🌟 Reactor Practice: Multicasting 🌟

🎯 Table of Contents

연산자	설명
🔄 Publish	하나의 소스를 여러 구독자와 공유
🌊 RefCount	구독자 수에 따른 동적 실행 관리
🔥 AutoConnect	첫 구독 시 자동으로 소스에 연결
🔗 Cache	소스의 결과를 캐싱하여 재사용
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Publish: 구독자 공유의 시작 🔄

✨ 주요 특징

하나의 소스를 여러 구독자와 공유
Cold 스트림을 Hot 스트림으로 변환
구독자 간 데이터 동기화 가능

💡 사용 사례

실시간 데이터 브로드캐스팅
여러 컴포넌트 간 데이터 공유
리소스 집약적인 작업 결과 공유

📝 예시 상황

주식 시세 정보 실시간 배포
센서 데이터의 다중 처리
대규모 계산 결과의 공유

RefCount: 구독자 기반 실행 제어 🌊

✨ 주요 특징

구독자 수에 따라 소스 실행 관리
첫 구독자 등장 시 소스 실행 시작
마지막 구독자 해제 시 소스 실행 종료

💡 사용 사례

리소스 효율적인 멀티캐스팅
동적 구독 관리가 필요한 상황
자동 시작/종료가 필요한 장기 실행 작업

📝 예시 상황

데이터베이스 연결 풀 관리
WebSocket 연결의 동적 관리
백그라운드 작업의 자동 시작/종료

AutoConnect: 자동 연결의 편의성 🔥

✨ 주요 특징

첫 구독 시 자동으로 소스에 연결
구독자가 없어져도 연결 유지
간편한 Hot 스트림 생성

💡 사용 사례

지속적인 데이터 스트림 유지
구독자 독립적인 데이터 소스 관리
백그라운드 프로세스 유지

📝 예시 상황

로그 스트림 지속 모니터링
시스템 상태 지속 추적
외부 이벤트 스트림 연속 수신

Cache: 결과 캐싱으로 효율성 극대화 🔗

✨ 주요 특징

소스의 결과를 메모리에 캐싱
후속 구독자에게 캐시된 데이터 제공
비용이 큰 작업의 재실행 방지

💡 사용 사례

비용이 높은 연산 결과 재사용
API 호출 결과 캐싱
자주 접근되는 데이터의 빠른 제공

📝 예시 상황

데이터베이스 쿼리 결과 캐싱
외부 API 응답 캐싱
복잡한 계산 결과의 재사용

예제 소스코드 📖

Publish01
Publish02
Publish03
RefCount
Cache

💫 마무리

멀티캐스팅 연산자들은 리액티브 스트림의 효율성과 유연성을 크게 향상시킵니다.

💡 Pro Tips:

publish()와 refCount()를 함께 사용하여 동적 Hot 스트림 생성

autoConnect()로 간편한 Hot 스트림 관리

cache()를 사용하여 비용이 큰 작업의 결과 재사용

적절한 연산자 선택으로 리소스 사용 최적화

🔗 GitHub Repository

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자세한 학습 자료는 아래 GitHub 저장소를 참조하세요:
https://github.com/ses9892/learn_recator_programing/tree/main