[Project Reactor] Mono와 Flux 가이드

1. 개요

Project Reactor는 Spring WebFlux의 핵심 리액티브 라이브러리(공식문서)이다. 이 글에서는 Reactor의 두 핵심 타입인 Mono와 Flux의 차이점과 실제 활용 방법에 대해 알아보려고 한다.

operator (...) These are the items emitted by the Flux These dotted lines and this boxindicate that a transformationis being applied to the FluxThe text inside the box showsthe nature of the transformation This vertical line indicates thatthe Flux has completed successfully This is the timeline of the FluxTime flows from left to right This Flux is the resultof the transformation If for some reason the Flux terminatesabnormally, with an error, the verticalline is replaced by an X

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2. Mono vs Flux

2.1 기본 개념

• Mono: 0-1개의 데이터를 처리하는 Publisher
• Flux: 0-N개의 데이터를 처리하는 Publisher

2.2 주요 차이점

특징	Mono	Flux
데이터 개수	0-1개	0-N개
용도	단일 응답	스트림 데이터
변환 작업	제한적	자유로움
메모리 사용	적음	상대적으로 많음

3. Mono 상세 분석

3.1 기본 사용법

// 즉시 값 반환
Mono<String> mono = Mono.just("Hello");

// 지연 실행 (subscribe 시점에 실행)
Mono<String> delayed = Mono.fromSupplier(() -> heavyOperation());

3.2 실행 시점

log.info("시작");
Mono<String> mono = Mono.just("Hello")  // 생성 시점
    .map(s -> s + " World");
log.info("중간");
mono.subscribe(result -> {              // 실제 실행 시점
    log.info("결과: " + result);
});
log.info("종료");

4. Flux 상세 분석

4.1 기본 사용법

// 컬렉션 데이터 스트리밍
Flux<Integer> flux = Flux.just(1, 2, 3, 4, 5);

// 주기적 데이터 생성
Flux<Long> interval = Flux.interval(Duration.ofSeconds(1))
    .take(5);  // 5개만 생성

4.2 스트리밍 API 구현

@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<Event> streamEvents() {
    return Flux.interval(Duration.ofSeconds(1))
        .map(i -> new Event(i, "Event " + i))
        .take(10);
}

5. 실전 활용 패턴

5.1 단일 응답 API (Mono)

@GetMapping("/user/{id}")
public Mono<User> getUser(@PathVariable String id) {
    return userService.findById(id)
        .map(this::enrichUserData)
        .defaultIfEmpty(new User());
}

5.2 스트리밍 API (Flux)

@GetMapping(value = "/notifications", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<Notification> streamNotifications() {
    return Flux.interval(Duration.ofSeconds(1))
        .flatMap(i -> notificationService.getLatest())
        .filter(notification -> !notification.isRead());
}

5.3 데이터 변환

// Mono 변환
Mono<List<Event>> events = Mono.just(List.of(event1, event2))
    .map(list -> list.stream()
        .map(this::enrichEvent)
        .collect(Collectors.toList()));

// Flux 변환
Flux<Event> eventFlux = Flux.fromIterable(events)
    .map(this::enrichEvent)
    .filter(event -> event.isValid());

6. 성능 고려사항

6.1 Mono 사용이 적합한 경우

• 단일 응답 API
• 캐시된 데이터 조회
• 단순 CRUD 작업

6.2 Flux 사용이 적합한 경우

• 실시간 데이터 스트리밍
• 대용량 데이터 처리
• 이벤트 기반 알림
• SSE(Server-Sent Events): 단방향 통신

7. 주의사항 및 모범 사례

1. subscribe 호출 시점 주의
   • WebFlux가 자동으로 subscribe 해주므로 직접 호출 지양
   • 테스트 코드에서만 명시적 subscribe 사용

2. 에러 처리

    mono.onErrorResume(error -> Mono.just(fallbackValue))
    flux.onErrorContinue((error, value) -> log.error("Error for value: {}", value))
   

3. 백프레셔 활용

    flux.onBackpressureBuffer()
    flux.onBackpressureDrop()
   

8. 결론

Mono와 Flux는 각각의 사용 목적이 명확하다. 단일 응답이면 Mono를, 스트림 처리가 필요하면 Flux를 선택하는 것이 바람직하며, 두 타입의 특성을 잘 이해하고 적재적소에 활용하면 효율적인 리액티브 프로그래밍이 가능해진다.

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