- 반응형 프로그래밍(Reactive Programming)에서 관계형 데이터베이스에 접근하기 위한 Reactive Stream 사양(Specification)을 의미합니다. - 비 차단(Non-Blocking) 방식을 통해 비동기적 데이터베이스 액세스를 지원하도록 특별 설계가 되었습니다. - 각 데이터베이스 벤더(PostgreSQL, MySQL 등)는 이 사양을 구현한 R2DBC 드라이버를 제공합니다. 예를 들어서, PostgreSQL을 사용할 때는 'r2dbc-postgresql' 드라이버를 사용합니다.
Spring WebFlux와 완벽한 통합으로 end-to-end 리액티브 애플리케이션 구축 가능
비동기 프로그래밍
전체 스택에서 일관된 비동기 프로그래밍 모델을 제공
[ 더 알아보기 ] 💡 백프레셔(Backpressure)
- 데이터 스트림에서 데이터 발행자(Publisher)와 구독자(Subscriber) 사이의 데이터 처리 속도 차이를 조절하기 위한 메커니즘입니다. - 아래의 예시와 같이 데이터 발행자(Publisher)가 데이터를 데이터 구독자(Subscriber)에게 전달(emit)을 하는 경우 발행자의 데이터 속도가 구독자 속도보다 빠를 때 발생하는 문제에 대해서 백프레셔가 이를 속도를 조절하여 처리합니다. 이는 구독자가 처리할 수 있는 만큼의 데이터만 요청하여 시스템 과부하를 방지하며 메모리의 사용량을 효율적으로 관리하고 시스템의 안정성을 보장합니다.
2. R2DBC 구성요소
💡 R2DBC 구성요소
- R2DBC를 이용하기 위해서는 R2DBC Driver와 Spring Data R2DBC를 사용합니다.
1. R2DBC Driver
- R2DBC SPI에서 정의한 인터페이스들의 구현체입니다. 이는 각 관계형 데이터베이스(PostgreSQL, MySQL 등)에 맞는 특성을 구현체를 구현하며, 데이터베이스와의 실제 통신을 수행합니다.
2. R2DBC SPI
- 관계형 데이터베이스에 접근하여 쿼리를 수행하기 위한 필수 구성요소인 ConnectionFactory, Connection, Statement, Result 구성 요소를 정의한 인터페이스의 집합입니다.
- ConnectionFactory: 데이터베이스 연결을 생성하고 관리하는 인터페이스를 제공합니다. - Connection: 생성된 연결을 통해 데이터베이스 세션을 관리하고 트랜잭션을 제어합니다. - Statement: SQL 쿼리를 실행하고 필요한 파라미터를 바인딩하는 역할을 수행합니다. - Result: 실행된 쿼리의 결과를 처리하고 적절한 형태로 매핑하는 기능을 제공합니다.
3. Spring Data R2DBC
- 관계형 데이터베이스를 동작하기 위한 트랜잭션 및 쿼리를 관리하며 Spring Framework 내에서 메서드 형태로 제공을 합니다.
구분
R2DBC Driver
R2DBC SPI
Spring Data R2DBC
정의
데이터베이스와의 실제 통신을 담당하는 드라이버
R2DBC 드라이버와 클라이언트 간의 인터페이스 정의
Spring 프레임워크에서 R2DBC를 쉽게 사용할 수 있게 해주는 추상화 계층
주요 기능
- DB 연결 관리 - SQL 실행 - 리액티브 스트림 지원
- 표준 API 정의 - 드라이버 구현 가이드라인 - 공통 인터페이스 제공
- Repository 추상화 - 객체 매핑 - 트랜잭션 관리
사용 예시
PostgreSQL, MySQL, H2 등의 구체적인 드라이버 구현체
Connection, Statement 등의 핵심 인터페이스
ReactiveCrudRepository 구현 및 사용
[ 더 알아보기 ] 💡 추상화 계층(Abstraction Layer)
- 복잡한 하위 시스템이나 기능들을 감추고 더 단순하고 일관된 인터페이스를 제공하는 소프트웨어 계층을 의미합니다. - 개발자가 복잡한 세부 구현 사항을 알 필요 없이 간단한 인터페이스만으로 시스템을 사용할 수 있게 해 줍니다.
💡 R2DBC를 이용하는 경우 SQL Mapper(MyBatis)와 함께 사용할 수 있는가?
- MyBatis와 직접적인 통합을 지원하지 않습니다. 이는 MyBatis가 blocking I/O 기반의 JDBC에 종속되어 있기 때문입니다. 그렇기에 Spirng Data R2DBC의 네이티브 쿼리 기능을 활용하여 처리를 수행해야 합니다.
💡 R2DBC를 이용하는 경우 JPA와 함께 사용할 수 있는가?
- JPA는 blocking I/O 기반으로 동작하여 R2DBC의 non-blocking 이점을 상쇄시킵니다. 또한 JPA의 영속성 컨텍스트와 R2DBC의 리액티브 모델이 서로 충돌할 수 있습니다
3. R2DBC 구성요소 간의 처리 과정
💡 R2DBC 구성요소간의 처리 과정 1. 애플리케이션 → Spring Data R2DBC
- 개발자는 Spring Data R2DBC의 ReactiveCrudRepository 인터페이스를 통해 데이터베이스 작업을 수행합니다. - Spring Data R2DBC는 높은 수준의 추상화를 제공하여 개발자가 쉽게 데이터베이스 작업을 할 수 있게 합니다.
2. Spring Data R2DBC → R2DBC SPI
- Spring Data R2DBC는 내부적으로 R2DBC SPI의 표준 인터페이스를 사용합니다. - R2DBC SPI는 ConnectionFactory, Connection, Statement, Result 등의 핵심 인터페이스를 정의합니다.
3. R2DBC SPI → R2DBC Driver - 데이터베이스 드라이버는 R2DBC SPI에서 정의한 인터페이스들을 실제로 구현합니다. - 각 데이터베이스(PostgreSQL, MySQL 등)에 맞는 구체적인 구현을 제공합니다.
4. R2DBC Driver → Database - 드라이버는 최종적으로 실제 데이터베이스와 비동기적으로 통신합니다. - 데이터베이스별 프로토콜을 처리하고 데이터를 변환합니다.
4. R2DBC를 지원하는 데이터베이스 드라이버
💡 R2DBC를 지원하는 데이터베이스 드라이버
- 데이터베이스 드라이버는 애플리케이션과 데이터베이스 간의 통신을 가능하게 해주는 소프트웨어 구성요소를 의미합니다. - 관계형 데이터베이스 내에서 R2DBC를 지원하는 데이터베이스 드라이버에 대해 확인을 해봅니다.
- 애플리케이션이 실행될 때, 데이터베이스를 연결하는 과정에 대해 알아봅니다. 1. 애플리케이션 실행 - Spring Boot Application이 실행이 되면서 R2DBC 관련 설정 정보를 application.properties/yml 파일 내에서 정보를 읽어옵니다.
2. Spring Boot Data는 ReactiveCrudRepository Repository를 스캔합니다. - 애플리케이션이 실행되고 Data R2DBC로 구성한 Repository를 스캔합니다.
3. R2DBC SPI(Service Provider Interface) - ServiceLoader 메커니즘을 통해 R2DBC 드라이버 구현체를 검색하여 필요한 인터페이스(ConnectionFactory, Connection 등)를 준비합니다.
4. R2DBC Drvier 로드(r2dbc-postgresql) - 특정 데이터베이스에 맞는 R2DBC 드라이버가 로드됩니다. - 예를 들어, 관계형 데이터베이스로 PostgreSQL을 사용하는 경우, r2dbc-postgresql 드라이버 초기화합니다.
5. ConnectionFactory 초기화 - 데이터베이스 연결을 관리할 ConnectionFactory 인스턴스 생성하고 연결 설정(timeout, SSL 등) 구성합니다.
6. Connection Pool 생성 - 초기 Connection Pool 설정(최소/최대 연결 수 등)합니다.
7. Database 연결 준비 - 실제 데이터베이스와의 연결 채널 확립 및 연결 테스트 수행 및 준비 상태 확인합니다.
💡 아래와 같이 애플리케이션이 실행하면 1. Finished Spring Data repository scanning in 118 ms. Found 2 R2DBC repository interfaces. - Spring Boot Data R2DBC의 ReactiveCrudRepository를 통해 구성한 Repository를 스캔하였습니다. 2. io.r2 dbc.postgresql.Extensions : Discovering Extensions using ServiceLoader - PostgreSQL R2DBC 드라이버가 ServiceLoader를 통해 확장 기능들을 찾는 과정입니다. Java의 SPI(Service Provider Interface) 메커니즘을 사용하여 자동으로 확장 기능을 발견합니다. 3. io.r2dbc.postgresql.Extensions : Registering extension io.r2dbc.postgresql.codec.BuiltinDynamicCodecs
- PostgreSQL의 데이터 타입을 Java 객체로 변환하는 코덱(Codec)을 등록하는 과정입니다.
5.2. 쿼리 실행 과정
💡 쿼리 실행 과정
사전 데이터베이- 스가 연결되어 Connection Factory에 Connection Pool이 생성이 되고, 커넥션 풀에서 연결을 획득하여 쿼리 실행, 결과 처리, 트랜잭션 완료 단계로 순차적으로 진행이 됩니다.
💡 연결 준비 단계
1. 쿼리 실행 메서드 호출 - 애플리케이션 서버가 실행되었을 때, 쿼리를 실행하는 메서드를 호출하여 동작을 시작합니다.
2. Spring Boot Data R2DBC의 ReactiveCrudRepository - ReactiveCrudRepository을 상속받은 Repository 내에서 쿼리를 생성하고 호출합니다.
3. R2DBC SPI(Service Provider Interface) - Statement, Result 등의 표준 인터페이스를 제공하여 일관된 쿼리 실행 방식 보장데이터베이스 벤더별 구현체들이 이 인터페이스를 따르도록 함
4. R2DBC Driver - 실제 데이터베이스와의 통신을 담당하는 구현체입니다. 각 데이터베이스 벤더(PostgreSQL, MySQL 등) 별로 R2DBC 사양을 구현한 드라이버를 제공합니다. - Statement, Result 등의 표준 인터페이스를 구현하여 실제 데이터베이스와의 통신을 처리합니다
💡 실제 실행 단계 1. Connection Pool 연결 상태 확인 - 애플리케이션 실행 시, 생성된 Connection의 여부를 확인합니다. - 사용 중인 Connection과 실행 중인 Conncetion의 확인을 통해서 존재하지 않을 때, 지정한 Connection Pool 크기 제한 내에서 새로운 Connection을 생성합니다.
2. Connection 획득 - Pool에서 사용 가능한 Connection을 비동기적으로 가져옵니다. 이는 Mono <Connection> 형태로 반환됩니다
3. Statement 생성 - Connection.createStatement()를 통해 Statement 객체를 생성합니다 SQL 쿼리 텍스트를 설정합니다. 필요한 경우 bind() 메서드로 파라미터를 설정합니다.
4. 쿼리 실행 - execute() 메서드를 호출하여 쿼리를 실행합니다. - 결과는 Publisher <Result> 형태의 스트림으로 반환됩니다
💡 결과 처리 단계 1. 결과 처리 및 매핑 - Result.map()을 사용하여 도메인 객체로 매핑합니다 데이터를 스트림 형태로 처리합니다
2. Connection 반환 - 작업이 완료되면 Connection이 Pool에 자동으로 반환됩니다 close() 메서드를 직접 호출할 필요 없이 자동으로 처리됩니다
💡 아래와 같이 애플리케이션의 쿼리를 실행하면 💡 실제 실행 단계 1. 커넥션 풀에서 새로운 연결 획득 - io.r2dbc.pool.ConnectionPool : Obtaining new connection from the pool. - 서버 실행 시 사전에 구성되었던 커넥션 풀로부터 새로운 연결(Connection)을 획득합니다.
[ 더 알아보기 ] 💡 내부적으로 처리되는 과정이 JDBC 처리과정이랑 비슷한데 다른 점은 뭐야?
- 비동기 처리: R2DBC는 비동기-논블로킹 방식으로 데이터베이스 작업을 수행하며, Publisher 객체를 통해 비동기적으로 쿼리를 실행합니다. 반면 JDBC는 동기-블로킹 방식으로 동작합니다. - 데이터 처리 방식: R2DBC는 Reactive Streams API를 사용하여 스트림 형태로 데이터를 처리하고, JDBC는 일괄 처리 방식을 사용합니다. - 리소스 관리: R2DBC는 자동 리소스 관리를 제공하는 반면, JDBC는 수동으로 리소스를 관리해야 합니다. - 백프레셔: R2DBC는 Publisher와 Subscriber 간의 백프레셔를 통해 데이터 흐름을 제어할 수 있지만, JDBC는 이를 지원하지 않습니다.
5. R2DBC vs JDBC
💡 R2DBC vs JDBC
- 반응형 프로그래밍(Reactive Programming)을 구현하기 위해서 R2DBC를 이용하는 API 사양과 명령형 프로그래밍을 구현하기 위한 JDBC 간의 차이점에 대해 알아봅니다.
특성
R2DBC
JDBC
실행 모델
비동기(Non-blocking)
동기(Blocking)
데이터 처리
스트림 형태의 데이터 처리
일괄 처리 방식
스케일링
효율적인 리소스 사용으로 높은 확장성
스레드 풀 크기에 제한
프로그래밍 모델
리액티브
명령형
백프레셔
지원
미지원
리소스 관리
자동 리소스 관리
수동 리소스 관리 필요
연결 방식
r2dbc: 프로토콜
jdbc: 프로토콜
트랜잭션 처리
리액티브 트랜잭션
동기식 트랜잭션
💡 R2DBC를 적용할 때의 주의 사항
- R2DBC는 Spring WebFlux와 함께 사용할 때 가장 큰 장점을 발휘하며, 높은 동시성이 요구되는 애플리케이션에서 특히 유용합니다.
주의사항
설명
데이터베이스 지원
모든 데이터베이스가 R2DBC를 지원하지는 않음
마이그레이션
기존 JDBC 기반 코드의 마이그레이션이 필요
학습 곡선
리액티브 프로그래밍에 대한 이해가 필요
디버깅
디버깅이 상대적으로 복잡할 수 있음
[ 더 알아보기 ] 💡 동시성(Concurrency)이란? - 여러 작업이 동시에 실행되는 것처럼 보이는 것을 의미합니다. 실제로는 매우 빠른 속도로 작업들 사이를 전환하면서 처리합니다.
2) Spring Boot Data R2DBC
💡Spring Boot Data R2DBC
- Spring Framework에서 제공하는 R2DBC를 더 쉽게 사용할 수 있도록 추상화된 프레임워크를 의미합니다. - 반응형 애플리케이션 스택에서 관계형 데이터 액세스 기술을 사용하는 Spring 기반 애플리케이션을 더 쉽게 빌드할 수 있게 해 줍니다.
1. Spring Boot Data R2DBC 주요 특징
특징
세부 내용
Repository 인터페이스 지원
- ReactiveCrudRepository를 통한 기본 CRUD 메서드 자동 제공 - 메서드 이름 규칙을 통한 쿼리 자동 생성 - @Query 어노테이션을 사용한 리액티브 레포지토리 - Query derivation 지원
트랜잭션 관리
- @Transactional 어노테이션을 통한 선언적 트랜잭션 관리 - 리액티브 트랜잭션 매니저를 통한 비동기 트랜잭션 처리
엔티티 매핑
- @Table, @Column 등의 어노테이션을 통한 객체-관계 매핑 - 복잡한 도메인 모델의 매핑 단순화 - R2dbcEntityTemplate을 통한 Template API 지원 - DatabaseClient 기반의 Criteria API를 통한 매핑된 엔티티 실행
자동 구성
- Spring Boot의 자동 구성을 통한 데이터베이스 연결 설정 간소화 - 별도 설정 없이 R2DBC 즉시 사용 가능 - Functional API 지원
데이터베이스 지원
- 다양한 데이터베이스 지원: H2, MariaDB, Microsoft SQL Server, MySQL, jasync-sql MySQL, PostgreSQL, Oracle - 네이티브 문법을 사용한 파라미터 바인딩 - 결과 처리: 업데이트 카운트, 비매핑(Map<String, Object>), 엔티티 매핑, 추출 함수
2. Spring Boot Data Interface
2.1. ReactiveCrudRepository
💡 ReactiveCrudRepository Interface
- Spring Data R2DBC에서 제공하는 기본 인터페이스로, 리액티브 프로그래밍 방식의 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업을 지원합니다.
3) Spring Boot Data R2DBC 환경 설정 : PostgreSQL Driver
💡 Spring Boot Data R2DBC 환경 설정 : PostgreSQL Driver
- Spring Boot WebFlux + R2DBC + PostgreSQL 기반의 데이터 처리 과정을 위해서 아래와 같은 처리과정을 구성하였습니다. - 아래의 과정을 환경설정하고 수행되는 과정에 대해 알아봅니다.
1. 의존성 추가 : build.gradle
💡 의존성 추가: : build.gradle
- spring-boot-starter-webflux: 스프링의 리액티브 웹 프레임워크로, 비동기-논블로킹 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 기본 의존성입니다. - spring-boot-starter-data-r2dbc: Spring Boot에서 R2DBC를 사용하기 위한 기본적인 설정과 인프라를 제공하는 스타터 패키지입니다. - r2dbc-postgresql: PostgreSQL 데이터베이스와의 실제 연결을 담당하는 구체적인 드라이버입니다. R2DBC는 데이터베이스별로 전용 드라이버가 필요합니다.
- R2DBC PostgreSQL 드라이버(r2dbc-postgresql)는 이미 SPI(Service Provider Interface)를 포함하고 있기에 별도의 설치는 필요 없습니다. - spring-boot-starter-data-r2dbc와 r2dbc-postgresql 의존성만 추가하면 자동으로 필요한 SPI 구현체가 포함됩니다
2. 설정 파일 추가 : application.yml
💡 설정 파일 추가 : application.yml
- yml 파일 내에 R2DBC 연결 정보를 설정합니다. - R2DBC r2dbc:url 형식은 'r2dbc:postgresql://{host}:{port}/{database}' 형태를 따릅니다. - 추가로 R2DBC를 로깅, R2DBC Connection Pool 로깅, R2DBC-PostgreSQL Driver 로깅을 포함하였습니다.
- 구성한 R2DBC Driver를 기반으로 PostgreSQL 데이터베이스를 통해서 데이터가 조회됨을 확인하였습니다.
5) Spring Boot Data R2DBC 결과화면 -2 : 비동기 병렬처리
💡 Spring Boot Data R2DBC 결과화면 -2 : 비동기 병렬처리
- R2DBC를 이용하여 비동기 병렬처리되는 과정에 대해서 알아봅니다.
1. 비동기 병렬 처리 테스트 코드
💡 비동기 병렬 처리 테스트 코드
- 이전에 구성한 서비스 로직을 호출하여 아래와 같이 총 0번에서 10번까지 수행하면서 10명의 사용자를 List 객체 내에 구성하였습니다. - 이를 순회하면서 호출하여서 비동기 병렬로 처리가 되는지 확인해 봅니다.
@TestpublicvoidtestParallelProcessing(){
WebClient client = WebClient.create("http://localhost:8080");
// 10명의 서로 다른 사용자 데이터 생성
List<UserEntity> users = IntStream.range(0, 10)
.mapToObj(i -> UserEntity.builder()
.userId("testIdd" + i)
.userEmail("adjh54@naver.com")
.build())
.collect(Collectors.toList());
// 각 사용자에 대해 테스트 실행
StepVerifier.create(
Flux.fromIterable(users)
.flatMap(user ->
client.get()
.uri("/api/v1/user/user/{userId}", user.getUserId())
.accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
.exchange()
.thenReturn(Integer.class)
.elapsed()
)
)
.expectNextCount(10)
.verifyComplete();
}
2. 처리결과 화면
💡 처리결과 화면
- 아래의 결과를 확인하면 여러 개의 nio 스레드가 동시에 실행됨을 확인할 수 있습니다 (event-loop--nio-10,7,8,9) - 각각의 트랜잭션이 독립적으로 생성되고 실행됨을 볼 수 있습니다 - SQL 실행이 여러 actor-tcp-nio 스레드에서 병렬로 이루어지고 있음을 확인할 수 있습니다 - 트랜잭션의 커밋도 여러 스레드에서 동시에 진행되는 것을 볼 수 있습니다
