개요 RxJS는 Reactive Extensions for JavaScript의 약자이며 비동기 데이터 흐름을 스트림 Observable로 다루는 라이브러리임 이벤트, API 응답, 클릭, WebSocket처럼 시간에 따라 변하는 값을 하나의 연속 흐름으로 모델링 가능 핵심 비교 Promise는 값 1개 처리 Observable은 값 0개부터 무한대까지 처리 Observable 핵심 정의 시간에 따라 변경되는 데이터를 push 기반 스트림으로 표현한 객체 구독 subscribe 시점에만 실행되는 lazy 특성 구독 해제 unsubscribe 시 리소스 정리 가능 특징 lazy 실행으로 불필요한 작업 방지 cancel 가능으로 누수 방지 0~무한개의 값 연속 처리 간단 예시 ...
개념/배경 한 객체의 상태 변화나 이벤트를 여러 객체가 자동으로 감지하고 반응하게 만드는 구조를 Observer 패턴이라 부름 발행자와 구독자의 관계로도 설명됨. Publisher가 이벤트를 내보내고 Subscribers가 이를 받는 흐름 핵심은 느슨한 결합과 자동 알림 흐름 유지 핵심 개념과 구성요소 Subject 또는 Observable 이벤트를 발생시키는 주체 Observer 목록을 관리 상태가 변하면 observers에 알림 전파 Observer 상태 변화를 알고 싶은 소비자 update 같은 콜백 보유 notify Subject가 모든 Observer에게 브로드캐스트하는 동작 동작 원리 Observer가 Subject에 구독 등록 Subject 상태 변화 발생 Subject가 notify 실행, 등록된 Observer의 콜백 호출 Observer는 전달된 값에 따라 자체 로직 수행 필수 인터페이스의 최소 형태는 아래와 같음 ...
개념/배경 백프레셔 Backpressure는 소비자가 생산자의 처리 속도를 따라가지 못할 때, 소비자가 생산자의 속도를 조절하도록 피드백을 주는 흐름 제어 메커니즘을 의미함 직관적 비유로 좁은 깔때기 소비자에 높은 수압 생산자를 연결했을 때, 깔때기 내부에 물이 차며 더 유입되지 않도록 압력이 올라가거나 수도를 잠그라는 신호를 보내는 상황과 동일함 왜 중요한가 처리 속도 불균형이 누적되면 메모리 초과와 지연 폭증으로 이어짐 생산자 1000 req/s, 소비자 100 req/s 가정 매초 900개가 버퍼에 쌓여 메모리 증가, 결국 OOM 위험 큐 대기열이 길어져 tail-latency 증가, 사실상 영구 대기 상태 발생 가능 백프레셔는 이런 누적을 초기에 억제해 시스템 안정성 확보와 자원 보호에 기여함 핵심 개념과 정의 Producer: 데이터를 생성·전송하는 주체 Consumer: 데이터를 수신·처리하는 주체 Backpressure: 소비자가 처리 가능한 속도로 생산자에 역방향 피드백을 전달해 유량을 제어하는 행위 전략 축: 조절 Control, 버퍼링 Buffering, 드롭 Dropping 동작 원리/전략 A. 조절 Control/Throttling ...