액터 모델: 얼랭(Erlang)과 아카(Akka)를 이용한 동시성 및 확장성

소프트웨어 개발의 세계에서 증가하는 워크로드를 처리하고 효율적으로 수행할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 것은 끊임없는 과제입니다. 스레드와 락과 같은 전통적인 동시성 접근 방식은 금방 복잡해지고 오류가 발생하기 쉽습니다. 액터 모델은 강력한 대안을 제공하며, 동시성 및 분산 시스템을 설계하는 견고하고 우아한 방법을 제시합니다. 이 블로그 게시물에서는 액터 모델에 대해 깊이 파고들어 그 원칙을 탐구하고, 두 가지 주요 구현인 얼랭과 아카에 초점을 맞춥니다.

액터 모델이란 무엇인가?

액터 모델은 동시성 컴퓨팅의 수학적 모델입니다. 이는 '액터'를 컴퓨팅의 기본 단위로 취급합니다. 액터는 비동기적 메시지 패싱을 통해 서로 통신하는 독립적인 개체입니다. 이 모델은 공유 메모리와 복잡한 동기화 메커니즘의 필요성을 제거하여 동시성 관리를 단순화합니다.

액터 모델의 핵심 원칙:

• 액터: 상태와 동작을 캡슐화하는 개별적이고 독립적인 개체입니다.
• 메시지 패싱: 액터는 메시지를 보내고 받음으로써 통신합니다. 메시지는 불변입니다.
• 비동기 통신: 메시지는 비동기적으로 전송되며, 이는 발신자가 응답을 기다리지 않음을 의미합니다. 이는 논블로킹(non-blocking) 연산과 높은 동시성을 촉진합니다.
• 격리: 액터는 자신만의 비공개 상태를 가지며 서로 격리되어 있습니다. 이는 데이터 손상을 방지하고 디버깅을 단순화합니다.
• 동시성: 여러 액터가 동시에 메시지를 처리할 수 있으므로, 이 모델은 본질적으로 동시성을 지원합니다.

액터 모델은 구성 요소가 서로 다른 머신에 위치하고 네트워크를 통해 통신할 수 있는 분산 시스템을 구축하는 데 특히 적합합니다. 액터가 서로를 모니터링하고 장애로부터 복구할 수 있으므로 내결함성을 위한 내장 지원을 제공합니다.

얼랭: 액터 모델의 선구자

얼랭은 매우 높은 동시성과 내결함성을 갖춘 시스템을 구축하기 위해 특별히 설계된 프로그래밍 언어 및 런타임 환경입니다. 1980년대에 에릭슨(Ericsson)에서 통신 스위치의 요구 사항을 처리하기 위해 개발되었는데, 이 스위치들은 극도의 신뢰성과 수많은 동시 연결을 처리할 수 있는 능력이 필요했습니다.

얼랭의 주요 특징:

• 내장 동시성: 얼랭의 동시성 모델은 액터 모델에 직접 기반합니다. 언어 자체가 처음부터 동시성 프로그래밍을 위해 설계되었습니다.
• 내결함성: 얼랭의 'let it crash'(충돌을 허용하라) 철학과 감독 트리(supervision trees)는 시스템을 매우 견고하게 만듭니다. 프로세스에 오류가 발생하면 자동으로 재시작될 수 있습니다.
• 핫 코드 스와핑: 얼랭은 실행 중인 시스템을 중단하지 않고 코드를 업데이트할 수 있습니다. 이는 고가용성이 요구되는 시스템에 매우 중요합니다.
• 분산: 얼랭은 여러 노드에서 원활하게 작동하도록 설계되어 분산 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.
• OTP (Open Telecom Platform): OTP는 복잡한 얼랭 애플리케이션 개발을 단순화하는 라이브러리 및 디자인 원칙 모음을 제공합니다. 여기에는 감독자(supervisors), 상태 머신(state machines) 및 기타 유용한 추상화가 포함됩니다.

얼랭 예제: 간단한 카운터 액터

얼랭으로 작성된 간단한 카운터 액터의 예제를 살펴보겠습니다. 이 액터는 increment 및 get 메시지를 수신하고 카운트를 유지합니다.

            -module(counter).
-export([start/0, increment/1, get/1]).

start() ->
  spawn(?MODULE, loop, [0]).

increment(Pid) ->
  Pid ! {increment}.

get(Pid) ->
  Pid ! {get, self()}.

loop(Count) ->
  receive
    {increment} ->
      io:format("Incrementing...~n"),
      loop(Count + 1);
    {get, Sender} ->
      Sender ! Count,
      loop(Count)
  end.

            

              
                Copy
              
            
          

이 예제에서:

• start()는 새로운 액터(프로세스)를 생성하고 상태를 초기화합니다.
• increment(Pid)는 액터에게 increment 메시지를 보냅니다.
• get(Pid)는 액터에게 get 메시지를 보내고 응답을 받을 발신자를 지정합니다.
• loop(Count)는 들어오는 메시지를 처리하고 카운트를 업데이트하는 메인 루프입니다.

이는 얼랭 액터 내의 메시지 패싱과 상태 관리의 핵심 개념을 보여줍니다.

얼랭 사용의 이점:

• 높은 동시성: 얼랭은 엄청난 수의 동시 프로세스를 처리할 수 있습니다.
• 내결함성: 오류를 처리하고 장애로부터 복구하는 내장 메커니즘이 있습니다.
• 확장성: 여러 코어와 머신에 걸쳐 쉽게 확장됩니다.
• 신뢰성: 고가용성과 업타임이 요구되는 시스템을 위해 설계되었습니다.
• 입증된 실적: 에릭슨, 왓츠앱(초기) 등과 같은 회사에서 매우 까다로운 워크로드를 처리하기 위해 프로덕션 환경에서 사용되었습니다.

얼랭 사용의 어려움:

• 학습 곡선: 얼랭은 다른 많은 인기 있는 언어와는 다른 구문과 프로그래밍 패러다임을 가지고 있습니다.
• 디버깅: 동시성 시스템의 디버깅은 더 복잡할 수 있습니다.
• 라이브러리: 생태계가 성숙했지만, 다른 언어만큼 많은 라이브러리를 가지고 있지 않을 수 있습니다.

아카: JVM을 위한 액터 모델

아카(Akka)는 자바 가상 머신(JVM)에서 동시성, 분산, 내결함성을 갖춘 애플리케이션을 구축하기 위한 툴킷이자 런타임입니다. 스칼라와 자바로 작성된 아카는 액터 모델의 강력함을 자바 생태계로 가져와 더 넓은 범위의 개발자들이 접근할 수 있게 합니다.

아카의 주요 특징:

• 액터 기반 동시성: 아카는 액터 모델의 견고하고 효율적인 구현을 제공합니다.
• 비동기 메시지 패싱: 액터는 비동기 메시지를 사용하여 통신하며, 논블로킹 연산을 가능하게 합니다.
• 내결함성: 아카는 액터의 실패를 관리하기 위해 감독자(supervisors)와 오류 처리 전략을 제공합니다.
• 분산 시스템: 아카는 여러 노드에 걸쳐 분산 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있게 합니다.
• 지속성: 아카 퍼시스턴스(Akka Persistence)는 액터가 자신의 상태를 영구 저장소에 저장하여 데이터 일관성을 보장할 수 있게 합니다.
• 스트림: 아카 스트림(Akka Streams)은 데이터 스트림 처리를 위한 반응형 스트리밍 프레임워크를 제공합니다.
• 내장 테스트 지원: 아카는 뛰어난 테스트 기능을 제공하여 액터의 동작을 쉽게 작성하고 검증할 수 있습니다.

아카 예제: 간단한 카운터 액터 (스칼라)

다음은 아카를 사용하여 스칼라로 작성된 간단한 카운터 액터 예제입니다:

            
import akka.actor._

object CounterActor {
  case object Increment
  case object Get
  case class  CurrentCount(count: Int)
}

class CounterActor extends Actor {
  import CounterActor._
  var count = 0

  def receive = {
    case Increment =>
      count += 1
      println(s"Count incremented to: $count")
    case Get =>
      sender() ! CurrentCount(count)
  }
}

object CounterApp extends App {
  import CounterActor._
  val system = ActorSystem("CounterSystem")
  val counter = system.actorOf(Props[CounterActor], name = "counter")

  counter ! Increment
  counter ! Increment
  counter ! Get
  counter ! Get
  Thread.sleep(1000)
  system.terminate()
}

            

              
                Copy
              
            
          

이 예제에서:

• CounterActor는 액터의 동작을 정의하고 Increment와 Get 메시지를 처리합니다.
• CounterApp은 ActorSystem을 생성하고, 카운터 액터를 인스턴스화하여 메시지를 보냅니다.

아카 사용의 이점:

• 친숙함: JVM 위에서 구축되어 자바 및 스칼라 개발자들에게 접근성이 좋습니다.
• 거대한 생태계: 방대한 자바 라이브러리 및 도구 생태계를 활용할 수 있습니다.
• 유연성: 자바와 스칼라를 모두 지원합니다.
• 강력한 커뮤니티: 활발한 커뮤니티와 풍부한 리소스가 있습니다.
• 고성능: 액터 모델의 효율적인 구현.
• 테스팅: 액터에 대한 뛰어난 테스트 지원.

아카 사용의 어려움:

• 복잡성: 대규모 애플리케이션의 경우 마스터하기 복잡할 수 있습니다.
• JVM 오버헤드: JVM은 네이티브 얼랭에 비해 오버헤드를 추가할 수 있습니다.
• 액터 디자인: 액터와 그 상호작용에 대한 신중한 설계가 필요합니다.

얼랭과 아카 비교

얼랭과 아카 모두 견고한 액터 모델 구현을 제공합니다. 둘 중 어느 것을 선택할지는 프로젝트의 요구 사항과 제약 조건에 따라 달라집니다. 결정을 돕기 위한 비교 표는 다음과 같습니다:

얼랭은 다음과 같은 경우에 더 나은 선택일 수 있습니다:

• 극도의 신뢰성과 내결함성이 필요한 경우.
• 동시성이 주요 관심사인 시스템을 구축하는 경우.
• 엄청난 수의 동시 연결을 처리해야 하는 경우.
• 프로젝트를 처음부터 시작하며 새로운 언어를 배우는 데 열려 있는 경우.

아카는 다음과 같은 경우에 더 나은 선택일 수 있습니다:

• 이미 자바나 스칼라에 익숙한 경우.
• 기존 자바 생태계와 라이브러리를 활용하고 싶은 경우.
• 프로젝트가 극도의 내결함성에 대한 강조가 덜한 경우.
• 다른 자바 기반 시스템과 통합해야 하는 경우.

액터 모델의 실제 적용 사례

액터 모델은 다양한 산업 분야의 광범위한 애플리케이션에서 사용됩니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다:

• 통신 시스템: 얼랭은 원래 통신 스위치를 위해 설계되었으며, 그 신뢰성과 확장성 때문에 이 분야에서 계속 사용되고 있습니다.
• 인스턴트 메시징: 원래 얼랭을 사용하여 구축된 왓츠앱은 액터 모델이 어떻게 엄청난 수의 동시 사용자를 처리할 수 있는지 보여주는 대표적인 예입니다. (참고: 왓츠앱의 아키텍처는 진화했습니다.)
• 온라인 게임: 멀티플레이어 온라인 게임은 종종 액터 모델을 사용하여 게임 상태를 관리하고, 플레이어 상호작용을 처리하며, 게임 서버를 확장합니다.
• 금융 거래 시스템: 고빈도 매매 플랫폼은 대량의 거래를 실시간으로 처리할 수 있는 능력 때문에 액터 모델을 사용합니다.
• IoT 장치: IoT 네트워크에서 수많은 장치 간의 통신을 처리합니다.
• 마이크로서비스: 액터 모델의 내재된 동시성은 마이크로서비스 아키텍처에 매우 적합합니다.
• 추천 엔진: 사용자 데이터를 처리하고 개인화된 추천을 제공하는 시스템을 구축합니다.
• 데이터 처리 파이프라인: 대용량 데이터셋을 처리하고 병렬 계산을 수행합니다.

글로벌 사례:

• 왓츠앱 (글로벌): 초기에 수십억 개의 메시지를 처리하기 위해 얼랭을 사용하여 구축되었습니다.
• 에릭슨 (스웨덴): 통신 장비 구축에 얼랭을 사용합니다.
• 클라나 (스웨덴): 결제 처리 시스템 구축에 아카를 활용합니다.
• 라이트벤드 (글로벌): 아카를 개발하고 서비스 및 지원을 제공하는 회사입니다.
• 기타 다수 기업 (글로벌): 런던과 뉴욕의 금융 분야부터 아시아의 전자 상거래 플랫폼에 이르기까지 전 세계 다양한 분야의 여러 조직에서 사용됩니다.

액터 모델 구현을 위한 모범 사례

액터 모델을 효과적으로 사용하려면 다음과 같은 모범 사례를 고려하십시오:

• 단일 책임 원칙에 따라 액터 설계: 각 액터는 명확하고 잘 정의된 목적을 가져야 합니다. 이는 액터를 이해하고, 테스트하고, 유지보수하기 쉽게 만듭니다.
• 불변성: 동시성 문제를 피하기 위해 액터 내에서 불변 데이터를 사용하십시오.
• 메시지 설계: 메시지를 신중하게 설계하십시오. 메시지는 독립적이어야 하며 명확한 행동이나 이벤트를 나타내야 합니다. 메시지 정의를 위해 sealed 클래스/트레이트(스칼라) 또는 인터페이스(자바) 사용을 고려하십시오.
• 오류 처리 및 감독: 액터 실패를 관리하기 위해 적절한 오류 처리 및 감독 전략을 구현하십시오. 액터 내에서 예외를 처리하기 위한 명확한 전략을 정의하십시오.
• 테스팅: 액터의 동작을 검증하기 위해 포괄적인 테스트를 작성하십시오. 메시지 상호작용 및 오류 처리를 테스트하십시오.
• 모니터링: 액터의 성능과 상태를 추적하기 위해 모니터링 및 로깅을 구현하십시오.
• 성능 고려: 성능에 영향을 줄 수 있는 메시지 크기와 메시지 패싱 빈도에 유의하십시오. 성능 최적화를 위해 적절한 자료 구조와 메시지 직렬화 기술 사용을 고려하십시오.
• 동시성 최적화: 동시 처리 능력을 완전히 활용하도록 시스템을 설계하십시오. 액터 내에서 블로킹 연산을 피하십시오.
• 문서화: 액터와 그 상호작용을 적절히 문서화하십시오. 이는 프로젝트를 이해하고, 유지보수하고, 협업하는 데 도움이 됩니다.

결론

액터 모델은 동시성 및 확장성이 뛰어난 애플리케이션을 구축하기 위한 강력하고 우아한 접근 방식을 제공합니다. 얼랭과 아카 모두 이 모델의 견고한 구현을 제공하며, 각각 고유한 장단점을 가지고 있습니다. 얼랭은 내결함성과 동시성에서 뛰어나며, 아카는 JVM 생태계의 이점을 제공합니다. 액터 모델의 원칙과 얼랭 및 아카의 기능을 이해함으로써, 현대 세계의 요구 사항을 충족하는 매우 탄력적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 둘 중 어느 것을 선택할지는 프로젝트의 특정 요구 사항과 팀의 기존 전문 지식에 따라 달라집니다. 어떤 구현을 선택하든 액터 모델은 고성능의 신뢰할 수 있는 소프트웨어 시스템을 구축하는 새로운 가능성을 열어줍니다. 이러한 기술의 채택은 뉴욕과 런던의 번화한 금융 중심지부터 인도와 중국의 급성장하는 기술 허브에 이르기까지 전 세계적으로 활용되는 진정한 글로벌 현상입니다.