동시성은 결합을 없애는 전략이다. 즉 무엇과 언제를 분리하는 전략이다.
무엇과 언제를 분리하면 애플리케이션 구조와 효율이 극적으로 나아진다. 구조적인 관점에서 프로그램은 거대한 루프 하나가 아니라 작은 협력 프로그램 여럿으로 보인다. → 따라서 시스템을 이해하기 쉽고 문제를 분리하기도 쉽다.
- 동시성은 항상 성능을 높여준다.
- 대기 시간이 아주 길어 여러 스레드가 프로세서를 공유할 수 있거나
- 여러 프로세서가 동시에 처리할 독립적인 계산이 충분히 많은 경우에만 성능이 높아진다.
- 동시성을 구현해도 설계는 변하지 않는다.
- 단일 스레드 시스템과 다중 스레드 시스템은 설계가 판이하게 다르다.
- 일반적으로 무엇과 언제를 분리하면 시스템 구조가 크게 달라진다.
- 웹 또는 EJB 컨테이너를 사용하면 동시성을 이해할 필요가 없다.
- 실제로는 컨테이너가 어떻게 동작하는지, 어떻게 동시 수정, 데드락 등과 같은 문제를 피할 수 있는지를 알아야만 한다.
- 동시성은 다소 부하를 유발한다. 성능 측면에서 부하가 걸리며, 코드도 더 짜야 한다.
- 동시성은 복잡하다. 간단한 문제라도 동시성은 복잡하다.
- 일반적으로 동시성 버그는 제현하기 어렵다. 그래서 진짜 결함으로 간주되지 않고 일회성 문제로 여겨 무시하기 쉽다.
- 동시성을 구현하려면 흔히 근본적인 설계 전략을 재고해야 한다.
-
단일 책임 원칙 SRP
주어진 메서드/클래스/컴포넌트를 변경할 이유가 하나여야 한다는 원칙이다.
동시성 관련 코드는 다른 코드와 분리해야 한다.
<동시성을 구현할 때 고려할 사항>
- 동시성 코드는 독자적인 개발, 변경, 조율 주기가 있다.
- 동시성 코드에는 독자적인 난관이 있다. 다른 코드에서 겪는 난관과 다르며 훨씬 어렵다.
- 잘못 구현한 동시성 코드는 별의별 방식으로 실패한다. 주변에 있는 다른 코드가 발목을 잡지 않더라도 동시성 하나만으로도 충분히 어렵다.
권장사항 : 동시성 코드는 다른 코드와 분리하라.
-
따름 정리 : 자료 범위를 제한하라
공유 객체를 사용하는 코드 내 임계영역 키워드를 보호하라.
이런 임계영역의 수를 줄이는 기술이 중요하다.
<공유 자료를 수정하는 위치가 많을수록 커지는 문제점>
- 보호할 임계영역을 빼먹는다. 그래서 공유 자료를 수정하는 모든 코드를 망가뜨린다.
- 모든 임계영역을 올바로 보호했는지 확인하느라 똑같은 노력과 수고를 반복한다.
- 그렇지 않아도 찾아내기 어려운 버그가 더욱 찾기 어려워진다.
권장사항 : 자료룰 캡슐화하라. 공유 자료를 최대한 줄여라.
-
따름 정리 : 자료 사본을 사용하라
공유 자료를 줄이려면 처음부터 공유하지 않는 방법이 제일 좋다.
어떤 경우에는 객체를 복사해 읽기 전용으로 사용하는 방법이 가능하다.
각 스레드가 객체를 복사해 사용한 후 한 스레드가 해당 사본에서 결과를 가져오는 방법도 가능하다.
객체를 복사하는 cost가 공유 지원 동기화 cost보다 작을 수 있다.
-
따름 정리 : 스레드는 가능한 독립적으로 구현하라
자신만의 세상에 존재하는 스레드를 구현한다. 즉 다른 스레드와 자료를 공유하지 않는다.
각 스레드는 클라이언트 요청 하나를 처리한다.
모든 정보는 비공유 출처에서 가져오며 로컬 변수에 저장한다.
그러면 각 스레드는 세상에 자신만 있는 듯이 돌아갈 수 있다.
권장사항 : 독자적인 스레드로, 가능하면 다른 프로세서에서 돌려도 괜찮도록 자료를 독립적인 단위로 분할하라.
자바 5로 스레드 코드를 구현한다면 고려할 사항
- 스레드 환경에 안전한 컬렉션을 사용한다.
- 서로 무관한 작업을 수행할 때는 executor 프레임워크를 사용한다.
- 가능하다면 스레드가 차단되지 않는 방법을 사용한다.
- 일부 클래스 라이브러리는 스레드에 안전하지 못하다.
java.util.concurrent 패키지가 제공하는 클래스는 다중 스레드 환경에서 사용해도 안전하며, 성능도 좋다.
| 컬렉션 | 특징 |
|---|---|
| ReentrantLock | 한 메서드에서 잠그고 다른 메서드에서 푸는 락 |
| Semaphore | 전형적인 세마포. 개수가 있는 락 |
| CountDownLatch | 지정한 수만큼 이벤트가 발생하고 나서야 대기 중인 스레드를 모두 해제하는 락. 모든 스레드에게 동시에 공평하게 시작할 기회를 준다. |
권장사항 : 언어가 제공하는 클래스를 검토하라.
| 실행 모델 | 특징 |
|---|---|
| 한정된 자원 Bound Resource | 다중 스레드 환경에서 사용하는 자원으로 크기나 숫자가 제한적이다. ex . 데이터베이스 연결, 길이가 일정한 읽기/쓰기 버퍼 |
| 상호 배제 Mutual Exclusion | 한 번에 한 스레드만 공유 자료나 공유 자원을 사용할 수 있는 경우를 가리킨다. |
| 기아 Starvation | 한 스레드나 여러 스레드가 굉장히 오랫동안 혹은 영원히 자원을 기다린다. |
| 데드락 DeadLock | 여러 스레드가 서로가 끝나기를 기다린다. 모든 스레드가 각기 필요한 자원을 다른 스레드가 점유하는 바람에 어느 쪽도 더 이상 진행하지 못한다. |
| 라이브락 LiveLock | 락을 거는 단계에서 각 스레드가 서로를 방해한다. 스레드는 계속해서 진행하려 하지만, 공명으로 인해 굉장히 오랫동안 혹은 영원히 진행하지 못한다. |
하나 이상 생산자 스레드가 정보를 생성해 빈 공간이 있으면 (없으면 대기) 버퍼나 대기열에 넣는다.
하나 이상 소비자 스레드가 대기열에서 정보가 있으면 (없으면 대기) 정보를 가져와 사용한다.
생산자 - 소비자 스레드가 사용하는 대기열은 한정된 자원이다.
서로에게 시그널을 보내게 되는데, 잘못하면 둘 다 진행 가능하지만 무한정대기만 할 수도 있다.
읽기 스레드를 위한 주된 정보원으로 공유 자원을 사용한다.
쓰기 스레드가 공유 자원을 갱신하는 경우 처리율에 영향을 미친다.
읽기 스레드의 요구와 쓰기 스레드의 요구를 적절히 만족시켜 처리율도 적당히 높이고 기아도 방지하는 해법이 필요하다.
기업 애플리케이션은 여러 프로세스가 자원을 얻으려 경쟁한다.
주의해서 설계하지 않으면 데드락, 라이브락, 처리율 저하, 효율성 저하 등을 겪는다.
권장사항 : 위에서 설명한 기본 알고리즘과 각 해법을 이해하라
동기화하는 메서드 사이에 의존성이 존재하면 동시성 코드에 찾아내기 어려운 버그가 생긴다. 공유 클래스 하나에 동기호된 메서드가 여럿이라면 구현이 올바른지 다시 한 번 확인하기 바란다.
권장사항 : 공유 객체 하나는 메서드 하나만 사용하라
<공유 객체 하나에 여러 메서드가 필요한 상황>
- 클라이언트에서 잠금
- 클라이언트에서 첫 번째 메서드를 호출하기 전에 서버를 잠근다. 마지막 메서드를 호출할 때까지 잠금을 유지한다.
- 서버에서 잠금
- 서버에다 “서버를 잠그고 모든 메서드를 호출한 후 잠금을 해제하는” 메서드를 구현한다. 클라이언트는 이 메서드를 호출한다.
- 연결 서버
- 잠금을 수행하는 중간 단계를 생성한다. ‘서버에서 잠금’ 방식과 유사하지만 원래 서버는 변경하지 않는다.
락은 스레드를 지연시키고 부하를 가중시킨다.
여기저기서 synchronized 문을 남발하는 코드는 바람직하지 않다.
임계영역은 반드시 보호해야 한다. → 코드를 짤 때는 임계영역 수를 최대한 줄여야 한다. →필요 이상으로 임계영역 크기를 키우면 스레드 간에 경쟁이 늘어나고 프로그램 성능이 떨어진다.
권장사항 : 동기화하는 부분을 최대한 작게 만들어라
영구적으로 돌아가는 시스템을 구현하는 방법과 잠시 돌다 깔끔하게 종료하는 시스템을 구현하는 방법은 다르다.
- 깔끔하게 종료하는 코드는 올바로 구현하기 어렵다.
- 가장 흔히 발생하는 문제가 데드락이다. 즉, 스레드가 절대 오지 않을 시그널을 기다린다.
- 깔끔하게 종료하는 다중 스레드 코드를 짜야 한다면 시간을 투자해 올바로 구현하기 바란다.
권장사항 : 종료 코드를 개발 초기부터 고민하고 동작하게 초기부터 구현하라. 생각보다 오래 걸린다. 생각보다 어려우므로 이미 나온 알고리즘을 검토하라.
권장사항 : 문제를 노출하는 테스트 케이스를 작성하라. 프로그램 설정과 시스템 설정과 부하를 바꿔가며 자주 돌려라. 테스트가 실패하면 원인을 추적하라. 다시 돌렸더니 통과하더라는 이유로 그냥 넘어가면 절대로 안 된다.
- 말이 안 되는 실패는 잠정적인 스레드 문제로 취급하라.
- 다중 스레드를 고려하지 않은 순차 코드부터 제대로 돌게 만들자.
- 다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 다양한 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있도록 스레드 코드를 구현하라.
- 다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 상황에 맞춰 조정할 수 있게 작성하라.
- 프로세서 수보다 많은 스레드를 돌려보라.
- 다른 플랫폼에서 돌려보라.
- 코드에 보조 코드를 넣어 돌려라. 강제로 실페를 일으키게 해보라.
💙 시스템 실패는 ‘일회성’이라 치부하지 마라.
다중 스레드 코드는 때때로 말이 안 되는 오류를 일으킨다.
대다수 개발자는 스레드가 다른 코드와 교류하는 방식을 직관적으로 이해하지 못한다.
많은 개발자가 하드웨어 문제, 단순한 일회성 문제로 치부하고 무시한다.
일회성 문제란 존재하지 않는다고 가정하는 편이 안전하다.
일회성 문제를 계속 무시한다면 잘못된 코드 위에 코드가 계속 쌓인다.
💙 스레드 환경 밖에서 생기는 버그와 스레드 환경에서 생기는 버그를 동시에 디버깅하지 마라. 먼저 스레드 환경 밖에서 코드를 올바로 돌려라.
스레드 환경 밖에서 코드가 제대로 도는지 반드시 확인한다.
일반적인 방법으로, 스레드가 호출하는 POJO를 만든다. POJO는 스레드를 모른다. 따라서 스레드 환경 밖에서 테스트가 가능하다. POJO에 넣는 코드는 많을수록 더 좋다.
💙 다양한 설정에서 실행한 목적으로 다른 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있게 코드를 구현하라.
다중 스레드를 쓰는 코드를 다양한 설정으로 실행하기 쉽게 구현하라.
- 한 스레드로 실행하거나, 여러 스레드로 실행하거나, 실행 중 스레드 수를 바꿔본다.
- 스레드 코드를 실제 환경이나 테스트 환경에서 돌려본다.
- 테스트 코드를 빨리, 천천히, 다양한 속도로 돌려본다.
- 반복 테스트가 가능하도록 테스트 케이스를 작성한다.
적절한 스레드 개수를 파악하려면 상당한 시행착오가 필요하다.
처음부터 다양한 설정으로 프로그램의 성능 측정 방법을 강구한다.
스레드 개수를 조율하기 쉽게 코드를 구현한다.
프로그램이 돌아가는 도중에 스레드 개수를 변경하는 방법도 고려한다.
프로그램 처리율과 효율에 따라 스스로 스레드 개수를 조율하는 코드도 고민한다.
시스템이 스레드를 스와핑할 때도 문제가 발생한다.
스와핑을 일으키려면 프로세서 수보다 많은 스레드를 돌린다.
스와핑이 잦을수록 임계영역을 빼먹은 코드나 데드락을 일으키는 코드를 찾기 쉬워진다.
💙 처음부터 그리고 자주 모든 목표 플랫폼에서 코드를 돌려라
코드가 돌아갈 가능성이 있는 플랫폼 전부에서 테스트를 수행해야 마땅하다.
보조 코드를 추가해 코드가 실행되는 순서를 바꿔준다. → 오류를 더 자주 일으킬 방법
- 예 :
Object.wait()Object.sleep()Object.yield()Object.priority()
각 메서드는 스레드가 실행되는 순서에 영향을 미친다. → 버그가 드러날 가능성도 높아진다. 잘못된 코드라면 가능한 초반에 그리고 가능한 자주 실패하는 편이 좋다.
코드에 보조 코드를 추가하는 방법 두 가지
-
직접 구현하기
코드에 직접
wait()sleep()yield()priority()함수를 추가한다.문제점
- 보조 코드를 삽입할 적정 위치를 직접 찾아야 한다.
- 어떤 함수를 어디서 호출해야 적당한지 어떻게 알까?
- 배포 환경에 보조 코드를 그대로 남겨두면 프로그램 성능이 떨어진다.
- 무작위적이다. 오류가 드러날지도 모르고 드러나지 않을지도 모른다. 사실상 드러나지 않을 확률이 더 높다.
-
자동화
보조 코드를 자동으로 추가하려면 AOF, CGLIB, ASM 등과 같은 도구를 사용한다.
코드를 흔드는 이유는 스레드를 매번 다른 순서로 실행하기 위해서다. 좋은 테스트 케이스와 흔들기 기법은 오류가 드러날 확률을 크게 높여준다.
💙 흔들기 기법을 사용해 오류를 찾아내라.