import { Worker } from "node:worker_threads";

function runSum(values) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const worker = new Worker(new URL("./sum-worker.mjs", import.meta.url), {
      workerData: { values },
    });

    worker.once("message", resolve);
    worker.once("error", reject);
    worker.once("exit", (code) => {
      if (code !== 0) reject(new Error(`worker exited with ${code}`));
    });
  });
}

console.log(await runSum([10, 20, 30]));

// sum-worker.mjs
import { parentPort, workerData } from "node:worker_threads";

const total = workerData.values.reduce((sum, value) => sum + value, 0);
parentPort.postMessage(total);

워커 사용

먼저 구분해 둘 기본형은 아래입니다.

• 시작 시 데이터 전달: workerData
• 실행 중 메시지 전달: worker.postMessage(...)
• 복사 대신 이동: transferList
• 공유 메모리: SharedArrayBuffer
• 종료 감시: message / error / exit

워커가 맞는 경우

• 이미지 처리
• 대량 파싱
• 암호화/압축 계산
• 큰 루프 연산

이 패턴은 "메인 루프를 비우고 계산을 옆으로 보낸다"는 의미로 읽으면 됩니다.

워커가 아닌 경우

• 파일 읽기
• 네트워크 요청
• DB 쿼리

이런 작업은 워커를 붙인다고 자동으로 좋아지지 않습니다. 오히려 스레드 생성과 메시지 전달 비용만 늘 수 있습니다.

const worker = new Worker(new URL("./worker.js", import.meta.url), {
  workerData: { url: "https://api.example.com/data" },
});

이런 식으로 네트워크 요청 자체를 워커로 옮기는 건 보통 이득이 약합니다. Node 런타임이 이미 비동기 I/O를 처리하기 때문입니다.

데이터 전달도 비용이다

• workerData: 시작 시 넘김
• postMessage: 실행 중 메시지 전달
• SharedArrayBuffer: 공유 메모리

즉 워커 카드는 계산 카드이면서 동시에 "데이터 이동 비용" 카드입니다.

큰 데이터를 자주 복사하면 워커 자체가 병목이 될 수 있습니다.

worker.postMessage(hugeObject);

계산보다 복사 비용이 더 커지면 워커를 붙여도 체감 이득이 거의 없습니다. 그래서 워커 카드는 "CPU 계산량"과 "메시지 전달량"을 같이 보는 편이 맞습니다.

워커 하나보다 풀 설계가 더 중요한 경우가 많다

요청마다 새 워커를 만드는 구조는 스레드 생성 비용이 바로 눈에 띌 수 있습니다. 반복적으로 무거운 계산을 처리한다면 보통은 워커를 한 번 띄우는 것보다 풀과 큐를 같이 설계하는 편이 낫습니다.

부모 쪽 기본 이벤트 세트는 같이 본다

워커를 띄웠으면 보통 아래 셋은 같이 붙습니다.

• message: 계산 결과 수신
• error: 런타임 실패 처리
• exit: 비정상 종료 감지

언제 워커가 맞나

체크포인트

• CPU 바운드면 워커 검토
• I/O 바운드면 보통 워커 불필요
• 계산량과 전달 비용을 같이 본다
• 에러/exit/message 경로를 같이 설계한다
• 반복 작업이면 단일 워커보다 풀 설계 검토

주의할 점