큐·이벤트 루프·멀티스레드 차이

 

웹 서비스가 버벅거린다고요? 비동기 처리가 뭐길래 그럴까요?

여러분, 혹시 인터넷 쇼핑을 하거나 게임을 할 때 서비스가 갑자기 느려지거나 멈춰버리는 경험 해본 적 있으신가요? 특히 많은 사람이 동시에 접속하는 특정 시간대에 이런 일이 자주 발생하죠. 이건 마치 한 번에 너무 많은 사람이 한 가게에 몰려들어서 계산대가 마비되는 것과 비슷해요.

 

이런 현상을 해결하고 웹 서비스를 빠릿빠릿하게 만드는 마법 같은 기술이 바로 ' 비동기 처리'랍니다. 비동기 처리는 웹 서비스의 성능과 사용자 경험을 좌우하는 아주 중요한 요소예요. 복잡해 보이지만, 사실 우리 주변의 일상생활과 비슷하게 이해할 수 있어요.

 

이 글에서는 개발자들이 가장 많이 헷갈려 하는 세 가지 비동기 처리방식인 메시지 큐, 이벤트 루프, 멀티 스레드의 핵심 차이점을 쉽고 재미있게 설명해 드릴게요. 각 방식의 장점과 단점, 그리고 어떤 서비스에 적합한지 명쾌한 기준을 제시해 드릴 테니, 웹 서비스의 비밀을 함께 파헤쳐 볼까요?

 

 

큐, 이벤트 루프, 멀티스레드! 이 세 가지는 어떻게 다를까요?

메시지 큐, 이벤트 루프, 멀티 스레드는 모두 웹 서비스의 ' 비동기 처리'를 돕는 기술들이에요. 이 세 가지의 핵심적인 차이는 '작업을 어떻게 나누고 처리하는가'에 달려있죠. 마치 요리사가 주문을 처리하는 방식과 비슷하다고 생각하면 돼요.

 

구분	메시지 큐 (Message Queue)	이벤트 루프 (Event Loop)	멀티스레드 (Multi-thread)
핵심 개념	작업을 메시지 형태로 큐에 저장	단일 스레드에서 이벤트 발생 시 순차 처리	여러 스레드가 동시에 각자 작업 병렬 처리
동작 방식	생산자-소비자 모델	단일 스레드, 비동기 I/O, 콜백/Promise 기반	다수의 스레드가 CPU 자원 분할하여 사용
주요 특징	시스템 간 의존성 분리, 안정적인 처리	Non-Blocking I/O, 적은 메모리 사용, 높은 동시성	CPU 집약적 작업 병렬 처리, 높은 처리량
대표 기술/환경	RabbitMQ, Kafka, AWS SQS	Node.js, Nginx, JavaScript (브라우저)	Java(Spring), C#(ASP.NET), Python

 

 

 

메시지 큐: 안정성과 확장성이 최고라고요?

메시지 큐는 마치 백화점 고객센터의 대기표 시스템과 같아요. 고객(생산자)이 요청(메시지)을 접수하면, 대기표( 큐)에 저장해 두죠. 그러면 직원(작업자/소비자)이 순서대로 대기표를 보고 업무를 처리하는 방식이에요. 이렇게 하면 고객이 아무리 많이 몰려도 요청이 누락될 일이 없어요.

 

메시지 큐의 가장 큰 장점은 안정성 과 확장성 이 뛰어나다는 점이에요. 요청이 폭주해도 큐에 안전하게 작업을 보관했다가 순차적으로 처리하기 때문에 데이터가 유실될 가능성이 매우 낮아요. 예를 들어, 도서몰에서 주문이 폭주해도 모든 주문을 빠짐없이 처리할 수 있죠. 또, 작업량이 많아지면 큐에서 메시지를 처리하는 작업자만 늘리면 되기 때문에 시스템을 유연하게 확장할 수 있답니다.

 

하지만 단점도 있어요. 메시지 큐시스템을 구축하고 운영하는 데 초기 비용이 들고 복잡할 수 있죠. 또한, 메시지를 큐에 넣고 빼는 과정에서 약간의 지연이 발생할 수 있어서, 즉각적인 응답이 중요한 작업에는 적합하지 않을 수 있어요. 주로 대량의 데이터를 쓰거나 외부 API를 호출하는 등 시간이 오래 걸리는 i/o작업 처리에 탁월하답니다.

 

이벤트 루프: 가볍고 빠르게 동시 처리가 가능하다고?

이벤트 루프는 혼자서 여러 가지 일을 처리하는 멀티태스커와 같아요. 단일 스레드와 non-blocking i/o모델을 사용해서, 적은 수의 스레드로도 많은 동시 요청을 효율적으로 처리할 수 있어요. 마치 한 명의 바리스타가 여러 손님의 주문을 동시에 받으면서 커피를 내리는 것과 비슷하죠.

 

이 방식은 높은 동시성 과 적은 메모리 사용량이 장점이에요. 스레드를 여러 개 생성하지 않기 때문에 메모리 사용량이 적고, 개발하기도 비교적 직관적이에요. node.js나 nginx같은 기술들이 이벤트 루프 방식을 사용하죠. 수많은 동시 접속을 처리해야 하는 웹서버, 채팅 서비스, 실시간 데이터 스트리밍 등에 최적화된 성능을 보여준답니다.

 

하지만 하나의 작업이 cpu를 너무 오래 점유하면 시스템 전체가 느려지는 '블로킹' 현상이 발생할 수 있어요. 복잡한 연산이나 대용량 데이터 처리에는 적합하지 않죠. 또한, 비동기 흐름에서의 에러 처리가 까다로울 수 있다는 단점도 있어요.

 

멀티스레드: 무거운 계산도 척척 해낸다고요?

멀티 스레드는 여러 명의 직원이 각자의 담당 업무를 동시에 처리하는 것과 비슷해요. 여러 스레드가 동시에 계산 작업을 수행하기 때문에 대용량 데이터 분석, 동영상 인코딩, 복잡한 과학 기술 연산 등 cpu 집약적인 작업에서 최고의 성능을 발휘하죠. 마치 여러 명의 수학자가 동시에 각자 다른 문제를 푸는 모습과 같아요.

 

가장 큰 장점은 cpu코어 수에 비례하여 성능이 향상될 수 있어서, 고사양 서버의 자원을 최대한 활용할 수 있다는 점이에요. 또한, 동기식 코드와 유사하게 로직을 작성할 수 있어 개발자가 상대적으로 쉽게 접근할 수 있답니다.

 

하지만 각 스레드가 독립적인 실행 스택을 가지므로, 스레드수가 늘어날수록 메모리 사용량이 크게 증가할 수 있어요. 또한, 여러 스레드가 공유 자원에 동시에 접근할 때 데이터 일관성이 깨질 수 있어서 '동기화 문제'가 발생할 수 있죠. 이를 해결하기 위한 락(Lock) 같은 복잡한 처리가 필요하고, 데드락(Deadlock)의 위험도 있답니다.

 

우리 서비스에는 어떤 비동기 처리 방식이 딱 맞을까요?

어떤 비동기 처리방식이 가장 좋은지는 서비스의 특징과 요구사항에 따라 달라져요. 마치 어떤 도구를 사용할지 결정하는 것처럼, 서비스의 '주요 작업', '규모', '기술 스택', '팀 역량' 등을 고려해서 신중하게 선택해야 하죠. 때로는 여러 방식을 조합해서 사용하는 것이 가장 효율적일 수도 있어요.

 

고려 사항	메시지 큐 추천	이벤트 루프 추천	멀티스레드 추천
주요 작업	대규모 주문/결제, 쿠폰 발급, 알림 발송 등 안정성 필요한 백그라운드 작업	실시간 채팅, 상품 이미지 리사이징, 검색, API 게이트웨이 등 가볍고 동시 처리, 접속 많은 I/O 작업	대용량 데이터 배치, 추천 알고리즘 연산 등 CPU 많이 사용하는 계산 작업
서비스 규모	마이크로서비스 아키텍처(MSA) 지향, 서비스 간 분리 필요한 대규모 서비스	빠른 응답 속도 중요한 소규모~중규모 서비스 또는 MSA 특정 컴포넌트	고성능 컴퓨팅 필요한 특정 기능 제공하는 서비스
기술 스택	다양한 언어/플랫폼으로 구성된 시스템을 해결할 수 있는 인프라	Node.js, JavaScript 등 비동기 프로그래밍에 익숙하고 관련 라이브러리 활용이 용이할 때	Java(Spring), .NET 등 전통적인 엔터프라이즈 환경에 익숙하고 기술 스택 통일을 원할 때
팀 역량	분산 시스템에 대한 이해도가 높고 인프라 운영 경험 있는 팀	JavaScript 비동기 프로그래밍에 대한 이해도가 높은 팀	스레드 동기화 문제 해결에 숙련된 백엔드 개발자가 있는 팀