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2025. 11. 13. · 6 Views
Flutter Isolate 완벽 가이드 무거운 연산을 백그라운드에서 처리하기
Flutter 앱에서 무거운 연산으로 인한 UI 멈춤 현상을 해결하는 Isolate의 개념과 실전 활용법을 다룹니다. 초급 개발자도 쉽게 따라할 수 있도록 기초부터 고급 패턴까지 상세히 설명합니다.
목차
- Isolate_기본_개념
- compute_함수_활용
- Isolate_spawn을_이용한_직접_제어
- 양방향_통신_구현
- 장기_실행_Isolate_관리
- 대용량_데이터_처리
- 에러_처리와_디버깅
- 성능_최적화_전략
1. Isolate_기본_개념
시작하며
여러분이 Flutter 앱을 개발하면서 대용량 JSON 데이터를 파싱하거나, 복잡한 계산을 수행할 때 화면이 멈추는 경험을 해보셨나요? 사용자가 버튼을 눌러도 반응이 없고, 스크롤이 끊기며, 심지어 ANR(Application Not Responding) 경고가 뜨는 상황 말입니다.
이런 문제는 Flutter의 단일 스레드 특성 때문에 발생합니다. Flutter는 기본적으로 UI 렌더링과 비즈니스 로직을 모두 메인 스레드(UI 스레드)에서 처리합니다.
무거운 연산이 메인 스레드를 블로킹하면, 프레임 드롭이 발생하고 사용자 경험이 크게 저하됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Isolate입니다.
Isolate는 독립적인 메모리 공간을 가진 별도의 실행 환경으로, 무거운 작업을 백그라운드에서 처리하면서도 메인 UI는 부드럽게 유지할 수 있게 해줍니다.
개요
간단히 말해서, Isolate는 Dart에서 제공하는 독립적인 실행 컨텍스트로, 각자 고유한 메모리 힙을 가지고 있습니다. 다른 플랫폼의 스레드와 유사하지만 중요한 차이점이 있습니다.
일반적인 스레드는 메모리를 공유하지만, Isolate는 완전히 격리되어 있어 메모리를 공유하지 않습니다. 이로 인해 race condition이나 데드락 같은 동시성 문제를 원천적으로 방지할 수 있습니다.
예를 들어, 대용량 이미지 처리나 암호화 연산 같은 CPU 집약적인 작업을 수행할 때 매우 유용합니다. 기존에는 무거운 작업을 Future나 async/await으로 처리했지만 이것만으로는 부족합니다.
왜냐하면 이들도 결국 같은 메인 스레드에서 실행되기 때문입니다. 이제는 Isolate를 사용하여 완전히 별도의 실행 환경에서 작업을 처리할 수 있습니다.
Isolate의 핵심 특징은 첫째, 독립적인 메모리 공간으로 안전한 동시성을 보장하고, 둘째, 메시지 패싱을 통한 통신으로 데이터를 주고받으며, 셋째, 진정한 병렬 처리로 멀티코어 CPU를 활용할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 앱의 성능과 반응성을 극적으로 향상시킬 수 있는 이유입니다.
코드 예제
// 메인 Isolate에서 실행되는 무거운 작업 예시
void main() {
// UI 스레드에서 직접 실행 - 화면이 멈춤!
final result = heavyComputation(1000000);
print('결과: $result');
}
// CPU 집약적인 무거운 연산
int heavyComputation(int iterations) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
sum += i * i;
}
return sum;
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 Isolate를 사용하지 않은 전통적인 방식으로, 메인 스레드에서 직접 무거운 연산을 수행합니다. 이는 실제로 권장하지 않는 안티패턴입니다.
첫 번째로, main 함수가 실행되면 heavyComputation 함수를 호출합니다. 이 함수는 100만 번의 반복문을 돌며 제곱 계산을 수행하는데, 이 모든 작업이 메인 UI 스레드에서 실행됩니다.
왜 이것이 문제가 되냐면, Flutter는 초당 60프레임(16.67ms마다 1프레임)을 그려야 하는데, 이 연산이 수백 밀리초가 걸리면 여러 프레임을 놓치게 됩니다. 두 번째로, 연산이 진행되는 동안 이벤트 루프가 블로킹됩니다.
사용자가 화면을 터치하거나 스크롤을 시도해도 이벤트가 큐에 쌓일 뿐 처리되지 않습니다. 내부적으로 Dart의 이벤트 루프는 단일 스레드 기반이므로, 하나의 작업이 끝날 때까지 다른 작업을 처리할 수 없습니다.
세 번째로, 계산이 완료되면 결과를 반환하고 출력합니다. 하지만 이때는 이미 사용자가 답답함을 느낀 후입니다.
모바일 환경에서 수백 밀리초의 지연은 매우 긴 시간이며, 사용자는 앱이 고장났다고 생각할 수 있습니다. 여러분이 이런 방식을 사용하면 앱 스토어 리뷰에서 "앱이 자주 멈춰요", "반응이 느려요"라는 피드백을 받게 됩니다.
프로파일러를 돌려보면 프레임 타임이 100ms를 초과하고, jank(끊김)가 빈번하게 발생하는 것을 확인할 수 있습니다. 이것이 바로 Isolate가 필요한 이유입니다.
실전 팁
💡 Flutter DevTools의 Performance 탭을 사용하여 메인 스레드가 블로킹되는 구간을 시각적으로 확인하세요. 16ms를 초과하는 작업은 모두 Isolate로 분리를 고려해야 합니다.
💡 모든 작업을 Isolate로 처리할 필요는 없습니다. 연산 시간이 10ms 미만이면 오히려 Isolate 생성 오버헤드가 더 클 수 있으니, 실제 측정을 통해 판단하세요.
💡 async/await과 Isolate를 혼동하지 마세요. async는 비동기이지만 여전히 메인 스레드에서 실행되므로, CPU 집약적인 작업에는 도움이 되지 않습니다.
💡 Isolate는 I/O 작업(네트워크, 파일)보다는 CPU 집약적인 작업(암호화, 이미지 처리, 복잡한 계산)에 적합합니다. I/O는 async만으로도 충분합니다.
2. compute_함수_활용
시작하며
여러분이 Isolate의 필요성은 이해했지만, 직접 Isolate를 생성하고 관리하는 것이 복잡하게 느껴지시나요? SendPort, ReceivePort 같은 생소한 개념들이 등장하면서 "이거 너무 어려운데..."라고 생각하실 수도 있습니다.
실제로 Isolate를 처음부터 직접 다루는 것은 초보자에게 진입 장벽이 높습니다. 포트 설정, 메시지 전달, 에러 처리 등 신경 써야 할 것이 많기 때문입니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 compute 함수입니다. Flutter에서 제공하는 이 헬퍼 함수는 Isolate의 복잡한 세부 사항을 추상화하여, 단 한 줄의 코드로 백그라운드 연산을 실행할 수 있게 해줍니다.
개요
간단히 말해서, compute는 함수와 파라미터를 받아서 자동으로 새 Isolate를 생성하고, 결과를 반환한 후 Isolate를 정리하는 편리한 래퍼 함수입니다. 이 함수가 왜 필요한지 실무 관점에서 보면, 대부분의 백그라운드 작업은 "데이터를 받아서 처리하고 결과를 반환"하는 단순한 패턴을 따릅니다.
예를 들어, JSON 파싱, 이미지 리사이징, 데이터 정렬 같은 작업들이 이에 해당합니다. compute는 이런 일회성 작업에 최적화되어 있습니다.
기존에는 Isolate.spawn을 사용하여 수십 줄의 보일러플레이트 코드를 작성해야 했다면, 이제는 compute 한 줄로 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 코드의 가독성과 유지보수성이 크게 향상됩니다.
compute의 핵심 특징은 첫째, 자동 Isolate 생명주기 관리로 메모리 누수 걱정이 없고, 둘째, 타입 안전성을 보장하여 컴파일 타임에 오류를 잡을 수 있으며, 셋째, 간결한 API로 학습 곡선이 낮다는 점입니다. 이러한 특징들이 실무에서 빠른 개발과 안정성을 동시에 달성할 수 있게 해줍니다.
코드 예제
import 'package:flutter/foundation.dart';
// Isolate에서 실행될 순수 함수 (top-level 또는 static)
int heavyComputation(int iterations) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
sum += i * i;
}
return sum;
}
// UI에서 호출하는 부분
Future<void> processInBackground() async {
// compute를 사용하여 백그라운드에서 실행
final result = await compute(heavyComputation, 1000000);
print('백그라운드 연산 결과: $result');
// UI는 이 작업 동안에도 부드럽게 동작함!
}
설명
이것이 하는 일: 이 코드는 compute 함수를 사용하여 무거운 연산을 안전하게 백그라운드에서 처리하는 모범 사례를 보여줍니다. 첫 번째로, heavyComputation 함수를 정의합니다.
중요한 점은 이 함수가 top-level 함수이거나 static 메서드여야 한다는 것입니다. 왜냐하면 Isolate는 독립적인 메모리 공간을 가지므로, 인스턴스 메서드는 접근할 수 없기 때문입니다.
이 함수는 순수 함수로 설계되어, 외부 상태에 의존하지 않고 입력만으로 출력을 결정합니다. 두 번째로, processInBackground 함수에서 compute를 호출합니다.
compute의 첫 번째 인자는 실행할 함수, 두 번째 인자는 그 함수에 전달할 파라미터입니다. 내부적으로 compute는 새로운 Isolate를 생성하고, 함수와 파라미터를 직렬화하여 전송한 후, 결과를 기다립니다.
이 모든 과정이 자동으로 처리되므로 여러분은 간단한 API만 사용하면 됩니다. 세 번째로, await을 사용하여 결과를 기다립니다.
이 대기 시간 동안 메인 UI 스레드는 자유롭게 다른 작업을 처리할 수 있습니다. 사용자가 화면을 스크롤하거나 버튼을 누르면 즉시 반응합니다.
연산이 완료되면 결과가 자동으로 메인 Isolate로 전달되고, Isolate는 자동으로 종료되어 리소스가 해제됩니다. 네 번째로, 결과를 받아서 출력하거나 UI 업데이트에 사용합니다.
이 시점에서 setState를 호출하거나 상태 관리 라이브러리를 통해 UI를 갱신할 수 있습니다. 여러분이 이 코드를 사용하면 사용자는 앱이 훨씬 반응적이라고 느끼게 됩니다.
프로파일러에서도 프레임 드롭이 사라지고, 일관된 60fps를 유지하는 것을 확인할 수 있습니다. 또한 코드가 간결하여 팀원들이 쉽게 이해하고 유지보수할 수 있습니다.
실전 팁
💡 compute에 전달하는 함수는 반드시 top-level 함수이거나 static 메서드여야 합니다. 클로저나 인스턴스 메서드를 전달하면 런타임 에러가 발생합니다.
💡 파라미터와 반환값은 직렬화 가능한 타입이어야 합니다. 기본 타입(int, String, List 등)은 문제없지만, 복잡한 객체는 직렬화 로직을 추가해야 할 수 있습니다.
💡 compute는 일회성 작업에 적합합니다. 여러 번 반복 호출하면 Isolate 생성/소멸 오버헤드가 누적되므로, 이럴 때는 장기 실행 Isolate를 고려하세요.
💡 디버그 모드에서는 Isolate 생성이 느릴 수 있습니다. 성능을 정확히 측정하려면 반드시 릴리즈 모드나 프로파일 모드에서 테스트하세요.
💡 compute의 결과를 UI에 반영할 때는 위젯이 아직 마운트되어 있는지 확인하세요. 사용자가 화면을 떠난 후 결과가 도착하면 에러가 발생할 수 있습니다.
3. Isolate_spawn을_이용한_직접_제어
시작하며
여러분이 compute를 사용하다 보면 "결과만 받을 수 있고, 중간 진행 상황을 알 수 없네?"라는 한계를 느낄 수 있습니다. 예를 들어, 대용량 파일을 처리할 때 "30% 완료, 60% 완료" 같은 진행률을 표시하고 싶거나, 작업 중간에 취소하고 싶은 경우가 있습니다.
compute는 간편하지만 제한적입니다. 한 번 시작하면 결과를 기다리는 것 외에는 할 수 있는 것이 없습니다.
실시간 피드백이 필요한 복잡한 시나리오에는 적합하지 않습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Isolate.spawn입니다.
이 저수준 API를 사용하면 Isolate의 생명주기를 직접 제어하고, 양방향 통신을 구현하며, 복잡한 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, Isolate.spawn은 새로운 Isolate를 생성하고 엔트리 포인트 함수를 실행하는 Dart의 핵심 API입니다. compute보다 복잡하지만 훨씬 강력합니다.
이 API가 왜 필요한지 보면, 실무에서는 단순한 입력-출력 패턴을 벗어나는 경우가 많습니다. 예를 들어, 비디오 인코딩 중 진행률 표시, 실시간 데이터 스트림 처리, 워커 풀 구현 같은 고급 패턴들이 필요할 때가 있습니다.
Isolate.spawn은 이런 모든 시나리오를 커버할 수 있습니다. 기존 compute는 "fire and forget" 방식이었다면, 이제는 Isolate와 지속적으로 통신하면서 세밀하게 제어할 수 있습니다.
필요하면 Isolate를 장시간 유지하고, 여러 작업을 순차적으로 처리할 수도 있습니다. Isolate.spawn의 핵심 특징은 첫째, 완전한 생명주기 제어로 원하는 시점에 생성/종료가 가능하고, 둘째, SendPort/ReceivePort를 통한 양방향 메시지 패싱으로 유연한 통신이 가능하며, 셋째, 여러 메시지를 주고받을 수 있어 스트림 처리가 가능하다는 점입니다.
이러한 특징들이 복잡한 백그라운드 작업을 정교하게 구현할 수 있게 합니다.
코드 예제
import 'dart:isolate';
// Isolate의 엔트리 포인트 (SendPort를 받아야 함)
void isolateEntryPoint(SendPort mainSendPort) {
// 무거운 작업 수행
int result = 0;
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
result += i * i;
}
// 결과를 메인 Isolate로 전송
mainSendPort.send(result);
}
// 메인에서 Isolate 생성하고 통신
Future<void> spawnIsolate() async {
// 메인 Isolate의 수신 포트 생성
final receivePort = ReceivePort();
// 새 Isolate 생성 및 SendPort 전달
await Isolate.spawn(isolateEntryPoint, receivePort.sendPort);
// 결과 수신 대기
final result = await receivePort.first;
print('Isolate로부터 받은 결과: $result');
// 포트 닫기 (리소스 해제)
receivePort.close();
}
설명
이것이 하는 일: 이 코드는 Isolate.spawn을 사용하여 새 Isolate를 생성하고, 메시지 패싱으로 통신하는 기본 패턴을 보여줍니다. 첫 번째로, isolateEntryPoint 함수를 정의합니다.
이 함수는 새 Isolate에서 실행될 코드입니다. 중요한 점은 파라미터로 SendPort를 받는다는 것입니다.
이 SendPort는 메인 Isolate로 데이터를 보내기 위한 통로입니다. Isolate는 메모리를 공유하지 않으므로, 모든 통신은 이런 포트를 통해 메시지로 이루어져야 합니다.
내부적으로 Dart는 메시지를 직렬화하여 Isolate 간에 전송합니다. 두 번째로, spawnIsolate 함수에서 ReceivePort를 생성합니다.
ReceivePort는 다른 Isolate로부터 메시지를 받기 위한 포트입니다. 각 ReceivePort는 고유한 SendPort를 가지고 있으며, 이것을 통해 메시지를 받을 수 있습니다.
이 패턴은 일종의 우편함 시스템과 유사합니다 - ReceivePort는 우편함이고, SendPort는 주소입니다. 세 번째로, Isolate.spawn을 호출하여 새 Isolate를 생성합니다.
첫 번째 인자는 엔트리 포인트 함수, 두 번째 인자는 그 함수에 전달할 초기 메시지입니다. 여기서는 receivePort.sendPort를 전달하여, 새 Isolate가 메인 Isolate로 메시지를 보낼 수 있게 합니다.
spawn 함수는 비동기이므로 await으로 기다립니다. 생성이 완료되면 새 Isolate에서 isolateEntryPoint가 실행되기 시작합니다.
네 번째로, receivePort.first로 첫 번째 메시지를 기다립니다. first는 Future를 반환하므로 await으로 기다릴 수 있습니다.
새 Isolate에서 계산이 끝나고 mainSendPort.send(result)를 호출하면, 그 메시지가 여기로 전달됩니다. 메시지가 도착하면 결과를 받아서 사용합니다.
다섯 번째로, 작업이 끝나면 receivePort.close()로 포트를 닫습니다. 이는 메모리 누수를 방지하기 위해 매우 중요합니다.
포트를 닫지 않으면 Dart VM이 해당 포트가 아직 사용 중이라고 판단하여 리소스를 해제하지 않습니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 compute보다 훨씬 유연한 제어가 가능합니다.
여러 메시지를 주고받거나, 중간 진행 상황을 보고받거나, Isolate를 장시간 유지하면서 여러 작업을 처리할 수 있습니다. 다만 코드가 복잡해지므로, 정말 필요한 경우에만 사용하는 것이 좋습니다.
실전 팁
💡 ReceivePort는 반드시 close()로 닫아야 합니다. 그렇지 않으면 메모리 누수가 발생하고, 앱이 종료되지 않을 수 있습니다.
💡 Isolate.spawn의 엔트리 포인트 함수도 top-level 함수이거나 static 메서드여야 합니다. 이는 compute와 동일한 제약입니다.
💡 SendPort.send()로 전송하는 데이터는 직렬화 가능해야 합니다. 복잡한 객체를 보내려면 toJson/fromJson 같은 직렬화 로직이 필요합니다.
💡 에러 처리를 위해 Isolate.spawn에 onError, onExit 콜백을 설정할 수 있습니다. 프로덕션 코드에서는 반드시 에러 처리를 추가하세요.
💡 여러 메시지를 받으려면 receivePort.first 대신 receivePort.listen()을 사용하여 스트림으로 처리할 수 있습니다.
4. 양방향_통신_구현
시작하며
여러분이 Isolate.spawn으로 기본적인 통신은 구현했지만, "Isolate에서 메인으로만 메시지를 보낼 수 있고, 반대 방향은 안 되네?"라는 한계를 발견하셨나요? 실무에서는 Isolate에게 명령을 내리고, 중간에 설정을 변경하고, 작업을 취소하는 등의 양방향 통신이 필요한 경우가 많습니다.
예를 들어, 이미지 처리 Isolate에게 "이제 압축률을 80%로 변경해"라고 지시하거나, 다운로드 Isolate에게 "일시 정지" 명령을 보내고 싶을 때가 있습니다. 단방향 통신으로는 이런 시나리오를 구현할 수 없습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 양방향 통신 패턴입니다. 메인 Isolate와 워커 Isolate가 각각 SendPort를 교환하여, 서로에게 자유롭게 메시지를 보낼 수 있는 구조를 만드는 것입니다.
개요
간단히 말해서, 양방향 통신은 메인 Isolate와 워커 Isolate가 각각 ReceivePort를 생성하고, 서로의 SendPort를 교환하여 양쪽에서 메시지를 주고받을 수 있게 하는 패턴입니다. 이 패턴이 왜 필요한지 보면, 실무에서는 대부분의 복잡한 백그라운드 작업이 상호작용을 요구하기 때문입니다.
예를 들어, 실시간 데이터 분석 워커에게 새로운 데이터를 계속 공급하거나, 게임 AI 워커에게 게임 상태 업데이트를 전달하는 등의 상황에서 필수적입니다. 단순히 결과만 받는 것이 아니라, 지속적인 대화가 필요합니다.
기존에는 Isolate가 생성될 때 받은 초기 데이터만 사용할 수 있었다면, 이제는 Isolate가 실행 중인 동안에도 계속해서 새로운 명령과 데이터를 받을 수 있습니다. 이는 워커 패턴을 구현하는 기반이 됩니다.
양방향 통신의 핵심 특징은 첫째, 포트 교환을 통한 상호 참조로 양쪽 모두 메시지를 보낼 수 있고, 둘째, 비동기 메시지 큐로 메시지가 순서대로 처리되며, 셋째, 타입 안전한 프로토콜 설계로 명령과 응답을 구조화할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 복잡한 워커 시스템을 안정적으로 구축할 수 있게 합니다.
코드 예제
import 'dart:isolate';
// Isolate 엔트리 포인트 - 양방향 통신 설정
void workerIsolate(SendPort mainSendPort) async {
// 워커 자신의 ReceivePort 생성
final workerReceivePort = ReceivePort();
// 메인에게 자신의 SendPort 전달
mainSendPort.send(workerReceivePort.sendPort);
// 메인으로부터 메시지 수신 대기
await for (final message in workerReceivePort) {
if (message == 'stop') {
workerReceivePort.close();
break;
}
// 작업 수행 후 결과 전송
final result = message * 2;
mainSendPort.send('결과: $result');
}
}
// 메인에서 양방향 통신 시작
Future<void> bidirectionalCommunication() async {
final mainReceivePort = ReceivePort();
await Isolate.spawn(workerIsolate, mainReceivePort.sendPort);
// 워커의 SendPort 수신
final workerSendPort = await mainReceivePort.first as SendPort;
// 워커에게 메시지 전송
workerSendPort.send(10);
workerSendPort.send(20);
// 결과 수신
mainReceivePort.listen((message) {
print('메인이 받음: $message');
});
// 나중에 워커 종료
await Future.delayed(Duration(seconds: 2));
workerSendPort.send('stop');
}
설명
이것이 하는 일: 이 코드는 메인 Isolate와 워커 Isolate 간의 완전한 양방향 통신 채널을 구축하는 방법을 보여줍니다. 첫 번째로, workerIsolate 엔트리 포인트가 실행되면 즉시 자신만의 ReceivePort를 생성합니다.
이것이 핵심입니다 - 이제 워커도 메시지를 받을 수 있는 포트를 가지게 됩니다. 그리고 이 포트의 SendPort를 메인 Isolate에게 전송합니다.
이것이 바로 "포트 교환" 단계입니다. 이 과정이 완료되면, 메인은 워커의 SendPort를 알게 되고, 워커는 이미 메인의 SendPort를 알고 있으므로(파라미터로 받았으므로) 양방향 통신이 가능해집니다.
두 번째로, 워커는 await for 루프로 메시지를 계속 수신합니다. 이는 스트림을 반복하는 구문으로, 새 메시지가 올 때마다 루프가 실행됩니다.
'stop' 메시지를 받으면 루프를 빠져나가고 포트를 닫아 워커를 종료합니다. 다른 메시지를 받으면 작업을 수행(여기서는 단순히 2배)하고 결과를 메인으로 전송합니다.
이 패턴은 무한히 실행되는 워커를 만드는 표준 방식입니다. 세 번째로, 메인 측에서는 bidirectionalCommunication 함수가 Isolate를 생성한 후, mainReceivePort.first로 워커의 SendPort를 기다립니다.
이것은 초기 핸드셰이크 과정입니다. 워커가 자신의 SendPort를 보내면 메인이 받아서 저장합니다.
이제 메인은 workerSendPort를 사용하여 언제든지 워커에게 메시지를 보낼 수 있습니다. 네 번째로, 메인은 workerSendPort.send()로 여러 메시지를 보냅니다.
여기서는 10과 20을 보냈지만, 실무에서는 복잡한 명령 객체를 보낼 수 있습니다. 그리고 mainReceivePort.listen()으로 워커로부터 오는 응답을 계속 수신합니다.
listen은 스트림 구독이므로, 워커가 보내는 모든 메시지를 비동기적으로 받을 수 있습니다. 다섯 번째로, 작업이 끝나면 'stop' 메시지를 보내 워커를 정상 종료합니다.
이는 graceful shutdown 패턴으로, 워커가 자원을 정리하고 깔끔하게 종료할 수 있게 합니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 매우 유연한 워커 시스템을 만들 수 있습니다.
워커에게 설정 변경, 일시 정지, 재개, 우선순위 조정 등의 명령을 보낼 수 있고, 워커는 진행 상황, 로그, 에러 등을 실시간으로 보고할 수 있습니다. 실무에서는 이를 기반으로 명령 패턴이나 요청-응답 패턴을 구현합니다.
실전 팁
💡 메시지 타입을 구분하기 위해 enum이나 클래스를 사용하세요. 단순 문자열보다 타입 안전하고 유지보수가 쉽습니다. 예: sealed class로 명령 타입을 정의하면 완벽한 패턴 매칭이 가능합니다.
💡 포트 교환 시 타입 캐스팅에 주의하세요. as SendPort를 사용하되, 실패할 경우를 대비해 try-catch로 감싸는 것이 좋습니다.
💡 워커가 여러 종류의 메시지를 처리한다면, 메시지에 타입 필드를 추가하여 switch문으로 분기하는 패턴을 사용하세요.
💡 양방향 통신에서는 데드락을 조심해야 합니다. 메인과 워커가 동시에 서로의 응답을 기다리면 교착 상태에 빠질 수 있으므로, 비동기 메시지 큐를 활용하세요.
💡 프로덕션에서는 메시지 직렬화를 위해 JSON이나 protobuf 같은 표준 포맷을 사용하면 디버깅이 쉬워지고 버전 관리가 용이합니다.
5. 장기_실행_Isolate_관리
시작하며
여러분이 매번 작업할 때마다 Isolate를 생성하고 종료하다 보니, "Isolate 생성 시간이 아깝고, 같은 워커를 계속 재사용하고 싶은데"라는 생각을 하셨나요? 특히 짧은 작업을 자주 수행하는 경우, Isolate 생성/소멸 오버헤드가 실제 작업 시간보다 클 수 있습니다.
실제로 Isolate 생성은 수십 밀리초가 걸릴 수 있으며, 이는 반복되면 상당한 비용입니다. 또한 매번 초기화 코드를 실행해야 하므로 비효율적입니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 장기 실행 Isolate 패턴입니다. 앱 시작 시 워커 Isolate를 생성하여 앱이 종료될 때까지 유지하면서, 필요할 때마다 작업을 할당하는 워커 풀 패턴을 구현하는 것입니다.
개요
간단히 말해서, 장기 실행 Isolate는 한 번 생성한 후 여러 작업을 순차적으로 처리하도록 설계된 재사용 가능한 워커입니다. 이 패턴이 왜 필요한지 보면, 실무에서는 같은 종류의 작업을 반복적으로 수행하는 경우가 많기 때문입니다.
예를 들어, 이미지 편집 앱에서 사용자가 여러 필터를 적용할 때마다 이미지 처리 워커를 재사용하거나, 채팅 앱에서 메시지 암호화/복호화 워커를 계속 사용하는 경우가 이에 해당합니다. 워커를 재사용하면 초기화 비용을 한 번만 지불하면 됩니다.
기존에는 매번 새 Isolate를 생성하고 초기화해야 했다면, 이제는 한 번 초기화한 워커에 작업만 던지면 됩니다. 성능이 크게 향상되고, 코드도 더 간결해집니다.
장기 실행 Isolate의 핵심 특징은 첫째, 앱 생명주기 동안 유지되어 생성/소멸 오버헤드가 없고, 둘째, 상태를 유지할 수 있어 초기화가 비싼 리소스(ML 모델, 데이터베이스 연결 등)를 재사용할 수 있으며, 셋째, 작업 큐를 구현하여 여러 작업을 순차 처리할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 고성능 백그라운드 시스템을 구축할 수 있게 합니다.
코드 예제
import 'dart:isolate';
import 'dart:async';
// 워커 클래스로 장기 실행 Isolate 관리
class LongRunningWorker {
Isolate? _isolate;
SendPort? _workerSendPort;
final _responseController = StreamController<dynamic>.broadcast();
// 워커 시작
Future<void> start() async {
final receivePort = ReceivePort();
_isolate = await Isolate.spawn(_workerEntry, receivePort.sendPort);
// 워커로부터 메시지 수신
receivePort.listen((message) {
if (message is SendPort) {
_workerSendPort = message; // 초기 핸드셰이크
} else {
_responseController.add(message); // 작업 결과
}
});
}
// 워커에 작업 전송
void sendTask(dynamic task) {
_workerSendPort?.send(task);
}
// 응답 스트림
Stream<dynamic> get responses => _responseController.stream;
// 워커 종료
void dispose() {
_isolate?.kill(priority: Isolate.immediate);
_responseController.close();
}
// 워커 엔트리 포인트
static void _workerEntry(SendPort mainSendPort) async {
final workerReceivePort = ReceivePort();
mainSendPort.send(workerReceivePort.sendPort);
await for (final task in workerReceivePort) {
if (task == 'stop') break;
// 작업 처리 (예: 무거운 계산)
final result = task * task;
mainSendPort.send(result);
}
}
}
// 사용 예시
Future<void> useLongRunningWorker() async {
final worker = LongRunningWorker();
await worker.start();
// 여러 작업 전송 - 워커는 계속 살아있음
worker.sendTask(10);
worker.sendTask(20);
worker.sendTask(30);
// 결과 수신
worker.responses.listen((result) {
print('받은 결과: $result');
});
// 앱 종료 시 워커 정리
// worker.dispose();
}
설명
이것이 하는 일: 이 코드는 재사용 가능한 워커 Isolate를 클래스로 캡슐화하여, 앱 전체에서 편리하게 사용할 수 있도록 합니다. 첫 번째로, LongRunningWorker 클래스가 Isolate의 생명주기를 관리합니다.
_isolate 필드는 생성된 Isolate의 참조를 저장하여 나중에 종료할 수 있게 하고, _workerSendPort는 워커에게 메시지를 보내기 위한 포트를 저장합니다. _responseController는 워커로부터 온 응답을 스트림으로 전달하기 위한 컨트롤러입니다.
이 세 가지 필드가 워커의 핵심 상태를 구성합니다. 두 번째로, start() 메서드에서 Isolate를 생성하고 초기 설정을 합니다.
Isolate.spawn으로 워커를 시작하고, receivePort.listen()으로 워커의 메시지를 수신합니다. 여기서 중요한 패턴은 첫 번째 메시지와 이후 메시지를 구분하는 것입니다.
첫 메시지(SendPort)는 핸드셰이크용이고, 나머지 메시지는 실제 작업 결과입니다. is SendPort로 타입을 확인하여 적절히 처리합니다.
세 번째로, sendTask() 메서드로 워커에 작업을 전송합니다. 이 메서드는 여러 번 호출될 수 있으며, 워커는 받은 순서대로 작업을 처리합니다.
내부적으로 Dart의 메시지 큐가 순서를 보장하므로, 동시성 문제 없이 안전하게 작업을 전달할 수 있습니다. 실무에서는 이 메서드에 우선순위나 타임아웃 기능을 추가할 수 있습니다.
네 번째로, responses getter는 Stream을 반환하여, 외부에서 워커의 응답을 반응형으로 처리할 수 있게 합니다. StreamController를 broadcast 모드로 생성했으므로, 여러 리스너가 동시에 구독할 수 있습니다.
이는 UI 업데이트, 로깅, 분석 등 여러 목적으로 동일한 결과를 사용할 때 유용합니다. 다섯 번째로, dispose() 메서드는 워커를 정상 종료합니다.
_isolate.kill()로 Isolate를 강제 종료하고, StreamController를 닫아 리소스를 해제합니다. 이 메서드는 반드시 호출되어야 하며, 보통 앱 종료 시나 해당 기능이 더 이상 필요 없을 때 호출합니다.
여섯 번째로, _workerEntry 정적 메서드는 워커의 메인 루프입니다. await for로 작업을 계속 기다리다가, 작업이 들어오면 처리하고 결과를 전송합니다.
'stop' 메시지를 받으면 루프를 종료하여 워커가 깔끔하게 정리될 수 있게 합니다. 실무에서는 여기에 복잡한 초기화 로직(ML 모델 로딩 등)을 추가할 수 있습니다.
여러분이 이 패턴을 사용하면 워커를 마치 서비스처럼 사용할 수 있습니다. 앱 시작 시 한 번 초기화하고, 필요할 때마다 작업을 던지기만 하면 됩니다.
벤치마크를 해보면 Isolate 생성 시간을 완전히 제거하여, 짧은 작업도 효율적으로 처리할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 또한 상태를 유지할 수 있어, 캐시나 연결 풀 같은 최적화 기법도 적용 가능합니다.
실전 팁
💡 워커를 싱글톤 패턴으로 구현하면 앱 전체에서 하나의 워커를 공유할 수 있습니다. 단, 작업 큐가 길어지지 않도록 주의하세요.
💡 dispose()를 확실히 호출하기 위해 WidgetsBindingObserver를 사용하여 앱 종료 시 자동으로 정리하는 것이 좋습니다.
💡 여러 워커를 관리해야 한다면 워커 풀(Worker Pool) 패턴을 고려하세요. 작업을 여러 워커에 분산하여 병렬 처리 성능을 높일 수 있습니다.
💡 워커가 응답하지 않는 상황을 대비해 타임아웃 메커니즘을 추가하세요. Future.timeout()이나 Timer를 사용하여 구현할 수 있습니다.
💡 워커의 상태(idle, busy, error)를 추적하면 디버깅과 모니터링이 쉬워집니다. enum으로 상태를 정의하고 StreamController로 상태 변화를 알려주세요.
6. 대용량_데이터_처리
시작하며
여러분이 실무에서 가장 자주 마주치는 시나리오는 무엇일까요? 바로 "사용자가 5MB 이미지를 업로드했는데 압축해야 해", "서버에서 받은 1만 개의 JSON 객체를 파싱해야 해" 같은 대용량 데이터 처리입니다.
이런 작업을 메인 스레드에서 하면 앱이 몇 초간 완전히 멈춥니다. 이런 문제는 모든 앱에서 발생합니다.
SNS 앱의 이미지 업로드, 전자상거래 앱의 대량 상품 목록 로딩, 금융 앱의 거래 내역 분석 등 어디서나 대용량 데이터를 다뤄야 합니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Isolate를 활용한 대용량 데이터 처리 패턴입니다.
이미지 압축, JSON 파싱, 데이터 변환 같은 무거운 작업을 백그라운드에서 처리하여 UI는 항상 부드럽게 유지하는 것입니다.
개요
간단히 말해서, 대용량 데이터 처리는 메모리와 CPU를 많이 사용하는 작업을 Isolate로 분리하여, 메인 UI의 반응성을 해치지 않고 처리하는 실무 패턴입니다. 이 패턴이 왜 필요한지 보면, 모바일 환경에서는 사용자 경험이 최우선이기 때문입니다.
사용자는 로딩 스피너를 참을 수 있지만, 화면이 멈추는 것은 참을 수 없습니다. 예를 들어, 갤러리 앱에서 100장의 사진을 로드할 때, 각 사진의 썸네일을 생성하는 작업을 백그라운드에서 처리하면 사용자는 스크롤을 계속 할 수 있습니다.
기존에는 큰 데이터를 처리하는 동안 프로그레스 바만 보여주고 사용자가 기다려야 했다면, 이제는 백그라운드에서 처리하면서 UI는 계속 반응하게 할 수 있습니다. 사용자는 다른 화면으로 이동하거나 다른 작업을 할 수 있습니다.
대용량 데이터 처리의 핵심 특징은 첫째, 청크 단위 처리로 메모리 사용량을 제어하고, 둘째, 진행률 보고로 사용자에게 피드백을 제공하며, 셋째, 취소 가능한 작업으로 사용자 제어권을 보장한다는 점입니다. 이러한 특징들이 프로덕션 품질의 대용량 데이터 처리를 가능하게 합니다.
코드 예제
import 'dart:isolate';
import 'dart:convert';
import 'dart:typed_data';
// 이미지 압축 작업을 Isolate에서 수행
class ImageCompressionTask {
final Uint8List imageData;
final int quality;
ImageCompressionTask(this.imageData, this.quality);
}
// Isolate 엔트리 포인트 - 이미지 압축
Future<Uint8List> compressImageInIsolate(ImageCompressionTask task) async {
// 실제로는 image 패키지 사용
// 여기서는 시뮬레이션
await Future.delayed(Duration(seconds: 1)); // 무거운 작업 시뮬레이션
return task.imageData; // 압축된 데이터 반환
}
// JSON 대량 파싱
List<Map<String, dynamic>> parseJsonInIsolate(String jsonString) {
final List<dynamic> jsonList = json.decode(jsonString);
return jsonList.cast<Map<String, dynamic>>();
}
// 사용 예시
Future<void> processLargeData() async {
// 대용량 이미지 압축
final imageData = Uint8List(5 * 1024 * 1024); // 5MB 이미지
final task = ImageCompressionTask(imageData, 80);
final compressed = await compute(compressImageInIsolate, task);
print('이미지 압축 완료: ${compressed.length} bytes');
// 대량 JSON 파싱
final largeJson = '[${List.generate(10000, (i) => '{"id":$i}').join(',')}]';
final parsed = await compute(parseJsonInIsolate, largeJson);
print('JSON 파싱 완료: ${parsed.length} 객체');
}
설명
이것이 하는 일: 이 코드는 실무에서 가장 흔한 두 가지 대용량 데이터 처리 시나리오인 이미지 압축과 JSON 파싱을 Isolate로 처리하는 방법을 보여줍니다. 첫 번째로, ImageCompressionTask 클래스를 정의합니다.
이는 Isolate에 전달할 데이터를 캡슐화한 것입니다. Isolate는 파라미터를 하나만 받을 수 있으므로, 여러 값을 전달하려면 클래스나 Map으로 묶어야 합니다.
imageData는 원본 이미지의 바이트 배열이고, quality는 압축 품질입니다. 실무에서는 여기에 포맷(JPEG, PNG), 리사이징 옵션 등을 추가할 수 있습니다.
두 번째로, compressImageInIsolate 함수는 실제 압축 로직을 수행합니다. 여기서는 시뮬레이션을 위해 1초 대기하지만, 실제로는 image 패키지의 encodeJpg() 같은 함수를 사용합니다.
중요한 점은 이 함수가 top-level 함수라는 것입니다. 5MB 이미지를 압축하면 실제로 수백 밀리초가 걸리는데, 이를 메인 스레드에서 하면 화면이 완전히 멈춥니다.
Isolate에서 처리하면 사용자는 다른 사진을 선택하거나 화면을 벗어날 수 있습니다. 세 번째로, parseJsonInIsolate 함수는 대량의 JSON을 파싱합니다.
json.decode()는 동기 함수로, 큰 JSON을 파싱하면 메인 스레드를 오래 블로킹합니다. 1만 개의 객체를 파싱하면 수백 밀리초가 걸릴 수 있습니다.
Isolate에서 파싱하면 이 시간 동안 UI는 계속 반응합니다. 파싱 후에는 List<Map>으로 캐스팅하여 타입 안전성을 확보합니다.
네 번째로, processLargeData 함수에서 실제 사용 예시를 보여줍니다. compute를 사용하여 두 작업을 백그라운드에서 실행합니다.
각 작업은 await으로 기다리지만, 이 대기 시간 동안 메인 스레드는 자유롭습니다. 이벤트 루프가 블로킹되지 않으므로, 사용자 입력이나 애니메이션은 계속 처리됩니다.
다섯 번째로, 실무에서는 여기에 진행률 보고 기능을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 100장의 이미지를 처리한다면, 각 이미지 처리 후 진행률을 메인으로 보내 프로그레스 바를 업데이트할 수 있습니다.
이를 위해서는 compute 대신 Isolate.spawn을 사용하여 양방향 통신을 구현해야 합니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 앱의 체감 성능이 크게 향상됩니다.
사용자는 "이 앱 빠르네"라고 느끼게 되고, 앱 스토어 리뷰도 좋아집니다. 프로파일러를 보면 메인 스레드의 CPU 사용률이 낮게 유지되고, 프레임 드롭이 거의 없음을 확인할 수 있습니다.
특히 저사양 기기에서 차이가 극명하게 나타납니다.
실전 팁
💡 대용량 데이터를 Isolate로 전송할 때는 TransferableTypedData를 사용하면 복사 없이 소유권을 이전할 수 있어 성능이 크게 향상됩니다.
💡 이미지 압축은 image 패키지의 compute 지원 함수들을 활용하세요. 직접 구현하는 것보다 최적화되어 있고 사용하기 쉽습니다.
💡 JSON이 너무 크다면(10MB+), 스트리밍 파서를 고려하세요. 한 번에 모두 로드하지 않고 청크 단위로 처리하면 메모리 사용량이 줄어듭니다.
💡 여러 이미지를 처리할 때는 워커 풀 패턴을 사용하면 멀티코어를 효율적으로 활용할 수 있습니다. 단, 워커 수는 CPU 코어 수를 초과하지 않도록 하세요.
💡 에러 처리를 꼭 추가하세요. 손상된 이미지나 잘못된 JSON은 Isolate를 크래시시킬 수 있으므로, try-catch로 감싸고 에러를 메인으로 전달하세요.
7. 에러_처리와_디버깅
시작하며
여러분이 Isolate를 사용하다가 가장 답답한 순간은 언제인가요? 바로 "Isolate에서 에러가 났는데, 아무 메시지도 안 나오고 조용히 실패해"라는 상황입니다.
일반적인 코드는 try-catch로 잡히지만, Isolate에서 발생한 에러는 다른 메모리 공간이므로 메인에서 잡을 수 없습니다. 이런 문제는 디버깅을 매우 어렵게 만듭니다.
워커가 왜 응답하지 않는지, 어디서 크래시가 났는지 알 수 없어 시간을 낭비하게 됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Isolate의 에러 처리와 디버깅 패턴입니다.
에러를 적절히 캡처하고, 메인으로 전달하며, 로깅과 모니터링을 통해 문제를 빠르게 찾아내는 방법을 익혀야 합니다.
개요
간단히 말해서, Isolate의 에러 처리는 워커에서 발생한 예외를 안전하게 포착하여 메인 Isolate로 전달하고, 적절히 복구하거나 사용자에게 알리는 프로세스입니다. 이 패턴이 왜 필요한지 보면, Isolate는 독립적이므로 에러도 독립적으로 발생하기 때문입니다.
워커가 크래시해도 메인 앱은 영향을 받지 않지만, 그렇다고 에러를 무시할 수는 없습니다. 예를 들어, 이미지 압축 워커가 실패하면 사용자에게 "이미지 처리 실패" 메시지를 보여줘야 합니다.
실무에서는 에러 로깅, 재시도 로직, fallback 전략 등이 필요합니다. 기존에는 Isolate 에러가 발생하면 그냥 조용히 실패하거나 앱 전체가 크래시했다면, 이제는 구조화된 에러 처리로 문제를 정확히 파악하고 대응할 수 있습니다.
에러 처리의 핵심 특징은 첫째, onError 핸들러로 Isolate 에러를 캡처하고, 둘째, 메시지 프로토콜에 에러 타입을 포함하여 구조화된 에러 전달이 가능하며, 셋째, 로깅과 모니터링으로 프로덕션 환경에서도 문제를 추적할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 안정적인 Isolate 시스템을 만드는 기반이 됩니다.
코드 예제
import 'dart:isolate';
// 에러를 포함한 메시지 타입
class WorkerMessage {
final bool isError;
final dynamic data;
final String? errorMessage;
final String? stackTrace;
WorkerMessage.success(this.data)
: isError = false, errorMessage = null, stackTrace = null;
WorkerMessage.error(this.errorMessage, this.stackTrace)
: isError = true, data = null;
}
// 에러 처리가 포함된 워커
void errorHandlingWorker(SendPort mainSendPort) async {
try {
// 의도적으로 에러 발생
throw Exception('워커에서 발생한 에러!');
// 정상 작업
// final result = heavyComputation();
// mainSendPort.send(WorkerMessage.success(result));
} catch (e, stackTrace) {
// 에러를 메시지로 전달
mainSendPort.send(WorkerMessage.error(
e.toString(),
stackTrace.toString(),
));
}
}
// 메인에서 에러 처리
Future<void> handleIsolateErrors() async {
final receivePort = ReceivePort();
final errorPort = ReceivePort();
// Isolate 생성 시 에러 핸들러 등록
await Isolate.spawn(
errorHandlingWorker,
receivePort.sendPort,
onError: errorPort.sendPort, // 치명적 에러 캡처
);
// 일반 메시지 처리
receivePort.listen((message) {
if (message is WorkerMessage) {
if (message.isError) {
print('워커 에러: ${message.errorMessage}');
print('스택 트레이스:\n${message.stackTrace}');
// UI에 에러 표시, 재시도 로직 등
} else {
print('워커 성공: ${message.data}');
}
}
});
// 치명적 에러 처리 (Isolate 크래시)
errorPort.listen((errorList) {
print('Isolate 크래시: ${errorList[0]}');
print('스택: ${errorList[1]}');
// Isolate 재시작 로직
});
}
설명
이것이 하는 일: 이 코드는 Isolate에서 발생할 수 있는 두 종류의 에러를 모두 처리하는 방법을 보여줍니다 - 일반 예외와 치명적 크래시입니다. 첫 번째로, WorkerMessage 클래스로 성공과 에러를 구분합니다.
이는 타입 안전한 에러 처리의 핵심입니다. isError 플래그로 메시지 타입을 구분하고, 성공 시에는 data를, 에러 시에는 errorMessage와 stackTrace를 담습니다.
실무에서는 sealed class나 enum을 사용하여 더 강력한 타입 안전성을 확보할 수 있습니다. 이렇게 하면 메인에서 모든 케이스를 확실히 처리했는지 컴파일러가 검증해줍니다.
두 번째로, errorHandlingWorker 함수에서 try-catch로 에러를 잡습니다. 여기서 핵심은 Isolate 내부에서 에러를 잡아야 한다는 것입니다.
외부에서는 잡을 수 없습니다. catch 블록에서 에러와 스택 트레이스를 모두 캡처하여 WorkerMessage.error로 감싸 메인에 전달합니다.
스택 트레이스는 디버깅에 매우 중요하므로 반드시 포함해야 합니다. 세 번째로, handleIsolateErrors 함수에서 두 개의 ReceivePort를 생성합니다.
receivePort는 일반 메시지용이고, errorPort는 치명적 에러용입니다. 이 구분이 중요합니다.
try-catch로 잡을 수 있는 에러는 receivePort로 전달되지만, Isolate가 크래시하는 치명적 에러(out of memory, assertion failure 등)는 errorPort로만 전달됩니다. 네 번째로, Isolate.spawn 호출 시 onError 파라미터에 errorPort.sendPort를 전달합니다.
이것이 치명적 에러 핸들러를 등록하는 방법입니다. 워커가 크래시하면 Dart VM이 자동으로 에러 정보를 이 포트로 보냅니다.
에러 정보는 List 형태로 [에러 메시지, 스택 트레이스]가 전달됩니다. 다섯 번째로, receivePort.listen()에서 일반 메시지를 처리합니다.
WorkerMessage인지 확인하고, isError에 따라 분기합니다. 에러인 경우 로그를 출력하고, 사용자에게 토스트나 스낵바로 알리고, 필요하면 재시도 로직을 실행합니다.
성공인 경우 결과를 사용하여 UI를 업데이트합니다. 여섯 번째로, errorPort.listen()에서 치명적 에러를 처리합니다.
이런 에러가 발생하면 Isolate는 이미 종료된 상태이므로, 필요하면 새로운 Isolate를 재시작해야 합니다. 실무에서는 재시도 횟수를 제한하고, 반복적으로 크래시하면 해당 기능을 비활성화하는 것이 좋습니다.
여러분이 이 패턴을 사용하면 Isolate 관련 버그를 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 프로덕션에서 문제가 발생해도 로그를 통해 정확한 원인을 파악할 수 있고, 사용자에게는 적절한 피드백을 제공할 수 있습니다.
또한 Isolate 크래시가 앱 전체 크래시로 이어지지 않도록 방어할 수 있습니다.
실전 팁
💡 모든 Isolate 엔트리 포인트를 try-catch로 감싸는 것을 습관화하세요. 예상치 못한 에러를 놓치지 않을 수 있습니다.
💡 에러 로깅에는 Firebase Crashlytics나 Sentry 같은 서비스를 사용하면 프로덕션 환경의 에러를 추적하고 분석할 수 있습니다.
💡 디버그 모드에서는 에러를 즉시 throw하여 빠르게 발견하고, 릴리즈 모드에서는 graceful하게 처리하여 사용자 경험을 보호하세요.
💡 Isolate가 반복적으로 크래시하면 Circuit Breaker 패턴을 적용하여 일정 시간 동안 해당 기능을 비활성화하는 것이 좋습니다.
💡 onExit 파라미터를 사용하면 Isolate가 정상 종료되었는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 생명주기 관리를 더 정교하게 할 수 있습니다.
8. 성능_최적화_전략
시작하며
여러분이 Isolate를 적용했는데도 "생각보다 빨라지지 않았는데?"라고 느끼신 적 있나요? Isolate는 만능이 아니며, 잘못 사용하면 오히려 성능이 나빠질 수도 있습니다.
예를 들어, 10ms 걸리는 작업을 Isolate로 처리하면 Isolate 생성 시간(50ms+)이 더 오래 걸려 역효과가 납니다. 실무에서는 Isolate를 언제 사용할지, 얼마나 많은 Isolate를 만들지, 데이터를 어떻게 전달할지 등 많은 최적화 포인트가 있습니다.
무작정 사용하면 메모리 낭비나 오버헤드만 늘어납니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Isolate 성능 최적화 전략입니다.
벤치마킹, 프로파일링, 메모리 관리 등을 통해 Isolate의 효과를 극대화하고 비용을 최소화하는 방법을 알아야 합니다.
개요
간단히 말해서, Isolate 성능 최적화는 작업의 특성을 분석하여 적절한 시점에 적절한 방법으로 Isolate를 사용하고, 불필요한 오버헤드를 제거하는 일련의 기법입니다. 이 전략이 왜 필요한지 보면, Isolate에도 비용이 있기 때문입니다.
생성 비용(시간, 메모리), 통신 비용(직렬화, 역직렬화), 동기화 비용 등이 모두 누적됩니다. 예를 들어, 작은 데이터를 자주 처리한다면 Isolate보다 메인 스레드가 더 빠를 수 있습니다.
반대로 큰 데이터를 한 번에 처리한다면 Isolate가 필수입니다. 상황에 맞는 판단이 중요합니다.
기존에는 "무거운 작업은 무조건 Isolate"라는 단순한 규칙만 따랐다면, 이제는 측정과 분석을 통해 정밀하게 최적화할 수 있습니다. 실제 성능 데이터를 기반으로 의사결정하는 것입니다.
성능 최적화의 핵심 특징은 첫째, 작업의 CPU 시간을 측정하여 Isolate 적용 여부를 결정하고, 둘째, TransferableTypedData로 대용량 데이터 전송 비용을 줄이며, 셋째, 워커 풀로 멀티코어를 효율적으로 활용한다는 점입니다. 이러한 전략들이 실전에서 체감 가능한 성능 향상을 만들어냅니다.
코드 예제
import 'dart:isolate';
import 'dart:typed_data';
// 최적화 1: TransferableTypedData 사용 (제로 카피)
Future<void> transferableOptimization() async {
final largeData = Uint8List(10 * 1024 * 1024); // 10MB
// 비효율적: 데이터 복사됨
// await compute(processData, largeData);
// 효율적: 소유권 이전, 복사 없음
final transferable = TransferableTypedData.fromList([largeData]);
await compute(processTransferable, transferable);
}
Uint8List processTransferable(TransferableTypedData transferable) {
final data = transferable.materialize().asUint8List();
// 데이터 처리
return data;
}
// 최적화 2: 작업 크기 측정 후 Isolate 여부 결정
Future<int> smartComputation(int size) async {
const threshold = 100000; // 임계값 (벤치마크로 결정)
if (size < threshold) {
// 작은 작업: 메인에서 직접 처리가 더 빠름
return _heavyTask(size);
} else {
// 큰 작업: Isolate로 분리
return await compute(_heavyTask, size);
}
}
int _heavyTask(int size) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < size; i++) {
sum += i * i;
}
return sum;
}
// 최적화 3: 워커 풀 패턴 (멀티코어 활용)
class WorkerPool {
final List<SendPort> _workers = [];
final int _size;
int _currentWorker = 0;
WorkerPool(this._size);
Future<void> initialize() async {
for (int i = 0; i < _size; i++) {
final receivePort = ReceivePort();
await Isolate.spawn(_workerEntry, receivePort.sendPort);
final workerSendPort = await receivePort.first as SendPort;
_workers.add(workerSendPort);
}
}
// 라운드 로빈으로 작업 분배
SendPort getNextWorker() {
final worker = _workers[_currentWorker];
_currentWorker = (_currentWorker + 1) % _size;
return worker;
}
static void _workerEntry(SendPort mainSendPort) {
final receivePort = ReceivePort();
mainSendPort.send(receivePort.sendPort);
receivePort.listen((task) {
// 작업 처리
final result = task * 2;
mainSendPort.send(result);
});
}
}
설명
이것이 하는 일: 이 코드는 Isolate 사용 시 성능을 최대한 끌어올리기 위한 세 가지 핵심 최적화 기법을 보여줍니다. 첫 번째 최적화는 TransferableTypedData 사용입니다.
transferableOptimization 함수에서 10MB의 대용량 데이터를 처리합니다. 일반적으로 Isolate에 데이터를 전달하면 전체 데이터가 복사되어 메모리가 2배로 소비되고, 복사 시간도 걸립니다.
하지만 TransferableTypedData를 사용하면 데이터의 소유권만 이전되어, 복사 없이 제로 코스트로 전달됩니다. 내부적으로는 포인터만 전달되는 것과 유사합니다.
materialize()로 Isolate에서 데이터를 복원하면 사용할 수 있습니다. 이 기법은 이미지, 오디오, 비디오 같은 대용량 바이너리 데이터 처리 시 필수입니다.
두 번째 최적화는 작업 크기 기반 결정입니다. smartComputation 함수는 작업 크기를 보고 Isolate 사용 여부를 동적으로 결정합니다.
threshold(임계값)는 벤치마크를 통해 결정해야 합니다. 일반적으로 작업이 10-50ms 이상 걸린다면 Isolate가 유리하고, 그 이하면 메인 스레드가 더 빠릅니다.
이는 Isolate 생성 비용(수십 ms)과 메시지 전달 비용 때문입니다. 실제 앱에서는 Stopwatch로 작업 시간을 측정하고, 통계를 수집하여 최적의 임계값을 찾아야 합니다.
이 패턴을 사용하면 작은 작업에서 불필요한 오버헤드를 제거할 수 있습니다. 세 번째 최적화는 워커 풀 패턴입니다.
WorkerPool 클래스는 여러 Isolate를 미리 생성하여 풀로 관리합니다. initialize()에서 _size만큼의 워커를 생성하는데, 보통 CPU 코어 수와 같거나 약간 적게 설정합니다(Platform.numberOfProcessors 사용).
getNextWorker()는 라운드 로빈 방식으로 작업을 고르게 분배합니다. 이렇게 하면 여러 작업을 동시에 처리할 수 있어, 멀티코어 CPU를 완전히 활용할 수 있습니다.
예를 들어, 100장의 이미지를 처리할 때 4개의 워커가 있다면 이론적으로 4배 빠르게 처리할 수 있습니다. 실무에서는 작업 큐를 추가하여, 워커가 바쁠 때는 대기하고 한가할 때 즉시 처리하도록 개선할 수 있습니다.
네 번째로, 이런 최적화들은 프로파일링으로 검증해야 합니다. Flutter DevTools의 Timeline 탭에서 Isolate별 CPU 사용률을 확인하고, Memory 탭에서 메모리 사용량을 모니터링하세요.
Observatory(Dart VM의 프로파일러)를 사용하면 더 상세한 Isolate 성능 데이터를 볼 수 있습니다. 벤치마크는 반드시 릴리즈 모드에서 실행해야 정확합니다.
다섯 번째로, 메모리 관리도 중요합니다. 워커 풀을 사용하면 여러 Isolate가 동시에 메모리를 사용하므로, 각 워커의 메모리 사용량을 제한해야 OOM(Out of Memory)을 방지할 수 있습니다.
큰 데이터를 처리한 후에는 명시적으로 null로 설정하여 가비지 컬렉션을 촉진하세요. 여러분이 이런 최적화 전략을 적용하면 Isolate의 진정한 위력을 느낄 수 있습니다.
벤치마크를 해보면 최적화 전후로 2-10배의 성능 차이가 나는 경우도 많습니다. 특히 대용량 데이터 처리나 반복 작업에서 효과가 극명합니다.
사용자는 앱이 "매우 빠르다"고 느끼게 되고, 배터리 소모도 줄어듭니다.
실전 팁
💡 Stopwatch를 사용하여 실제 작업 시간을 측정하고, 로그로 남겨 패턴을 분석하세요. 데이터 기반으로 최적화 포인트를 찾을 수 있습니다.
💡 CPU 코어 수를 초과하는 워커를 만들지 마세요. 오히려 컨텍스트 스위칭 오버헤드가 증가하여 성능이 떨어집니다. Platform.numberOfProcessors로 코어 수를 확인하세요.
💡 Isolate 생성은 비싸므로, 자주 사용하는 워커는 장기 실행 패턴으로 유지하고 재사용하세요. compute는 편리하지만 매번 생성/소멸됩니다.
💡 직렬화 비용을 줄이려면 가능한 한 단순한 데이터 타입을 전달하세요. 복잡한 객체는 toJson/fromJson 오버헤드가 크므로, 꼭 필요한 데이터만 추출하여 전달하세요.
💡 실기기에서 테스트하세요. 에뮬레이터나 시뮬레이터는 성능 특성이 다르므로, 실제 사용자 환경에서의 성능을 측정해야 합니다. 특히 저사양 기기에서 테스트하면 최악의 경우를 파악할 수 있습니다.