asyncio 이벤트 루프

지난 글에서 asyncio가 단일 스레드에서 코루틴을 협력적으로 전환해 동시성을 만든다는 것을 봤다. 그 전환을 실제로 관리하는 주체가 이벤트 루프다. 이번에는 루프가 한 사이클마다 무엇을 하는지, 그리고 코드에서 루프를 어떻게 다루는지 살펴본다.

이벤트 루프의 한 사이클

이벤트 루프는 무한 반복하는 단순한 구조다. 매 사이클마다 실행 준비된 작업을 처리하고, OS에 I/O가 준비됐는지 묻고, 시간이 된 타이머를 깨운다. 이 세 가지를 끝없이 반복할 뿐이다.

루프가 I/O 폴링에 쓰는 것은 OS의 select/epoll/kqueue 같은 메커니즘이다. 준비된 소켓이 없으면 루프는 가장 가까운 타이머가 만료될 때까지 블로킹된 채 대기한다. 이 덕분에 할 일이 없을 때 CPU를 100% 태우지 않는다.

asyncio.run이 하는 일

대부분의 프로그램은 루프를 직접 만들 필요 없이 asyncio.run() 한 줄이면 된다. 이 함수는 새 이벤트 루프를 만들고, 넘긴 코루틴을 끝까지 실행한 뒤, 루프를 닫고 정리한다.

import asyncio

async def main():
    print("실행 중")

asyncio.run(main())   # 루프 생성 → 실행 → 정리

asyncio.run()은 프로그램당 한 번만 호출하는 것이 원칙이다. 매번 호출하면 새 루프가 생성/파괴되므로 비용이 크고, 이미 실행 중인 루프 안에서 다시 호출하면 RuntimeError가 난다.

실행 중인 루프 가져오기

코루틴 안에서 현재 루프가 필요하면 asyncio.get_running_loop()를 쓴다. 이 함수는 실행 중인 루프가 없으면 예외를 던지므로, 코루틴 바깥에서 잘못 부르는 실수를 잡아 준다.

import asyncio

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    print(loop.time())        # 루프 기준 단조 시계 값
    print(loop.is_running())  # True

asyncio.run(main())

예전에 쓰던 asyncio.get_event_loop()는 실행 중인 루프가 없으면 새로 만드는 등 동작이 모호해 혼란을 일으켰다. 코루틴 안이라면 항상 get_running_loop()를 쓰는 것이 안전하다.

call_soon과 call_later

루프에는 일반 함수(코루틴이 아닌)를 예약하는 저수준 API도 있다. call_soon()은 다음 사이클에, call_later()는 지정한 시간 뒤에 콜백을 실행한다.

import asyncio

def callback(name):
    print(f"{name} 실행됨")

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    loop.call_soon(callback, "즉시")
    loop.call_later(1.0, callback, "1초 뒤")
    await asyncio.sleep(1.5)   # 콜백들이 실행될 시간을 준다

asyncio.run(main())

이 콜백들은 일반 함수이므로 await할 수 없고, 안에서 블로킹하면 루프 전체가 멈춘다. 보통은 코루틴과 await로 충분하고, call_soon류는 프레임워크나 라이브러리 내부에서 주로 쓰인다.

루프를 막으면 안 되는 이유

이벤트 루프는 단일 스레드다. 한 코루틴이 await 없이 무거운 계산이나 동기 블로킹 호출(time.sleep, 동기 requests.get 등)을 하면, 그 시간 동안 다른 모든 코루틴이 멈춘다. 루프가 다음 사이클로 넘어갈 수 없기 때문이다.

import asyncio
import time

async def bad():
    time.sleep(3)        # ❌ 루프 전체를 3초간 정지시킴

async def good():
    await asyncio.sleep(3)  # ✅ 다른 코루틴이 그동안 실행됨

블로킹 코드를 꼭 써야 한다면 loop.run_in_executor()로 스레드/프로세스 풀에 떠넘겨 루프를 해방시킬 수 있다. 이 패턴은 뒤의 “블로킹 I/O와 asyncio” 글에서 자세히 다룬다. 다음 글에서는 여러 코루틴을 동시에 스케줄링하는 핵심 도구인 Task와 gather를 살펴본다.

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지난 글: asyncio 기초

다음 글: asyncio Task와 gather

읽어주셔서 감사합니다. 😊