Dart Isolate, 비동기를 넘어 진정한 병렬 처리의 세계로

오늘날 모바일 애플리케이션 개발에서 사용자 경험(UX)의 핵심은 '부드러움'과 '응답성'입니다. 사용자가 화면을 터치하고 스크롤할 때 랙(lag)이나 버벅임(jank)이 발생한다면, 아무리 훌륭한 기능을 갖추고 있어도 외면받기 쉽습니다. 이러한 문제의 주범은 대부분 메인 스레드, 즉 UI 스레드를 장시간 점유하는 무거운 작업들입니다. 네트워크 요청, 대용량 파일 처리, 복잡한 데이터 파싱, 그리고 고화질 이미지 처리와 같은 작업들은 애플리케이션의 심장을 멎게 할 수 있습니다.

Dart와 Flutter 생태계는 이러한 문제를 해결하기 위해 강력한 비동기 프로그래밍 모델을 제공합니다. 많은 개발자들이 Future와 async/await 키워드를 사용하여 네트워크 통신이나 파일 I/O와 같은 작업을 처리하는 데 익숙합니다. 이 방식은 작업이 완료될 때까지 기다리지 않고 다른 작업을 수행할 수 있게 하여, I/O 바운드(I/O-bound) 작업에서 UI 스레드가 차단되는 것을 효과적으로 방지합니다. 하지만 만약 작업 자체가 순수하게 CPU의 연산 능력에 의존하는 CPU 바운드(CPU-bound) 작업이라면 어떨까요? 예를 들어, 수백만 개의 소수를 찾거나, 복잡한 알고리즘으로 이미지에 필터를 적용하는 작업은 async/await만으로는 해결할 수 없습니다. 왜냐하면 Dart는 근본적으로 단일 스레드 이벤트 루프 기반으로 동작하기 때문입니다.

이 지점에서 바로 Isolate가 등장합니다. Isolate는 Dart가 제공하는 진정한 병렬 처리(Parallelism)를 위한 해법입니다. 단순히 작업을 순서대로 처리하는 것이 아니라, 여러 개의 CPU 코어를 동시에 활용하여 여러 작업을 말 그대로 '동시에' 실행할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 Dart의 이벤트 루프와 비동기 처리의 한계를 명확히 이해하고, Isolate가 어떻게 이 한계를 넘어 Dart 애플리케이션의 성능을 극대화하는지 심도 있게 탐구할 것입니다. 단순한 개념 설명을 넘어, 실제 코드 예제와 구체적인 활용 사례를 통해 Isolate를 언제, 어떻게 사용해야 하는지 명확한 그림을 제시하고자 합니다.

1. 동시성과 병렬성: Dart의 이벤트 루프 모델 다시보기

Isolate를 제대로 이해하려면 먼저 Dart가 코드를 실행하는 방식을 알아야 합니다. Dart는 자바스크립트와 마찬가지로 단일 스레드 기반의 이벤트 루프(Event Loop) 모델을 사용합니다. 이는 한 번에 하나의 코드 조각(task)만을 실행할 수 있다는 의미입니다. 그렇다면 async/await는 어떻게 동시에 여러 작업이 처리되는 것처럼 보이게 만드는 걸까요? 이는 '동시성(Concurrency)'과 '병렬성(Parallelism)'의 차이를 통해 설명할 수 있습니다.

• 동시성 (Concurrency): 여러 작업을 작은 단위로 쪼개어 번갈아 가며 처리함으로써 동시에 실행되는 것처럼 보이게 하는 것입니다. 마치 한 명의 셰프가 파스타를 삶는 동안(기다리는 시간) 샐러드를 준비하는 것과 같습니다. 셰프는 한 명이지만, 두 가지 일을 효율적으로 관리합니다. Dart의 Future와 async/await가 바로 이 동시성을 구현하는 도구입니다.
• 병렬성 (Parallelism): 물리적으로 여러 개의 처리 장치(CPU 코어)를 사용하여 여러 작업을 말 그대로 동시에 실행하는 것입니다. 여러 명의 셰프가 각자 다른 요리를 동시에 만드는 상황에 비유할 수 있습니다. Dart에서는 Isolate가 이 병렬성을 담당합니다.

Dart의 이벤트 루프와 큐

Dart의 단일 스레드는 두 종류의 큐(Queue)를 사용하여 작업을 관리합니다.

1. 마이크로태스크 큐 (Microtask Queue): 매우 짧고 즉각적으로 처리해야 하는 비동기 작업을 위한 큐입니다. 이벤트 큐보다 우선순위가 높아서, 마이크로태스크 큐에 작업이 있다면 이벤트 루프는 다른 어떤 작업보다도 먼저 이 큐를 완전히 비웁니다. 일반적으로 개발자가 직접 사용하는 경우는 드물지만, 코드의 특정 부분이 다른 어떤 이벤트보다도 먼저 실행되어야 할 때 내부적으로 사용됩니다.
2. 이벤트 큐 (Event Queue): 외부에서 발생하는 대부분의 이벤트를 처리하는 큐입니다. 사용자 입력(터치, 클릭), I/O 작업(네트워크, 파일 읽기), 타이머 등이 여기에 해당합니다. Future를 사용한 작업도 이 이벤트 큐에 들어갑니다.

이벤트 루프의 작동 방식은 간단합니다. 먼저 마이크로태스크 큐를 확인하고, 작업이 있으면 모두 실행합니다. 마이크로태스크 큐가 비어있다면, 이벤트 큐에서 작업을 하나 꺼내와 실행합니다. 이 과정을 무한히 반복합니다. 이것이 Dart 애플리케이션이 살아 숨 쉬는 원리입니다.

async/await는 I/O 작업이 시작되면 이벤트 큐에 콜백 함수를 등록하고, CPU는 즉시 다른 작업을 처리하러 갑니다. 나중에 I/O 작업이 완료되면, 등록된 콜백 함수가 다시 이벤트 큐에 들어가 순서를 기다렸다가 실행됩니다. 이 과정 덕분에 I/O를 기다리는 동안 UI가 멈추지 않는 것입니다. 하지만 만약 이벤트 큐에서 꺼내온 작업 자체가 5초 동안 CPU를 100% 사용하는 계산 작업이라면, 이벤트 루프는 그 5초 동안 다른 어떤 작업도 처리하지 못하고 멈춰버립니다. 이것이 바로 async/await만으로는 CPU 바운드 문제를 해결할 수 없는 이유입니다.

2. Isolate의 등장: 공유 메모리 없는 안전한 병렬성

Isolate는 "격리된 실행 공간"을 의미합니다. 각 Isolate는 자신만의 독립적인 메모리 힙(heap)과 이벤트 루프를 가진 실행 단위입니다. 메인 애플리케이션 코드가 실행되는 공간도 사실은 하나의 '메인 Isolate'입니다. 우리가 새로운 Isolate를 생성한다는 것은, 현재 실행 중인 메인 Isolate와는 완전히 별개의 메모리 공간과 실행 스레드를 가진 또 다른 Dart 프로그램을 실행하는 것과 같습니다.

이 '독립적인 메모리'라는 특징이 Isolate의 가장 중요하고 강력한 부분입니다. Java, C++, C# 등 전통적인 멀티스레딩 환경에서는 여러 스레드가 같은 메모리 공간을 공유합니다. 이는 데이터 공유가 쉽다는 장점이 있지만, 치명적인 단점을 내포합니다. 여러 스레드가 동시에 같은 데이터에 접근하여 수정하려고 할 때 발생하는 '경쟁 상태(Race Condition)'나, 서로가 점유한 자원을 기다리며 무한 대기에 빠지는 '교착 상태(Deadlock)'와 같은 복잡하고 디버깅하기 어려운 문제들이 발생할 수 있습니다. 개발자는 이러한 문제를 막기 위해 뮤텍스(Mutex), 세마포어(Semaphore)와 같은 복잡한 동기화 기법을 직접 관리해야 합니다.

반면 Dart의 Isolate는 메모리를 전혀 공유하지 않음으로써 이러한 문제들을 원천적으로 차단합니다. 한 Isolate가 다른 Isolate의 변수나 객체에 직접 접근하는 것은 불가능합니다. 이는 마치 각 Isolate가 자신만의 작은 왕국을 가지고 있어서, 서로의 영토를 침범할 수 없는 것과 같습니다. 이러한 설계는 병렬 프로그래밍을 훨씬 더 안전하고 예측 가능하게 만들어 줍니다. 이는 동시성 프로그래밍의 한 패러다임인 액터 모델(Actor Model)과 유사한 철학을 공유합니다. 각 Isolate(액터)는 독립적으로 상태를 관리하며, 오직 메시지를 통해서만 서로 통신합니다.

Isolate 간의 소통: 메시지 패싱(Message Passing)

그렇다면 메모리를 공유하지 않는 Isolate들은 어떻게 데이터를 주고받을까요? 정답은 '메시지 패싱'입니다. 한 Isolate가 다른 Isolate에게 데이터를 전달하고 싶을 때, 해당 데이터의 복사본을 만들어 메시지 형태로 전송합니다. 수신 측 Isolate는 이 메시지를 받아 자신만의 메모리 공간에 새로운 객체로 만듭니다. 이 통신을 위해 Dart는 Port라는 개념을 사용합니다.

• SendPort: 메시지를 보내는 쪽에서 사용하는 포트입니다. 우편함에 편지를 넣는 행위에 비유할 수 있습니다.
• ReceivePort: 메시지를 받는 쪽에서 사용하는 포트입니다. 우편함에서 편지를 꺼내 읽는 행위에 해당합니다. ReceivePort는 Stream으로 동작하여, 메시지가 도착할 때마다 이벤트를 발생시킵니다.

한 Isolate가 생성될 때, 부모 Isolate는 자식 Isolate에게 자신의 SendPort를 전달합니다. 자식 Isolate는 이 SendPort를 통해 부모에게 메시지를 보낼 수 있고, 부모 Isolate는 자신의 ReceivePort를 통해 그 메시지를 수신합니다. 이처럼 Isolate 간의 모든 통신은 데이터를 직접 공유하는 것이 아니라, 안전하게 복사하여 전달하는 메시지 패싱 방식을 통해 이루어집니다.

3. Isolate 통신 매커니즘: Port를 이용한 실전 코드

개념을 이해했으니, 이제 실제 코드를 통해 Isolate를 생성하고 통신하는 방법을 살펴보겠습니다. 가장 기본적인 방법은 Isolate.spawn() 메서드를 사용하는 것입니다.

단방향 통신: 자식 Isolate가 부모 Isolate에게 메시지 보내기

가장 간단한 시나리오는 새로 생성된 Isolate(자식)가 자신을 생성한 Isolate(부모)에게 작업 결과를 보내는 것입니다.

import 'dart:isolate';

// 1. 새로운 Isolate에서 실행될 함수
// 이 함수는 반드시 최상위 함수이거나 static 함수여야 합니다.
void heavyComputationTask(SendPort sendPort) {
  print('[Isolate] 복잡한 계산을 시작합니다...');
  int a = 0;
  for (var i = 0; i < 1000000000; i++) {
    a += i;
  }
  print('[Isolate] 계산 완료!');
  
  // 3. 계산 결과를 부모 Isolate에게 보냅니다.
  sendPort.send(a); 
}

void main() async {
  print('[Main] Isolate를 생성합니다.');
  
  // 2. 메시지를 수신할 ReceivePort를 생성합니다.
  final receivePort = ReceivePort();
  
  // 4. Isolate.spawn()을 사용하여 새로운 Isolate를 생성합니다.
  // 첫 번째 인자는 실행할 함수, 두 번째 인자는 그 함수에 전달할 인자입니다.
  // 여기서는 자식 Isolate가 우리에게 메시지를 보낼 수 있도록 receivePort의 sendPort를 전달합니다.
  final isolate = await Isolate.spawn(heavyComputationTask, receivePort.sendPort);
  
  print('[Main] UI는 멈추지 않고 다른 작업을 계속할 수 있습니다.');

  // 5. receivePort.listen을 통해 자식 Isolate로부터 메시지가 오기를 기다립니다.
  // receivePort는 Stream이므로, first를 사용하여 첫 번째 메시지만 받습니다.
  final result = await receivePort.first;
  
  print('[Main] Isolate로부터 받은 결과: $result');
  
  // 6. 더 이상 필요 없는 Isolate와 Port를 정리합니다.
  isolate.kill();
  receivePort.close();
  print('[Main] Isolate가 종료되었습니다.');
}

위 코드의 실행 흐름을 단계별로 분석해 보겠습니다.

1. main 함수에서 ReceivePort를 생성합니다. 이 포트는 메인 Isolate가 메시지를 받을 창구 역할을 합니다.
2. Isolate.spawn()을 호출하여 새로운 Isolate를 생성합니다. 이때 실행할 함수로 heavyComputationTask를 지정하고, 인자로는 메인 Isolate의 receivePort.sendPort를 넘겨줍니다.
3. 새로운 Isolate는 독립된 스레드에서 heavyComputationTask를 실행하기 시작합니다. 그동안 메인 Isolate는 멈추지 않고 다음 코드인 `[Main] UI는 멈추지 않고...`를 바로 출력합니다. 이것이 병렬 처리의 증거입니다.
4. 자식 Isolate는 10억 번의 덧셈 연산을 수행한 후, 전달받은 sendPort를 통해 결과값 a를 보냅니다.
5. 메인 Isolate는 receivePort.first를 통해 메시지가 도착할 때까지 비동기적으로 기다립니다. 메시지가 도착하면 result 변수에 할당되고, 화면에 출력됩니다.
6. 모든 작업이 끝나면 isolate.kill()과 receivePort.close()를 통해 자원을 정리합니다.

양방향 통신: Isolate와 메시지 주고받기

때로는 부모가 자식에게 작업을 지시하고, 자식이 그 결과를 다시 부모에게 돌려주는 양방향 통신이 필요합니다. 이를 구현하려면 조금 더 복잡한 Port 설정이 필요합니다.

import 'dart:isolate';
import 'dart:async';

// Isolate에서 실행될 워커 클래스
class Worker {
  final SendPort mainSendPort;
  late final ReceivePort workerReceivePort;

  Worker(this.mainSendPort) {
    workerReceivePort = ReceivePort();
    // 메인 Isolate에게 이 워커의 SendPort를 알려줍니다.
    mainSendPort.send(workerReceivePort.sendPort);
  }

  void start() {
    print('[Worker] 워커가 메시지를 기다립니다.');
    workerReceivePort.listen((message) {
      if (message is String) {
        print('[Worker] 메인으로부터 메시지 수신: $message');
        final result = message.toUpperCase();
        mainSendPort.send(result);
      }
    });
  }
}

// Isolate 진입점 함수
void workerEntryPoint(SendPort mainSendPort) {
  Worker(mainSendPort).start();
}

void main() async {
  final mainReceivePort = ReceivePort();
  await Isolate.spawn(workerEntryPoint, mainReceivePort.sendPort);

  // 워커 Isolate로부터 SendPort를 받기 위한 Completer
  final completer = Completer<SendPort>();

  mainReceivePort.listen((message) {
    if (message is SendPort) {
      // 처음 받은 메시지가 워커의 SendPort일 경우
      completer.complete(message);
    } else {
      // 그 이후는 워커의 작업 결과
      print('[Main] 워커로부터 결과 수신: $message');
    }
  });

  // 워커의 SendPort를 받을 때까지 기다립니다.
  final workerSendPort = await completer.future;

  print('[Main] 워커에게 작업 요청: hello');
  workerSendPort.send('hello');

  await Future.delayed(Duration(seconds: 1));

  print('[Main] 워커에게 작업 요청: world');
  workerSendPort.send('world');
  
  // 실제 앱에서는 Isolate를 적절한 시점에 종료해야 합니다.
}

이 코드는 조금 더 복잡합니다.

1. 메인 Isolate가 Isolate.spawn을 호출하며 자신의 SendPort를 전달합니다.
2. 워커 Isolate는 시작되자마자 자신만의 ReceivePort를 만들고, 그 포트의 SendPort를 전달받은 메인 Isolate의 SendPort를 통해 다시 보내줍니다. (첫 번째 통신)
3. 메인 Isolate는 Completer를 사용하여 워커의 SendPort가 도착할 때까지 기다립니다.
4. 메인 Isolate가 워커의 SendPort를 받으면, 이제 이 포트를 통해 워커에게 작업을 지시할 수 있게 됩니다. (workerSendPort.send('hello'))
5. 워커는 자신의 ReceivePort를 통해 메시지를 받고, 작업을 수행한 후 결과를 다시 메인 Isolate의 SendPort를 통해 보냅니다.

이러한 양방향 통신 패턴을 통해, 하나의 Isolate를 백그라운드 워커처럼 계속 실행시켜두고 필요할 때마다 작업을 요청하는 '영구 Isolate(Long-lived Isolate)'를 구현할 수 있습니다.

4. 실전 Isolate 활용 패턴과 고수준 API

Isolate.spawn과 Port를 직접 다루는 것은 강력하지만 코드가 복잡해지기 쉽습니다. 다행히 Dart와 Flutter는 Isolate를 더 쉽게 사용할 수 있는 고수준(high-level) API를 제공합니다.

패턴 1: 단발성 계산을 위한 Isolate.run()

Dart 2.15부터 추가된 Isolate.run()은 간단한 비동기 계산을 위해 Isolate를 생성하고, 결과를 받은 뒤 자동으로 정리하는 모든 과정을 캡슐화한 편리한 API입니다. 앞서 보았던 heavyComputationTask 예제를 Isolate.run()으로 재작성하면 훨씬 간결해집니다.

import 'dart:isolate';

// Isolate에서 실행될 함수는 이제 인자를 받지 않습니다.
// 대신 Future를 반환합니다.
Future<int> heavyComputationTask() async {
  print('[Isolate] 복잡한 계산을 시작합니다...');
  int a = 0;
  for (var i = 0; i < 1000000000; i++) {
    a += i;
  }
  print('[Isolate] 계산 완료!');
  return a;
}

void main() async {
  print('[Main] Isolate.run()을 사용하여 계산을 시작합니다.');
  
  // Isolate.run은 Future를 반환합니다.
  // 내부적으로 spawn, port 설정, kill, close를 모두 처리해줍니다.
  final result = await Isolate.run(heavyComputationTask);
  
  print('[Main] Isolate로부터 받은 결과: $result');
  print('[Main] Isolate가 자동으로 종료되었습니다.');
}

코드가 훨씬 깔끔해졌습니다. Port 설정이나 Isolate 종료에 대해 신경 쓸 필요 없이, 백그라운드에서 실행하고 싶은 함수를 전달하기만 하면 됩니다. 단발성 CPU 집약적 작업에는 이 방법이 가장 이상적입니다.

패턴 2: Flutter 개발자를 위한 최종병기, compute()

Flutter 프레임워크는 Isolate.run()과 유사하지만 훨씬 더 오래전부터 존재했던 compute() 함수를 제공합니다. flutter/foundation.dart 라이브러리에 포함되어 있으며, Flutter 개발자들에게 가장 친숙하고 권장되는 방법입니다.

compute() 함수는 두 개의 인자를 받습니다. 첫 번째는 Isolate에서 실행할 함수, 두 번째는 그 함수에 전달할 단일 인자입니다.

import 'package:flutter/foundation.dart';

// compute에서 사용할 함수. 반드시 최상위 함수 또는 static 함수여야 합니다.
// 하나의 인자를 받아야 합니다.
int fibonacci(int n) {
  if (n < 2) return n;
  return fibonacci(n - 2) + fibonacci(n - 1);
}

// Flutter 위젯 내에서 호출하는 예시
void someFunctionInWidget() async {
  print('UI 스레드에서 피보나치 계산 시작 (UI 멈춤 유발)');
  // final result = fibonacci(40); // 이렇게 하면 UI가 멈춥니다!

  print('compute를 사용하여 피보나치 계산 시작');
  // compute는 Isolate를 생성하고 fibonacci(40)을 실행한 뒤 결과를 반환합니다.
  final int result = await compute(fibonacci, 40);
  print('계산 완료! 결과: $result'); // 이 로그가 찍힐 때까지 UI는 자유롭습니다.
}

compute()는 Isolate.run()과 마찬가지로 내부적으로 Isolate 생성과 통신, 종료에 대한 모든 복잡한 과정을 숨겨줍니다. Flutter 앱에서 JSON 파싱, 이미지 처리, 암호화 등 UI를 멈추게 할 수 있는 모든 종류의 CPU 집약적 작업에 최우선적으로 고려해야 할 솔루션입니다.

5. 심화 사례 연구: 병렬 이미지 처리 애플리케이션 구축

이론과 간단한 예제를 넘어, Isolate가 실제 애플리케이션에서 어떻게 성능을 극적으로 향상시키는지 구체적인 사례를 통해 살펴보겠습니다. 사용자가 갤러리에서 여러 장의 이미지를 선택하고, 모든 이미지에 세피아 필터를 적용하는 기능을 만든다고 가정해 봅시다.

문제 상황: 순차 처리의 한계

가장 간단한 방법은 사용자가 선택한 이미지 목록을 순회하며 메인 Isolate에서 차례대로 필터를 적용하는 것입니다. 하지만 이미지 필터링은 픽셀 단위의 복잡한 연산이므로 매우 CPU 집약적인 작업입니다. 이미지 한 장을 처리하는 데 0.5초가 걸린다고 가정하면, 10장의 이미지를 처리하는 데는 5초가 걸립니다. 이 5초 동안 애플리케이션은 완전히 멈춰버려 사용자는 아무런 조작도 할 수 없게 됩니다. 최악의 사용자 경험입니다.

해결책: Isolate를 이용한 병렬 처리

이 문제를 해결하기 위해 각 이미지 처리 작업을 별도의 Isolate에 할당할 수 있습니다. 10개의 이미지가 있다면 10개의 Isolate를 생성하여 동시에 작업을 처리하는 것입니다. 최신 스마트폰은 대부분 멀티코어 CPU를 탑재하고 있으므로, 4코어 CPU라면 4개의 이미지를, 8코어 CPU라면 8개의 이미지를 이론적으로 동시에 처리할 수 있습니다.

다음은 compute() 함수를 활용한 병렬 이미지 처리의 개념적 코드입니다.

import 'dart:typed_data';
import 'package:flutter/foundation.dart';
import 'package:image/image.dart' as img; // 'image' 패키지 사용

// Isolate에서 실행될 이미지 처리 함수
// 입력으로 이미지 데이터(Uint8List)를 받고, 처리된 이미지 데이터를 반환합니다.
Uint8List applySepiaFilter(Uint8List imageData) {
  // 1. Uint8List를 image 패키지가 이해할 수 있는 Image 객체로 디코딩
  img.Image? image = img.decodeImage(imageData);
  if (image == null) {
    throw Exception('이미지 디코딩 실패');
  }

  // 2. 세피아 필터 적용 (CPU 집약적 작업)
  final sepiaImage = img.sepia(image);

  // 3. 처리된 Image 객체를 다시 Uint8List로 인코딩하여 반환
  return Uint8List.fromList(img.encodeJpg(sepiaImage));
}

// UI 레이어에서 호출될 메인 로직
class ImageProcessingService {
  Future<List<Uint8List>> processImagesInParallel(List<Uint8List> originalImages) async {
    // 1. 각 이미지에 대해 compute를 호출하여 Future 목록을 생성
    final List<Future<Uint8List>> processingFutures = originalImages
        .map((imageData) => compute(applySepiaFilter, imageData))
        .toList();

    // 2. Future.wait를 사용하여 모든 병렬 작업이 완료될 때까지 기다림
    final List<Uint8List> processedImages = await Future.wait(processingFutures);

    // 3. 처리된 이미지 데이터 목록을 반환
    return processedImages;
  }
}

// 사용 예시
void onProcessButtonPressed(List<Uint8List> images) async {
  print('${images.length}개의 이미지 병렬 처리 시작...');
  final service = ImageProcessingService();
  final processed = await service.processImagesInParallel(images);
  print('모든 이미지 처리 완료!');
  // 이제 'processed' 목록을 사용하여 UI를 업데이트
}

위 코드의 핵심은 processImagesInParallel 메서드에 있습니다.

1. 원본 이미지 데이터 목록(originalImages)을 map을 이용해 순회하면서 각 이미지 데이터에 대해 compute(applySepiaFilter, imageData)를 호출합니다. 이 호출은 즉시 Future<Uint8List>를 반환하고, 백그라운드에서 Isolate 생성을 시작합니다. 따라서 이 map 연산은 매우 빠르게 끝나고, 우리는 여러 개의 `Future` 객체로 구성된 리스트(processingFutures)를 얻게 됩니다.
2. Future.wait(processingFutures)를 호출하여 이 모든 Future들이 완료될 때까지 기다립니다. 각 Future는 각자의 Isolate에서 병렬로 실행되므로, 전체 대기 시간은 가장 오래 걸리는 단일 이미지 처리 시간과 거의 같아집니다(CPU 코어 수가 충분하다면).
3. 모든 작업이 끝나면 처리된 이미지 데이터 목록이 반환되고, UI는 이 데이터를 사용하여 결과를 보여줄 수 있습니다. 이 모든 과정 동안 UI 스레드는 전혀 차단되지 않았습니다.

고급 주제: Isolate 풀 (Isolate Pool)

위의 방법은 매우 효과적이지만, 한 가지 잠재적인 문제가 있습니다. Isolate를 생성하고 소멸시키는 것은 약간의 오버헤드가 있는 작업입니다. 만약 처리해야 할 이미지가 수백 장이거나, 작고 빈번한 작업을 계속해서 처리해야 하는 경우, 매번 Isolate를 생성하고 파괴하는 것은 비효율적일 수 있습니다. 이런 경우 Isolate 풀이라는 기법을 사용합니다. 미리 정해진 개수(보통 CPU 코어 수와 비슷하게)의 Isolate를 생성해두고, 작업이 발생하면 이 풀에 있는 유휴 Isolate에게 작업을 할당하는 방식입니다. 작업이 끝나도 Isolate를 죽이지 않고 풀에 반납하여 다음 작업을 위해 재사용합니다. 이는 Isolate 생성/소멸 오버헤드를 줄여 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 직접 Isolate 풀을 구현하는 것은 복잡하지만, pub.dev에는 isolate_pool과 같은 이를 도와주는 훌륭한 패키지들이 존재합니다.

결론: Isolate를 현명하게 사용하는 방법

Dart의 Isolate는 애플리케이션의 응답성을 유지하고 성능을 한계까지 끌어올릴 수 있는 강력한 무기입니다. 하지만 모든 비동기 작업에 Isolate를 사용해야 하는 것은 아닙니다. Isolate를 언제, 어떻게 사용해야 할지에 대한 명확한 기준을 갖는 것이 중요합니다.

다음 질문에 '예'라고 답할 수 있다면 Isolate 사용을 적극적으로 고려해야 합니다.

• 그 작업은 CPU 집약적인가? 순수한 계산, 데이터 변환, 암호화, 이미지/비디오 처리 등 CPU를 많이 사용하는 작업이 Isolate의 가장 좋은 후보입니다.
• 그 작업이 메인 스레드에서 실행될 때 UI 버벅임(jank)을 유발하는가? 일반적으로 16ms(60fps 기준) 이상 걸리는 작업은 UI 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 몇 백 밀리초 이상 걸리는 작업은 명백히 Isolate로 옮겨야 합니다.

반면, 네트워크 요청이나 파일 읽기/쓰기와 같은 I/O 바운드 작업은 Future와 async/await만으로도 충분합니다. 이 작업들은 CPU를 거의 사용하지 않고 대부분의 시간을 데이터가 오기를 기다리는 데 사용하기 때문에, 굳이 별도의 Isolate를 생성할 필요가 없습니다.

정리하자면,

• I/O 바운드 작업 (네트워크, 디스크, 데이터베이스): Future와 async/await를 사용하세요.
• CPU 바운드 작업 (복잡한 계산, 대규모 데이터 처리): Isolate를 사용하세요. Flutter에서는 compute() 함수가 가장 간편한 첫 번째 선택지입니다.

Isolate는 Dart의 단일 스레드 모델의 한계를 우아하게 극복하고, 멀티코어 하드웨어의 성능을 최대한 활용할 수 있게 해주는 핵심 기능입니다. Isolate의 작동 원리를 깊이 이해하고 적재적소에 활용하는 능력은, 단순한 기능을 구현하는 것을 넘어 사용자에게 쾌적하고 부드러운 경험을 선사하는 고품질 애플리케이션을 만드는 개발자의 핵심 역량이 될 것입니다.