개요
코틀린 인 액션을 읽으면서 sequences를 사용해 연산 성능을 향상시키는 것을 보고 백엔드 서버개발이나 알고리즘 문제를 풀 때 유용하게 사용되지 않을까하는 생각이 들어 개념을 더 잡기위해 공부를 해본다.
지연 계산 Lazy Evaluation
지연 계산은 값이 필요할 때까지 계산을 미루는 방식으로 코드에서 값이 필요한 시점에서 계산을 수행하며, 그 이전에는 계산을 수행하지 않는다. 이는 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 도와준다.
만약 모든 계산을 미리 수행한다면, 그 중 일부는 실제로 사용되지 않을 수 있다. 따라서 필요한 계산만 수행한다면 자원을 절약할 수 있다.
지연 계산은 대개 함수형 프로그래밍에서 사용되고, 함수형 프로그래밍에서는 값 자체보다는 값을 생성하는 함수를 중심으로 프로그래밍한다. 이때 함수의 반환값을 지연 계산하는 방식으로 값을 생성할 수 있다.
예를 들어, 코틀린에서 Sequence를 사용할 수 있거나 lazy 키워드를 사용해 변수를 지연 초기화할 수 있다. 이를 통해서 변수의 초기화를 나중에 수행할 수 있으며, 이를 통해 자원을 절약할 수 있다.
시퀀스 Sequence
코틀린은 컬렉션을 다루는 다양한 api를 제공하고 그 중 하나가 시퀀스다. 시퀀스는 일련의 값들을 처리하는 데 사용된다. 시퀀스는 일반 컬렉션과는 다르게 중간 처리 연산이 수행될 때마다 값을 생성 즉 지연 계산을 처리한다.
시퀀스의 장점
- 지연 계산을 처리한다.
- 중간 처리 연산을 최적화한다. (예: filter 연산 후 map 연산을 수행하는 경우 시퀀스는 한 번에 두 연산을 수행할 수 있다.)
- 메모리 절약 ( 시퀀스는 한 번에 한 개의 요소만 생성하므로 컬렉션이 비해 메모리 사용량이 적다.
- 연산 체이닝 ( 시퀀스는 연산 체이닝을 사용하여 여러 연산을 한 줄에 연결하여 수행할 수 있다. -> 코드가 간결해진다.)
- 함수형 프로그래밍 스타일 ( 시퀀스는 함수형 프로그래밍 스타일에 부합하기 때문에 부작용을 최소화하고 코드의 가독성을 높인다.)
- 스레드 안정성 ( 시퀀스는 스레드에 안전하다. 즉, 여러 스레드에서 동시에 접근하여 사용할 수 있다. -> 멀티 스레드 환경에서 유용)
시퀀스는 sequenceOf() 함수를 사용하여 생성할 수 있으며, 또한, 다른 컬렉션을 시퀀스로 변환할 수도 있다. 이를 위해서는 asSequence()함수를 사용한다.
시퀀스는 일반적으로 map(), filter(), flatMap() 등의 중간 처리 연산과 toList(), toSet(), toMap() 등의 종료 연산을 제공한다.
시퀀스의 성능 측정
val list = (1..1000000).toList()
// 컬렉션 사용
val result1 = list.filter { it % 2 == 0 }.map { it * it }.toList()
// 시퀀스 사용
val result2 = list.asSequence().filter { it % 2 == 0 }.map { it * it }.toList()
val time1 = measureTimeMillis {
list.filter { it % 2 == 0 }.map { it * it }.toList()
}
val time2 = measureTimeMillis {
list.asSequence().filter { it % 2 == 0 }.map { it * it }.toList()
}
println("컬렉션 사용 ${time1}ms")
println("시퀀스 사용 ${time2}ms")위의 코드는 1000000개의 요소를 처리하는 경우의 시간 측정 예시로 filter()연산 후 map()연산을 수행한다. asSequence()를 사용해 시퀀스로 변환한 후 연산을 수행하고, 결과를 다시 리스트로 변환하며. 결과로는 다음과 같다.
컬렉션 사용 20ms
시퀀스 사용 15ms위 예시로는 시퀀스를 사용하면 컬렉션을 사용한 경우보다 약간 빠른 성능을 보여주지만 이는 실행 환경에 따라 다를 수도 있다. 따라서 시퀀스를 사용할 때에는 각각의 상황에서 성능을 측정하고 비교해보는 것이 좋다.
시퀀스 사용을 피해야하는 상황?
- 작은 데이터셋에서의 연산 (지연 계산이 추가 오버헤드를 발생시킬 수 있기 때문)
- 중간 결과가 필요한 경우 (지연 계산때문에 중간 결과를 볼 수 없어서 디버깅이나 테스트를 어렵게 한다.)
- 병렬 처리가 필요한 경우 (단일 스레드에서 처리된다. 따라서 병렬 처리가 필요한 경우 시퀀스를 사용하는 것은 비효율적이다.)
- 시퀀스는 스레드 안정성을 보장하지만 시퀀스를 처리하는 도중에 발생하는 다른 스레드와의 상호작용은 스레드 안전성을 보장하지 않는다.
- 따라서 멀티 스레드 환경에서 시퀀스를 사용할 때에는 스레드 안정성에 대해 충분히 고려하여 적절한 동기화를 수행해야한다.
- 멀티 스레드 환경에서도 스레드 안정성과 동기화 문제를 고려해야한다. 안정성을 보장하지만 적절한 동기화가 필요한 경우에는 적절히 동기화를 수행하자
