[Node.js] Node.js는 무엇인지 알아봅니다.
# Node.js란?
Node.js는 크롬 V8 javascript 엔진으로 빌드된 javascript 런타임입니다.
Javascript 런타임이란 javascript를 실행시킬 수 있는 환경을 말합니다.
기존에는 javascript 엔진이 있는 브라우저에서만 javascript 실행이 가능했었습니다. 하지만 2008년에 구글이 V8 엔진을 개발하고 오픈 소스로 코드를 공개했습니다. 이를 기반으로 라이언 달 선생님이 Node.js를 개발했습니다.
# Node.js 내부 구조
위 그림과 같이 Node.js는 V8 javascript 엔진과 Libuv 라이브러리를 기반으로 구성되어 있습니다. 우리가 작성한 코드는 Node.js가 V8 엔진, Libuv 라이브러리와 연결시켜 실행시키게 됩니다.
Libuv 라이브러리의 역할은 다음과 같고, 이 역할들은 곧 Node.js의 중요한 특성이 됩니다.
- 이벤트 기반
- 논 블로킹 I/O 모델
# Node.js 특징
## 특징 1. 이벤트 기반
이벤트가 발생할 때 미리 지정해둔 작업을 수행하는 방식을 말합니다.
특정 이벤트가 발생했을 때, 어떤 처리를 할 지 callback 함수를 사용해 미리 등록해둡니다.
- eventListener - callback function
이벤트 루프
이벤트 루프는 이벤트 발생 시 호출할 콜백함수들을 관리하고, 호출된 콜백 함수의 실행 순서를 결정하는 역할을 합니다.
노드가 종료될 때까지 이벤트 처리를 위한 작업을 반복하므로 Loop라는 이름으로 불립니다.
콜 스택이 비었을 때에만 태스크 큐에서 순차대로 콜백을 꺼내서 콜 스택으로 올려줍니다.
javascript engine으로 분류되는 힙 메모리와 콜 스택에 대해서는 다른 포스트로 다루도록 하겠습니다.
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태스크 큐 task queue
이벤트가 발생한 경우, 백그라운드에서 태스크 큐로 타이머나 이벤트 리스너의 콜백 함수를 보냅니다.
태스크 큐는 순서대로 콜백들이 대기하고 있으므로 콜백 큐라고도 불립니다.
특수한 경우에 우선 순위가 변경되기도 합니다.
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백그라운드 background
setTimeout같은 타이머, 이벤트 리스너들이 대기하는 곳을 말합니다.시스템 커널 등 javascript가 아닌 언어로 작성된 별도의 프로그램이라고 봐도 무방합니다.
## 특징 2. 논 블로킹 I/O
논 블로킹이란 이전 작업이 완료될 때까지 대기하지 않고, 바로 다음 작업을 수행하는 것을 말합니다.
Node.js는 I/O 작업에 대해 논 블로킹으로 처리합니다.
동시에 처리될 수 있는 작업은 백그라운드로 넘겨서 동시에 처리하기 때문에 대기 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있습니다.
- 동시성: 동시 처리가 가능한 작업을 논 블로킹 처리해야 얻을 수 있는 속성
## 특징 3. 싱글 스레드
Node.js 자체는 싱글 스레드로 동작하지 않지만, 개발자가 직접 제어할 수 있는 스레드는 하나이기 때문에 저희가 작성한 코드는 기본적으로 싱글 스레드로 동작합니다.
스레드가 하나이기 때문에 논 블로킹 모델을 사용해 최대한 대기시간을 줄이는 방식으로 동작합니다.
멀티 스레드가 싱글 스레드보다 우월한 것이 아닙니다. 그 이유는 자원 관리 측면에서 더 많은 비용 발생하기 때문입니다. 따라서 멀티 스레드와 싱글 스레드는 상하관계에 있다고 보기는 어렵습니다.
I/O 작업 시에는 Node.js가 주로 멀티 프로세싱으로 많이 처리합니다.
Node.js가 싱글 스레드로 동작하지 않는 경우
스레드 풀
암호화, 파일 입출력, 압축 등의 경우 스스로 멀티 스레드 사용
워커 스레드
Node 12부터 안정화된 기능으로 개발자가 직접 멀티 스레드를 다룰 수 있게 됨
# 서버로서의 노드
Node.js는 Web Server를 내장 모듈(http 모듈)로 갖고 있습니다.
## 노드 서버의 장단점
싱글 스레드, 논 블로킹 모델의 특징 때문에 개수는 많지만 크기는 작은 데이터를 실시간으로 주고받는 서비스를 제공하는 서버들로 활용하기에 적합합니다.
- 네트워크, 데이터베이스, 디스크 작업 같은 I/O에 특화
- 실시간 채팅, 주식 차트, JSON 데이터 제공하는 API 서버
싱글 스레드이기 때문에 CPU 연산을 많이 요구하는 서비스는 적합하지 않습니다.
- 이미지, 비디오 처리, 대규모 데이터 처리
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