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안녕하세요! FastAPI 7부 '비동기 처리 및 성능 최적화'의 두 번째 시간, 33강입니다! ⚡

지난 32강에서는 FastAPI의 놀라운 성능 비결인 비동기(Asynchronous) 동작 원리에 대해 깊이 파고들었습니다. 이벤트 루프, async def, await 키워드가 어떻게 논블로킹 I/O를 통해 높은 동시성을 달성하는지 이해했죠! 👍

하지만 강력한 만큼 주의할 점도 있습니다. async def로 비동기 함수를 정의해 놓고, 그 안에서 실수로 동기(Synchronous) 방식의 블로킹(Blocking) 함수를 호출하면 어떻게 될까요? 예를 들어, await 없이 시간이 오래 걸리는 작업을 호출하거나, time.sleep() 같은 함수를 직접 사용한다면요? 🤔

이번 시간에는 바로 이 비동기 코드 속 블로킹 작업의 함정에 대해 알아봅니다. 이벤트 루프를 멈추게 하는 블로킹 코드가 왜 성능에 치명적인지, 어떤 코드들이 블로킹을 유발하는지 살펴보고, 불가피하게 블로킹 코드를 사용해야 할 경우 FastAPI의 비동기 성능을 해치지 않고 안전하게 실행하는 방법(asyncio.to_thread 등)을 배우겠습니다! 비동기 프로그래밍의 잠재적인 위험을 피하고 성능을 유지하는 방법을 알아봅시다! ⚠️

📚 챕터 소개

FastAPI 비동기 환경에서 블로킹(Blocking) 작업의 잘못된 사용 시 문제점 및 해결 방안 학습. FastAPI의 성능은 이벤트 루프가 멈추지 않고 계속 돌면서 여러 작업을 효율적으로 전환(Context Switching)하는 능력에 크게 의존. 하지만 async def로 정의된 함수 내에서 블로킹 I/O 호출이나 시간이 오래 걸리는 CPU 작업을 await 없이 직접 실행하면, 이벤트 루프 전체가 멈춰버려 비동기 처리의 이점을 완전히 상실하게 됨.

이벤트 루프를 블로킹하는 코드(예: time.sleep(), 동기 라이브러리 호출, CPU 집약적 계산) 식별 방법 학습. 이것이 동시성과 애플리케이션 응답성에 미치는 심각한 영향 설명.

핵심 해결책으로, Python 3.9 이상에서 표준으로 제공되는 asyncio.to_thread 함수를 사용하여 블로킹 함수를 별도의 스레드에서 실행시켜 이벤트 루프의 중단을 방지하는 방법을 실습. 또한, Starlette의 유사 기능(run_in_threadpool)도 간략히 소개하며, 가장 좋은 방법은 여전히 네이티브 비동기(async) 라이브러리를 사용하는 것임을 다시 한번 강조.

🎯 챕터 목표

이 강의를 마치면 여러분은 다음을 할 수 있게 됩니다:

1. async def 함수 내 블로킹 작업 직접 호출이 FastAPI의 성능과 동시성을 저해하는 이유 설명.
2. 일반적인 블로킹 작업(동기 I/O, time.sleep(), CPU 집약 작업) 예시 식별.
3. 블로킹 코드를 비동기 환경에서 안전하게 실행하기 위해 asyncio.to_thread 함수를 사용하여 별도의 스레드에서 실행하고 await하는 방법.
4. (참고) Starlette의 run_in_threadpool 함수의 존재와 용도 이해.
5. 가능하다면 블로킹 작업을 피하고 네이티브 비동기 라이브러리를 사용하는 것이 가장 좋은 해결책임을 인지.

🏗️ 이번 강의의 프로젝트 구조 및 예제 코드 (개념 학습용)