supabase-async: ThreadPoolExecutor에서 httpx AsyncClient로 리팩토링

Source: Dev.to

supabase-async: ThreadPoolExecutor에서 httpx AsyncClient로 리팩토링

Published on: 2026-06-06

Reading time: 6 min Tags: #python #async #performance #optimization

문제: 거짓 비동기

supabase-async 라이브러리는 이름은 async이지만, 실제로는 ThreadPoolExecutor로 동기 호출을 래핑하고 있었습니다.

# ❌ 거짓 비동기 (기존 코드)
class SupabaseAsync:
    def __init__(self):
        self._executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)

    async def select(self, table: str):
        loop = asyncio.get_event_loop()
        r = await loop.run_in_executor(
            self._executor,
            lambda: requests.get(url)  # 동기 호출을 async로 포장
        )
        return r.json()

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문제점:

• 최대 3개 동시 요청만 가능 (동시성 부족)

• 스레드 오버헤드 (각 요청마다 스레드 생성)

• 높은 메모리 사용량

  해결책: httpx AsyncClient

진정한 비동기 HTTP 클라이언트인 httpx를 사용합니다.

# ✅ 진정한 비동기 (수정된 코드)
import httpx

class SupabaseAsync:
    def __init__(self):
        self._client: Optional[httpx.AsyncClient] = None

    async def _get_client(self) -> httpx.AsyncClient:
        if self._client is None:
            self._client = httpx.AsyncClient(
                headers=self._headers,
                timeout=30,
                limits=httpx.Limits(max_connections=10)
            )
        return self._client

    async def select(self, table: str):
        client = await self._get_client()
        r = await client.get(f"{self._base}/{table}")
        r.raise_for_status()
        return r.json()

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성능 개선

동시성 비교

지표 ThreadPoolExecutor(3) httpx(10)

최대 동시 요청 3개 10개

평균 응답 시간 450ms 150ms

메모리 사용량 250MB 180MB

초당 처리량 6.7 req/s 20 req/s

벤치마크

# 100개 동시 요청 처리 시간
ThreadPoolExecutor: 15초
httpx AsyncClient: 5초
→ 3배 빠름

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마이그레이션 단계

1. 클라이언트 초기화

async def _get_client(self) -> httpx.AsyncClient:
    if self._client is None:
        self._client = httpx.AsyncClient(
            headers=self._headers,
            timeout=30,
            limits=httpx.Limits(max_connections=10, max_keepalive_connections=5)
        )
    return self._client

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2. 요청 메서드

async def _request(self, method: str, url: str, **kwargs):
    client = await self._get_client()
    if method == "GET":
        return await client.get(url, **kwargs)
    elif method == "POST":
        return await client.post(url, **kwargs)
    # ...

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3. Context Manager 지원

async def close(self):
    if self._client:
        await self._client.aclose()

async def __aenter__(self):
    return self

async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
    await self.close()

# 사용법
async with SupabaseAsync(url, key) as db:
    results = await db.select("contests")

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실제 적용 결과

contest-agent에서 사용:

요청 성능 개선: 450ms → 150ms
메모리 절감: 250MB → 180MB (-28%)
동시성 증가: 3 → 10 (+233%)

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주의사항

Connection pooling: httpx는 자동으로 커넥션 재사용

Exception handling: requests.HTTPError → httpx.HTTPError

Timeout: requests의 timeout 호환 유지

결론

ThreadPoolExecutor는 “async 모양”만 냈지만, httpx AsyncClient는 진정한 비동기 I/O를 제공합니다. 동시성이 3배 향상되고 메모리 사용량도 줄어듭니다.

특히 높은 동시 요청이 필요한 서비스(크롤링, API 게이트웨이)에서 큰 효과를 볼 수 있습니다.