코루틴을 알아보자

두리두두·2024년 7월 1일

Android

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개인프로젝트를 진행하며 가장 문제가 많았던 것이 데이터를 불러오는 시점이었다. 코루틴을 사용해서 비동기로~ 이런 말이 많았는데 정작 제대로 모르고 사용한 것 같아 파헤쳐보려한다.

https://developer.android.com/codelabs/basic-android-kotlin-training-introduction-coroutines?hl=ko#0
참고!

스레드

코루틴을 알기 전 안드로이드 프로그램이 어떻게 실행되는지를 먼저 알아보자.

동시 작업의 경량화!

A,B 두 작업을 동시에 하려 할때 A가 끝날때까지 기다렸다가 B를 하는건 비효율적이다! 그래서 얘네 두개를 동시에 할 수 있게 해주는게 원래 쓰레드의 역할이다.

스레드 vs 코틀린

스레드

여러개의 스레드를 사용하면 비동기 작업이 가능하나 스레드를 교체할 때마다 콘텍스트 스위칭이 발생한다.

코루틴

코루틴은 단일 스레드에서 여러개의 오브젝트만 교체하며 순차적으로 작업을 수행한다. OS레벨의 콘텍스트 스위칭이 발생하지 않는다. => 코루틴이 경량 스레드라고 불리는 이유이다.

https://velog.io/@moonliam_/Android-%EC%BD%94%EB%A3%A8%ED%8B%B4Coroutine-%EC%9D%B4%ED%95%B4%ED%95%98%EA%B8%B0

어떻게 쓰는가

Android Kotlin에서는 코루틴을 실행할 위치를 지정하는데 사용할 수 있는 세 가지 Dispatcher 를 제공한다. 어떤 스레드에서 코루틴을 실행할지 정하는 것!

Dispatchers

Dispatchers.Main

메인 스레드에서 실행, 주로 UI 업데이트 작업
suspend 함수 호출하고 Liva data 업데이트 등

Dispatchers.IO

다른 스레드(자동으로 생성해줌)에서 실행, 주로 네트워크 비동기 작업
room DB 업데이트 등

import kotlinx.coroutines.*
import java.net.URL

fun main() {
    // IO 디스패처를 사용하여 네트워크 요청을 비동기적으로 처리
    val job = GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) {
        val result = fetchDataFromNetwork("https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1")
        println("Result from network: $result")
    }

    // 메인 스레드는 여기서 다른 작업을 수행할 수 있음

    // job을 기다림
    runBlocking {
        job.join()
    }
}

suspend fun fetchDataFromNetwork(urlString: String): String {
    return URL(urlString).readText()
}

=> 이러한 IO 코루틴의 장점은 다음과 같다.

[1] 스레드 관리

개발자가 직접 스레드를 만들지 않아도 됨

[2] 자원 효율성

필요한 만큼만 스레드 생성 가능

[3] 병렬 처리

비동기 작업 가능

Dispatchers.Default

일반적으로 CPU 많이 차지하는 작업 실행할때 사용.

프로젝트에서 몰랐던 것

뷰모델-프래그먼트 조합으로 데이터를 불러올 때, 데이터 로딩 시점과 UI 그리는 시점이 맞지 않아서 ANR이 나 앱이 꺼졌던 경험이 많았다.
비동기 작업에 대한 고려 없이 만들어서 아래와 같은 문제에 직면하였다,,(출처 챗지피티)

비동기 작업 처리: ViewModel 내에서 비동기 작업(예: 네트워크 요청, 데이터베이스 액세스)을 수행하는 경우, 이 작업을 메인 스레드에서 동기적으로 실행하면 UI 스레드가 차단될 수 있습니다. 이로 인해 ANR(Application Not Responding)이 발생할 수 있습니다.
데이터 로드 순서: ViewModel에서 데이터를 비동기적으로 로드할 때, 이 작업이 UI 스레드에서 실행되어야 할 UI 업데이트 작업보다 먼저 완료될 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, UI가 데이터를 기대하는 상태에서 데이터가 아직 로드되지 않은 경우 UI가 올바르게 표시되지 않을 수 있습니다.
레이스 컨디션(Race Condition): 비동기적으로 데이터를 처리하지 않으면, 동시에 여러 요청이 발생할 때 데이터의 상태가 일관성 없이 변경될 수 있습니다. 예를 들어, 두 개 이상의 요청이 동시에 데이터를 수정하려고 할 때, 예상하지 못한 결과가 발생할 수 있습니다.
UI 업데이트 문제: 데이터 로딩이 완료된 후에 UI를 업데이트해야 할 때, 비동기 작업을 사용하지 않으면 데이터가 준비되기 전에 UI를 업데이트하려고 시도할 수 있습니다. 이로 인해 UI가 부정확하게 표시될 수 있습니다.