[Python Backend] FastAPI를 이해하기 위한 비동기 처리 개념 정리

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[Python Backend] FastAPI를 이해하기 위한 비동기 처리 개념 정리

땽뚕 2025. 5. 25. 09:39

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[python backend] FastAPI를 이해하기 위한 비동기 처리 개념 정리

그렇다 FastAPI가 빠른 이유는 비동기 지원으로 인한 것

그럼 당최 비동기란 뭐고 그거 어떻게 하는 건데?

* 이전 포스트에서 이어집니다 (https://asidefine.tistory.com/330)

* 이후 포스트로 이어집니다 (https://asidefine.tistory.com/328) (https://asidefine.tistory.com/334)

1. 동기(Synchronous) vs 비동기(Asynchronous)

동기

작업이 순차적으로 실행됨
A 작업이 끝나야만 B 작업이 실행 가능
CPU는 일을 하지 않고 대기 중일 수도 있음

def cook():
    boil_water()
    cook_rice()
    serve()

cook()  # 위 작업은 순차적으로 실행됨

비동기

작업 간의 대기가 있을 경우, 그 시간에 다른 작업을 처리함
I/O(입출력) 대기 시간 동안 CPU가 다른 작업 처리 가능
사용자 경험(UX) 개선에 도움됨

async def cook():
    await boil_water()
    await cook_rice()
    await serve()

2. 동시성(Concurrency) vs 병렬성(Parallelism)

동시성

한 번에 하나의 작업만 처리하지만 여러 작업을 짧은 시간 간격으로 번갈아 수행
멀티태스킹처럼 보이지만 실제로는 빠른 스위칭
코루틴이나 스레드를 이용해 구현 가능

병렬성

여러 작업을 동시에 실행함
멀티코어 CPU 환경에서 여러 프로세스가 각기 다른 코어에서 동시 실행

CPU 바운드 작업에서 효과적

	동시성	병렬성
사용 자원	하나의 CPU (단일코어)	여러 CPU (멀티코어)
구현 방법	코루틴, 스레드	멀티프로세스
적합한 작업	I/O 바운드	CPU 바운드

3. 파이썬 비동기 프로그래밍 핵심: 코루틴과 async/await

코루틴이란?

일반 함수처럼 생겼지만 중간에 멈췄다가 다시 실행할 수 있음
async def로 정의된 함수는 코루틴 객체 반환
코루틴 객체는 await 키워드로 실행

async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

asyncio.run(say_hello())

await의 역할

다른 비동기 작업이 끝날 때까지 기다림
동기적으로 보면 멈춘 것 같지만, 실제로는 그동안 다른 코루틴이 실행됨

4. asyncio: 파이썬 비동기 실행의 핵심 모듈

asyncio가 필요한 이유

코루틴은 단독으로 실행되지 않음
이벤트 루프를 통해 실행 스케줄링이 필요
asyncio가 이 역할을 담당

주요 함수 및 메커니즘

asyncio.run(coro): 메인 루프 실행
asyncio.create_task(coro): 작업 등록 (백그라운드 실행)
asyncio.gather(*coros): 여러 코루틴을 병렬로 실행

import asyncio

async def job(name, delay):
    print(f"{name} 시작")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"{name} 종료")

async def main():
    await asyncio.gather(
        job("A", 2),
        job("B", 1),
        job("C", 3)
    )

asyncio.run(main())

실행 순서
- A, B, C 순차 시작
- 각각 await로 멈추는 동안 다른 작업 실행
- 전체 실행 시간은 가장 오래 걸리는 작업 시간만큼

5. FastAPI에서 async 활용하기

FastAPI란?
- Python 기반 비동기 웹 프레임워크
- async def 함수 기반으로 경량 HTTP 서버를 빠르게 구성 가능
- Pydantic을 이용한 데이터 검증, 자동 문서화(OpenAPI 지원) 포함
동기/비동기 핸들러 비교

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/sync")
def sync_route():
    import time
    time.sleep(1)
    return {"message": "sync"}

@app.get("/async")
async def async_route():
    await asyncio.sleep(1)
    return {"message": "async"}

/sync: sleep 동안 서버는 블로킹됨
/async: sleep 중 다른 요청을 처리 가능

언제 async로 작성해야 할까?
- 외부 API 요청
- 파일, 데이터베이스, 네트워크 I/O
- 사용자 요청이 많을 때 병렬 처리 필요할 경우

6. uvicorn: FastAPI를 실행하는 ASGI 서버

FastAPI는 API를 정의하는 웹 애플리케이션 프레임워크라면, Uvicorn은 이 FastAPI 앱을 실행시키는 웹 서버(ASGI 서버)다

	FastAPI	Uvicorn
종류	웹 프레임워크	ASGI 서버 (웹 서버)
역할	라우팅, 요청 처리, API 로직 정의	클라이언트 요청을 받고 FastAPI에 전달, 응답 반환
예시	/hello 요청 시 어떤 함수를 실행할지 정의	클라이언트로부터 HTTP 요청을 받아 FastAPI에게 전달
실행 방법	코드로 정의만 함 (FastAPI() 인스턴스 생성)	uvicorn main:app 명령어로 실행
비유	"앱의 본체 (뇌와 몸)"	"앱을 외부에 노출시키는 입구 (입과 귀)"

❓ 웹 서버가 뭔데 ?

- 인터넷을 통해서 브라우저의 요청을 받아, 요청한 웹페이지, API Responsse, 파일 등을 반환해주는 소프트웨어
- 정적 웹 서버 : Nginx, Apache
- 동적 웹 서버 (Python용) : Uvicorn (ASGI), Gunicorn (WSGI)

WSGI vs ASGI이란 ?
- WSGI(Flask, Django):
  - Web Server Gateway Interface
  - 동기만 지원
- ASGI(FastAPI):
  - Asynchronous Server Gateway Interface
  - 비동기 지원 → 고성능 I/O 처리 가능

uvicorn이란?
- ASGI 서버로, FastAPI 같은 비동기 프레임워크 실행을 담당
- 기본적으로 비동기 코드를 빠르게 실행하고 요청을 비동기적으로 처리함
실행 명령

uvicorn main:app --reload
# main: 파일 이름 (main.py)
# app: FastAPI 객체
# uvicorn main:app --reload

uvicorn 내부 동작
- 실제로도 비동기를 위해서 asyncio를 사용해서 비동기 함수 실행 시킴 - 이를 통해 별도의 Thread 생성 없이 동시성 구현

#https://github.com/encode/uvicorn/blob/master/uvicorn/server.py#L51
class Server:
    ...
    def run(self, sockets: list[socket.socket] | None = None) -> None:
        self.config.setup_event_loop()
        return asyncio.run(self.serve(sockets=sockets))

마무리 정리: 전체 개념 흐름

동기 vs 비동기
→ 작업 흐름과 기다림의 차이
동시성 vs 병렬성
→ 하나의 CPU로도 동시처리 가능 (코루틴), 병렬은 멀티코어 필요
async/await 문법
→ 파이썬에서 비동기 코드를 작성하는 공식적인 방법
asyncio
→ 코루틴을 실행 및 관리하는 이벤트 루프 제공
FastAPI
→ async 기반으로 고성능 웹 서버 구성 가능
uvicorn
→ FastAPI를 실행시키는 고성능 ASGI 서버

Reference.

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