동시성이 필요한 이유?
동시성은 결합(coupling)을 없애는 전략이다. 즉, 무엇과 언제를 분리하는 전략이다.
무엇과 언제를 분리하면 애플리케이션 구조와 효율이 극적으로 나아진다. 구조적인 관점에서 프로그램이 작은 협력 프로그램 여럿으로 보이게 된다. 따라서 시스템을 이해하기 쉽고 문제를 분리하기도 쉽다.
구조적 개선뿐만 아니라 응답 시간과 작업 처리량을 개선하기 위해 동시성을 구현하기도 한다.
미신과 오해
반드시 동시성이 필요한 상황은 존재한다. 하지만 동시성은 어렵다.
다음은 동시성과 관련된 일반적인 미신과 오해다.
- 동시성은 항상 성능을 높여준다.
- 동시성은 때로 성능을 높여준다. 대기 시간이 아주 길거나 여러 프로세서가 동시에 처리할 독립적인 계산이 충분히 많은 경우에만 성능이 높아진다.
- 동시성을 구현해도 설계는 변하지 않는다.
- 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 있는지 알아야 한다.
다음은 동시성과 관련된 타당한 생각이다.
- 동시성은 다소 부하를 유발한다.
- 동시성은 복잡하다.
- 일반적으로 동시성 버그는 재현하기 어렵다.
- 동시성을 구현하려면 흔히 근본적인 설계 전략을 재고해야 한다.
동시성 방어 원칙
단일 책임 원칙(Single Responsibility Principle, SRP)
SRP는 주어진 메서드/클래스/컴포넌트를 변경할 이유가 하나여야 한다는 원칙이다. 동시성은 복잡성 하나만으로도 분리할 이유가 충분하다. 따라서 동시성과 관련된 코드는 다른 코드와 분리해야 한다.
- 동시성 코드는 독자적인 개발, 변경, 조율 주기가 있다.
- 동시성 코드에는 독자적인 난관이 있다.
- 잘못 구현한 동시성 코드는 별의별 방식으로 실패한다.
따름 정리(Corollary): 자료 범위를 제한하라
공유한 객체의 동일 필드를 수정하던 두 스레드가 서로 간섭해서 예상치 못한 결과를 내놓는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 공유 객체를 사용하는 코드 내 임계영역(critical section)을 synchronized 키워드로 보호하는 것을 권장한다. 임계영역의 수를 줄이는 기술도 중요하다.
따름 정리: 자료 사본을 사용하라
공유 자료를 줄이려면 처음부터 공유하지 않는 방법이 제일 좋다. 어떤 경우에는 객체를 복사해 읽기 전용으로 사용하는 방법이 가능하다. 어떤 경우에는 각 스레드가 객체를 복사해 사용한 후 한 스레드가 해당 사본에서 결과를 가져오는 방법도 가능하다.
따름 정리: 스레드는 가능한 독립적으로 구현하라
스레드는 다른 스레드와 자료를 공유하지 않는다. 각 스레드는 클라이언트 요청 하나를 처리한다. 모든 정보는 비공유 출처에서 가져오며 로컬 변수에 저장한다.
독자적인 스레드로, 가능하면 다른 프로세서에서, 돌려도 괜찮도록 자료를 독립적인 단위로 분할하라.
실행 모델을 이해하라
생산자-소비자(Producer-Consumer)
생산자 스레드는 대기열에 정보를 채운 후 소비자 스레드에게 “대기열에 정보가 있다"는 시그널을 보낸다. 소비자 스레드는 대기열에서 정보를 읽어들인 후 “대기열에 빈 공간이 있다"는 시그널을 보낸다. 잘못하면 생산자 스레드와 소비자 스레드가 둘 다 진행 가능함에도 불구하고 동시에 시그널을 기다릴 가능성이 존재한다.
읽기-쓰기(Readers-Writers)
읽기 스레드를 위한 주된 정보원으로 공유 자원을 사용하지만, 쓰기 스레드가 이 공유 자원을 갱신한다. 이런 경우 처리율(throughput)이 문제의 핵심이다. 처리율을 강조하면 기아(starvation) 현상이 생기거나 오래된 정보가 쌓인다.
읽기 스레드의 요구와 쓰기 스레드의 요구를 적절히 만족시켜 처리율도 적당히 높이고 기아도 방지하는 방법이 필요하다. 양쪽 균형을 잡으면서 동시 갱신 문제를 피하는 해법이 필요하다.
식사하는 철학자들(Dining Philosophers)
이 문제는 많은 기업 애플리케이션에서 겪는 문제다. 기업 애플리케이션은 여러 프로세스가 자원을 얻으려 경쟁한다. 주의해서 설계하지 않으면 데드락, 라이브락, 처리율 저하, 효율성 저하 등의 문제를 겪는다.
동기화하는 메서드 사이에 존재하는 의존성을 이해하라
동기화하는 메서드 사이에 의존성이 존재하면 동시성 코드에 찾아내기 어려운 버그가 생긴다.
공유 객체 하나에 여러 메서드가 필요한 상황이 생기면 다음 세 가지 방법을 고려한다.
- 클라이언트에서 잠금
- 서버에서 잠금
- 연결(Adpated) 서버
동기화하는 부분을 작게 만들어라
락은 스레드를 지연시키고 부하를 가중시킨다. 따라서 synchronized 문을 남발하는 코드는 바람직하지 않다. 반면, 임계영역(critical section)은 반드시 보소해야 한다. 따라서 코드를 짤 때는 임계영역 수를 최대한 줄여야 한다. 또한 필요 이상으로 임계영역 크기를 키우면 스레드 간에 경쟁이 늘어나고 프로그램 성능이 떨어진다.
올바른 종료 코드는 구현하기 어렵다
깔끔하게 종료하는 코드는 올바르게 구현하기 어렵다. 가장 흔하게 발생하는 문제가 데드락이다.
스레드 코드 테스트하기
말이 안 되는 실패는 잠정적인 스레드 문제로 취급하라
다중 스레드 코드는 때때로 ‘말이 안 되는' 오류를 일으킨다. 대다수 개발자는 스레드가 다른 코드와 교류하는 방식을 직관적으로 이해하지 못한다. 많은 개발자는 이런 오류를 단순한 ‘일회성’ 문제로 치부한다. 그러나 일회성 문제를 계속 무시한다면 잘못된 코드 위에 코드가 계속 쌓이게 된다.
다중 스레드를 고려하지 않은 순차 코드부터 제대로 돌게 만들자
스레드 환경 밖에서 생기는 버그와 스레드 환경에서 생기는 버그를 동시에 디버깅하지 마라. 먼저 스레드 환경 밖에서 코드를 올바로 돌려라.
다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 다양한 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있게 스레드 코드를 구현하라
다양한 설정에서 실행할 목적으로 다른 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있게 코드를 구현하라.
다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 상황에 맞게 조율할 수 있게 작성하라
적절한 스레드 개수를 파악하려면 상당한 시행착오가 필요하다. 처음부터 다양한 설정으로 프로그램의 성능 측정 방법을 강구한다.
프로세서 수보다 많은 스레드를 돌려보라
시스템이 스레드를 스와핑할 때도 문제가 발생한다. 스와핑이 잦을수록 임계영역을 빼먹은 코드나 데드락을 일으키는 코드를 찾기 쉬워진다.
다른 플랫폼에서 돌려보라
다중 스레드 코드는 플랫폼에 따라 다르게 돌아간다. 따라서 코드가 돌아갈 가능성이 있는 플랫폼 전부에서 테스트를 수행해야 마땅하다.
코드에 보조 코드(instrument)를 넣어 돌려라. 강제로 실패를 일으키게 해보라
흔히 스레드 코드는 오류를 찾기가 쉽지 않다. 실패하는 경로가 실행될 확률은 극도로 저조하다.
드물게 발생하는 오류를 좀 더 자주 일으키기 위해 보조 코드를 추가해 코드가 실행되는 순서를 바꿔준다.
코드에 보조 코드를 추가하는 방법엔 직접 구현하기 , 자동화 두 가지가 있다.
직접 구현하기
코드에 직접 wait(), sleep(), yield(), priority() 함수를 추가한다. 까다로운 코드를 테스트할 때 적합하다.
이 방법에는 여러 가지 문제가 있다.
- 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 드러날지 아닐지 모른다.
배포 환경이 아닌 테스트 환경에서 보조 코드를 실행할 방법이 필요하다. 또한 실행할 때마다 설정을 바꿔줄 방법도 필요하다.
자동화
코드를 흔들면(jiggle) 스레드를 매번 다른 순서로 실행할 수 있다. 좋은 테스트 케이스와 흔들기(jiggling) 기법은 오류가 드러날 확률을 크게 높여준다.
