Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development · 강의

Task와 Agent를 사용한 동시 작업

OTP를 기반으로 만들어진 Task와 Agent 추상화를 사용해 코드를 동시에 실행하고 간단한 공유 상태를 관리하는 방법을 배웁니다.

Task와 Agent를 사용한 동시 작업은(는) CoddyKit의 무료 Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Beyond Raw spawn

You can start processes with spawn, but OTP gives higher-level tools. Task runs concurrent work and collects results cleanly.

Fire-and-Forget Tasks

Task.start/1 runs a function in a new process when you do not need the result.

Task.start(fn -> IO.puts("running in background") end)

Async and Await

Task.async/1 starts work and returns a struct; Task.await/1 blocks until the result is ready.

task = Task.async(fn -> 2 + 2 end)
result = Task.await(task)
IO.inspect(result)

Running Tasks in Parallel

Start several tasks, then await them all. The total time is roughly the slowest task, not the sum.

tasks = Enum.map(1..3, fn n ->
  Task.async(fn -> n * n end)
end)
IO.inspect(Enum.map(tasks, &Task.await/1))

Task.await_many

Task.await_many/1 waits for a list of tasks and returns their results in order.

tasks = for n <- 1..3, do: Task.async(fn -> n * 10 end)
IO.inspect(Task.await_many(tasks))

Timeouts

Task.await/2 takes a timeout in milliseconds (default 5000). If exceeded it exits, signalling the work took too long.

task = Task.async(fn -> :timer.sleep(50); :done end)
IO.inspect(Task.await(task, 1000))

Streaming Concurrency

Task.async_stream/3 maps a function over a collection concurrently with a bounded number of workers.

1..5
|> Task.async_stream(fn n -> n * n end)
|> Enum.map(fn {:ok, v} -> v end)
|> IO.inspect()

Introducing Agent

An Agent wraps mutable state behind a process, giving simple shared state without writing a full GenServer.

{:ok, pid} = Agent.start_link(fn -> 0 end)
IO.inspect(Agent.get(pid, & &1))

Updating Agent State

Agent.update/2 transforms the state; Agent.get/2 reads it. The agent serializes access for safety.

{:ok, pid} = Agent.start_link(fn -> 0 end)
Agent.update(pid, &(&1 + 5))
IO.inspect(Agent.get(pid, & &1))

get_and_update

Agent.get_and_update/2 reads and writes atomically, returning a value while changing state.

{:ok, pid} = Agent.start_link(fn -> 10 end)
old = Agent.get_and_update(pid, fn s -> {s, s + 1} end)
IO.inspect({old, Agent.get(pid, & &1)})

Task vs Agent vs GenServer

Choose the lightest tool:

Task for one-off concurrent work
Agent for simple shared state
GenServer when you need custom messages and lifecycle

Quick Check

Test your Task knowledge.

Recap

You ran concurrent code with OTP abstractions:

Task.async/await for concurrent work and results
Task.async_stream for bounded parallel mapping
Agent for simple, safe shared state
Pick Task, Agent, or GenServer by how much control you need

자주 묻는 질문

“Task와 Agent를 사용한 동시 작업” 강의는 무료인가요?

네 — “Task와 Agent를 사용한 동시 작업” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“Task와 Agent를 사용한 동시 작업”에서 뭘 배우나요?

OTP를 기반으로 만들어진 Task와 Agent 추상화를 사용해 코드를 동시에 실행하고 간단한 공유 상태를 관리하는 방법을 배웁니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“Task와 Agent를 사용한 동시 작업” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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