날샘 코딩

Project Reactor의 핵심 패키지 중 하나인 reactor.core.scheduler에는 Schedulers 라는 추상 클래스가 존재한다.

이 Schedulers는 Scheduler 인터페이스의 팩토리 클래스이고, publishOn과 subscribeOn 을 위한 여러가지 팩토리 메서드를 제공한다.

팩토리 메서드는 대표적으로 아래와 같다. 

• parallel():  ExecutorService기반으로 단일 스레드 고정 크기(Fixed) 스레드 풀을 사용하여 병렬 작업에 적합함.
• single(): Runnable을 사용하여 지연이 적은 일회성 작업에 최적화
• elastic(): 스레드 갯수는 무한정으로 증가할 수 있고 수행시간이 오래걸리는 블로킹 작업에 대한 대안으로 사용할 수 있게 최적화 되어있다.
• boundedElastic(): 스레드 갯수가 정해져있고 elastic과 동일하게 수행시간이 오래걸리는 블로킹 작업에 대한 대안으로 사용할 수 있게 최적화 되어있다.
• immediate(): 호출자의 스레드를 즉시 실행한다.
• fromExecutorService(ExecutorService) : 새로운 Excutors 인스턴스를 생성한다.

참고

https://projectreactor.io/docs/core/release/api/

• 원문제목 : Introducing Javalin: a Lightweight Web Framework for Java and Kotlin
• 원문링크 : https://www.infoq.com/news/2019/07/javalin/

독자분들의 이해를 돕기 위해 역자의 설명을 많이 추가하여 원본 글의 의도와는 다소 다를 수가 있으니 원본글도 같이 참고해주세요. 본문의 예제 코드 대부분은 Java10+ 문법을 기반으로 작성되었으나, 몇 개 예제는 Kotlin으로 작성되었습니다.

Javalin은 자바와 코틀린을 위한 경량 웹 프레임워크입니다. Javalin은 기본적으로 웹소켓, HTTP2 그리고 비동기 요청을 지원하며 구조가 심플하고 블로킹 모델로 설계되었습니다. 처음에는 SparkJava 프레임워크를 기반으로 만들어졌지만, 자바스크립트 프레임워크인 Koa.js로부터 영향을 받아 재작성되었습니다.

Javalin은 제티(Jetty)위에서 돌아가며, 제티로만 작성한 코드와 성능이 동일합니다. 개발자는 기존의 Servlet와 같은 프레임워크 상에서 정의한 클래스를 확장한다거나 이와 유사한 형태의 에노테이션을 사용할 필요가 없습니다.  또한, 자바와 코틀린 둘 중 어떤 언어를 쓰더라도 동일한 Javalin을 사용할 수 있습니다.

자바로 Javalin을 시작할때 개발자는 아래의 코드와 같이 오직 public static void main만 필요합니다.

Javalin.create().start(7000);부분은 내장된 제티 서버를 기반으로 실행되는 코드입니다. 덕분에 아주 심플하게 웹 애플리케이션 서버를 기동할 수 있습니다. 그리고 특정 URL에 대한 처리 부분도 특별한 어노테이션 등 없이 Path와 이를 처리하는 함수를 등록함으로써 쉽게 구현할 수 있습니다.

예제로 환경 설정 코드의 일부를 보겠습니다.

config로 바인딩한 부분이 기본적인 HTTP 설정들 이고, routes 함수를 보시면 path라는 함수안에 다시 get, post에 대응하는 함수가 있는것을 확인하실 수 있습니다. ws는 웹소켓 프로토콜을 지원하는 함수입니다.

Javalin위에서 패스 파라미터(path params), 쿼리 파라미터(query params) 그리고 폼 파라미터(form params)의 유효성을 체크하는 방법은 매우 단순합니다.

위 코드에서 보다시피 요청으로 들어온 파라미터를 쉽게 검증하고, 원하는 타입에 맞게 바인딩 할 수 있습니다.

Java의 RequestFilter나 Golang의 Middleware와 같이 여러 프레임워크에서 지원하는 Request의 앞, 뒤단에서 공통적으로 처리해야 하는 기능은 Handler라는 이름으로 제공합니다. Javalin은 before-handlers, endpoint-handlers, after-handlers, exception-handlers, error-handlers등 총 5개의 Handler가 있습니다.

위 코드는 각각의 Handler들이 어떤 시점에 동작하는지 알 수 있습니다. 각각의 Handler들은 개발할 때 정말 유용하게 사용할 수 있을거라 생각합니다.

Javalin에선 함수형 인터페이스(functional interface)인 액세스 매니저(AccessManager)를 제공하여 인증/인가(authentication/authorization)를 처리 할수 있습니다. 개발자는 원한다면 자신만의 액세스 매니저를 구현할 수 있습니다.

액세스 매니저를 설정합니다. 이것은 Spring security의 UserDetailsService를 구현하는것과 비슷합니다. 권한이 없는 요청인 경우 HTTP 401 Unauthorized를 응답으로 내려줍니다.

app.routes의 get("/un-secured")와 get("/secured") 부분을 보면 roles에 따라 요청을 분기하는것을 알 수 있습니다.

Javalin 3.0 버전부터 OpenAPI(Swagger)도 플러그인으로 제공합니다. OpenAPI 3.0 스펙의 전체 구현은 DSL과 에노테이션 두 가지 방법으로 이용 가능합니다.

OpenAPI DSL

OpenAPI 에노테이션

Javalin 애플리케이션을 배포하는데 개발자는 그저 의존성을 포함하는(maven-assembly-plugin 같은 플러그인을 이용하여) jar 파일을 만든 다음, java -jar filename.jar를 실행하기만 하면 됩니다. Javalin은 임베디드 제티를 포함하고 있어서 별도의 애플리케이션 서버는 필요하지 않습니다.  또한, 교육자를 위한 공식 페이지가 제공되고 있으며, 임베디드 제티가 포함되어 있기 때문에 서버 코딩에 필요한 서블릿 컨테이너(Servlet Container)/애플리케이션 서버 설정(Application Server configuration) 등과 같은 어려운 설정과 배경지식이 필요하지 않으므로 학습자가 쉽게 익힐 수 있다고 강조합니다.

공식 사이트에는 Running on GraalVM, Kotlin CRUD REST API 등과 같이 몇 개의 대표적인 예제들이 있습니다. 이 외에도  tutorials page에서 전체 목록을 확인할 수 있습니다.

Javalin에 대해 더 많은 정보를 찾고 싶다면 documentation page를 참고하세요. Javalin은 maven central에서 다운로드 가능합니다.

참고자료

https://javalin.io/

https://github.com/tipsy/javalin

개요

오늘 예제에서는 Spring WebFlux와 Kotlin으로 만드는 Todo 서비스 - 1편 에서 만들어본 예제를 기반으로 JDBC를 대체하는 R2DBC를 적용해보고 그 둘의 차이점과 R2DBC란 무엇인지 어떤 장단점이 있는지 알아보도록 하겠습니다.

R2DBC

피보탈에서 개발 중인 R2DBC는 Reactive Relational Database Connectivity의 약자로써, 작년 SpringOne Platform 2018에서 처음 발표 되었습니다. 이름에서도 추측 가능하듯이 리액티브 프로그래밍을 가능하게 하는 데이터베이스 인터페이스입니다. 그 말은 즉, JDBC에선 아직 지원하지 않는 비동기(asynchronous), 논 블로킹(non-blocking) 프로그래밍 모델을 지원한다는 이야기이고, 이는 Spring WebFlux의 성능을 최대치로 끌어올릴 수 있다는 이야기가 됩니다.  이 글을 쓰고 있는 시점에선 마일스톤 버전이 배포되고 있습니다. 그 때문에 실무에서의 적용은 부담이 있을 수 있지만 곧 정식 버전이 나올 것으로 보이며 점차 레퍼런스가 늘어날 것으로 기대하고 있습니다.

Spring Data R2DBC

먼저 설명한 대로 R2DBC는 피보탈의 주도로 개발 중입니다. 그렇기 때문에 스프링 프로젝트에서 아주 좋은 궁합을 보여줍니다.  R2DBC는 Spring Data R2DBC를 통해 기존 Spring Boot 프로젝트에 쉽게 통합될 수 있고, 다른 Spring Data 프로젝트들이 다르지 않듯이 데이터베이스 연동에 대한 뛰어난 추상화를 제공합니다. 이번 예제에선 Spring Data R2DBC를 적용하면서 JpaRepository 인터페이스를 걷어내고, WebFlux의 Flux와 Mono를 지원하는 ReactiveCrudRepository 인터페이스를 이용하겠습니다.

ReactiveCrudRepository 살펴보기

앞서 ReactiveCrudRepository라는 인터페이스에 대해 간략히 언급했었습니다.  ReactiveCrudRepository는  리액티브 스트림을 지원하는 CRUD 메서드들을 포함하는 인터페이스 입니다. 내부를 확인해보면 기존의 다른 Spring Data의 리파지토리 인터페이스인 CrudRepository와 크게 다르지 않습니다. 다만 전통적인 CrudRepository와 다른 점은 리턴 타입이 Flux 또는 Mono라는 것과 파라미터에 Publisher가 추가되었다는 점이 다를 뿐입니다.

사용된 툴과 기술들

1. Spring boot 2.2+
2. Spring Data R2DBC
3. Maven 3+
4. Kotlin 1.3
5. IDE - IntelliJ
6. H2DB

프로젝트 세팅

pom.xml

제가 작성한 pom.xml 전체 코드입니다.  이 중에서 눈여겨보실 부분이 몇 군데 있습니다.

첫 번째는 "<version>2.2.0.M6</version>" 입니다. 글을 작성하는 시점에서 Spring Data R2DBC를 정식 지원하는 Spring Boot의 버전은 2.2+입니다. M6라는 작명으로 봐서 마일스톤 버전이라는 것을 알 수 있습니다.

두번째로 "org.springframework.boot.experimental" 라는 groupId가 눈에 띄실 것 입니다. experimental이라는 뜻답게 아직은 실험적인 프로젝트이므로, 정식 버전이 나오더라도 큰 틀이 변하진 않을 거라 예상되지만, 내부 구현이 조금 달라질 수 있습니다.

마지막으로 마일스톤 라이브러리가 mavencentral에 올라가있지 않아서 리파지토리 경로를 아래와 같이 추가해주셔야 합니다.
resources/application.yml

application.yml의 설정은 지난 편과 거의 동일합니다.  단지 spring.jpa.show-sql 설정을 R2DBC에서 지원하지 않으므로 제거하였습니다.

resources/schema.sql

R2DBC에선 ddl-auto 기능이 없어서 초기화 스크립트를 만들어주었습니다. schema.sql은 Spring Boot 프로젝트의 초기 스키마 생성 스크립트 스펙입니다.  data.sql로 만들면 schema.sql에서 생성된 스키마를 기준으로 데이터를 insert 할 수 있습니다. 이 예제는 임베디드 데이터베이스를 사용 중이라 애플리케이션 실행 시 이 스크립트가 자동으로 돌아가지만, 임베디드 데이터베이스가 아니라면 운영환경에선 리스크가 있어서  spring.datasource.initialization-mode 설정으로 on/off 할 수 있습니다. 관련하여 자세한 내용은 링크를 확인해주세요.  https://github.com/spring-projects-experimental/spring-boot-r2dbc/blob/master/documentation.adoc#user-content-database-initialization

스프링 부트 설정

src/main/kotlin/com/digimon/demo/config/AppConfig.kt

이 클래스는 AbstractR2dbcConfiguration의 기본 사양인 connectionFactory를 구현한 클래스입니다.  저는 임베디드 H2DB를 사용하기 때문에 H2ConnectionFactory를 빌드 했지만, PostgreSQL 등 R2DBC가 지원하는 다른 데이터베이스를 사용하실 경우  해당 데이터베이스의 ConnectionFactory만 구성해주시면 쉽게 변경됩니다.

도메인(Domain)

src/main/kotlin/com/digimon/demo/domain/Todo.kt

1편의 도메인 코드를 보셨다면 도메인 클래스도 변경이 있다는 걸 아실 수 있으실 겁니다. 우선 @Entity, @Column 애노테이션이 제거되었습니다. 이 애노테이션들은 JPA의 스펙이므로 R2DBC 사용시엔 불필요합니다. 두 번째로 class 앞에 붙은 data 키워드가 보이실 겁니다. data 키워드는 Kotlin에 존재하는 키워드로써, 선언한 필드를 기준으로 equals, toString, hashCode 등의 메서드를 자동 생성해줍니다. Java의 경우 이 메서드들을 직접 구현하던가 Lombok을 이용해 Annotation Processing 단계에서 자동 생성해줬었습니다. data 클래스는 한 가지 제약조건이 있는데 최소한 1개 이상의 필드를 초기화하는 기본 생성자가 필요합니다. 예제에서는 모든 필드를 생성자에서 선언해주었습니다.

리파지토리(Repository)

src/main/kotlin/com/digimon/demo/todo/TodoRepository.kt

리파지토리는 딱 한 가지 변경되었습니다. 기존 JpaReqository를 제거하고 앞서 설명드린 ReactiveCrudRepository를 상속받도록 하였습니다. 이렇게 되면 findAll, save, delete 메서드 등을 리액티브 스트림으로 연결할 수 있게 됩니다.

핸들러(Handler)

src/main/kotlin/com/digimon/demo/handler/TodoHandler.kt

리파지토리가 변경되면서 새롭게 리팩토링 된 핸들러 클래스입니다. 더욱 단순하고 명확하게 바뀌었습니다.
첫 번째 변화는 404 Not Found의 추가입니다. 1편의 소스를 기반으로 애플리케이션을 실행했을 때 존재하지 않는 Todo를 요청하면 어떻게 될까요? 예를 들어 GET http://localhost:8080/todos/100 로 요청하면 스테이터스 코드 200 OK이면서 빈 본문 응답이 내려옵니다. 관점의 차이지만 저는 RESTful 한 설계를 선호하므로 404 Not Found를 반환해서 좀 더 시맨틱 한 응답을 구현하였습니다.
두 번째는 findAll, findById, save, delete 메서드를 수행할 때 Mono또는 Flux로 변환할 필요 없이 바로 리액티브 스트림을 연결하였다는 점이 이전 코드와 다릅니다. 이말은 즉 데이터베이스와의 모든 통신이 논 블로킹(non-blocking)으로 실행된다는 것입니다. 또한 스트림으로 연결된 함수의 동작은 Java8에 추가된 Stream API와 매우 유사하게 게으른 로딩(lazy loading)으로 지연 종결 연산자(terminal operations)에 의해 트리거 되기 전까진 무의미하게 코드가 실행되지 않습니다.

코드 해설

1. getAll
   • 전체 리스트를 조회하고 Flux의 2차원적인 데이터를 collect 함수를 이용해 데이터들을 Mono로 변환한 뒤 마지막으로 flatMap 안에서 응답 본문을 구성합니다.
2. getById
   • 파라미터로 들어온 id로 데이터를 조회하고 존재하면 flatMap에서 응답 본문을 구성합니다. 데이터가 존재하지 않는다면 404 Not Found를 발생시킵니다.
3. save
   • bodyToMono로 request의 body를 Todo 클래스에 매핑합니다. 그리고 정상적으로 데이터베이스에 생성 되었다면 201 Created 응답을 리턴합니다.
4. done
   • 파라미터로 들어온 id로 데이터를 조회하고 존재하면 첫 번째 flatMap에서 업데이트를 수행합니다. 두 번째 flatMap에선 kotlin의 let 구문을 이용해 정상적으로 업데이트되었다면 200 OK 응답을 리턴하고, 데이터가 존재하지 않는다면 404 Not Found를 발생시킵니다.
   • let 구문과 아래 코드의 동작은 동일합니다.  변수로 사용한 it은 첫 번째 flatMap의 람다식을 간결하게 표현한것입니다. 수신자 객체로도 불리는 it은 클로저(closure)내에서 기본 매개변수라고 이해할 수 있습니다.
5. delete
   • 마찬가지로 파라미터로 들어온 id로 데이터를 조회하고 존재하면 데이터베이스에서 삭제하고 , 데이터가 존재하지 않는다면 404 Not Found를 발생시킵니다.

마치며

이번 예제에선 R2DBC를 적용하여 진정한 의미의 리액티브 프로그래밍을 구현해보았습니다. 적은 변경만으로도 성능이 개선되었고, 코드는 더욱 간결해졌습니다. 다만, R2DBC는 아직 마일스톤버전으로 실무에서 적용하기엔 부담이 있을것입니다.  이에 대한 대안으로 RDB가 아닌 NoSQL솔루션을 적용하는 방법도 있을것입니다.  이를테면 Spring Data MongoDB, Spring Data Redis 등이 이에 해당합니다. 이 역시 Spring Data의 뛰어난 추상화로 인해 큰 어려움없이 적용 가능합니다.  NoSQL로 전환하는 예제는 다음에 하기로 하고 그 전에 앞서 다음엔 WebFlux 프로젝트에선 어떤식으로 테스트 코드를 작성하고 자동화하는지 같이 고민해보겠습니다.

오늘 예제로 보신 코드는  https://github.com/spring-webflux-with-kotlin/todo-R2DBC 에서 확인 가능합니다.

참고자료

https://spring.io/blog/2016/11/28/going-reactive-with-spring-data
https://www.baeldung.com/spring-data-r2dbc

개요

이 예제에서는 최근 적용 사례가 늘고 있는 Spring WebFlux 와 Kotlin을 이용하여 프로젝트를 구성해보고, 간단한 Todo 서비스를 만들어볼 것입니다. 이번 예제에선 Todo 서비스의 기본적인 기능인 내용 작성, 완료 처리, 목록 불러오기, 삭제 등을 같이 구현해보면서 Spring WebFlux와 Kotlin에 대한 이해도를 높이고 개선점을 찾아보는 것을 목표로 합니다. 이 예제에서는 또한 Spring Data JPA를 사용해서 DB에 CRUD를 수행하게 될 것입니다.

사전지식

Kotlin, WebFulx 그리고 JPA에 대한 지식이 있다면 이해하기 수월하지만, 예제에선 기본적인 특징을 응용하는 수준으로 구성하였으므로 사전 지식이 없으셔도 문제는 없습니다.

왜 Kotlin 을 사용하는가?

Kotlin은 IntelliJ로 유명한 JetBrains 사에서 개발한 정적 타입 언어입니다. 아시다시피 구글의 안드로이드 공식 언어로도 채택되었고, JetBrains 사에서 개발하였으므로 IDE 지원 또한 완벽합니다. Kotlin은 코드의 간결성, Java와 상호 운용이 가능하다는 장점 등으로 인해서 최근에 많은 인기를 끌고 있습니다.

자세한 내용은 제가 이전에 번역한 “무엇이 코틀린을 가장 빠르게 성장하고 있는 언어로 만드는가?” 를 참고해주세요.

Spring WebFlux 란?

Spring WebFlux는 Project Reactor 기반의 Reactive Extension입니다. Reactive Extension(줄여서 RX)의 구현체로는 Reactor 외에도 ReactiveX(RxJava, RxKotlin, RxJS) 등이 존재합니다. Reactor는 피보탈에서 개발하고 있기 때문에 스프링에 쉽게 통합될 수 있습니다.

다만, Flux와 Mono로 대표되는 WebFlux의 상세한 개념은 오늘 주제에서 다루기에는 이해하기 난해하고, 큰 패러다임의 변화라서 자세히 다루지는 않겠습니다.  간략하게 “논 블로킹(non-blocking) 과 배압(backpressure)이라는 특징을 가진 리액티브 프로그래밍 모델을 스프링 환경에서 쉽고 효율적으로 개발할 수 있게 하는 프레임워크” 정도로만 이해하고 넘어가겠습니다.

Spring WebFulx는 또한 2가지의 프로그래밍 모델을 지원합니다.

• 어노테이션 기반 리액티브 컴포넌트(Annotation-based reactive components)
  • @RequestMapping, @PathVariable, @RestController, @GetMapping 등 Spring MVC와 유사한 방식으로 구현이 가능하여 쉽게 적응할 수 있다는 장점이 있습니다.
• 함수형 라우터와 핸들러(Functional routing and handling)
  • 라우터 함수(RouterFunction)은 RequestPredicate를 통해 클라이언트에서 들어온 request를 관리하는 라우터 역할을 하게 됩니다.
  • 핸들러 함수(HandlerFunction)는 라우터 함수로 들어온 request에 대한 처리를 정의합니다.

이번 예제에선 개인적으로 선호하는 함수형 프로그래밍 모델을 사용한 접근 방법에 대해 알아보겠습니다.

사용된 툴과 기술들

1. Spring boot 2+
2. Spring Data JPA
3. Maven 3+
4. Kotlin 1.3
5. IDE - IntelliJ
6. H2DB

프로젝트 구조

제가 생성한 프로젝트의 디렉터리 구조는 아래와 같습니다.

• domain
  •  이 패키지 하위에는 도메인에 관련된 Entity, DTO, Repository 등을 포함합니다.
• router
  • 사용자의 요청을 전달받아 적절한 핸들러로 라우팅 해주는 역할을 합니다.
• handler
  • 라우터로부터 전달받은 요청을 처리하고 응답을 생성합니다.

메이븐 세팅

이 예제에선 Maven 을 이용하여 의존성을 관리하도록 하겠습니다. 우선 pom.xml 을 생성해서 아래의 Spring 관련 의존성을 등록해주세요

그다음 Kotlin 의존성을 추가해줍니다.

마지막으로 임베디드로 사용할 H2DB 의존성을 추가해줍니다.

resources/application.yml 설정

설정은 Spring Boot에서 지원하는 2가지 방식인 properties, yml 중에서 yml로 구성하였습니다. 이유는 yml이 properties에 비해 각 설정을 구조화하기 쉽고 프로필을 나누기 쉽기 때문입니다.

설정에 대해 설명을 드리면 현재 활성화된 프로필은 dev이고, show-sql 값을 true로 하게 되면 DB와 통신시 호출되는 SQL을 로그로 바로 확인할 수 있습니다. 이 설정은 개발 환경에서만 쓰시길 추천드립니다. 그다음 allow-bean-definition-overriding 설정은 Spring Boot 2.1 버전에서 기본값이 false로 변경되었습니다. 공식  문서에서는 실수로 bean을 재정의하게 되는 것을 방지하기 위함이라고 합니다. 관련해선 https://github.com/spring-projects/spring-boot/wiki/Spring-Boot-2.1-Release-Notes 이곳을 참조해주세요.

도메인(Domain)

src/main/kotlin/com/digimon/demo/domain/todo/Todo.kt

Todo 클래스는 JPA에서 말하는 Entity입니다. Entity는 데이터베이스의 테이블과 매핑이 됩니다.  JPA로 대표되는 ORM(Object Relational Mapping) 프레임워크는 데이터베이스와 객체 간의 패러다임 불일치를 해결해주는 솔루션입니다. 개인적으론 Entity를 Request와 Response 모델에 직접 사용하는 것을 추천하지 않고 DTO 와 같은 레이어를 두는 것을 추천드리지만 이번 예제에서 만들 서비스는 프로토타입 수준이기 때문에 우선 이대로 사용하도록 하겠습니다.

• id 는 테이블의 primary key 입니다.
• content 는 todo의 내용을 String으로 저장합니다.
• done 은 해당 todo 의 완료여부를 가지고 있습니다.
• createdAt 은 todo가 생성된 일시 입니다.
• modifiedAt 은 todo가 수정된 일시이고 기본값은 createdAt과 동일합니다.

리파지토리(Repository)

src/main/kotlin/com/digimon/demo/domain/todo/TodoRepository.kt

TodoRepository는 JpaRepository를 상속받아 이 리파지토리가 Spring Data JPA에 의하여 관리되고 확장한다는 것을 알 수 있습니다. 실제로 TodoRepository에는 어떠한 메서드도 존재하지 않습니다. 바로 Spring Data JPA의 마법이죠 (JPA와 Spring Data JPA는 엄밀하게 구분이 필요합니다.)

라우터(Router)

src/main/kotlin/com/digimon/demo/router/TodoRouter.kt

routerFunction 안에 정의된 라우터들은 API의 엔드 포인트가 됩니다. 기본적인 구현은 REST 설계 방식의 GET, POST, PUT, DELETE 4가지 동사에 대응하도록 정의되어있습니다. 각각의 라우터들은 클라이언트로부터 요청이 들어오면 handler에게 처리를 위임합니다.

핸들러(Handler)

src/main/kotlin/com/digimon/demo/TodoHandler.kt

핸들러 로직은 지금까지 중에서 가장 복잡한 로직을 가지고 있습니다. 일반적으로 핸들러에서 사용자의 요청을 받아 save, delete 등을 처리하는 비즈니스 로직이 구현되어 있습니다. 리액티브 스트림과 코틀린에 익숙하다면 함수가 차례로 연결된 스트림이 그리 복잡해 보이진 않을 것입니다. 오히려 함수의 이름만 봐도 어떤 일을 하는지 한눈에 파악할 수 있으실 것이며,  개선해야될 점들이 보이실 거라고 생각합니다. 이번 예제는 맛보기이므로 개선은 다음번에 이어서 하는 것으로 하고 간단하게 구조를 살펴보시길 추천드립니다.

동작확인

우선 IDE에서 스프링 부트 애플리케이션을 실행해주세요. 각각의 CRUD는 HTTP 동사(verb)를 기준으로 구분 하게 됩니다.

시작으로 POST 메서드를 사용해 todo를 생성해 봅시다. 터미널에 아래와 같이 호출해보세요.

curl -X POST http://localhost:8080/todos -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "content" : "내용1" }'

{
	"id": 1,
	"content": "내용1",
	"done": false,
	"createdAt": "2019-08-28T19:57:43.862524",
	"modifiedAt": "2019-08-28T19:57:43.862524"
}       

제대로 세팅되었다면 위와 같은 응답이 서버로부터 내려올 것입니다.

이제 GET 메서드를 사용해 리스트를 호출해보죠.

curl -X GET http://localhost:8080/todos

[
        {
            "id": 1,
            "content": "내용1",
            "done": false,
            "createdAt": "2019-08-28T19:57:43.862524",
            "modifiedAt": "2019-08-28T19:57:43.862524"
        },
        {
            "id": 2,
            "content": "내용2",
            "done": false,
            "createdAt": "2019-08-28T19:57:47.3808",
            "modifiedAt": "2019-08-28T19:57:47.3808"
        },
        {
            "id": 3,
            "content": "내용3",
            "done": false,
            "createdAt": "2019-08-28T19:57:51.298743",
            "modifiedAt": "2019-08-28T19:57:51.298743"
        }
]

저의 경우 3개를 등록하여서 위와 같은 응답을 확인할 수 있습니다.

이번엔 id가 1인 todo의 상태를 완료(done)로 처리하고 싶습니다.  HTTP 동사 중 PUT을 이용해 update 동작을 수행해보겠습니다. 호출 방식은 아래와 같습니다.

curl -X PUT http://localhost:8080/todos/1/done

{
    "id": 1,
    "content": "내용1",
    "done": true,
    "createdAt": "2019-08-28T20:14:51.153641",
    "modifiedAt": "2019-08-28T20:24:17.196938"
}

정상적으로 done 값이 true로 변경된 것을 확인할 수 있습니다.

이번엔 id가 2인 todo를 삭제해 보겠습니다. 이 경우 HTTP 동사 DELETE를 사용하면 됩니다.

curl -X DELETE http://localhost:8080/todos/2

{
    "id": 2,
    "content": "내용2",
    "done": false,
    "createdAt": "2019-08-28T19:57:47.3808",
    "modifiedAt": "2019-08-28T19:57:47.3808"
}

삭제한 todo를 그대로 응답으로 내려주도록 하였으므로, id가 2인 todo가 삭제된 것을 확인했습니다.

마지막으로 전체 리스트를 호출해보겠습니다.

curl -X GET http://localhost:8080/todos

[
        {
            "id": 1,
            "content": "내용3",
            "done": true,
            "createdAt": "2019-08-28T20:14:51.153641",
            "modifiedAt": "2019-08-28T20:24:17.196938"
        },
        {
            "id": 3,
            "content": "내용3",
            "done": false,
            "createdAt": "2019-08-28T20:15:21.171624",
            "modifiedAt": "2019-08-28T20:15:21.171624"
        }
]

위와 같이 id가 1인 todo는 완료(done) 처리 되었고, id가 2인 todo는 삭제되어 더 이상 리스트에서 확인할 수 없습니다.

마치며

이렇게 간단한 Todo 예제를 WebFlux 와 Kotlin으로 구현해보았습니다. 혹시 이 예제를 보시면서 의아하거나 문제점이 보이시지 않으셨나요? 물론 개선할 부분은 많이 있습니다. 누군가 저에게 제일 먼저 바꾸고 싶은 부분이 어디냐고 물어보신다면 JDBC를 사용한 코드라고 하겠습니다. JDBC는 Java 진영의 가장 대표적인 SPI(Service Provider Interface)이지만 논 블로킹(non-blocking) 방식을 지원하지 않습니다.  다음 예제에선 JDBC를 대신하는 R2DBC를 이용하여 좀 더 개선된 예제를 만들어보겠습니다.

오늘 예제로 보신 코드는  https://github.com/spring-webflux-with-kotlin/todo 에서 확인 가능합니다.

참고자료

https://spring.io/guides/gs/reactive-rest-service/
https://www.baeldung.com/spring-webflux
https://www.baeldung.com/spring-webflux-kotlin