devlog.akasai

Node.js

Node.js의 I/O 동작

Oct 21. 2020 · 7 min read

간단한 예제 코드를 이용하여 싱글스레드의 특징을 알아보려한다.

예제 코드

암호화 함수인 pbkdf2()와 http통신을 이용한 예제를 바탕으로 Node.js의 비동기 처리방법을 파악해보려고 한다.

pbkdf2

crypto모듈에 포함된 함수로 상당한 CPU작업을 요청하는 함수이다.

const crypto = require('crypto')

const start = Date.now()
crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 1:', Date.now() - start)
})

// Result
Task 1: 910

위와 같이 사용하며 PASSWORD문자열에 salt를 붙히고 sha512암호화작업을 10만번 반복하는 단방향 암호화 함수이다.

작업을 실행하면 910ms의 시간을 소요한다. 약 1초가 걸리는 셈이다.

단순하게 생각하면 위 작업을 N번 반복하게되면 N초만큼의 시간이 소요된다고 유추할 수 있다.

sync


이 작업을 2번 반복해보면 2초가 나올까?

const crypto = require('crypto')

const start = Date.now()
crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 1:', Date.now() - start)
})

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 2:', Date.now() - start)
})

// Result
Task 1: 904
Task 2: 910

예상과 다르게 위 결과 같은 약 1초가 소요되었다.

싱글 스레드라면 불가능한 작업시간이지만, 앞서 설명한 것처럼 해당 함수의 경우 메인 스레드가 아니라 libuv가 생성하는 스레드풀의 스레드에서 처리되기 때문에 가능하다.


Node.js가 생성하는 스레드풀의 defualt값은 4개라고 설명했는데 그렇다면 4개 이상의 작업은 어떻게 될까?

const crypto = require('crypto')

const start = Date.now()
crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 1:', Date.now() - start)
})

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 2:', Date.now() - start)
})

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 3:', Date.now() - start)
})

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 4:', Date.now() - start)
})

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 5:', Date.now() - start)
})

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
  console.log('Task 6:', Date.now() - start)
})

// Result
Task 4: 983
Task 2: 990
Task 3: 992
Task 1: 996
Task 5: 1873
Task 6: 1879

실행 순서나 시간은 매번 차이가 있겠지만 예상 가능하듯이 약 2초의 시간이 소요되었다.

즉, libuv에서 생성하는 4개의 default 스레드를 사용한다는 것을 확인할 수 있다.

for문을 사용해도 동일한 결과를 볼 수 있다.

Network I/O

그렇다면 Network I/O는 어떤 방식으로 처리가 될까?

https모듈을 통해 확인해보았다.

const https = require('https')
const start = Date.now()

https.request('https://www.google.com', (res) => {
  res.on('data', () => {})
  res.on('end', () => {
    console.log('Https 1:', Date.now() - start)
  })
}).end()

// Result
Https 1: 334

google로 request를 보내고 오는 응답에 대한 처리속도는 위와 같다.


그렇다면 N번의 요청의 경우 예상한 결과와 같을까?

const https = require('https')
const start = Date.now()

https.request('https://www.google.com', (res) => {
  res.on('data', () => {})
  res.on('end', () => {
    console.log('Https 1:', Date.now() - start)
  })
}).end()

https.request('https://www.google.com', (res) => {
  res.on('data', () => {})
  res.on('end', () => {
    console.log('Https 2:', Date.now() - start)
  })
}).end()

// Result
Https 1: 318
Https 2: 322

2번의 요청까지는 병렬로 처리되는 것을 확인할 수 있었다. 그렇다면 위의 상황처럼 4개 이상의 작업은 어떻게 처리될까?

const https = require('https')
const start = Date.now()

for (let i = 0 i < 11 i++) {
  https.request('https://www.google.com', res => {
    res.on('data', () => {})
    res.on('end', () => {
      console.log(`Https ${i+1}:`, Date.now() - start)
    })
  }).end()
}

// Result
Http 3: 318
Https 10: 322
Https 11: 323
Https 5: 331
Https 2: 332
Https 8: 332
Https 1: 334
Https 6: 334
Https 9: 334
Https 4: 335
Https 7: 336

위 결과가 보여주듯 Network I/O 작업의 경우 위 쪽에서 테스트해본 pbkdf2함수와 달리 libuv의 스레드를 사용하지 않는다는 것을 확인할 수 있었다.

실제로 Network I/O의 경우 운영체제의 Process에서 처리된다.

응용

위 결과와 별개로 다양한 케이스를 테스트해보았다.

스레드풀 확장

libuv의 default 스레드풀은 4개라고 한다. 이를 확장시켜보면 위 테스트는 다른 결과를 보여준다.

process.env.UV_THREADPOOL_SIZE 변수를 변경하여 libuv의 스레드풀 사이즈를 설정할 수 있다.

process.env.UV_THREADPOOL_SIZE = 10

const crypto = require('crypto')
const start = Date.now()

for (let i = 0 i < 10 i++) {
	crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
		console.log(`Task ${i+1}:`, Date.now() - start)
	})
}

// Result
Task 8: 1858
Task 4: 1865
Task 3: 1892
Task 9: 1900
Task 1: 1902
Task 7: 1908
Task 5: 1915
Task 6: 1920
Task 10: 1924
Task 2: 1930

스레드풀을 10개로 늘리고 테스트를 해보았다. 예상대로 병렬처리되어 동시에 작업이 끝났다.

하지만 한가지 이상한 점은 미묘하게 소요시간이 늘어났다는 점이다 (1초 -> 2초)

CPU의 성능에 영향을 받는 작업이다보니 한정된 자원에서 처리하여 소요시간이 늘어나는 것이다.

Network I/O & pbkdf2

Network I/O작업은 운영체제의 Process에서 암호화 작업은 libuv의 스레드에서 진행되는 것을 확인 하였다.

그렇다면 둘을 동시에 처리하는 경우는 어떻게 될까?

사실 무의미한 테스트였을지도…

const https = require('https')
const crypto = require('crypto')
const start = Date.now()

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
	console.log('Task 1:', Date.now() - start)
})

https.request('https://www.google.com', (res) => {
	res.on('data', () => {})
	res.on('end', () => {
		console.log('Https 1:', Date.now() - start)
	})
}).end()

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
	console.log('Task 2:', Date.now() - start)
})

// Result
Htttps 1: 633
Task 1: 883
Task 2: 900

넌블락킹 I/O작업 두 종류가 순차적으로 돌면서 빠르게 끝난 순서대로 출력되는 것을 볼 수 있다.

만약 스레드풀의 수를 1개로 제한하면 어떻게 될까?

rocess.env.UV_THREADPOOL_SIZE = 1
const https = require('https')
const crypto = require('crypto')
const start = Date.now()

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
	console.log('Task 1:', Date.now() - start)
})

https.request('https://www.google.com', (res) => {
	res.on('data', () => {})
	res.on('end', () => {
		console.log('Https 1:', Date.now() - start)
	})
}).end()

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
	console.log('Task 2:', Date.now() - start)
})

// Result
Task 1: 881
Https 1: 1171
Task 2: 1772

스레드 풀을 제한하면 위의 결과대로 실행된 순서를 정확히 지키며 실행된다.

두 가지 상이한 결과를 바탕으로 볼 때 어느정도 스레드를 활용한다는 것이 확인된다.


// process.env.UV_THREADPOOL_SIZE = 1
const https = require('https')
const crypto = require('crypto')
const start = Date.now()

https.request('https://www.google.com', (res) => {
	res.on('data', () => {})
	res.on('end', () => {
		console.log('Https 1:', Date.now() - start)
	})
}).end()

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
	console.log('Task 1:', Date.now() - start)
})

https.request('https://www.google.com', (res) => {
	res.on('data', () => {})
	res.on('end', () => {
		console.log('Https 2:', Date.now() - start)
	})
}).end()

crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
	console.log('Task 2:', Date.now() - start)
})

console.log(`Callback 1:`, Date.now() - start)
console.log(`Callback 2:`, Date.now() - start)

// Result: Thread 4
Callback 1: 24
Callback 2: 27
Https 2: 320
Https 1: 329
Task 1: 964
Task 2: 967

// Result: Thread 1
Callback 1: 23
Callback 2: 24
Https 1: 316
Task 1: 1057
Https 2: 1343
Task 2: 2099

default환경에서는 콜스택에서 빠르게 처리되는 console.log는 가장 먼저 처리되며 나머지 I/O작업들은 순차적으로 처리되어

예상가능한 소요시간을 보여준다.

하지만 스래드가 1개일 때는 콜스택에서 바로 수행되는 console.log를 제외한 모든 I/O작업을 한 개의 스레드에서 수행하기 때문에 마지 블로킹된 것처럼 순차처리가 된다.


여러 테스트 도중 for문을 이용한 방법의 결과가 가장 예측불가능 했다.

뚜렷한 이유를 파악하진 못했지만 각각의 for문이 동작하면서 처리되는 순서의 차이가 발생하는게 아닐까 추측해본다.

const https = require('https')
const crypto = require('crypto')
const start = Date.now()

for (let i = 0 i < 5 i++) {
	console.log(`Console.log ${i+1}:`, Date.now() - start)
}

for (let i = 0 i < 5 i++) {
	https.request('https://www.google.com', res => {
		res.on('data', () => {})
		res.on('end', () => {
		  console.log(`Https ${i+1}:`, Date.now() - start)
		})
	  }).end()
}

for (let i = 0 i < 5 i++) {
	crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
		console.log(`Task ${i+1}:`, Date.now() - start)
	})
}

// Result
Console.log 1: 0
Console.log 2: 2
Console.log 3: 3
Console.log 4: 3
Console.log 5: 3
Https 3: 321
Https 2: 321
Https 1: 322
Task 2: 979
Task 4: 983
Task 1: 986
Task 3: 993
Https 5: 1260
Https 4: 1271
Task 5: 1869

콜백함수를 이용한 테스트 역시 위 결과를 바탕으로 이해가 가는 결과를 보여주었다.

const https = require('https')
const crypto = require('crypto')
const start = Date.now()
const fn = (num) => setTimeout(()=> {
	console.log(`Callback ${num}:`, Date.now() - start)
}, 1000)

for (let i = 0 i < 5 i++) {
	fn(i+1)
}

for (let i = 0 i < 5 i++) {
	https.request('https://www.google.com', res => {
		res.on('data', () => {})
		res.on('end', () => {
		  console.log(`Https ${i+1}:`, Date.now() - start)
		})
	  }).end()
}

for (let i = 0 i < 5 i++) {
	crypto.pbkdf2('PASSWORD', 'salt', 100000, 512, 'sha512', () => {
		console.log(`Task ${i+1}:`, Date.now() - start)
	})
}

// Result
Https 1: 320
Https 2: 326
Https 3: 328
Task 3: 1004
Callback 1: 1005
Callback 2: 1005
Callback 3: 1005
Callback 4: 1005
Callback 5: 1005
Task 1: 1007
Task 2: 1021
Task 4: 1029
Https 5: 1297
Https 4: 1368
Task 5: 1882

결론

다양한 케이스를 통해 Node.js의 스레드를 살펴봤다.

실제 서버를 구현하면 좀 더 복잡하겠지만 대략적인 내용을 알 수 있었다.

단순하게 설명하면 한 개의 콜스택을 통해 작업을 처리하는 특징을 통해 “Node.js는 싱글 스레드이다.” 라고 설명할 수도 있다.

하지만, 다양한 비동기 작업, I/O, Network 작업등을 고려한다면 위 설명처럼 싱글스레드 만으로는 성능적 제약이 있을 것이다.

이런 부분들을 해결하기 위해 Node.js는 OS를 적극 사용하며, 자체적(libuv)으로 스레드를 생성하여 부하가 발생하는(CPU Intensive) 작업들을 스레드에서 처리한다.

따라서 Node.js는 무조건 싱글스레드라고 할 수는 없다.

Reference

  • #Node.js
  • #Javascript
  • #V8
  • #Single Thread
  • #싱글스레드

  • akasai

    👨‍💻 Backend Developer

    • #Node.js
    • #Typescript
    • #GraphQL
    • #Serverless
    • #PostgreSQL
    • #Kubernetes