[WebFlux] Backpressure란? – 리액티브 데이터 흐름 제어의 핵심

spring webflux reactor

Backpressure(배압)는 리액티브 프로그래밍에서 데이터 생산자(Publisher)와 소비자(Subscriber) 간의 흐름 제어 메커니즘입니다. 시스템이 데이터 과부하를 방지하고 안정성을 보장하기 위해 반드시 이해해야 하는 개념입니다.

 

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1. Backpressure가 필요한 이유

 

문제 상황

• 빠른 Publisher vs 느린 Subscriber
  Publisher가 초당 10,000개 데이터를 emit하는데, Subscriber가 초당 100개만 처리 가능 → 처리되지 않은 데이터가 쌓이면서 메모리 오버플로우 발생 가능

 

해결 방안

• 역압 적용: Subscriber가 처리 가능한 만큼만 데이터 요청
  "1개 처리 완료 → 다음 1개 요청" 방식으로 시스템 과부하 방지

 

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2. Reactor의 Backpressure 전략

 

주요 전략 비교

전략	설명	사용 시나리오
BUFFER	버퍼에 데이터 임시 저장 (기본값)	짧은 버스트 트래픽 처리
DROP	버퍼 가득 찰 시 새로운 데이터 버림	실시간 스트리밍 (일부 데이터 손실 허용)
LATEST	최신 데이터만 유지하고 이전 데이터 버림	실시간 모니터링
ERROR	버퍼 가득 찰 시 에러 발생	긴급 장애 감지
IGNORE	Backpressure 무시 (비권장)	테스트 환경

 

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3. 실제 구현 예제

 

1) 기본 요청 제어 (BaseSubscriber)

Flux.range(1, 100)
    .subscribe(new BaseSubscriber() {
        @Override
        protected void hookOnSubscribe(Subscription subscription) {
            request(3);  // 초기 3개 요청
        }

        @Override
        protected void hookOnNext(Integer value) {
            process(value);  // 데이터 처리
            request(1);      // 1개씩 추가 요청
        }
    });

 

2) 전략적 Backpressure 적용

// DROP 전략: 처리 못할 데이터 버림
Flux.range(1, 1000)
    .onBackpressureDrop(dropped -> 
        log.warn("Dropped: {}", dropped))
    .subscribe();

// BUFFER 전략: 최대 50개 버퍼링
Flux.interval(Duration.ofMillis(10))
    .onBackpressureBuffer(50, 
        OverflowStrategy.DROP_OLDEST)
    .subscribe();

 

3) 스레드 관리 (publishOn)

Flux.range(1, 100)
    .publishOn(Schedulers.boundedElastic(), 10)  // prefetch=10
    .subscribe(data -> {
        // 병렬 처리
    });

 

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4. Spring WebFlux 적용 팁

 

1) 컨트롤러 레벨 제어

@GetMapping("/stream")
public Flux streamData() {
    return dataService.getDataStream()
        .onBackpressureBuffer(100);  // 최대 100개 버퍼
}

 

2) 글로벌 설정 (application.yml)

spring:
  reactor:
    prefetch: 32  # 기본 prefetch 값 조정

 

3) 모니터링 지표

@Bean
public MeterRegistryCustomizer metrics() {
    return registry -> 
        FluxProcessor.METRIC_BUFFER_SIZE.register(registry);
}

 

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5. 성능 최적화 가이드

1. prefetch 값 튜닝: 너무 작으면 처리량 ↓, 너무 크면 메모리 ↑
   (기본값 256 → 서비스 특성에 맞게 조정)
2. 백프레셔 전략 선택 기준:
   • BUFFER: 금융 거래 내역 조회
   • DROP: 실시간 센서 데이터 수집
   • LATEST: 주식 시세 모니터링
3. 병목 현상 분석:
4. .metrics() .doOnNext(data -> log.debug("Processing: {}", data))

 

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결론

Backpressure는 리액티브 시스템의 핵심 안전장치입니다. WebFlux와 Reactor에서 제공하는 다양한 전략을 이해하고, 시스템 특성에 맞게 적절히 적용하면 고성능 + 안정성을 동시에 확보할 수 있습니다. 데이터 처리량, 지연 시간, 장애 허용 범위 등을 고려해 최적의 전략을 선택하세요.

 

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