Synchronization vs. Asynchronization and Blocking vs. Non-Blocking
카테고리 | 동기(Synchronous) | 비동기(Asynchronous) | Blocking | Non-Blocking |
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핵심 개념 | 작업이 순차적으로 실행되며, 이전 작업이 완료될 때까지 다음 작업을 시작하지 않음 | 작업들이 독립적으로 실행되며, 이전 작업의 완료를 기다리지 않고 다음 작업 수행 가능 | 호출된 함수가 작업을 완료할 때까지 제어권을 반환하지 않음 | 호출된 함수가 작업 완료 여부와 관계없이 즉시 제어권을 반환함 |
작업 처리 방식 | 순차적으로 작업을 처리하며, 각 작업이 완료된 후 다음 작업 시작 | 여러 작업이 동시에 처리될 수 있으며, 작업 완료 순서는 불확실할 수 있음 | 호출한 함수는 작업이 완료될 때까지 대기 상태 유지 | 호출한 함수는 작업 진행 중에도 다른 작업 수행 가능 |
제어 흐름 | 프로그램의 제어 흐름이 순차적이고 예측 가능함 | 제어 흐름이 비선형적이며, 콜백이나 이벤트로 처리 | 제어권이 호출된 함수에 완전히 넘어감 | 제어권이 호출한 함수에 즉시 반환됨 |
결과 처리 | 작업 완료 후 바로 결과를 반환받아 처리 | 콜백 함수, Promise, async/await 등을 통해 결과 처리 | 결과를 직접 반환받아 처리 | 상태 확인이나 콜백을 통해 결과 처리 |
주요 특징 | - 코드의 실행 순서가 명확함 - 직관적인 코드 흐름 - 단순한 구현 | - 작업의 병렬 처리 가능 - 복잡한 이벤트 처리 - 높은 확장성 | - 자원을 점유하며 대기 - 단순한 구현 - 예측 가능한 실행 | - 자원의 효율적 활용 - 복잡한 구현 - 높은 동시성 |
에러 처리 | try-catch 블록으로 즉시 에러 처리 가능 | Promise의 catch나 async/await의 try-catch로 처리 | 동기적 에러 처리 가능 | 비동기적 에러 처리 메커니즘 필요 |
성능 특성 | - 단순 작업에서 오버헤드 적음 - 순차 처리로 인한 대기 시간 발생 | - 동시 처리로 인한 전체 처리 시간 감소 - 컨텍스트 스위칭 오버헤드 | - I/O 작업에서 성능 저하 - 리소스 독점 | - 리소스 효율적 활용 - 높은 처리량 |
적합한 사용 사례 | - 간단한 계산 작업 - 메모리 내 데이터 처리 - 순차적 처리 필요 작업 | - 네트워크 요청 - 대용량 파일 처리 - 독립적 실행 가능 작업 | - CPU 연산 작업 - 간단한 파일 작업 - 메모리 작업 | - I/O 작업 - 네트워크 통신 - 대용량 처리 |
실행 순서 | 코드 작성 순서와 실행 순서가 동일 | 실행 순서가 코드 작성 순서와 다를 수 있음 | 작업 완료 순서가 예측 가능 | 작업 완료 순서가 불확실 |
자원 활용 | 단일 자원을 순차적으로 사용 | 여러 자원을 동시에 효율적으로 활용 | 자원을 독점적으로 사용 | 자원을 공유하여 사용 |
응답성 | 작업 완료 전까지 다른 작업 불가 | 여러 작업의 동시 처리로 높은 응답성 | 대기 시간 동안 응답 불가 | 지속적인 응답 가능 |
디버깅 | 코드 흐름 추적이 용이함 | 비동기 로직으로 인한 디버깅 어려움 | 문제 발생 지점 파악 쉬움 | 문제 발생 지점 추적 어려움 |
확장성 | 수직적 확장에 제한적 | 수평적/수직적 확장 용이 | 동시 처리 능력 제한적 | 높은 동시성 처리 가능 |
데이터 일관성 | 데이터 일관성 보장이 쉬움 | 경쟁 조건 고려 필요 | 순차적 처리로 일관성 보장 | 동시성 제어 메커니즘 필요 |
추가적인 고려사항:
시스템 설계 시 고려사항:
- 시스템의 목적과 요구사항
- 예상되는 부하와 처리량
- 확장성 요구사항
- 유지보수 용이성
성능 최적화:
- 작업의 특성에 따른 적절한 방식 선택
- 리소스 사용량 모니터링
- 병목 현상 관리
개발 복잡도:
- 팀의 기술적 역량
- 유지보수 가능성
- 디버깅 용이성
주요 차이점 분석
제어 흐름의 관점
동기/비동기는 작업의 실행 순서와 완료 시점에 관한 것.
반면 Blocking/Non-Blocking은 제어권의 반환 시점에 관한 것이다.
성능과 자원 활용
- 동기: 순차적 실행으로 자원 사용이 효율적이지 않을 수 있다.
- 비동기: 병렬 처리로 자원을 효율적으로 활용할 수 있다.
- Blocking: 대기 시간 동안 자원이 낭비될 수 있다.
- Non-Blocking: 대기 시간을 다른 작업에 활용할 수 있다.
구현 복잡도
동기와 Blocking 방식은 구현이 상대적으로 단순한 반면, 비동기와 Non-Blocking 방식은 콜백이나 이벤트 처리 등으로 인해 구현이 복잡할 수 있다.
조합별 비교 및 예시
구분 | 동기 + Blocking | 동기 + Non-Blocking | 비동기 + Blocking | 비동기 + Non-Blocking |
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특징 | - 가장 단순한 실행 모델 - 직관적인 코드 흐름 - 순차적 실행 보장 | - 동기적 실행 흐름 유지 - 리소스 점유 최소화 Polling 방식 사용 | - Promise나 async/await 사용 - 실행 순서 보장 - 비동기 작업 대기 | - 가장 유연한 실행 모델 - 높은 리소스 활용도 - 이벤트 기반 처리 |
장점 | - 구현이 단순 - 디버깅 용이 - 결과 예측 쉬움 | - 리소스 효율성 - 응답성 유지 - 동기 코드 장점 유지 | - 비동기 코드의 동기적 처리 - 에러 처리 용이 - 코드 가독성 좋음 | - 최고의 성능 - 높은 확장성 - 리소스 효율적 사용 |
단점 | - 리소스 비효율적 - 성능 저하 - 응답성 저하 | - 구현 복잡도 증가 CPU 사용률 증가 Polling 오버헤드 | - 스레드 블로킹 - 병렬 처리 제한 - 성능 제약 | - 복잡한 에러 처리 - 디버깅 어려움 - 콜백 지옥 가능성 |
적합한 시나리오 | - 단순한 계산 작업 - 메모리 내 연산 - 설정 파일 로딩 | - 주기적 상태 확인 - 실시간 모니터링 - 센서 데이터 처리 | - 순차적 API 호출 - 데이터베이스 트랜잭션 - 의존적 비동기 작업 | - 웹 서버 - 실시간 애플리케이션 - 대용량 I/O 처리 |
주의사항 | - 긴 작업 시 시스템 블로킹 - 타임아웃 처리 필요 - 리소스 고려 | - 무한 루프 주의 CPU 사용량 모니터링 - 폴링 간격 최적화 | - 데드락 가능성 - 메모리 누수 주의 - 타임아웃 설정 | - 상태 관리 복잡성 - 동시성 제어 - 메모리 관리 |
동작 방식 | - 순차적 실행 - 작업 완료까지 대기 - 직접 결과 반환 | - 상태 확인 루프 - 작업 병행 처리 - 폴링 기반 결과 확인 | - 비동기 호출 후 대기 Promise 기반 처리 await 사용 | - 이벤트 루프 활용 - 콜백 기반 처리 - 비동기 이벤트 처리 |
추가적인 구현 시 고려사항:
에러 처리:
- 동기 + Blocking: try-catch 직접 사용
- 동기 + Non-Blocking: 상태 확인 시 에러 체크
- 비동기 + Blocking: try-catch와 async/await 사용
- 비동기 + Non-Blocking: 콜백의 에러 파라미터 처리
성능 최적화:
- 동기 + Blocking: 작업 크기 최소화
- 동기 + Non-Blocking: 폴링 간격 최적화
- 비동기 + Blocking: 병렬 처리 가능성 검토
- 비동기 + Non-Blocking: 이벤트 루프 최적화
리소스 관리:
- 동기 + Blocking: 타임아웃 설정
- 동기 + Non-Blocking: CPU 사용량 모니터링
- 비동기 + Blocking: 메모리 누수 방지
- 비동기 + Non-Blocking: 동시성 제어
각 조합의 선택은 애플리케이션의 요구사항, 성능 목표, 개발 팀의 역량 등을 종합적으로 고려하여 결정해야 한다.
예시
- 동기(Synchronous) + Blocking
- 동기(Synchronous) + Non-Blocking
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- 비동기(Asynchronous) + Blocking
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- 비동기(Asynchronous) + Non-Blocking
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적용 가이드라인
- 동기 방식이 적합한 경우:
- 작업의 순서가 중요한 경우
- 데이터의 정합성이 중요한 경우
- 간단한 스크립트나 배치 작업
- 즉각적인 결과가 필요한 경우
- 비동기 방식이 적합한 경우:
- 다중 사용자 처리가 필요한 경우
- 긴 작업 시간이 예상되는 경우
- 높은 처리량이 요구되는 경우
- 실시간 데이터 처리가 필요한 경우
- Blocking이 적합한 경우:
- 간단한 I/O 작업
- 리소스 사용량이 적은 경우
- 즉각적인 응답이 필요한 경우
- 단일 사용자 시스템
- Non-Blocking이 적합한 경우:
- 높은 동시성이 요구되는 경우
- 대규모 I/O 작업 처리
- 실시간 네트워크 애플리케이션
- 고성능이 요구되는 서버
최적화 전략
- 성능 최적화
- 작업의 특성에 따른 적절한 방식 선택
- 리소스 사용량 모니터링
- 타임아웃 설정
- 에러 처리 메커니즘 구축
- 리소스 관리
- 메모리 사용량 관리
- 스레드 풀 최적화
- 커넥션 풀 관리
- 캐시 활용
용어 정리
용어 | 설명 |
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