동기 처리 및 비동기 처리

동기 처리(Synchronous Processing)와 비동기 처리(Asynchronous Processing)

두 방식의 핵심 차이는 작업 완료를 기다리는 방법에 있음.

• Synchronous (동기): 요청한 작업이 끝날 때까지 제어 흐름(control flow)이 block됨
• Asynchronous (비동기): 작업을 등록해 두고 제어권을 즉시 반환받으며, 결과는 나중에 회수함

 

간단한 예로는 vscode의 blocking / non-blocking 모드 실행을 들 수 있음:

vscode 를 터미널에서 code로 실행시 non-blocking 모드로 동작하여 vscode가 열리고 터미널은 다음 입력을 받기 위한 prompt가 출력된다. 즉, vscode와 터미널은 비동기적으로 실행되며 vscode의 종료에 상관없이 터미널은 입력을 받을 수 있음.

만약 code --wait 로 실행했다면 blocking 모드로 동작하며 vscode가 종료되어야 터미널은 다음 입력을 받을 수 있는 상태가 된다.

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동기 처리 (Synchronous Processing)

import time

def read_data_sync():
    print("데이터 읽기 시작")
    time.sleep(3)
    print("데이터 읽기 완료")
    return "sample data"

data = read_data_sync()
print("받은 데이터:", data)
print("다음 작업 수행")

실행 순서는 다음과 같음:

1. read_data_sync() 호출 : 3초간 block
2. 반환 후 print("받은 데이터:", data) 실행
3. print("다음 작업 수행") 실행

대기 시간(waiting time)이 곧 정지 시간으로 작용함.

동기 방식은 흐름은 단순하지만 자원 활용 측면에서 비효율적일 수 있음.

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비동기 처리 (Asynchronous Processing)

import asyncio

async def read_data_async():
    print("데이터 읽기 시작")
    await asyncio.sleep(3)
    print("데이터 읽기 완료")
    return "sample data"

async def main():
    task = asyncio.create_task(read_data_async())

    print("다른 작업 수행 중")
    await asyncio.sleep(1)
    print("아직도 다른 작업 수행 중")

    data = await task
    print("받은 데이터:", data)

asyncio.run(main())

실행 흐름은 다음과 같이 분리(decoupled)됨.

1. read_data_async()를 task로 등록 → 즉시 제어권 반환
2. main()은 그 사이 다른 작업을 수행
3. await task에서 최종 결과를 회수

즉, 작업 시작 시점과 결과 사용 시점이 분리된다는 것이 핵심임.

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비교 요약

항목	Synchronous (동기)	Asynchronous (비동기)
제어 흐름	block	즉시 반환
대기 시간 활용	불가	다른 작업 스케줄링 가능
코드 복잡도	낮음	상대적으로 높음
적합한 상황	단순 순차 작업	I/O-bound 작업

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비동기 처리가 유리한 상황

CPU가 연산하는 것이 아니라, 응답을 기다리는 시간이 지배적인 작업에서 효과적임.

• Network request (네트워크 요청)
• File I/O (파일 입출력)
• Database query (데이터베이스 조회)
• 외부 API 호출

일반적으로 I/O-bound 작업에서 유용함:

• Asynchronous 에서는
• 대기 시간 동안 event loop가 다른 coroutine(코루틴)을 스케줄링할 수 있음.
• 이를 통해, 전체 처리량(throughput)이 크게 향상됨.

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