[WebFlux] Scheduler의 역할과 활용 방법

spring webflux reactor

Spring WebFlux는 Reactor 프로젝트를 기반으로 비동기·논블로킹 애플리케이션을 구축합니다. 이 환경에서 Scheduler는 스레드 관리를 담당하며, 병렬 처리와 리소스 최적화의 핵심 요소입니다.

 

---

 

1. Scheduler 기본 개념

 

1.1 물리 스레드 vs 논리 스레드

구분	설명
물리 스레드	CPU 코어 수에 해당, 하드웨어적으로 생성 (예: 8코어 CPU → 8물리 스레드)
논리 스레드	소프트웨어적으로 생성·관리, 동시성 구현을 위해 사용

 

1.2 Scheduler의 역할

• 스레드 풀 관리: 작업을 적절한 스레드에 할당
• 실행 컨텍스트 제어: subscribeOn, publishOn과 조합해 실행 흐름 최적화
• 리소스 제한: 스레드 개수, 대기 큐 크기 등을 제어해 시스템 과부하 방지

 

---

 

2. 주요 Scheduler 종류

 

2.1 기본 제공 Scheduler

Scheduler	특징	사용 시나리오
immediate()	현재 스레드에서 즉시 실행	테스트, 간단한 동기 작업
single()	단일 스레드 재사용	짧은 지연 작업
boundedElastic()	Blocking I/O 최적화 (기본: CPU 코어×10, 최대 100,000 작업 큐)	DB 호출, 파일 I/O
parallel()	Non-Blocking CPU 작업 최적화 (CPU 코어 수만큼 스레드 생성)	계산 집약적 작업
newXXX()	커스텀 스레드 풀 생성 (이름, 데몬 스레드 옵션 등)	특수 요구사항이 있는 경우

 

2.2 Scheduler 선택 가이드

• Blocking 작업: boundedElastic() (예: JDBC, 레거시 시스템 통합)
• Non-Blocking 작업: parallel() (예: Reactive MongoDB, WebClient)
• 단순 작업: single() 또는 immediate()

 

---

 

3. 핵심 Operator와의 조합

 

3.1 subscribeOn()

• 특징: 구독 시점의 스레드를 지정 (전체 체인 영향)
• 사용법: 체인 어디에 위치해도 동일하게 동작

  Mono.fromCallable(() -> blockingApiCall())
    .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // Blocking 작업에 필수
    .subscribe();

 

3.2 publishOn()

• 특징: 하위 체인의 스레드만 변경 (위치에 따라 영향 범위 달라짐)

  Flux.range(1, 10)
    .publishOn(Schedulers.parallel()) // 이후 연산은 parallel 스레드
    .map(i -> i * 2)  // parallel 스레드에서 실행
    .publishOn(Schedulers.single())   // 이후 연산은 single 스레드
    .subscribe();     // single 스레드에서 실행

 

3.3 parallel() + runOn()

• 병렬 처리 전용 조합

  Flux.range(1, 100)
    .parallel(4)                // 4개 물리 스레드 분할
    .runOn(Schedulers.parallel()) // 각 분할 작업을 parallel 스레드에서 실행
    .map(i -> i * 2)
    .sequential()
    .subscribe();

 

---

 

4. 실전 활용 예제

 

4.1 Blocking API 호출

public Mono fetchUser(String id) {
    return Mono.fromCallable(() -> legacyBlockingApi.getUser(id))
               .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
}

 

4.2 Non-Blocking 병렬 처리

Flux.range(1, 1000)
    .parallel()
    .runOn(Schedulers.parallel())
    .map(i -> intensiveCalculation(i))
    .sequential()
    .collectList()
    .subscribe();

 

4.3 Hybrid 처리 (Blocking + Non-Blocking)

webClient.get()
         .uri("/api/data")
         .retrieve()
         .bodyToMono(Data.class)
         .publishOn(Schedulers.parallel())     // Non-Blocking 처리
         .flatMap(data -> processData(data))
         .publishOn(Schedulers.boundedElastic()) // Blocking 저장 작업
         .flatMap(result -> saveToLegacyDB(result))
         .subscribe();

 

---

 

5. 주의사항 및 모범 사례

1. Blocking 작업 반드시 분리: boundedElastic() 없이 Blocking 호출 시 성능 저하
2. Operator 위치 신중히 결정: publishOn은 하위 체인만 영향
3. 스레드 풀 남용 금지: newXXX() 남발 시 메모리 누수 가능성
4. 리소스 정리: Scheduler 인스턴스는 사용 후 dispose() 호출
5. 테스트 시 가상 시간 활용: StepVerifier.withVirtualTime()

 

---

 

결론

WebFlux에서 Scheduler를 효과적으로 활용하려면:

1. 작업 유형(Blocking/Non-Blocking) 식별
2. 적합한 Scheduler 선택 (boundedElastic vs parallel)
3. subscribeOn과 publishOn의 실행 범위 이해
4. 병렬 처리 시 parallel() + runOn() 조합 사용

이를 통해 시스템 리소스를 효율적으로 관리하면서 고성능 비동기 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

 

[WebFlux] Scheduler

 

[WebFlux] 리액티브 스트림즈 Sinks: 핵심 개념과 활용 가이드