kotlin - coroutine (4) 비동기 흐름 제어: `suspend` 함수와 `withContext`

4. 비동기 흐름 제어: suspend 함수와 withContext

4.1 suspend 함수란?

suspend는 코틀린에서 비동기 작업을 정의할 때 사용되는 키워드입니다. suspend 함수는 일시 중단될 수 있는 함수로, 실행 중간에 일시적으로 멈췄다가 다른 작업을 처리한 후 다시 재개될 수 있습니다. 일반 함수와는 달리 코루틴 내에서만 호출될 수 있으며, 비동기 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다.

suspend 함수는 동기적 코드처럼 작성하지만, 실제로는 비동기적으로 실행되어 코드 가독성을 크게 향상시킵니다.

suspend 함수의 특징:

• 코루틴 내에서만 호출될 수 있습니다.
• 코루틴 내에서 호출된 suspend 함수는 일시적으로 중단되었다가 재개될 수 있습니다.
• 비동기 흐름 제어를 동기적 코드처럼 간단하고 직관적으로 작성할 수 있습니다.

suspend 함수의 기본 사용 예제

import kotlinx.coroutines.*

// suspend 키워드를 사용해 비동기 함수를 정의
suspend fun performTask() {
    delay(1000L)  // 비동기 지연
    println("Task completed")
}

fun main() = runBlocking {
    performTask()  // suspend 함수는 코루틴 내에서만 호출 가능
    println("Main program ends")
}

설명:

• performTask 함수는 suspend 키워드를 사용하여 비동기 작업을 정의했습니다.
• 이 함수는 코루틴 내에서만 호출 가능하므로, runBlocking 내부에서 호출하여 비동기 작업을 수행합니다.
• delay는 코루틴을 일시적으로 중단시킨 후 1초 뒤에 재개됩니다.

출력:

Task completed
Main program ends

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4.2 withContext란?

withContext는 다른 디스패처(Dispatcher)로 컨텍스트를 변경하면서 특정 블록의 코드를 실행하는 코루틴 빌더입니다. 이를 통해, 입출력 작업(I/O)이나 CPU 집약적인 작업을 다른 디스패처에서 처리하고, 메인 스레드의 부하를 줄일 수 있습니다.

withContext의 특징:

• 코루틴의 컨텍스트를 변경하여 특정 블록의 코드를 다른 디스패처에서 실행할 수 있습니다.
• 주로 입출력 작업(Dispatchers.IO), CPU 집중 작업(Dispatchers.Default), UI 작업(Dispatchers.Main)을 구분할 때 사용됩니다.
• 코드를 일시 중단한 후, 다른 컨텍스트에서 재개할 수 있습니다.

withContext 예제

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    println("Main program starts: ${Thread.currentThread().name}")

    // withContext를 사용해 디스패처를 변경
    val result = withContext(Dispatchers.IO) {
        println("Performing I/O operation on: ${Thread.currentThread().name}")
        delay(1000L)  // I/O 작업을 시뮬레이션
        "Result of I/O operation"
    }

    println("Received result: $result")
    println("Main program ends: ${Thread.currentThread().name}")
}

설명:

• withContext는 코드 블록을 Dispatchers.IO에서 실행하도록 하여, 입출력 작업을 별도의 스레드에서 처리할 수 있습니다.
• 코드 블록이 완료되면 결과값을 반환하고, 원래의 컨텍스트로 돌아가서 나머지 코드를 실행합니다.
• 이 코드는 메인 스레드에서 시작하지만, 입출력 작업은 별도의 I/O 스레드에서 처리됩니다.

출력:

Main program starts: main
Performing I/O operation on: DefaultDispatcher-worker-1
Received result: Result of I/O operation
Main program ends: main

• 메인 프로그램은 메인 스레드에서 시작하지만, 입출력 작업은 Dispatchers.IO에서 수행되며, 별도의 스레드(DefaultDispatcher-worker-1)에서 실행됩니다.
• 입출력 작업이 완료된 후, 결과값을 받아 메인 스레드에서 출력됩니다.

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4.3 suspend 함수와 withContext 결합

suspend 함수와 withContext를 결합하여 효율적인 비동기 작업을 처리할 수 있습니다. 입출력 작업이나 네트워크 작업을 별도의 스레드에서 처리하고, 그 작업이 끝나면 메인 스레드로 돌아와서 UI를 업데이트하는 방식으로 사용됩니다.

예제: suspend와 withContext 결합

import kotlinx.coroutines.*

// suspend 함수로 네트워크 작업 시뮬레이션
suspend fun fetchData(): String {
    return withContext(Dispatchers.IO) {  // I/O 스레드에서 실행
        println("Fetching data on: ${Thread.currentThread().name}")
        delay(1000L)  // 네트워크 지연 시뮬레이션
        "Data from server"
    }
}

fun main() = runBlocking {
    println("Main program starts: ${Thread.currentThread().name}")

    // suspend 함수 호출
    val data = fetchData()
    println("Received data: $data")

    println("Main program ends: ${Thread.currentThread().name}")
}

설명:

• fetchData 함수는 네트워크 작업을 비동기적으로 시뮬레이션하며, 이 작업은 Dispatchers.IO에서 실행됩니다.
• fetchData 함수가 완료되면 데이터가 반환되고, 메인 스레드에서 결과를 처리할 수 있습니다.

출력:

Main program starts: main
Fetching data on: DefaultDispatcher-worker-1
Received data: Data from server
Main program ends: main

• 입출력 작업은 별도의 I/O 스레드에서 실행되고, 네트워크 작업이 완료된 후 메인 스레드로 돌아와 데이터를 처리합니다.

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4.4 withContext의 주요 활용 사례

withContext는 주로 입출력 작업이나 CPU 집약적인 작업을 별도의 스레드에서 처리하고, 그 후에 메인 스레드로 돌아와 결과를 처리할 때 유용합니다.

1. 네트워크 작업 처리:
   • 네트워크 요청이나 파일 입출력과 같은 작업은 Dispatchers.IO에서 처리하여, 메인 스레드의 부하를 줄입니다.
2. CPU 집약적 작업 처리:
   • 데이터 처리나 계산 작업과 같은 CPU 집약적 작업은 Dispatchers.Default에서 처리하여, 다른 작업에 영향을 주지 않도록 합니다.
3. UI 업데이트:
   • 안드로이드나 UI 환경에서는 Dispatchers.Main을 사용하여 UI 업데이트 작업을 메인 스레드에서 수행합니다.

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4.5 suspend와 withContext를 활용한 실제 프로젝트 구성

다음은 간단한 네트워크 요청 시뮬레이션을 통해 suspend 함수와 withContext를 활용하여 비동기적으로 데이터를 처리하는 방식입니다.

예제: 네트워크 데이터 처리 시뮬레이션

import kotlinx.coroutines.*

// suspend 함수로 데이터를 가져오는 함수
suspend fun fetchDataFromNetwork(): String {
    return withContext(Dispatchers.IO) {
        println("Fetching data on: ${Thread.currentThread().name}")
        delay(2000L)  // 네트워크 지연 시뮬레이션
        "Data from network"
    }
}

// suspend 함수로 데이터를 처리하는 함수
suspend fun processData(data: String) {
    withContext(Dispatchers.Default) {
        println("Processing data on: ${Thread.currentThread().name}")
        delay(1000L)  // 데이터 처리 시뮬레이션
        println("Data processed: $data")
    }
}

fun main() = runBlocking {
    println("Main program starts: ${Thread.currentThread().name}")

    // 네트워크에서 데이터를 가져오고 처리
    val data = fetchDataFromNetwork

()
    processData(data)

    println("Main program ends: ${Thread.currentThread().name}")
}

설명:

1. fetchDataFromNetwork 함수는 네트워크에서 데이터를 가져오는 작업을 시뮬레이션하며, 입출력 작업은 Dispatchers.IO에서 처리됩니다.
2. processData 함수는 데이터를 처리하는 작업을 CPU 집약적인 작업으로 시뮬레이션하며, Dispatchers.Default에서 처리됩니다.
3. 두 함수는 모두 비동기적으로 실행되며, withContext를 통해 스레드 간의 작업 분배가 이루어집니다.

출력:

Main program starts: main
Fetching data on: DefaultDispatcher-worker-1
Processing data on: DefaultDispatcher-worker-2
Data processed: Data from network
Main program ends: main

• 네트워크 작업은 I/O 스레드에서 실행되고, 데이터 처리 작업은 CPU 스레드에서 실행됩니다. 작업이 완료된 후 메인 스레드로 돌아와 프로그램이 종료됩니다.

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요약

1. suspend 함수는 코루틴에서 비동기 작업을 정의하는 함수입니다. 이 함수는 중단될 수 있으며, 코루틴 내에서만 호출할 수 있습니다.
2. withContext는 코루틴의 컨텍스트를 다른 디스패처로 변경하여, 입출력 작업이나 CPU 집약적인 작업을 별도의 스레드에서 처리하고, 메인 스레드의 부하를 줄일 수 있습니다.
3. suspend 함수와 withContext의 결합은 복잡한 비동기 작업을 동기적 흐름처럼 간결하게 처리할 수 있게 해주며, 스레드 자원의 효율적인 사용을 가능하게 합니다.