[nodejs] 데이터 병렬화 알고리즘

21 Dec 2023

nodejs

병렬화는 다수의 작업을 동시에 처리하여 시간을 단축시키는 방법으로, Node.js에서도 데이터 처리 작업을 병렬화할 수 있습니다. 병렬화를 통해 다양한 작업을 동시에 처리하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이 포스트에서는 Node.js에서 데이터 병렬화를 구현하는 방법과 예제 코드를 살펴보겠습니다.

병렬화를 위한 워커 스레드

Node.js에서는 worker_threads 모듈을 사용하여 워커 스레드를 생성하고 병렬화 작업을 수행할 수 있습니다. 워커 스레드는 메인 스레드와 별도로 동작하며, 병렬로 작업을 처리할 수 있는 환경을 제공합니다.

아래는 워커 스레드를 생성하고 데이터를 처리하는 예제 코드입니다.

const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData } = require('worker_threads');

if (isMainThread) {
  // 메인 스레드에서 워커 스레드 생성
  const worker = new Worker(__filename, {
    workerData: { /* 전달할 데이터 */ }
  });
  worker.on('message', (result) => {
    // 워커 스레드로부터 결과를 받아 처리
    console.log(result);
  });
} else {
  // 워커 스레드에서 데이터 처리 로직 작성
  const data = workerData;
  // 데이터 처리 작업 수행
  const result = processData(data);
  // 결과를 메인 스레드로 전송
  parentPort.postMessage(result);
}

위 코드에서는 worker_threads 모듈을 사용하여 워커 스레드를 생성하고, 메인 스레드와 데이터를 주고받는 방법을 보여줍니다.

데이터 병렬화 알고리즘 예제

다음은 Node.js를 사용하여 간단한 데이터 병렬화 알고리즘을 구현한 예제 코드입니다.

const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData } = require('worker_threads');

if (isMainThread) {
  const numCPUs = require('os').cpus().length;
  const dataArray = [/* 대량의 데이터 */];
  const chunkSize = Math.ceil(dataArray.length / numCPUs);

  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    const start = i * chunkSize;
    const end = start + chunkSize;
    const chunk = dataArray.slice(start, end);

    const worker = new Worker(__filename, {
      workerData: chunk
    });
    worker.on('message', (result) => {
      console.log(result);
    });
  }
} else {
  const data = workerData;
  const result = processData(data); // 데이터 처리 함수
  parentPort.postMessage(result);
}

위 코드는 CPU 코어 수에 따라 데이터를 적절히 분할하여 워커 스레드에 전달하는 방식을 보여줍니다.

이제 Node.js에서 데이터 병렬화를 구현하는 기본적인 방법과 워커 스레드를 이용한 예제 코드를 살펴보았습니다. 데이터 병렬화를 통해 CPU 및 시스템 자원을 효율적으로 활용하여 대규모의 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

더 많은 성능 향상을 위해 클러스터링 기술과의 결합, 그리고 워커 스레드 간 통신 등에 대해 추가적인 공부를 할 수 있습니다.

병렬화를 위한 워커 스레드

데이터 병렬화 알고리즘 예제

참고 자료