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최근 FastAPI 프레임워크의 인기가 높아지는 이유에 대해 개인적으로 생각으로 2가지 정도 꼽을 수 있을 것 같다.
첫번째는 빠른 속도이다. FastAPI는 ASGI 서버인
Uvicorn
과
Starlette
프레임워크를 기반으로 더 많은 기능을 제공하도록 개발 되었다.
이번 글에서는 여기서 등장한 ASGI와 Uvicorn에 대해 다뤄볼 예정이다.
두 번째 이유는 공식 문서이다. FastAPI를 처음 배우고 애플리케이션을 작성할 때 오직 공식 문서만 보고도 모든 것을 해결할 수 있다.
하지만 개발을 하다 보면 공식 문서만 보고 뚝딱 할 수 있는 경우가 많지 않다.
그럼 본격적으로 ASGI와 Uvicorn에 대해 알아보자. 그리고 마지막에는 Gunicorn으로 Uvicorn 서버의 성능을 더 올릴 수 있는 방법을 소개한다.
Python으로 웹 애플리케이션을 개발하고 있다면 WSGI에 대해 들어봤을 것이다. WSGI는 웹서버와 Python 애플리케이션 사이에 통신하기 위한 인터페이스이다.
간단하게 설명하자면, 보통의 웹 서버가 Python 애플리케이션을 실행하기 위해서는 WSGI 구현이 필요하다. 마찬가지로 Python 웹 애플리케이션도 WSGI 구현이 필요하다.
결국 WSGI를 구현한 웹 서버는 WSGI를 구현한 Python 애플리케이션을 실행할 수 있게 된다.
그럼 ASGI는 무엇인가? 우선 ASGI는 WSGI보다 나중에 나온 신작(?)으로 WSGI를 계승하여 단점을 보완하고 Python의 AsyncIO 라이브러리를 이용한 비동기 코드를 처리할 수 있다는 장점이 있다.
여기 말하는 WSGI의 단점은 요청을 받고 응답을 반환하는 동작이 단일 동기 호출 방식으로 처리된다는 점이다. 오랜 시간 연결을 유지하는 Websocket 이나 긴 HTTP 요청을 처리하기에 적합하지 않다.
ASGI는 이 부분이 단일 비동기 호출이 가능하도록 설계되었다. 따라서 클라이언트로부터 여러 이벤트를 주고받을 수 있으며, 백그라운드 코루틴을 실행할 수 있게 된다.
uvloop와 httptools 라는 것들을 이용해서 ASGI를 구현한 서버이다.
uvloop는 NodeJS V8 엔진에서 사용하는 libuv를 기반으로 Cython으로 작성되었다고 한다.
실제 성능 면에서 NodeJS와 다른 Python 비동기 프레임워크보다 훨씬 빠르다고 한다.
Uvicorn은 단일 프로세스로 비동기 처리가 가능하지만, 결국 단일 프로세스라는 한계가 있기 때문에 처리량을 더 늘리기 위해서는 멀티 프로세스를 활용해야 한다.
Gunicorn 은 WSGI 서버이자 프로세스 관리자 역할을 수행한다.
위에서 설명한 대로 Gunicorn은 WSGI 애플리케이션을 실행할 수 있다는 것이다.
따라서 Django 애플리케이션을 Gunicorn 서버로 실행하는 것이 가능하다. (
참고
)
비슷한 원리로 Uvicorn이 Gunicorn의 워커(프로세스)로서 동작하게 할 수 있다.
Uvicorn은 자체적으로 Gunicorn Worker Class(uvicorn.workers.UvicornWorker)를 포함하고 있는데 이 클래스 경로를 Gunicorn 실행 명령어(-k 파라미터)에 전달하면 된다.
만약 Kubernetes 같은 컨테이너 오케스트레이션 시스템을 사용하고 있다면 굳이 Gunicorn 같은 프로세스 매니저가 필요하지 않을 수도 있다.
그 이유는 도커 이미지를 구성할 때 메인 프로세스로 Uvicorn을 단일 프로세스로 지정한다고 해도 Kubernetes의 ReplicaSet을 이용해 컨테이너 복제를 조절할 수 있으며, 좀 더 정확하고 단순하게 도커 컨테이너를 관리, 관측할 수 있다는 장점이 있다.
