단일 스레드 서버
동시성 처리: 단일 스레드 서버는 한 번에 하나의 작업만 처리할 수 있습니다.
자원 사용: 보통 더 적은 메모리와 CPU를 사용합니다.
복잡성: 일반적으로 구현이 더 간단하고 디버깅이 쉽습니다.
응답 시간: 하나의 작업이 완료되기 전까지 다른 모든 작업이 대기해야 하므로 응답 시간이 느릴 수 있습니다.
확장성: 수평 확장(새로운 서버 추가)이 주로 필요합니다.
멀티스레드 서버
동시성 처리: 여러 스레드가 동시에 여러 작업을 처리할 수 있습니다.
자원 사용: 여러 스레드를 관리해야 하므로 일반적으로 더 많은 메모리와 CPU를 사용합니다.
복잡성: 스레드간의 동기화, 데드락 등 복잡한 문제를 처리해야 할 수 있습니다.
응답 시간: 여러 작업을 동시에 처리할 수 있으므로 단일 스레드보다 일반적으로 빠른 응답 시간을 가집니다.
확장성: 수직 확장(자원을 추가로 할당)이 더 쉽게 가능합니다.
멀티스레드 서버는 대규모 시스템에서 더 효율적일 수 있지만, 오버헤드와 복잡성이 더 높을 수 있습니다. 단일 스레드 서버는 작은 규모의 애플리케이션에서는 쉽고 효율적일 수 있습니다.
이 두 모델은 절대적인 것이 아니며, 실제로는 이 두 모델의 특성을 혼합한 하이브리드 모델도 존재합니다. 예를 들어, Node.js는 단일 스레드 이벤트 루프를 사용하지만 비동기 I/O를 활용하여 높은 동시성을 지원합니다. Java나 C++을 사용하는 서버는 멀티스레드를 사용할 수 있지만 이벤트 기반 아키텍처를 함께 사용하여 효율성을 높이는 경우도 있습니다.
멀티스레드 프로그래밍은 많은 이점이 있지만, 단일 스레드에 비해 여러 문제와 도전 과제가 있습니다:
복잡성: 멀티스레드 코드는 일반적으로 단일 스레드 코드보다 더 복잡합니다. 스레드 간의 동기화를 관리해야 하고, 자원을 공유할 때 주의해야 합니다.
디버깅과 테스팅: 멀티스레딩 환경에서 발생할 수 있는 조건 경쟁, 데드락 등의 문제는 디버깅이 어렵고 예측하기 힘들 수 있습니다.
오버헤드: 스레드를 생성하고 관리하는 것은 CPU와 메모리 자원을 소비합니다. 많은 수의 스레드가 생성되면 시스템의 성능이 저하될 수 있습니다.
컨텍스트 스위칭: 멀티스레드 환경에서 스레드 간의 컨텍스트 스위칭은 상당한 오버헤드를 초래할 수 있습니다.
동기화 오버헤드: 뮤텍스, 세마포어 등의 동기화 메커니즘이 필요할 수 있고, 이는 추가적인 시스템 오버헤드를 발생시킵니다.
자원 경쟁: 여러 스레드가 동일한 자원에 접근하려고 시도할 때, 경쟁 상황이 발생할 수 있고 이로 인해 성능이 저하될 수 있습니다.
데드락: 여러 스레드가 서로 다른 자원을 기다리면서 무한히 대기하는 상태가 발생할 수 있습니다.
스케쥴링: 스레드 스케줄링 알고리즘에 따라 스레드의 우선순위나 실행 시간을 공정하게 분배하기가 어렵습니다.
데이터 일관성: 멀티스레드 환경에서는 여러 스레드가 동시에 데이터를 읽고 쓸 수 있으므로, 데이터 일관성을 유지하기 위한 추가적인 메커니즘이 필요합니다.
네이티브 지원의 부재: 모든 프로그래밍 언어나 시스템이 멀티스레딩을 완벽하게 지원하지는 않습니다.
