Flutter에서 스레드 처리: 효율적인 비동기 프로그래밍

Flutter에서 스레드 처리: 효율적인 비동기 프로그래밍

Flutter는 기본적으로 단일 스레드 이벤트 루프에서 실행되지만, 성능을 최적화하고 UI를 부드럽게 유지하려면 별도의 스레드를 활용해야 할 때가 있습니다. Flutter에서 스레드를 효과적으로 다루는 방법으로 Isolate, compute 함수, Future & async/await, Flutter WorkManager 등을 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 Flutter에서 스레드를 활용하는 다양한 기법을 살펴보겠습니다.

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1. Flutter의 싱글 스레드 모델 이해

Flutter는 단일 스레드 기반으로 동작하는 Dart VM의 이벤트 루프를 사용합니다. 즉, 모든 UI 작업과 애니메이션 처리는 메인 스레드(메인 이스올레이트)에서 실행됩니다.

• UI가 멈추거나 끊기는 현상(jank)을 방지하려면 무거운 연산을 메인 스레드에서 실행하면 안 됩니다.
• 네트워크 요청, 데이터베이스 연산, 이미지 처리 등 CPU 집약적인 작업은 별도의 스레드에서 실행하는 것이 좋습니다.

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2. 비동기 처리 기본: Future & async/await

Dart는 비동기 작업을 처리하기 위해 Future와 async/await를 제공합니다. 이는 별도의 스레드를 만들지 않고도 I/O 작업(예: 네트워크 요청, 파일 읽기)을 비동기로 처리할 수 있습니다.

예제: 네트워크 요청 비동기 처리

import 'package:http/http.dart' as http;
import 'dart:convert';

Future fetchData() async {
  final response = await http.get(Uri.parse('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1'));
  if (response.statusCode == 200) {
    final data = jsonDecode(response.body);
    print('데이터: ${data['title']}');
  } else {
    throw Exception('데이터를 불러오지 못했습니다');
  }
}

✅ 장점: 간결하고 직관적인 코드로 I/O 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

⚠️ 주의: 하지만 CPU 연산이 많은 작업(예: 이미지 처리, 암호화)은 여전히 메인 스레드를 차단할 수 있습니다.

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3. compute 함수: 간단한 스레드 분리

compute는 간단한 CPU 집약적인 작업을 별도의 Isolate에서 실행하는 방법입니다. 주어진 함수를 새로운 Isolate에서 실행하고, 결과를 반환합니다.

예제: compute를 활용한 무거운 작업 처리

import 'package:flutter/foundation.dart';

int heavyTask(int value) {
  int sum = 0;
  for (int i = 0; i < value; i++) {
    sum += i;
  }
  return sum;
}

Future<void> runHeavyTask() async {
  int result = await compute(heavyTask, 100000000);
  print('연산 결과: $result');
}

✅ 장점: 간단한 API로 CPU 연산을 메인 스레드에서 분리할 수 있습니다.

⚠️ 단점: compute는 함수와 데이터를 전달할 때 직렬화가 필요하므로, 복잡한 객체를 전달하기 어렵습니다.

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4. Isolate: 멀티 스레드 활용하기

Dart에서 진정한 멀티 스레드 처리는 Isolate를 사용해야 합니다. Isolate는 메모리를 공유하지 않으며, 서로 다른 실행 환경에서 동작하는 완전히 독립적인 스레드입니다.

예제: Isolate로 대용량 연산 처리

import 'dart:isolate';

void heavyComputation(SendPort sendPort) {
  int sum = 0;
  for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
    sum += i;
  }
  sendPort.send(sum);
}

Future<void> runIsolateTask() async {
  final receivePort = ReceivePort();
  await Isolate.spawn(heavyComputation, receivePort.sendPort);

  receivePort.listen((message) {
    print('연산 결과: $message');
    receivePort.close();
  });
}

✅ 장점: 독립적인 스레드에서 실행되므로 성능이 뛰어나고, 메인 스레드가 차단되지 않습니다.

⚠️ 단점: Isolate 간 데이터 공유가 어렵고, 메시지 기반 통신을 사용해야 합니다.

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5. Flutter WorkManager: 백그라운드 작업 실행

백그라운드에서 실행되는 작업(예: 일정 시간마다 데이터를 동기화, 푸시 알림 처리 등)을 위해 workmanager 패키지를 사용할 수 있습니다.

설치

dependencies:
  workmanager: ^0.5.0

예제: WorkManager로 백그라운드 작업 등록

import 'package:workmanager/workmanager.dart';

void callbackDispatcher() {
  Workmanager().executeTask((task, inputData) {
    print("백그라운드 작업 실행됨");
    return Future.value(true);
  });
}

void main() {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
  Workmanager().initialize(callbackDispatcher);
  Workmanager().registerOneOffTask("task1", "simpleTask");
  runApp(MyApp());
}

✅ 장점: 앱이 종료된 상태에서도 작업을 실행할 수 있음.

⚠️ 단점: 복잡한 데이터 처리는 어렵고, 플랫폼별 추가 설정이 필요할 수 있음.

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결론

Flutter에서 멀티 스레드를 활용하는 방법은 크게 네 가지로 정리할 수 있습니다:

방법 사용 예시 장점 단점

Future/async	네트워크 요청, DB 조회 등 I/O 작업	코드가 간결하고 이해하기 쉬움	CPU 집약적 작업에서는 성능 저하 가능
compute	짧고 간단한 CPU 연산 수행	간단한 API로 쉽게 사용 가능	복잡한 객체 전달 어려움
Isolate	대규모 연산, 병렬 처리	독립적인 스레드 실행으로 성능 최적화	데이터 공유가 어렵고 복잡한 코드 필요
WorkManager	백그라운드 데이터 동기화	앱이 종료된 상태에서도 작업 가능	플랫폼별 설정 필요

 

어떤 방법을 선택할지는 앱의 요구사항과 사용 환경에 따라 달라집니다.

UI 성능 최적화 및 원활한 사용자 경험을 위해 적절한 스레드 처리 방식을 선택하세요! 🚀