<div id="readability-page-1" class="page"><article>
            

            

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    <p><img src="https://jonnung.dev/images/unicorn.jpg"></p><p>최근 <strong>FastAPI</strong> 프레임워크의 인기가 높아지는 이유에 대해 개인적으로 생각으로 2가지 정도 꼽을 수 있을 것 같다.</p>

<p>첫번째는 빠른 속도이다. FastAPI는 ASGI 서버인 <a href="https://www.uvicorn.org/">Uvicorn</a>과 <a href="https://www.starlette.io/">Starlette</a> 프레임워크를 기반으로 더 많은 기능을 제공하도록 개발 되었다.<br>
이번 글에서는 여기서 등장한 <strong>ASGI</strong>와 <strong>Uvicorn</strong>에 대해 다뤄볼 예정이다.</p>

<p>두 번째 이유는 공식 문서이다. FastAPI를 처음 배우고 애플리케이션을 작성할 때 오직 공식 문서만 보고도 모든 것을 해결할 수 있다.<br>
너무 당연한 이야기 같지만, 개발을 하다 보면 공식 문서만 보고 뚝딱 할 수 있는 경우가 많지 않다.</p>

<p>그럼 본격적으로 ASGI와 Uvicorn에 대해 알아보자. 그리고 마지막에는 <strong>Gunicorn</strong>으로 Uvicorn 서버의 성능을 더 올릴 방법을 소개한다.</p>



<h3 id="asgi">ASGI</h3>

<p>Python으로 웹 애플리케이션을 개발하고 있다면 <strong>WSGI</strong>에 대해 들어봤을 것이다.
WSGI는 웹서버와 Python 애플리케이션 사이에 통신하기 위한 인터페이스이다.</p>

<p>간단하게 설명하자면, 웹 서버는 Python 애플리케이션을 실행하기 위해 WSGI 구현이 필요로 한다. 마찬가지로 Python 웹 애플리케이션도 WSGI 구현이 필요하며, 결국 WSGI를 구현한 웹 서버는 WSGI 구현을 가진 Python 웹 애플리케이션을 실행할 수 있게 된다.</p>

<p>그럼 ASGI는 무엇인가? 우선 ASGI는 WSGI보다 나중에 나온 신작(?)이다.
WSGI를 계승하여 단점을 보완하고 Python의 AsyncIO 라이브러리를 이용한 비동기 코드를 처리할 수 있다는 장점이 있다.</p>

<p>여기 말하는 WSGI의 단점은 요청을 받고 응답을 반환하는 단일 동기 호출 방식으로 처리된다는 점이다. 오랜 시간 연결을 유지하는 Websocket 이나 긴 HTTP 요청을 처리하기에 적합하지 않다.</p>

<p>ASGI는 이 부분이 단일 비동기 호출이 가능하도록 설계되었다.
따라서 클라이언트로부터 여러 이벤트를 주고받을 수 있으며, 백그라운드 코루틴을 실행할 수 있게 된다.</p>



<h3 id="uvicorn">Uvicorn</h3>

<p>uvloop와 httptools 라는 것들을 이용해서 ASGI를 구현한 서버이다.<br>
uvloop는 NodeJS V8 엔진에서 사용하는 libuv를 기반으로 Cython으로 작성되었다고 한다.<br>
실제 성능 면에서 NodeJS와 다른 Python 비동기 프레임워크보다 훨씬 빠르다고 한다.</p>



<h3 id="uvicorn을-gunicorn과-함께-실행하기">Uvicorn을 Gunicorn과 함께 실행하기</h3>

<p>Uvicorn은 단일 프로세스로 비동기 처리가 가능하지만, 어쨌든 단일 프로세스라는 점 때문에 처리량을 더 늘리기 위해서는 멀티 프로세스를 고려해볼 수 있다.</p>

<p>Gunicorn 은 WSGI 서버이자 프로세스 관리자 역할을 수행한다.<br>
위에서 설명한 대로 Gunicorn은 WSGI 애플리케이션을 실행할 수 있다는 것이다.<br>
따라서 Django 애플리케이션을 Gunicorn 서버로 실행하는 것이 가능하다. (<a href="https://docs.djangoproject.com/ko/3.2/howto/deployment/wsgi/gunicorn/">참고</a>)</p>

<p>비슷한 원리로 Uvicorn이 Gunicorn의 워커(프로세스)로서 동작하게 할 수 있다.<br>
Uvicorn은 자체적으로 Gunicorn Worker Class(<code>uvicorn.workers.UvicornWorker</code>)를 포함하고 있는데 이 클래스 경로를 Gunicorn 실행 커맨드에 전달하면 된다.</p>

<p>만약 Kubernetes 같은 컨테이너 오케스트레이션 시스템을 사용하고 있다면 굳이 Gunicorn 같은 프로세스 매니저가 필요하지 않을 수도 있다.<br>
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.</p>



<h3 id="참고-자료">참고 자료</h3>

<ul>
<li><a href="https://asgi.readthedocs.io/en/latest/introduction.html">Introduction — ASGI 3.0 documentation</a></li>
<li><a href="https://chacha95.github.io/2021-01-16-python6/">Uvicorn 소개</a></li>
<li><a href="https://blog.neonkid.xyz/249">Python REST API 개발로 알아보는 WSGI, ASGI</a></li>
<li><a href="https://docs.djangoproject.com/ko/3.2/howto/deployment/wsgi/">WSGI를 사용하여 배포하는 방법 | Django 문서 | Django</a></li>
<li><a href="https://www.uvicorn.org/deployment/#gunicorn">Deployment - Uvicorn</a></li>
<li><a href="https://fastapi.tiangolo.com/deployment/server-workers/">Server Workers - Gunicorn with Uvicorn - FastAPI</a></li>
</ul>

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조은우 개발 블로그

Eunwoo Cho

최근 FastAPI 프레임워크의 인기가 높아지는 이유에 대해 개인적으로 생각으로 2가지 정도 꼽을 수 있을 것 같다.
첫번째는 빠른 속도이다. FastAPI는 ASGI 서버인 Uvicorn과 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.
너무 당연한 이야기 같지만, 개발을 하다 보면 공식 문서만 보고 뚝딱 할 수 있는 경우가 많지 않다.

ASGI와 Uvicorn 그리고 Gunicorn과 함께 사용하기

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