🐱 Meow, meow
gRPC 는 Google 이 개발한 모든 환경에서 실행할 수 있는 오픈 소스 고성능 RPC 프레임워크이다.Monolithic → MSA 로 가면서, 여러개의 서비스로 분리가 되어졌는데,
그렇다보니, 하나의 응답을 처리하기 위해서 빈번하게 네트워크 통신이 발생하게 되어 Latency 가 증가할 수가 있게 되었다.
MSA 에서 gRPC 를 도입하면 어떤 이점이 있는지? 그리고 어떤 부분을 해소할 수 있는지 알아보자.
더불어서 HTTP 1.0 vs HTTP 1.1 vs HTTP 2.0 에 대해서도 알아보자.
Monolithic → MSA 전환시 Network Latency

Monolithic 아키텍처에서는 하나의 Machine 에서 동일한 프로세스 내에서 실행되고, 각 서비스 간의 통신은 메서드 호출 로 이루어지므로 별도의 네트워크 통신이 필요 없다. 또한, 하나의 어플리케이션의 모든 서비스와 모듈이 동일한 메모리 공간에서 실행된다.

하지만, MSA 구조에서는 동일 장비가 아닐 수도 있는 여러 장비에 각각의 프로세스로 분리되다보니,
보통 REST 통신을 통해 메시지를 주고 받는 구조가 되는데(서버간 통신이 발생한다.), 이 때, 잠재적인 latency 가 존재한다.
다른 Server 나 Frontend 에서 요청을 할 때 MSA 구간별 통신이 필요하다면, 응답속도가 저하된다는 단점 이 존재하게 된다.
Q. 어떤 요인으로 인해 응답 속도 저하가 발생할까?
A. HTTP 는 기본적으로 TCP 위에서 동작하기 때문에,
데이터 송수신에 앞서서 3-way handshake
과정을 거치고, 4-way handshake
과정을 통해 종료가 되는데,
MSA 구조와 같이 서버간 통신이 빈번하게 일어나서 데이터를 전송하고 응답을 받는 상황이면,
이로 인해서 매번 연결을 맺고 종료하는 과정이 발생해서 비효율 이 발생한다.
Tip) TCP 연결 / 종료 과정

TCP Connection Process (3-way handshake)
1) SYN
- Client 가 서버에 연결 요청을 보낸다.
- Client 는
SYN
플래그가 설정된TCP
패킷을 보내고, 이 패킷엔 Client 초기 순서 번호(Initial Sequence Number, ISN)
이 포함된다.
2) SYN + ACK
- Server 는 Client 요청을 수신하고, Client 의
SYN
패킷을 수락하고 Client 에 응답을 한다. - 응답 패킷에는
SYN
과ACK
플래그가 설정된다. ACK
플래그는 Client 의SYN
을 확인했다는 신호- Server 는 자신의
ISN
을 Client 에 보낸다.
3) ACK
- Client 는 서버의
SYN-ACK
패킷을 받고, 이를 확인했다는 의미로ACK
플래그가 설정된 패킷을 다시 Server 로 보낸다. - Client 는 서버의 ISN 에 1을 더한 값을
ACK
값으로 설정하여 서버의 응답을 확인한다.
TCP Connection Termination Process (4-way handshake)
1) FIN (Finish)
- Client 또는 Server 중 하나가 연결을 종료하고자 할 때,
FIN
플래그가 설정된 TCP 패킷을 보낸다.
2) ACK
- Server 는 Client 의
FIN
패킷을 받고, 이를 확인했다는 의미로ACK
플래그가 설정된 패킷을 보낸다.
3) FIN
- Server 가
FIN
플래그가 설정된 패킷을 Client 에게 보낸다. - Server 는 연결을 종료할 준비가 됐다는 것을 알린다.
4) ACK
- Client 는 서버의
FIN
패킷을 받고, 확인했다는 의미로ACK
플래그가 설정된 패킷을 다시 Server 에게 보낸다. - TCP 연결은 완전히 종료된다.
HTTP 1.0
은 요청과 응답을 하기 앞서서 매번 Connection 을 맺고 끊어야 해서 연결 요청과 해제 비용이 많이 들고, 이로 인해서 Network Latency 가 발생하게 된다.
HTTP 1.1
HTTP 1.0
의 각 요청마다 새로운 TCP 연결을 맺고, 요청을 처리하고 연결을 끊는 방식이다보니,
3-way handshake
와 4-way handshake
하는 과정에서 오버헤드가 발생해서 비효율적이다.
그리고, 각 요청에 대한 응답을 받은 후에 다음 요청을 보낼 수 있어서 요청/응답이 순차적/직렬적으로 처리되어 Latency 가 발생했다.
HTTP 1.1
에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 Persistent Connection
과 Pipelining
을 지원한다.
1) Persistent Connection (지속 연결)

- Client ↔ Server 간 연결을 한 번 맺으면 여러 요청을 그 연결에서 처리 할 수 있게 한다.
Connection: keep-alive
헤더가 설정되어, Client 나 Server 가 명시적으로 연결을 끊지 않는 한 연결이 유지된다.
2) Pipelining

Pipelining
은 Client 가 Server 에 여러 요청을 연속적 으로 보내고 순서대로 처리하는 방식이다.- 단, 응답 순서가 맞지 않을 경우 지연이 발생할 수 있다.
Pipelining
이 적용되면 하나의 Connection 으로 다수의 요청과 응답을 처리할 수 있게 해서 Latency 를 줄일 수 있다.
HTTP 1.1 의 문제점
HTTP 1.1
은 Persistent Connection
과 Pipelining
같은 기능을 통해서 HTTP 1.0
의 단점을 개선했지만,
여전히 여러 문제점 이 남아 있다.
1) Head-of-Line Blocking (HOLB)

- Client 가 세 개의 요청 (Request1, Request2, Request3) 을 동시에 보내지만, Server 는 순차적으로 처리한다.
- 첫 번째 요청 (Process1) 이 처리되는 동안 다른 요청들 (Process2, Process3) 은 차단(Blocked) 되어 대기 한다.
📘 Note - Head-of-Line Blocking 가 발생하는 이유
✏️ 순차적 처리- HTTP 1.1 에서는 하나의 연결 위에서 요청이 순서대로 처리되어야 한다.
✏️ 직렬 응답
- 서버는 요청 받은 순서대로 응답해야하므로, 하나의 요청이 지연되면 다음 요청도 자연스럽게 지연된다.
✏️ 리소스 다운로드
- 브라우저가 여러 리소스를 요청할 때, 큰 파일(이미지, 동영상) 이 먼저 다운로드 되면, 더 중요한 작은 파일들(css, js)이 대기한다.
2) Connection 관리의 비효율성

- 여러 Client 가 각각 Server 와 Persistent Connection 을 유지하게 되는 경우 서버는 여러 연결을 동시에 관리해야해서 서버에 부하가 갈 수 있다.
3) Header Overhead

- Client 가 Server 에 여러 요청을 보낼 때, 각 요청마다 동일한 Header 를 반복해서 전송하게 된다.
- 중복된 Header 정보는 불필요한 대역폭을 차지하게 되어서 효율성이 떨어지게 된다.
HTTP 2.0
1) Multiplexing

HTTP 2
는 요청과 응답을 병렬로 처리 할 수 있는 멀티 플렉싱 이다.- 여러 TCP 연결을 설정할 필요가 없어서 네트워크 오버헤드가 감소된다.
- Client 가 여러 요청을 동시에 보내도, 각 요청이 독립적으로 처리되어서 Head-of-Line Blocking 문제를 해결한다.
- 각 스트림에 우선 순위 를 할당하여 중요한 리소스 먼저 전송할 수 있다.
📘 Note
✏️ Head-of-Line Blocking 이 해결 되었다는 것은, Application Layer 에서 Head-of-Line Blocking 이 해결되었다는 것이다.✏️ HTTP/2 도 결국엔 TCP 위에서 동작하기 때문에 Transport Layer 에서의 Head-of-Line Blocking 이 존재한다.
➡️ TCP 는 순서 보장을 위한 프로토콜이라 중간에 패킷 손실되면, 손실된 패킷을 다시 전송받을 때까지 나머지 패킷의 처리가 지연
➡️ 하나의 TCP 연결에서 여러 요청이 stream 으로 요청이 된다고 해도 중간에 패킷 손실되면, 지연이 발생한다는 의미
✏️ Head-of-Line Blocking 문제는 UDP 기반의 QUIC 프로토콜(HTTP/3) 에서 해결가능하다.
2) Header 압축 (HPACK)

HPACK
이라는 헤더 압축 방식을 통해 반복적으로 전송되는 헤더 정보를 효율적으로 관리하며, 데이터 전송량 을 줄이고, 대역폭 사용 을 최적화한다.
📘 Note
✏️ 정적 테이블- 자주 사용되는 헤더 필드를 미리 정의하여 참조
✏️ 동적 테이블
- 이전에 전송된 헤더 필드를 저장하고 참조
✏️ 허프만 인코딩
- 헤더 값을 효율적으로 인코딩하여 크기를 줄임
3) 서버 푸시 (Server Push)

- Client 가 요청하지 않은 리소스도 Server 가 미리 전송할 수 있게 하여 페이지 로딩 속도를 개선한다.
- 여러 요청/응답 사이클을 줄여 네트워크 사용을 최적화 한다.
- 우선 순위 지정하여 중요한 리소스를 먼저 푸시 하여 페이지 렌더링 속도를 향상 시킬 수 있다.
HTTP 1.1 과 HTTP 2 의 차이점

특징 | HTTP 1.1 | HTTP 2.x |
---|---|---|
Connection | Persistent Connection (지속 연결) | Persistent Connection + Multiplexing |
Request Handling | 요청이 순차적으로 처리됨 | 요청이 동시에 처리 가능 (Multiplexing) |
Header Compression | 없음 | HPACK 으로 헤더 압축 |
Protocol | 텍스트 기반 | Binary 기반 |
Prioritization | 없음 | 스트림 우선 순위 설정 가능 |
Server Push | 없음 | 있음 |
REST API 의 단점
MSA 구조에서 서버 간 통신을 HTTP/2
로만 변경하면 어느정도 성능을 향상 시킬 수 있지만,
REST
통신을 하게 되면, JSON
으로 인한 문제가 성능에 영향을 미칠 수 있다.
1) Serialization / Deserialization

JSON
은 텍스트 기반의 데이터 포맷 으로, 네트워크 효율성이 떨어진다.- 직렬화 / 역직렬화 과정에서 CPU 사용량이 많이 필요하여 MSA 간의 빈번한 데이터 교환이 있다면, 성능 저하가 될 수 있다.
2) 타입 제약
JSON
은 복잡한 데이터 구조나 날짜, 시간, 이진 데이터를 처리할 때 추가적인 파싱이나, 인코딩이 필요하다.
3) 데이터 중복
- 필드를 key-value 쌍으로 표현하여 여러 개의 필드를 가진 객체에서 필드 이름이 반복되면 데이트 크기가 증가한다.
Q. gRPC 에서는 REST 의 단점을 어떻게 해결 했을까?
A. gRPC 는 protobuf(Protocol Buffers)
로 JSON 의 성능 문제 를 해결했다.
📘 Note - protobuf
✏️ Google 이 개발한 언어 중립적 이고 플랫폼 중립적 인 데이터 직렬화 포맷이다.✏️ 다양한 프로그래밍 언어에서 동일한 스키마(proto 파일) 을 통해 데이터를 직렬화하고 역직렬화한다.
✏️ gRPC 는 이 프로토콜을 활용해서 서버와 클라이언트 간의 효율적인 데이터 통신을 지원한다.
1) Serialization / Deserialization

protobuf
는 바이너리 형식으로 인코딩 되어 더 작은 크기를 할당한다.- 바이너리 형식은 파싱 속도가 더 빠르고, CPU 사용량도 적다.
2) 타입 제약

protobuf
는 각 필드의 타입을 명확히 지정한다.JSON
에서는age
가 문자열로 되지만,protobuf
에서는 정수형으로 정의되어 타입 불일치를 방지한다.Address
와 같은 중첩된 구조를 명확하게 정의할 수 있다.
3) 데이터 중복

JSON
에서는 각 객체마다 필드 이름이 반복되지만,protobuf
는 스키마에 한 번만 정의된다.
JSON vs Protobuf 벤치마크
간단하게 http 기반 벤치마크를 돌려보면, protobuf
(protobufBenchmark) 가 JSON
(jsonBenchmark) 에 비해서 초당 처리할 수 있는 수가 많은 것을 알 수 있다.
Benchmark | Mode | Cnt | Score | Error | Units |
---|---|---|---|---|---|
SerializationBenchmark.jsonBenchmark | thrpt | 10 | 3550.345 | ± 46.399 | ops/s |
SerializationBenchmark.protobufBenchmark | thrpt | 10 | 4203.831 | ± 97.497 | ops/s |
Tips) gRPC 서버와 클라이언트 동작 원리

출처 : https://grpc.io/docs/what-is-grpc/introduction/
gRPC 서버
- Client 가 호출할
RPC(Remote Procedure Call)
메서드를 구현 - 서버는
Protocol Buffers
로 정의된 서비스 인터페이스(proto 파일) 에 따라 서버측 비즈니스 로직을 구현 - gRPC 서버는 클라이언트로부터 호출될 메서드를 구현체를 제공
gRPC 클라이언트
- 서버와 통신하기 위한
stub
이라는 객체 사용 stub
은 클라이언트가 마치 서버에 직접 메서드를 호출하는 것처럼 RPC 메서드를 호출하는 인터페이스 제공stub
객체가 RPC 호출을 네트워크 요청으로 변환하여 gRPC 서버로 전송- 서버는 요청을 처리한 후 응답을 클라이언트로 다시 반환
1) Protocol buffers 정의
.proto
파일에 gRPC 서비스를 정의한다. (GetPerson
)
syntax = "proto3"; option java_package = "lego.example"; option java_outer_classname = "PersonProto"; service PersonService { rpc GetPerson(PersonRequest) returns (PersonResponse); } message PersonRequest { string name = 1; } message PersonResponse { Person person = 1; } message Person { string name = 1; int32 age = 2; string phoneNumber = 3; Address address = 4; } message Address { string city = 1; string zipCode = 2; }
2) gRPC 서버 구현
- 서버는
.proto
파일에 정의한 서비스를 메서드를 실제로 구현하는 역할을 한다. PersonServiceImpl
은.proto
파일에 정의된PersonService
의 메서드를 실제로 구현하는 클래스
public final class PersonServer { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PersonServer.class); private PersonServer() { } public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { Server server = ServerBuilder.forPort(50051).addService(new PersonServiceImpl()).build(); logger.info("gRPC server start"); server.start(); server.awaitTermination(); } static class PersonServiceImpl extends PersonServiceGrpc.PersonServiceImplBase { @Override public void getPerson(PersonProto.PersonRequest request, StreamObserver<PersonProto.PersonResponse> responseObserver) { String name = request.getName(); PersonProto.PersonResponse response; PersonProto.Address address = PersonProto.Address.newBuilder().setCity("Seoul").setZipCode("1234").build(); PersonProto.Person person = PersonProto.Person.newBuilder() .setName(name) .setAge(35) .setPhoneNumber("010-1234-1234") .setAddress(address) .build(); response = PersonProto.PersonResponse.newBuilder().setPerson(person).build(); responseObserver.onNext(response); responseObserver.onCompleted(); } } }
3) gRPC 클라이언트 구현
ManagedChannelBuilder
로 서버와 통신할 채널 생성stub
생성 :PersonServiceGrpc.PersonServiceBlockingStub stub = PersonServiceGrpc.newBlockingStub(channel)
stub.getPerson(request)
메서드를 호출하면 클라이언트는 gRPC 서버에GetPerson
메서드를 원격 호출하게 된다.
public final class PersonClient { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PersonClient.class); private PersonClient() { } public static void main(String[] args) { // gRPC 채널 생성 ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051) .usePlaintext() .build(); // gRPC 서비스를 호출할 stub 생성 PersonServiceGrpc.PersonServiceBlockingStub stub = PersonServiceGrpc.newBlockingStub(channel); PersonProto.PersonRequest request = PersonProto.PersonRequest.newBuilder() .setName("eottabom") .build(); // 서버에 RPC 호출을 보내고 응답을 받음 PersonProto.PersonResponse response = stub.getPerson(request); logger.info("Server response : \n {}", response.toString()); // 채널 종료 channel.shutdown(); } }
📗 결론
🖐 MSA 구조에서는 빈번한 네트워크 통신이 발생하여 Latency 가 발생할 수 있다.🖐 HTTP/2 는 Multiplexing 와 Header Compression 으로 HTTP 1.x 의 단점을 극복하여 지연 문제를 개선할 수 있다.
🖐 gRPC 는 기본적으로 HTTP/2 기반이여서 HTTP/2 의 장점이 그대로 있다.
➡️ Multiplexing, Server Push, Header 압축..
🖐 MSA 구조에서 REST 통신을 하게 되면 JSON Payload 로 인해서 데이트 크기, 파싱 성능 등의 문제가 발생할 수 있는데, gRPC 가 protobuf 를 사용하여 데이터 전송을 더 효율적으로 할 수 있다.
➡️ 더 작은 크기의 데이터를 전송하고, 직렬화/역직렬화의 비용/시간을 줄일 수 있다.
🖐 protobuf 를 통해 데이터 구조와 타입이 명확히 정의되어 있어서 타입 불일치나 파싱 오류를 방지할 수 있다.
🖐 언어와 플랫폼이 독립적이어서 다양한 언어/플랫폼에서 동일한 proto 파일을 이용해서 구현이 가능하다.
Reference
- 1. gRPC 개요
- The basics of gRPC
- What is gRPC?
- What is gRPC? Protocol Buffers, Streaming, and Architecture Explained