Spring Webflux (7) Sequence 변환 Operator

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Spring Webflux (7) Sequence 변환 Operator - map, flatMap, zip

자몽포도 2023. 7. 27. 02:32

API를 개발할 때 클라이언트에게 적절한 응답을 내려주기 위해서 여러 엔티티를 적절하게 조합하여 변환하는 과정을 거치곤합니다. 변환 Operator를 사용하면 이를 쉽게 구현할 수 있다. 사실 stream API를 사용해봤다면 매우 친근한 오퍼레이터도 존재할 것입니다.

map

마블 다이어그램와 표현되어 있듯이 map() 오퍼레이터는 업스트림에서 emit된 데이터를 Function 인터페이스를 통해 다른 객체로 변환합니다. stream API의 map() 과 기능이 동일합니다.

아래 예제는 String 타입을 Store 타입으로 변경하고 로그를 찍는 예제입니다.

public static void main(String[] args) {
        Flux.just("스타벅스 목성점", "스타벅스 지구점", "스타벅스 화성점")
                .map(storeName -> new Store(storeName))
                .subscribe(data -> log.info("# onNext: {}", data));
    }

    @Getter
    @ToString
    static class Store {
        private String id;
        private String name;

        public Store(String name) {
            this.id = UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8);
            this.name = name;
        }
    }

실행 결과

01:57:31.811 [main] INFO com.operators.transform.Map -- # onNext: Map.Store(id=148fc099, name=스타벅스 목성점)
01:57:31.826 [main] INFO com.operators.transform.Map -- # onNext: Map.Store(id=5617b91d, name=스타벅스 지구점)
01:57:31.826 [main] INFO com.operators.transform.Map -- # onNext: Map.Store(id=49c20188, name=스타벅스 화성점)

flatMap

stream API를 공부할 당시에는 flatMap의 유용성에 대해 회의적이었는데요. (우물 안 개구리기 때문에 그렇습니다.) webflux를 통해 API를 개발하다보니 flatMap을 종종 사용했어야 됐습니다.

flatMap은 쉽게 말해 차원을 -1 하는 용도입니다. 저는 여기서 말하는 차원을 Collections Interface, Optional과 같은 데이터를 감싸는 컨테이너 하나를 차원이라고 이해하였습니다. 감싼다는 표현이 조금 어색할 순 있는데요. 특정 컨테이너에 데이터를 여러개 넣어야 한다는 오해를 하지 않기 위해 감싼다고 하였습니다. 다르게 말하면 데이터를 0개 혹은 1개만 emit할 수 있는 Mono 또한 컨테이너이자 차원입니다. Flux는 당연하구요.

이해를 위해 두 개의 예제를 다루겠습니다.

public static void main(String[] args) {
        Flux.just("Good", "Bad")
                // map을 썻다면 emit 되는 데이터 타입은 String이 아닌 Flux<String>임
                .flatMap(feeling -> Flux
                        .just("Morning", "Afternoon", "Evening")
                        .map(time -> feeling + " " + time))
                .subscribe(log::info);
    }

만약 flatMap 대신 map을 사용한다면 최종적으로 어떠한 형태의 데이터가 만들어지게 될까요?

Flux<Flux<String>> 타입이 만들어지게 됩니다. 하지만 실제 코드에서는 flatMap을 통해 (1) 과정에서 Flux<String> 이 아닌 String 타입의 객체들로 변환되게 됩니다.

실제 API를 개발할 때도 body를 만드는 과정에 Publisher를 인자로 넣어야해서 flatMap을 통해 차원을 감소시켜야 했던 적이 있습니다.

public Mono<ServerResponse> updatePlace(ServerRequest request) {
    return request.bodyToMono(PlaceUpdateForm.class)
            .map(form -> placeService.updatePlace(form))
            .flatMap(body -> ServerResponse.ok() // (2) Mono 로 래핑되는걸 벗기기 위해 flatMap 사용
                    // (1) 인자로 Mono, Flux 와 같은 Publisher 를 넣아야 함
                    .body(Mono.just(new PlaceResponseBody(200, "장소 수정 완료", body)), 
                    PlaceResponseBody.class));
}

zip

마블 다이어그램을 보면 알 수 있듯이 zip 오퍼레이터는 emit 된 여러 데이터를 조합해서 튜플에 각각 데이터를 담아 변환하여 다운스트림으로 emit 합니다. 예제 코드를 살펴봅시다.

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Mono.zip(
            // 외부 API를 통해 가져와야 한다고 상상해보자
            Mono.just(new Member("jxx", 30)).delayElement(Duration.ofMillis(2500L)),
            // 애플리케이션 서버와 연동된 DB에서 조회한 결과로 가져와야 한다고 상상해보자
            Mono.just(new Order()).delayElement(Duration.ofMillis(1000L))
    )
    .map(tuple -> new OrderResponse(
            tuple.getT1().getName(),
            tuple.getT2().getId(),
            tuple.getT2().getOrderTime())
    )
    .subscribe(res -> log.info("# onNext: {}", res));

    Thread.sleep(3000L);
}

사용자에게 주문 데이터를 내려줘야 하는데요. 해당 애플리케이션은 주문서버기 때문에 사용자가 데이터를 외부 API를 통해 가져와야 한다고 해봅시다. 그리고 주문 정보는 DB를 통해 조회해야 합니다. 각각의 I/O를 처리함에 있어 걸리는 시간이 다르기 때문에 다른 딜레이타임을 주었습니다.

zip 오퍼레이터는 downstream으로 튜플을 emit 한다고 했습니다. 이 튜플에는 Member 객체와 Order 객체가 담겨져있습니다. 그래서 map 오퍼레이터에서 람다 함수에 인자로 tuple이라는 네이밍을 한 것입니다.

참고로 Tuple 타입은 Reactor에서 제공하는 util 패키지 안에 존재합니다. 해당 클래스를 살펴본다면 getT1, getT2와 같은 메서드가 무엇을 의미하는지 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.

Spring Webflux (7) Sequence 변환 Operator - map, flatMap, zip

목차

map

flatMap

zip