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[안드로이드] 그런 Rx Java 로 괜찮은가 2 - Mulitple API, 병렬 처리 (flatMap, merge, zip)

RxJava 의 큰 장점 중 하나는 무엇이든 Observable 소스로 추상화하고, 이를 제공되는 Operation을 이용하여 손쉽게 가공할 수 있다는 점이다. 안드로이드 개발 중 가장 흔하게 접할 수 있는 케이스로는 Retrofit - RxJava 조합을 이용한 API 통신이 있다.

기본적인 API 콜 코드

MyService.fetchUserData()
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe(user -> updateViewFrom(user));

그런데 개발을 진행하다보면, 한번에 다수의 API 를 호출해야 할 상황을 맞이할 때가 있다. 역시 RxJava 에서 제공하는 다음 Operation 들을 활용하면 어려운 일이 아니다. 그러나 여전히 잘못 사용할 수 있는 여지가 존재한다. 기본적인 활용 방법과 주의해야할 점을 알아보자.

Multiple API call

보통 flatMap, merge, zip 3가지 옵션을 자주 활용하게 된다.

처음에 각 연산자의 역할과 차이점을 명확히 구별하기 어려울 수 있는데, 다음과 같은 예시로 먼저 가볍게 느낌만 알아보자.

어느 매장에서 치킨과 피자를 주문하였다. 이때 주문 옵션에 flatMap, merge, zip 을 선택할 수 있다.

  • 치킨.flatMap(피자) 옵션을 선택한 경우 : 치킨을 조리하고, 완성된 치킨을 이용하여 피자를 만든 후 피자가 제공된다.
  • merge.(치킨, 피자) 옵션을 선택한 경우 : 치킨, 피자 중 먼저 음식이 완성된 순서대로 제공된다.
  • zip.(치킨, 피자, 치킨 피자 세트) 옵션을 선택한 경우 : 치킨, 피자 둘다 음식이 완성되면 치킨 피자 세트가 제공된다.

1. API 콜 간에 의존성이 있다 : flatMap

각 API 호출 간에 의존성이 있는 케이스에서는 flatMap 을 활용하자. 예를 들면 첫번째 API 콜을 이용하여 인증 토큰을 얻어 오고, 인증 토큰을 이용하여 두번째 API 콜을 하는 케이스.

flatMap 연산자는 특수한 형태의 map 연산자이다. map 의 경우 다른 데이터 타입으로 가공하지만, flatMap 의 경우 다른 데이터를 발행할 수 있는 Observable 소스로 가공한다.

첫번째 API 를 호출하고, 그 결과를 이용하여 두번째 API 를 호출하는 코드

firstCall()
    .flatMap(firstCallResult -> secondCall(firstCallResult))
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe(secondCallResult -> updateResult(secondCallResult))

2. 각각의 API 결과를 한곳에서 처리하고 싶다 : merge

API 가 서로 의존성이 없고, 각 결과를 하나의 옵저버에서 받고 싶을 경우 merge 를 활용하자.

merge 연산자는 여러 개의 Observable 소스에서 발행한 데이터를 모아서(merge) 한곳에서 모두 받을 수 있도록 해준다.

첫번째 API, 두번째 API 를 각각 호출하고 그 결과를 처리하는 코드

Observable.merge(firstCall(), secondCall())
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe(eachResult -> updateResultWithIndividual(eachResult))

3. 각각의 API 의 결과를 조합하고 싶다 : zip

각각의 API 호출 결과를 모아서 한번에 받고 싶을 경우 zip 을 활용하자.

zip 연산자는 여러 개의 Observable 소스에서 발행한 데이터들을 모은 후, 모든 Observable 소스에서 데이터가 발행이 완료 됐을 경우 모았던 데이터를 결합하여 하나의 데이터 형태로 발행한다. 이때 각 결과를 어떻게 결합 할지에 대한 정의를 해줘야 한다.

첫번째 API, 두번째 API 결과를 합친 결과를 처리하는 코드

Observable.zip(
    	firstCall(), 
    	secondCall(), 
    	(firstResult, secondResult) -> new combinedResult(firstResult, secondResult))
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe(combinedResult -> updateResult(combinedResult)

그외..

위 내용에서는 자주 사용 되는 3개의 연산자만 설명했지만, 그 외에도 여러 특수한 케이스에서 활용할 수 있는 연산자가 많이 있다. 또한 API 호출이 아니라 Observable 소스로 추상화될 수 있는 그 무엇이든 위 연산자 들의 정의대로 활용이 가능하니 한번 익혀두면 두고두고 유용할 것이라 생각된다.

정말 효율적인 처리 일까? (Feat. 병렬처리)

이전 글에서도 얘기했지만, RxJava 는 같은 작업을 처리 하더라도 접근할 수 있는 경로가 매우 다양하다. 또한 각 연산자들이 어느정도 추상화되어있는 형태이다 보니 정확히 이해하지 않고 사용할 경우 결과는 그럴듯하나 내부적으로는 비효율적으로 동작할 수 있다.

사실은 위 예시에서도 비효율적으로 동작하는 부분이 존재한다. 다시 zip 을 활용하는 케이스로 돌아가보자. 우리가 zip 을 활용하여 API 콜을 묶을 때 기본적으로 다음과 같이 작동할 것이라고 생각한다.

“두개의 API가 각각 동시에 호출되고, 각 결과가 모두 도착하면 하나의 데이터로 발행이 되겠지?”

그런데 실제 API 콜을 프로파일러로 분석해보면, io 스케줄러 쓰레드에서 순차적으로 API 를 호출함을 알 수 있다. 즉, 비동기 처리는 되었지만 병렬로 동작하지 않게 된다.

비 효율적인 방법 (병렬처리 X)

Observable.zip(
    	firstCall(), 
    	secondCall(), 
    	(firstResult, secondResult) -> new combinedResult(firstResult, secondResult))
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe(combinedResult -> updateResult(combinedResult)

다음 코드를 보고 이런 궁금증이 생길 수 있다.

‘subscribeOn 에 io 스캐쥴러를 설정해줬으니, 가장 처음 수행되는 zip 이 io 쓰레드에서 동작하는거 아닌가?’

맞다. zip 연산 자체는 io 쓰레드에서 수행된다. 하지만 zip 의 정의를 다시 한번 생각해보자. zip 은 단지 2개 혹은 그 이상의 Observable 소스가 발행하는 데이터를 묶어서 하나의 데이터로 발행하는 역할을 수행할 뿐이지, 개별 Observable 소스의 아이템이 발행되는 쓰레드는 관여하지 않는다. 따라서 zip 연산자는 ios 쓰레드에서 순차적으로 Observable 소스를 발행 했던 것이다.

효율적인 방법 (병렬처리 O)

개별 Observable 소스가 각각 다른 쓰레드에서 아이템이 발행 되길 원할 경우 다음과 같이 소스에 스케쥴러를 각각 설정 해줘야한다.

Observable.zip(
    	firstCall().subscribeOn(Schedulers.io()), 
    	secondCall().subscribeOn(Schedulers.io()), 
    	(firstResult, secondResult) -> new combinedResult(firstResult, secondResult))
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe(combinedResult -> updateResult(combinedResult)

또한 zip 연산에 대한 스케쥴러 설정이 사라졌는데, 사실 zip 연산 자체가 별도의 쓰레드에서 수행될 이유는 없기 때문이다.

zip 연산외에 merge 에서도 위 내용은 동일하게 적용되니 개발시 참고하자!

맺으며

RxJava 는 강력한 도구이지만 그만큼 숙지해야할 내부 정책들도 제법 많다. 이러한 정책들, 낯선 접근방식 때문에 여전히 러닝커브가 높다고 여겨지지만 한번 적응하면 이만한 도구가 없다고 느껴지는 것도 사실이다. 잘 흡수하여 무기로 갈고 닦는다면 개발시 직면하는 다양한 문제들을 해결해줄 것이라고 생각한다. 🤟