 바운드(계산 집약적인) 작업에만 사용해야 한다!
병렬 스트림은 처음부터 Fork/Join 공용 풀을 사용해서 CPU 바운드 작업에 맞도록 설계되어 있다. 따라서, 이런 부분을 잘 모르고 실무에서 병렬 스트림에 I/O 대기 작업을 하는 것은 매우 위험한 일이다. 특히 병렬 스트림의 경우 단순히 parallel() 한 줄만 추가하면 병렬 처리가 되기 때문에, 어떤 스레드가 사용되는지도 제대로 이해하지 못하고 사용하는 경우가 있다. 병렬 스트림은 반드시 CPU 바운드 작업에만 사용하자!
그렇다면, 여러 작업을 병렬로 처리해야 하는데, I/O 바운드 작업이 많을 때는 어떻게 하면 좋을까? 이때는 스레드를 직접 사용하거나, ExecutorService 등을 통해 별도의 스레드 풀을 사용해야 한다.
병렬 스트림 - 예제6
위에서 병렬 스트림을 썼을때 문제를 잘 보았다. 저 문제를 별도의 스레드 풀을 사용해서 해결해보자.
package parallel;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.stream.IntStream;
import static util.MyLogger.log;
public class ParallelMain7 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 요청 풀 추가
ExecutorService requestPool = Executors.newFixedThreadPool(100);
// 로직 처리 전용 풀
ExecutorService logicPool = Executors.newFixedThreadPool(400);
int nThreads = 3;
for (int i = 1; i <= nThreads; i++) {
String requestName = "request" + i;
requestPool.submit(() -> logic(requestName, logicPool));
Thread.sleep(100);
}
requestPool.close();
logicPool.close();
}
private static void logic(String requestName, ExecutorService es) {
log("[" + requestName + "] START");
long startTime = System.currentTimeMillis();
List<Future<Integer>> futures = IntStream.rangeClosed(1, 4)
.mapToObj(i -> es.submit(() -> HeavyJob.heavyTask(i, requestName)))
.toList();
int sum = futures.stream()
.mapToInt(f -> {
try {
return f.get();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}).sum();
long endTime = System.currentTimeMillis();
log("[" + requestName + "] time : " + (endTime - startTime) + "ms, sum: " + sum);
}
}
변경사항
전용 로직 풀 추가, ExecutorService logicPool = Executors.newFixedThreadPool(400)
확장성 향상: 400개의 스레드를 가진 풀을 사용함으로써, 동시에 여러 요청을 효율적으로 처리한다. 또한, 공용 풀 병목 현상도 발생하지 않는다.
정리를 하자면
단일 스트림으로 시작해서, 직접 스레드 생성, 스레드 풀, Fork/Join 프레임워크, 그리고 자바 병렬 스트림까지 차근차근 살펴보았다.
병렬 스트림 사용 시 주의사항
반드시 CPU 바운드 작업(계산 집약적)에만 사용할 것
I/O 바운드 작업(DB 조회, 외부 API 호출 등)은 오랜 대기 시간이 발생하므로 제한된 스레드만 사용하는 Fork/Join 공용 풀과 궁합이 맞지 않다.
서버 환경에서 여러 요청이 동시에 병렬 스트림을 사용하면 공용 풀이 빠르게 포화되어 전체 성능이 저하될 수 있다. 특히 I/O 바운드 작업을 병렬 스트림으로 사용하면 더 큰 문제가 된다.
결론
I/O 바운드 작업처럼 대기가 긴 경우에는 전용 스레드 풀(ExecutorService)을 만들어 사용해야 한다.
실무에서 병렬 스트림을 사용할 일이 거의 없다.
CompletableFuture도 같은 맥락
실무에서 자주 하는 실수가 병렬 스트림을 I/O 바운드 작업에 사용하거나, 또는 CompletableFuture를 사용할 때 발생한다.
CompletableFuture는 실무에서 복잡한 멀티 스레드 코드를 작성할 때 도움이 된다.
CompletableFuture를 생성할 때는 별도의 스레드 풀을 반드시 지정해야 하는데, 그렇지 않으면 Fork/Join 공용 풀이 대신 사용된다. 이 때문에 많은 장애가 발생한다. 그래서 CompletableFuture를 사용할 때는 반드시! 커스텀 풀을 지정해서 사용하자.
package parallel.forkjoin;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import static util.MyLogger.log;
public class CompletableFutureMain {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CompletableFuture.runAsync(() -> log("Fork/Join"));
Thread.sleep(1000);
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(100);
CompletableFuture.runAsync(() -> log("Custom Pool"), es);
es.close();
}
}
첫번째 실행에서는 별도의 스레드 풀을 지정하지 않았다.
두번째 실행에서는 별도의 스레드 풀(es)을 지정했다.
실행 결과
11:04:57.303 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] Fork/Join
11:04:58.288 [pool-1-thread-1] Custom Pool
CompletableFuture에 스레드 풀을 지정하지 않으면 보는것과 같이 Fork/Join 공용 풀이 사용되는 것을 확인할 수 있다.
그래서 꼭 기억하고 있어야 하는건, 병렬 처리를 하는데 풀을 안쓴다? 풀을 따로 지정하지 않았다? 공용 풀을 쓴다고 생각해라. 그리고 어떻게 스레드 풀을 지정해야하지?를 고민해야 한다. 반드시!
자바8에서 디폴트 메서드가 등장하기 전에는 인터페이스에 메서드를 새로 추가하는 순간, 이미 배포된 기존 구현 클래스들이 해당 메서드를 구현하지 않았기 때문에 전부 컴파일 에러를 일으키게 되는 문제가 있었다.
이 때문에 특정 인터페이스를 이미 많은 클래스에서 구현하고 있는 상황에서, 인터페이스에 새 기능을 추가하려면 기존 코드를 일일이 모두 수정해야 했다.
디폴트 메서드는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했다. 자바 8부터는 인터페이스에서 메서드 본문을 가질 수 있도록 허용해 주어, 기존 코드를 깨뜨리지 않고 새 기능을 추가할 수 있게 됐다.
예제1
package defaultmethod.ex1;
public interface Notifier {
void notify(String message);
}
package defaultmethod.ex1;
public class AppPushNotifier implements Notifier {
@Override
public void notify(String message) {
System.out.println("[APP] " + message);
}
}
package defaultmethod.ex1;
public class EmailNotifier implements Notifier {
@Override
public void notify(String message) {
System.out.println("[EMAIL] " + message);
}
}
package defaultmethod.ex1;
public class SMSNotifier implements Notifier {
@Override
public void notify(String message) {
System.out.println("[SMS] " + message);
}
}
알림 기능을 처리하는 Notifier 인터페이스와 세 가지 구현체 EmailNotifier, AppPushNotifier, SMSNotifier가 있다고 하자. Notifier는 단순히 메시지를 알리는 notify() 메서드 한 가지만 정의하고 있고, 각 구현체는 해당 기능을 구현한다.
package defaultmethod.ex1;
import java.util.List;
public class NotifierMainV1 {
public static void main(String[] args) {
List<Notifier> notifiers = List.of(new EmailNotifier(), new SMSNotifier(), new AppPushNotifier());
notifiers.forEach(n -> n.notify("서비스 가입을 환영합니다."));
}
}
다음은 이 기능을 사용하는 코드이다.
실행 결과
[EMAIL] 서비스 가입을 환영합니다.
[SMS] 서비스 가입을 환영합니다.
[APP] 서비스 가입을 환영합니다.
지금까지는 아무런 문제없이 잘 동작한다. 이제 요구사항을 추가해보자.
예제2
인터페이스에 새로운 메서드 추가 시 발생하는 문제
요구사항이 추가되었다. 알림을 미래의 특정 시점에 자동으로 발송하는 스케쥴링 기능을 추가해야 한다고 해보자. 그래서 Notifier 인터페이스에 scheduleNotification() 메서드를 추가하자.
이제 기존의 EmailNotifier, SMSNotifier, AppPushNotifier 클래스를 살펴보자.
package defaultmethod.ex2;
import java.time.LocalDateTime;
public class EmailNotifier implements Notifier {
@Override
public void notify(String message) {
System.out.println("[EMAIL] " + message);
}
@Override
public void scheduleNotification(String message, LocalDateTime scheduleTime) {
System.out.println("[EMAIL 전용 스케쥴링] message: " + message + ", time : " + scheduleTime);
}
}
이렇게 EmailNotifier는 새로운 메서드를 구현했다.
하지만, SMSNotifier, AppPushNotifier는 아직 구현하지 않았기 때문에 컴파일 오류가 발생한다.
package defaultmethod.ex2;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
public class NotifierMainV2 {
public static void main(String[] args) {
List<Notifier> notifiers = List.of(new EmailNotifier(), new SMSNotifier(), new AppPushNotifier());
notifiers.forEach(n -> n.notify("서비스 가입을 환영합니다."));
LocalDateTime plusOneDays = LocalDateTime.now().plusDays(1);
notifiers.forEach(n -> n.scheduleNotification("Hello!", plusOneDays));
}
}
실행 결과 - 컴파일 오류
java: defaultmethod.ex2.AppPushNotifier is not abstract and does not override
abstract method scheduleNotification(java.lang.String,java.time.LocalDateTime)
in defaultmethod.ex2.Notifier
java: defaultmethod.ex2.SMSNotifier is not abstract and does not override
abstract method scheduleNotification(java.lang.String,java.time.LocalDateTime)
in defaultmethod.ex2.Notifier
Notifier 인터페이스에 scheduleNotification() 메서드가 새로 추가됨에 따라, 기존에 존재하던 SMSNotifier, AppPushNotifier 구현 클래스들이 강제로 이 메서드를 구현하도록 요구된다.
규모가 작은 예제에서는, 그럼 나머지 두 클래스도 재정의하면 된다고 생각할 수 있다.
하지만, 실무 환경에서 해당 인터페이스를 구현한 클래스가 수십 - 수백개라면 이 전부를 수정해서 새 메서드를 재정의해야 한다.
심지어, 우리가 만들지 않은 외부 라이브러리에서 Notifier를 구현한 클래스가 있다면 그것까지 전부 깨질 수 있어 호환성을 깨뜨리는 매우 심각한 문제가 된다.
예제3
디폴트 메서드로 문제 해결
자바 8부터 이러한 하위 호환성 문제를 해결하기 위해 디폴트 메서드가 추가되었다. 인터페이스에 메서드를 새로 추가하면서, 기본 구현을 제공할 수 있는 기능이다. 예를 들어, Notifier 인터페이스에 scheduleNotification() 메서드를 default 키워드로 작성하고 기본 구현을 넣어두면, 구현 클래스들은 이 메서드를 굳이 재정의하지 않아도 된다.
이제 EmailNotifier처럼 재정의한 특별한 로직을 쓰고 싶다면, 여전히 재정의하면 되고 SMSNotifier, AppPushNotifier처럼 재정의하지 않으면 인터페이스에 작성된 기본 구현을 사용하게 된다.
package defaultmethod.ex2;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
public class NotifierMainV2 {
public static void main(String[] args) {
List<Notifier> notifiers = List.of(new EmailNotifier(), new SMSNotifier(), new AppPushNotifier());
LocalDateTime plusOneDays = LocalDateTime.now().plusDays(1);
notifiers.forEach(n -> n.scheduleNotification("Hello!", plusOneDays));
}
}
실행 결과
[EMAIL 전용 스케쥴링] message: Hello!, time : 2025-04-02T16:49:22.632873
[기본 스케쥴링] message : Hello!, time : 2025-04-02T16:49:22.632873
[기본 스케쥴링] message : Hello!, time : 2025-04-02T16:49:22.632873
결과적으로 새 메서드가 추가되었음에도 불구하고, 해당 인터페이스를 구현하는 기존 클래스들이 큰 수정 없이도 (또는 아예 수정 없이도) 동작을 유지할 수 있게 됐다.
디폴트 메서드 소개
자바는 처음부터 인터페이스와 구현을 명확하게 분리한 언어였다. 자바가 처음 등장했을 때부터 인터페이스는 구현 없이 메서드의 시그니처만을 정의하는 용도로 사용되었다.
인터페이스 목적: 코드의 계약을 정의하고, 클래스가 어떤 메서드를 반드시 구현하도록 강제하여 명세와 구현을 분리하는 것이 주된 목적이었다.
엄격한 규칙: 인터페이스에 선언되는 메서드는 기본적으로 모두 추상 메서드였으며, 인터페이스 내에서 구현 내용을 포함할 수 없었다. 오직 static final 필드와 abstract 메서드 선언만 가능했다.
결과: 이렇게 인터페이스가 엄격하게 구분됨으로써, 클래스는 여러 인터페이스를 구현할 수 있게 되고, 각각의 메서드는 클래스 내부에서 구체적으로 어떻게 동작할지를 자유롭게 정의할 수 있었다. 이를 통해 객체지향적인 설계와 다형성을 극대화할 수 있었다.
자바 8 이전까지는 인터페이스에 새로운 메서드를 추가하면, 해당 인터페이스를 구현한 모든 클래스에서 그 메서드를 구현해야 했다. 자바가 기본으로 제공하는 수많은 인터페이스를 생각해보자. 예를 들어, Collection, List 같은 인터페이스는 이미 많은 개발자들이 해당 인터페이스를 구현해서 사용한다. 또는 많은 라이브러리들도 해당 인터페이스를 구현한 구현체를 제공한다. 예를 들어 특정 상황에 최적화된 컬렉션이 있을 수 있다.
이런 상황에서 만약, 자바가 버전 업을 하면서 해당 인터페이스에 새로운 기능을 추가한다면 어떻게 될까? 새로운 자바 버전으로 업데이트 하는 순간 전 세계에서 컴파일 오류들이 발생할 것이다. 이런 문제를 방지하기 위해 자바는 하위호환성을 그 무엇보다 큰 우선순위에 둔다.
결국 인터페이스의 이런 엄격한 규칙 때문에, 그 동안 자바 인터페이스에 새로운 기능을 추가하지 못하는 일이 발생하게 되었다.
이런 문제를 해결하기 위해, 자바 8에서 디폴트 메서드가 도입되었다. 결과적으로 인터페이스의 엄격함은 약간은 유연하게 변경되었다.
디폴트 메서드의 도입 이유
하위 호환성 보장: 인터페이스에 새로운 메서드를 추가하더라도, 기존 코드가 깨지지 않도록 하기 위한 목적으로 디폴트 메서드가 도입되었다. 인터페이스에 디폴트 구현을 제공하면, 기존에 해당 인터페이스를 구현하던 클래스들은 추가로 재정의하지 않아도 정상 동작하게 된다.
라이브러리 확장성: 자바가 제공하는 표준 라이브러리에 정의된 인터페이스(Collection, List, ...)에 새 메서드를 추가하면서, 사용자들이나 서드파티 라이브러리 구현체가 일일이 수정하지 않아도 되도록 만들었다. 이를 통해 자바 표준 라이브러리 자체도 적극적으로 개선할 수 있게 되었다. (예: List 인터페이스에 sort(...) 메서드가 추가되었지만, 기존의 모든 List 구현체를 수정하지 않아도 된다)
람다와 스트림 API 연계: 자바 8에서 함께 도입된 람다와 스트림 API를 보다 편리하게 활용하기 위해 인터페이스에서 구현 로직을 제공할 필요가 있었다.
Collection 인터페이스에 stream() 디폴트 메서드 추가
Iterable 인터페이스에 forEach() 디폴트 메서드 추가
설계 유연성 향상: 디폴트 메서드를 통해 인터페이스에서도 일부 공통 동작 방식을 정의할 수 있게 되었다. 이는 추상 클래스와의 경계를 어느정도 유연하게 만들지만, 동시에 지나치게 복잡한 기능을 인터페이스에 넣는 것은 오히려 설계를 혼란스럽게 만들 수 있으므로 주의해야 한다.
디폴트 메서드 정리
자바 8에서 처음 등장한 기능
인터페이스 내에서 선언되는 메서드이지만, 몸통을 가질 수 있음
default 키워드를 사용
추가된 이유: 이미 배포된 인터페이스에 새 메서드를 추가할 때 발생하는 하위 호환성 문제를 해결하기 위해
디폴트 메서드의 올바른 사용법
디폴트 메서드는 강력한 기능이지만, 잘못 사용하면 오히려 코드가 복잡해지고 유지보수하기 어려워질 수 있다. 다음은 디폴트 메서드를 사용할 때 고려해야 할 주요 사항이다.
하위 호환성을 위해 최소한으로 사용
디폴트 메서드는 주로 이미 배포된 인터페이스에 새로운 메서드를 추가하면서 기존 구현체 코드를 깨뜨리지 않기 위한 목적으로 만들어졌다.
새 메서드가 필요한 상황이고, 기존 구현 클래스가 많은 상황이 아니라면, 원칙적으로는 각각 구현하자.
불필요한 디폴트 메서드 남용은 코드 복잡도를 높일 수 있다.
인터페이스는 여전히 추상화의 역할
디폴트 메서드를 통해 인터페이스에 로직을 넣을 수 있다 하더라도, 가능한 한 로직은 구현 클래스나 별도 클래스에 두고, 인터페이스는 계약의 역할에 충실한 것이 좋다.
디폴트 메서드는 어디까지나 하위 호환을 위한 기능이나, 공통으로 쓰기 쉬운 간단한 로직을 제공하는 정도가 이상적이다.
디폴트 메서드에 상태(state)를 두지 않기
인터페이스는 일반적으로 상태 없이 동작만 정의하는 추상화 계층이다.
인터페이스에 정의하는 디폴트 메서드도 "구현"을 일부 제공할 뿐, 인스턴스 변수를 활용하거나, 여러 차례 호출 시 상태에 따라 동작이 달라지는 등의 동작은 지양해야 한다.
이런 로직이 필요하다면 클래스로 옮기는 것이 더 적절하다.
다중 상속(충돌) 문제
하나의 클래스가 여러 인터페이스를 구현하는 상황에서, 서로 다른 인터페이스에 동일한 시그니처의 디폴트 메서드가 존재하면 충돌이 일어난다.
이 경우 구현 클래스에서 반드시 메서드를 재정의해야 한다. 그리고 직접 구현 로직을 작성하거나, 어떤 인터페이스의 디폴트 메서드를 쓸 것인지를 명시해주어야 한다.
아래 예시를 보자.
interface A {
default void hello() {
System.out.println("Hello from A");
}
}
interface B {
default void hello() {
System.out.println("Hello from B");
}
}
public class MyClass implements A, B {
@Override
public void hello() {
// 반드시 충돌을 해결해야 함
// 1. 직접 구현
// 2. A.super.hello();
// 3. B.super.hello();
}
}
세가지 방법이 있다.
1. 직접 해당 메서드를 구현
2. A 인터페이스의 hello()를 호출
3. B 인터페이스의 hello()를 호출
정리
디폴트 메서드는 하위 호환성 문제를 해결하기 위해 인터페이스에 메서드 구현부를 둘 수 있도록 한 기능이다. 따라서, 목적에 부합하지 않는다면 디폴트 메서드는 사용하지 않는 것을 권한다. 즉, 거의 사용할 일이 없다. "디폴트 메서드를 사용해야 하나? 말아야 하나?"라는 고민이 든다면 사용하지 말자.
가급적 매우 간단한 공통 기본 동작이나, 이미 사용중인 인터페이스를 확장할 때만 제한적으로 사용해야 한다.
Optional의 orElse()와 orElseGet()에서 알 수 있는, 즉시 평가와 지연 평가에 대해 좀 더 자세히 알아보자.
즉시 평가 (Eager evaluation)
값(혹은 객체)을 바로 생성하거나 계산해 버리는 것
지연 평가 (Lazy evaluation)
값이 실제로 필요할 때(즉, 사용될 때)까지 계산을 미루는 것
여기서 평가라는 것은 쉽게 이야기해서 계산이라고 생각하면 된다. 둘의 차이를 이해하기 위해 간단한 로거 예제를 만들어보자.
package optional.logger;
import java.util.function.Supplier;
public class Logger {
private boolean isDebug = false;
public boolean isDebug() {
return isDebug;
}
public void setDebug(boolean debug) {
isDebug = debug;
}
public void debug(Object message) {
if (isDebug) {
System.out.println("[DEBUG] " + message);
}
}
}
이 로거의 사용 목적은 일반적인 상황에서는 로그를 남기지 않다가, 디버깅이 필요한 경우에만 디버깅용 로그를 추가로 출력하는 것이다.
debug()에 전달한 메시지는 isDebug값을 true로 설정한 경우에만 메시지를 출력한다.
package optional.logger;
public class LogMain1 {
public static void main(String[] args) {
Logger logger = new Logger();
logger.setDebug(true);
logger.debug(10 + 20);
System.out.println("디버그 모드 끄기");
logger.setDebug(false);
logger.debug(100 + 200);
}
}
실행 결과
[DEBUG] 30
디버그 모드 끄기
debug(10 + 20)은 디버그 모드가 켜져있기 때문에 출력된다.
debug(100 + 200)은 디버그 모드가 꺼져있기 때문에 출력되지 않는다.
그런데, 이 과정에서는 불필요한 연산을 하는 큰 문제가 있다. 자바는 연산식을 보면 기본적으로 즉시 평가를 한다.
// 자바 언어의 연산자 우선순위상 메서드를 호출하기 전에 괄호 안의 내용이 먼저 계산된다.
logger.debug(10 + 20); // 1. 여기서는 10 + 20이 즉시 평가된다.
logger.debug(30); // 2. 10 + 20 연산의 평가 결과는 30이 된다.
debug(30) // 3. 메서드를 호출한다. 이때 계산된 30의 값이 인자로 전달된다.
자바는 10 + 20 이라는 연산을 처리할 순서가 되면 그때 바로 즉시 평가(계산)을 한다. 우리에게는 너무 자연스러운 방식이기 때문에 아무런 문제가 될 것이 없어보인다. 그런데 이런 방식이 때로는 문제가 되는 경우가 있다.
System.out.println("=== 디버그 모드 끄기 ===");
logger.setDebug(false);
logger.debug(100 + 200);
이 연산은 debug 모드가 꺼져있기 때문에 출력되지 않는다. 따라서 100 + 200 연산은 어디에도 사용되지 않는다. 하지만 이 연산은 계산된 후에 버려진다.
// 자바 언어의 연산자 우선순위상 메서드를 호출하기 전에 괄호 안의 내용이 먼저 계산된다.
logger.debug(100 + 200); // 1. 여기서는 100 + 200이 즉시 평가된다.
logger.debug(300); // 2. 100 + 200 연산의 평가 결과는 300이 된다.
debug(300) // 3. 메서드를 호출한다. 이때 계산된 300의 값이 인자로 전달된다.
public void debug(Supplier<?> supplier) { // 3. supplier에 람다가 전달된다. (람다 아직 실행 X)
if (isDebug) { // 4. 디버그 모드가 아니므로 if문이 수행되지 않는다.
System.out.println("[DEBUG] " + supplier.get()); // 이 코드는 수행되지 않고 람다도 실행되지 않는다.
}
}
정리를 하자면
람다를 사용해서 연산을 정의하는 시점과 실행(평가)하는 시점을 분리했다. 따라서 값이 실제로 필요할 때까지 계산을 미룰 수 있었다.
람다를 활용한 지연 평가 덕분에 꼭 필요한 계산만 처리할 수 있었다.
즉시 평가: 값(혹은 객체)을 바로 생성하거나 계산해 버리는 것
지연 평가: 값이 실제로 필요할 때(즉, 사용될 때)까지 계산을 미루는 것
orElse() vs orElseGet()
우리는 즉시 평가와 지연 평가에 대해서 알아보았다. 이제 orElse()와 orElseGet()의 차이를 이해할 수 있을 것이다.
orElse()는 보통 데이터를 받아서 인자가 즉시 평가되고, orElseGet()은 람다를 받아서 인자가 지연 평가된다.
두 메서드의 차이
orElse(T other)는 빈 값이면 other를 반환하는데, other를 "항상" 미리 계산한다.
따라서 other를 생성하는 비용이 큰 경우, 실제로 값이 있을 때도 쓸데없이 생성 로직이 실행되어 비효율적일 수 있다.
orElse()에 넘기는 표현식은 호출 즉시 평가하므로 즉시 평가가 적용된다.
orElseGet(Supplier supplier)는 빈 값이면 supplier를 통해 값을 생성하기 때문에, 값이 있을 때는 supplier가 호출되지 않는다.
생성 비용이 높은 객체를 다룰 때는 orElseGet()이 더 효율적이다.
orElseGet()에 넘기는 표현식은 필요할 때만 평가하므로 지연 평가가 적용된다.
사용 용도
orElse(T other)
값이 이미 존재할 가능성이 높거나, 혹은 orElse()에 넘기는 객체(또는 메서드)가 생성 비용이 크지 않은 경우 사용해도 괜찮다.
연산이 없는 상수나, 변수의 경우 사용해도 괜찮다.
orElseGet(Supplier supplier)
주로 orElse()에 넘길 값의 생성 비용이 큰 경우, 혹은 값이 들어있을 확률이 높아 굳이 매번 대체 값을 계산할 필요가 없는 경우에 사용한다.
정리하면, 단순한 대체 값을 전달하거나 코드가 매우 간단하다면 orElse()를 사용하고, 객체 생성 비용이 큰 로직이 들어있고 Optional에 값이 이미 존재할 가능성이 높다면 orElseGet()을 고려해볼 수 있다.
스트림이 중간 연산을 거쳐 최종 연산으로써 데이터를 처리할 때, 그 결과물이 필요한 경우가 많다. 대표적으로 "리스트나 맵 같은 자료구조에 담고싶다"거나 "통계 데이터를 내고 싶다"는 식의 요구가 있을 때, 이 최종 연산에 Collectors를 활용한다.
collect연산(예: stream.collect(...))은 반환값을 만들어내는 최종 연산이다. collect(Collector<? super T, A, R> collector)형태를 주로 사용하고, Collectors 클래스 안에 준비된 여러 메서드를 통해서 다양한 수집 방식을 적용할 수 있다.
Collectors의 주요 기능
List 수집
Collectors.toList()
Collectors.toUnmodifiableList() : 불변 리스트
Set 수집
Collectors.toSet()
Collectors.toCollection(HashSet::new) : 특정 Set 타입으로 모으려면 toCollection 사용
Collectors.toMap(keyMapper, valueMapper): 각 요소에 대한 키, 값을 지정해서 Map을 만든다.
키가 중복될 경우 IllegalStateException이 발생한다.
그래서, 중복의 경우 세번째 인자로 mergeFunction을 넘기는데 위와 같이 사용한다. (oldValue, newValue) -> oldValue. 이렇게 하면 이전에 같은 키로 저장된 값과 이번에 같은 키의 값 중 이전 값으로 처리한다는 의미가 된다. 두 값을 합칠 수도 있다. 이렇게. (oldValue, newValue) -> oldValue + newValue.
마지막 인자로 LinkedHashMap::new 같은 걸 넘기면, 결과를 LinkedHashMap으로 얻을 수 있다.
그룹과 분할 수집
package stream.collectors;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import static java.util.stream.Collectors.groupingBy;
import static java.util.stream.Collectors.partitioningBy;
public class Collectors3Group {
public static void main(String[] args) {
// 첫 글자 알파벳을 기준으로 그룹화
List<String> names = List.of("Apple", "Avocado", "Banana", "Blueberry", "Cherry");
Map<String, List<String>> grouped = names.stream()
.collect(groupingBy(
name -> name.substring(0, 1)
)
);
System.out.println("grouped = " + grouped);
// 짝수인지 여부로 분할
List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Map<Boolean, List<Integer>> partitioned = numbers.stream()
.collect(partitioningBy(n -> n % 2 == 0));
System.out.println("partitioned = " + partitioned);
}
}
Collectors.groupingBy(...)는 특정 기준(여기서는 첫 글자)에 따라 스트림 요소를 여러 그룹으로 묶는다. 결과는 Map<기준, List<요소>> 형태이다.
Collectors.partitioningBy(...)는 단순하게 true와 false 두 그룹으로 나눈다. 예제에서는 짝수(true), 홀수(false)로 분할됐다.
최솟값 최댓값 수집
package stream.collectors;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;
import static java.util.stream.Collectors.maxBy;
public class Collectors4MinMax {
public static void main(String[] args) {
// 이렇게 사용할 때는 downstream 을 사용할 때 용이
Integer max1 = Stream.of(1, 2, 3)
.collect(maxBy(Integer::compareTo))
.get();
System.out.println("max1 = " + max1);
// 일반적으로는 그냥 max()를 사용하면 더 편리
Integer max2 = Stream.of(1, 2, 3)
.max(Integer::compareTo).get();
System.out.println("max2 = " + max2);
// 기본형 특화 스트림은 매우 간단
int max3 = IntStream.of(1, 2, 3).max().getAsInt();
System.out.println("max3 = " + max3);
}
}
실행 결과
max1 = 3
max2 = 3
max3 = 3
Collectors.maxBy(...)이나 Collectors.minBy(...)를 통해 최소, 최댓값을 구할 수 있다. 다만 스트림 자체가 제공하는 max(), min() 메서드를 사용하면 더 간단하다. Collectors가 제공하는 이 기능들은 다운 스트림 컬렉터에서 유용하게 사용할 수 있다.
기본형 특화 스트림(IntStream 등)을 쓰면, .max().getAsInt()처럼 바로 기본형으로 결과를 얻을 수 있다.
자바9부터 지원하는 중간 연산인데, 쉽게 말해 "어디까지 취할것인가?"에 대한 조건을 만들어낸다고 보면 된다.
System.out.println("takeWhile - Stream 데이터를 어디까지만 take 할 지 (정렬된 요소들에 대해서 사용해야 효과적)");
Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
.takeWhile(n -> n < 5)
.forEach(n -> System.out.println(n + " "));
takeWhile - Stream 데이터를 어디까지만 take 할 지 (정렬된 요소들에 대해서 사용해야 효과적)
1
2
3
4
위 코드에서처럼 1부터 9까지를 Stream으로 처리할 때 takeWhile(n -> n < 5)라는 중간 연산이 있으면, 5보다 작은 숫자에 대해서만 처리를 하다가 5보다 크거나 같은 값을 만나게 되면 그때 딱 이 스트림을 종료한다.
정렬된 데이터에 대해서 필요할 때 사용하면 효과적일 것 같다.
dropWhile
이 역시 자바9부터 지원하는 중간 연산인데, 쉽게 말해 "어디까지 스킵할것인가?"에 대한 조건을 만들어낸다고 보면 된다.
System.out.println("dropWhile - Stream 데이터를 어디까지 skip 할 지 (정렬된 요소들에 대해서 사용해야 효과적)");
Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
.dropWhile(n -> n < 5)
.forEach(n -> System.out.println(n + " "));
dropWhile - Stream 데이터를 어디까지 skip 할 지 (정렬된 요소들에 대해서 사용해야 효과적)
5
6
7
8
9
위 코드에서처럼 1부터 9까지 Stream으로 처리할 때 dropWhile(n -> n < 5)라는 중간 연산이 있으면, 5보다 작은 숫자에 대해서는 Skip 처리하다가 5보다 크거나 같은 값을 만나면 그때부터 쭉 진행한다.
FlatMap
flatMap은 각 요소를 스트림으로 변환한 뒤, 그 결과를 하나의 스트림으로 평탄화 해준다.
[
[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]
]
위와 같은 리스트 안에 리스트가 있다고 가정해보자.
flatMap을 사용하면 이 데이터를 다음과 같이 쉽게 평탄화(flatten)할 수 있다.
[외부 클래스]: lambda.lambda6.OuterMain@647dd0b5
------------------------------
[익명 클래스] this: lambda.lambda6.OuterMain$1@e0caac5d
[익명 클래스] this.class: class lambda.lambda6.OuterMain$1
[익명 클래스] this.message: 익명 클래스
------------------------------
[람다] this:lambda.lambda6.OuterMain@647dd0b5
[람다] this.class:class lambda.lambda6.OuterMain
[람다] this.message:외부 클래스
외부 클래스는 OuterMain@647dd0b5를 가리키고 있다.
익명 클래스는 OuterMain$1@e0caac5d를 가리키고 있다. 또한, this.message는 익명 클래스 내부에 선언한 message를 출력한다.
람다는 외부 클래스와 동일한 OuterMain@647dd0b5를 가리키고 있다.
6. 캡처링(Capturing)
익명 클래스: 외부 변수에 접근할 수 있지만, 지역 변수는 반드시 final 혹은 사실상 final인 변수만 캡처할 수 있다.
람다 표현식: 람다도 익명 클래스와 같이 캡처링을 지원한다. 지역 변수는 반드시 final 혹은 사실상 final인 변수만 캡처할 수 있다.
package lambda.lambda6;
public class CaptureMain {
public static void main(String[] args) {
final int final1 = 10;
int final2 = 20;
int changedVar = 30;
Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("익명 클래스 - final1 : " + final1);
System.out.println("익명 클래스 - final2 : " + final2);
// 컴파일 오류
// System.out.println("익명 클래스 - changedVar : " + changedVar);
}
};
Runnable lambda = () -> {
System.out.println("익명 클래스 - final1 : " + final1);
System.out.println("익명 클래스 - final2 : " + final2);
// 컴파일 오류
// System.out.println("익명 클래스 - changedVar : " + changedVar);
};
changedVar++;
runnable.run();
lambda.run();
}
}
람다 vs 익명 클래스 2
7. 생성 방식
생성 방식은 자바 내부 동작 방식으로 크게 중요하지는 않지만, 이런게 있구나 하고 참고해볼만 하다.
익명 클래스: 새로운 클래스를 정의하여 객체를 생성하는 방식이다.
즉, 컴파일 시 새로운 내부 클래스로 변환된다. 예를 들어, OuterClass$1.class와 같이 이름이 지정된 클래스 파일이 생성된다.
이 방식은 클래스가 메모리 상에서 별도로 관리되므로, 메모리 상에 약간의 추가 오버헤드가 발생한다 (매우 미미)
람다: 내부적으로 invokeDynamic 이라는 매커니즘을 사용하여 컴파일 타임에 실제 클래스 파일을 생성하지 않고 런타임 시점에 동적으로 필요한 코드를 처리한다.
따라서, 람다는 익명 클래스보다 메모리 관리가 더 효율적이며, 생성된 클래스 파일이 없으므로 클래스 파일 관리의 복잡성도 줄어든다.
쉽게 정리하면 다음과 같다.
익명 클래스
컴파일 시 실제로 OuterClass$1.class와 같은 클래스 파일이 생성된다.
일반적인 클래스와 같은 방식으로 작동한다.
해당 클래스 파일을 JVM에 불러서 사용하는 과정이 필요하다.
람다
컴파일 시점에 별도의 클래스 파일이 생성되지 않는다.
자바를 실행하는 실행 시점에 동적으로 필요한 코드를 처리한다.
참고로, 이 부분은 자바 스펙에 명시된 것이 아니기 때문에 자바 버전과 자바 구현 방식에 따라 내용이 달라질 수는 있다. 따라서 대략 이런 방식으로 작동하는구나라고 참고만 해두자.
원본 코드
public class FunctionMain {
public static void main(String[] args) {
Function<String, Integer> function = x -> x.length();
System.out.println("function1 = " + function.apply("hello"));
}
}
람다가 포함된 코드가 있다면 자바는 다음과 같이 컴파일 한다.
public class FunctionMain {
public static void main(String[] args) {
Function<String, Integer> function = 람다 인스턴스 생성(구현 코드는 lambda1() 연결)
System.out.println("function1 = " + function.apply("hello"));
}
// 람다를 private 메서드로 추가
private Integer lambda1(String x) {
return x.length();
}
}
컴파일 단계에서 람다를 별도의 클래스로 만드는 것이 아니라, private 메서드로 만들어 숨겨둔다.
참고로 자바 내부에서 일어나는 일이므로 개발자가 이렇게 만들어진 코드를 확인하기는 어렵다.
그리고 실행 시점에 동적으로 람다 인스턴스를 생성하고, 해당 인스턴스의 구현 코드로 앞서 만든 lambda1() 메서드가 호출되도록 연결한다.
이론적으로는 람다가 별도의 클래스 파일도 만들지 않고, 더 가볍기 때문에 약간의 메모리와 성능의 이점이 있지만, 이런 부분은 매우 미미하기 때문에 실무 관점에서 익명 클래스와 람다의 성능 차이는 거의 없다고 보면 된다.
8. 상태 관리
익명 클래스
익명 클래스는 인스턴스 내부에 상태(필드, 멤버 변수)를 가질 수 있다. 예를 들어, 익명 클래스 내부에 멤버 변수를 선언하고 해당 변수의 값을 변경하거나 상태를 관리할 수 있다.
이처럼 상태를 필요로 하는 경우 익명 클래스가 유리하다.
람다
클래스는 그 내부에 상태(필드, 멤버 변수)와 기능(메서드)을 가진다. 반면에 함수는 그 내부에 상태(필드)를 가지지 않고 기능만 제공한다.
함수인 람다는 기본적으로 필드(멤버 변수)가 없으므로 스스로 상태를 유지하지는 않는다.
9. 익명 클래스와 람다의 용도 구분
익명 클래스
상태를 유지하거나 다중 메서드를 구현할 필요가 있는 경우
기존 클래스 또는 인터페이스를 상속하거나 구현할 때
복잡한 인터페이스 구현이 필요할 때
람다
상태를 유지할 필요가 없고, 간결함이 중요한 경우
단일 메서드만 필요한 간단한 함수형 인터페이스 구현 시
더 나은 성능(매우 미미하지만)과 간결한 코드가 필요한 경우
정리
대부분의 경우 익명 클래스를 람다로 대체할 수 있다. 하지만, 여러 메서드를 가진 인터페이스나 클래스의 경우에는 여전히 익명 클래스가 필요할 수 있다.
자바 8 이후에는 익명 클래스, 람다 둘 다 선택할 수 있는 경우라면 익명 클래스 보다는 람다를 선택하는 것이 간결한 코드, 가독성 관점에서 대부분 더 나은 선택이다.
