Project Reactor 도입을 통한 동시 처리량 100배 향상 및 Non-blocking 파이프라인 구축

5 Project Reactor Techniques That Turned My Blocking Java Code Into High-Performance Pipelines

Nithin Bharadwaj2026년 4월 30일10분intermediate

AI 요약

Context

Thread-per-request 모델의 한계로 인해 DB 쿼리 지연 시 전체 시스템 스레드가 고갈되는 병목 현상 발생. 요청 증가에 따른 메모리 급증 및 응답 시간 지연으로 서비스 가용성 저하 문제 직면.

데이터 성격에 따라 Mono(단일 값)와 Flux(스트림)를 구분하여 리소스 효율 최적화
zipWith 연산자를 통한 비동기 데이터 소스의 병렬 조합 및 동기화 비용 제거
Backpressure 전략(Buffer, Drop, Latest) 적용을 통한 Producer-Consumer 간 속도 차이 제어 및 메모리 오버플로우 방지
CPU-bound 작업에 Schedulers.parallel()을 할당하여 코어 활용도 극대화
Blocking I/O 작업 시 Schedulers.boundedElastic()과 subscribeOn을 사용하여 Event Loop 스레드 점유 방지
onErrorReturn 등 리액티브 전용 연산자를 활용한 비동기 환경의 명시적 예외 처리 체계 구축

실천 포인트

1. Blocking I/O 호출 시 반드시 별도의 Scheduler(boundedElastic)로 격리했는지 확인

2. 무제한 버퍼로 인한 OOM 방지를 위해 명시적인 Backpressure 전략 설정

3. 연산 집약적 작업과 I/O 작업의 스케줄러를 분리하여 Event Loop 블로킹 방지

4. StepVerifier를 사용하여 비동기 파이프라인의 정합성 검증

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