Map

• Java 10 Map

Map<String, String> test1 = Map.of(
    "a", "b",
    "c", "d"
);

• Java 9 Map

import static java.util.Map.entry;    
Map<String, String> test2 = Map.ofEntries(
    entry("a", "b"),
    entry("c", "d")
);

• Java

Collections.singletonMap("errorCode",  errorCode);

😏 스레드의 한계

JVM은 스레드를 기반으로 동작한다. 단일 스레드는 동시 작업을 수행할 수 없기 때문에 하나의 작업이 오래 걸리면 다른 작업의 처리도 지연된다. 이를 극복하기 위해 등장한 것이 멀티 스레드다. 멀티 스레드는 스레드를 여러 개 사용해 작업을 처리하는 것으로, 병렬 처리가 가능해진다. (동시성과 병렬성의 차이는 동시성 (Concurrency) vs 병렬성 (Parallelism) 글을 참고하길 바란다.)

단일 스레드

멀티 스레드

멀티 스레드 이미지를 보면 메인 스레드가 Thread-0, Thread-1에 요청을 보내 작업을 분담시켜서 병렬로 처리하고 있다. 여기서 또 하나 주목해야할 부분은 메인 스레드는 처리할 작업이 없더라도 Thread-0, Thread-1의 작업이 모두 종료되고 나서야 메인 스레드도 응답한다. 이처럼 스레드가 아무것도 하지 못하고 사용될 수 없는 상태를 '스레드 블로킹'이라고 부른다.

단일 스레드, 멀티 스레드, 스레드풀까지 스레드를 직접 다루는 방식들은 한계가 있다. JVM에서 다루는 스레드는 OS의 커널 스레드와 매핑되는 비싼 자원이다. 하나의 애플리케이션에 굉장히 많은 요청이 몰렸다고 생각해 보자. 요청을 처리하는 스레드가 DB나 다른 서비스로부터 응답을 기다리기 위해 매번 블로킹 상태에 있으면 처리가 지연될 수밖에 없다.

이를 해결하기 위해 등장한 방식 중 하나가 리액티브 프로그래밍이다. (대표적으로 RxJava와 WebFlux가 있다.) 리액티브 프로그래밍은 비동기 데이터 스트림을 처리하기 위해 사용되며, 러닝커브가 굉장히 높은 편이다. 이를 도입하기 위해서는 많은 부분의 코드가 변형되어야 한다. 예를 들어, 상품 정보와 판매사 정보를 조회하여 ProductResponse로 변환하여 반환하는 메서드가 있다고 가정해 보자.