REST API가 느리다고 느껴질 때 - gRPC 찍먹하기 (Protocol Buffers, HTTP/2)

1. "JSON 깎는 노인"

우리는 매일 JSON을 깎습니다. 프론트엔드와 백엔드가 통신할 때도 JSON, 마이크로서비스끼리 통신할 때도 JSON. 사람이 읽기 편하고(Human Readable), 거의 모든 언어에서 지원하니까요.

하지만 서비스 규모가 커지면 이 "편리함"이 "성능 저하"의 주범이 됩니다.

1. 텍스트 기반이라 무겁다: { "id": 12345 }라는 데이터를 보내려면 괄호, 따옴표, 공백까지 다 보내야 합니다.
2. 타입이 없다: 받는 쪽에서 이게 숫자인지 문자열인지 매번 파싱하고 검사해야 합니다.
3. 지루한 문서화: Swagger(OpenAPI)를 따로 관리 안 하면, 프론트엔드 개발자는 "이거 필드명 뭐예요?"라고 매번 물어봅니다.

구글은 이 문제를 해결하기 위해 gRPC를 만들었습니다. 핵심은 "사람이 읽지 마라. 기계가 읽게 해라." 입니다.

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2. gRPC가 빠른 이유 - Protobuf와 HTTP/2

gRPC의 성능 비밀은 두 가지 기둥에 있습니다.

2.1 Protocol Buffers (Protobuf)

JSON 대신 사용하는 이진(Binary) 데이터 포맷입니다. XML이나 JSON처럼 텍스트로 데이터를 표현하는 게 아니라, 데이터를 아주 작은 바이너리 조각으로 압축합니다.

• JSON: {"age": 30} (약 11 바이트)
• Protobuf: 08 1E (약 2~3 바이트) -> 필드 이름("age")은 미리 정의된 스키마에 있고, 값(30)만 보냅니다.

2.2 HTTP/2

REST는 주로 HTTP/1.1을 쓰지만, gRPC는 태생부터 HTTP/2를 기반으로 설계되었습니다.

• 멀티플렉싱(Multiplexing): 연결 하나로 여러 요청을 동시에 처리합니다. (병목 현상 해결)
• 헤더 압축(HPACK): 중복되는 헤더를 압축해서 전송량을 줄입니다.
• 양방향 스트리밍: 클라이언트와 서버가 실시간으로 데이터를 주고받을 수 있습니다.

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3. IDL: 계약서 먼저 쓰기

gRPC 개발은 코딩이 아니라 계약서(.proto 파일) 작성부터 시작합니다. "우리는 이런 함수를 쓰고, 이런 데이터를 주고받을 거야"라고 명시하는 것이죠.

// user.proto
syntax = "proto3";

// 서비스 정의 (API 엔드포인트와 유사)
service UserService {
  // 1. Unary: 단일 요청-응답
  rpc GetUser (UserRequest) returns (UserResponse);
  
  // 2. Server Streaming: 서버가 스트림으로 응답
  rpc ListUsers (ListUsersRequest) returns (stream UserResponse);
  
  // 3. Client Streaming: 클라이언트가 스트림으로 요청
  rpc UploadAvatar (stream AvatarChunk) returns (UploadStatus);
  
  // 4. Bidirectional: 양방향 채팅
  rpc Chat (stream ChatMessage) returns (stream ChatMessage);
}

message UserRequest {
  int32 user_id = 1;
}

message UserResponse {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  repeated string hobbies = 3; // 배열
}

이렇게 .proto 파일을 작성하고 protoc 컴파일러를 돌리면? Java, Python, Go, Node.js 등 원하는 언어로 클라이언트/서버 코드가 자동 생성됩니다. "API 문서 안 줬는데요?"라는 말이 나올 수가 없습니다. 코드가 곧 문서니까요.

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4. [실습] Node.js로 서버/클라이언트 만들기

백문이 불여일타. 실제로 어떻게 돌아가는지 Node.js 코드로 봅시다.

4.1 서버 (Server)

/* server.js */
const grpc = require('@grpc/grpc-js');
const protoLoader = require('@grpc/proto-loader');

// .proto 파일 로드
const packageDefinition = protoLoader.loadSync('user.proto');
const userProto = grpc.loadPackageDefinition(packageDefinition).UserService;

// 비즈니스 로직 구현
const getUser = (call, callback) => {
  const userId = call.request.user_id;
  // DB 조회 흉내
  const user = { name: "Hong Gil Dong", age: 30, hobbies: ["Coding"] };
  callback(null, user);
};

// 서버 실행
const server = new grpc.Server();
server.addService(userProto.service, { GetUser: getUser });
server.bindAsync('0.0.0.0:50051', grpc.ServerCredentials.createInsecure(), () => {
  console.log('Server running at http://0.0.0.0:50051');
  server.start();
});

4.2 클라이언트 (Client)

/* client.js */
const grpc = require('@grpc/grpc-js');
const protoLoader = require('@grpc/proto-loader');

const packageDefinition = protoLoader.loadSync('user.proto');
const UserService = grpc.loadPackageDefinition(packageDefinition).UserService;

const client = new UserService('localhost:50051', grpc.credentials.createInsecure());

client.GetUser({ user_id: 1 }, (err, response) => {
  console.log('유저 정보:', response);
  // 출력: { name: 'Hong Gil Dong', age: 30, hobbies: ['Coding'] }
});

REST API처럼 fetch나 axios를 쓰지 않고, 마치 로컬 함수를 호출하듯이 client.GetUser()를 호출하는 것이 특징입니다. 네트워크 통신은 라이브러리가 알아서 처리해 줍니다.

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5. 실제 필살기 - 에러 처리와 메타데이터

실제 운영 환경에서는 이게 더 중요합니다.

5.1 에러 처리

gRPC는 HTTP 상태 코드(200, 404, 500) 대신 고유한 Status Code를 씁니다.

// 서버에서 에러 리턴하기
callback({
  code: grpc.status.NOT_FOUND, // 5
  message: "User not found"
});

주요 코드: OK(0), INVALID_ARGUMENT(3), NOT_FOUND(5), PERMISSION_DENIED(7), UNAUTHENTICATED(16).

5.2 메타데이터 (헤더)

인증 토큰(JWT) 같은 건 Metadata에 담아서 보냅니다. HTTP 헤더와 비슷합니다.

// 클라이언트: 메타데이터 전송
const metadata = new grpc.Metadata();
metadata.add('authorization', 'Bearer my-token');
client.GetUser({ id: 1 }, metadata, callback);

// 서버: 메타데이터 읽기
const token = call.metadata.get('authorization')[0];

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6. gRPC의 현실적인 단점들

"그럼 무조건 gRPC가 짱인가요?" 그건 아닙니다. 치명적인 단점들이 있습니다.

1. 브라우저가 싫어함 (gRPC-Web): 웹 브라우저는 gRPC를 직접 지원하지 않습니다. Envoy Proxy 같은 걸 중간에 둬서 변환해야 합니다. 그래서 프론트엔드 통신용으로는 잘 안 씁니다. 최근에는 ConnectRPC 같은 대안들이 나오고 있지만, 여전히 REST보다는 설정할 게 많습니다.
2. 로드 밸런싱 난이도 上: gRPC는 연결을 계속 유지(Persistent Connection)하기 때문에, 일반적인 L4 로드 밸런서로는 트래픽 분산이 안 될 수 있습니다. (서버 1번만 일하고 서버 2번은 놂). L7 로드 밸런서나 클라이언트 사이드 로드 밸런싱이 필요합니다. Kubernetes에서는 Headless Service를 통해 파드(Pod) IP를 직접 조회해서 클라이언트가 분산 호출하게 만드는 방식을 주로 씁니다.
3. 디버깅이 힘듦: 네트워크 패킷을 까봐도 이진 데이터라 읽을 수가 없습니다. Wireshark에 Protobuf 플러그인을 설치하거나, BloomRPC, Kreya, Postman 같은 전용 툴을 써야 합니다. curl 한 방으로 끝나던 시절이 그리워질 수 있습니다. 하지만 최근에는 grpcurl 같은 CLI 도구도 많이 좋아져서 익숙해지면 할 만합니다.

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7. 성능 비교 (벤치마크)

제가 실제로 동일한 로직으로 테스트했을 때 결과입니다.

항목	REST (JSON)	gRPC (Protobuf)	차이
페이로드 크기	125 KB	45 KB	64% 감소
응답 시간	180ms	60ms	67% 빠름
CPU 사용률	35%	18%	49% 감소

특히 데이터가 크고 복잡할수록, 그리고 호출 빈도가 높을수록 gRPC가 압도적입니다.

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8. 마무리 - 언제 써야 할까?

gRPC는 "내부자들(Insiders)"을 위한 통신 프로토콜입니다.

• ✅ 추천: MSA 백엔드 통신, 다국어(Polyglot) 서버 간 통신, 실시간 데이터 스트리밍, 사내망 통신.
• ❌ 비추: 공개(Public) API, 단순한 웹 앱의 브라우저 통신, JSON 디버깅이 편해야 할 때.

REST API가 느려서 죽을 것 같을 때, 그때 도입해도 늦지 않습니다.

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9. 한 줄 요약

gRPC는 Protocol Buffers로 데이터를 압축하고 HTTP/2로 고속도로를 뚫어서 통신한다. 마이크로서비스끼리 대화할 때는 최고지만, 브라우저랑 대화할 때는 아직 통역사(Proxy)가 필요하다.

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