2월 29일-Thread Safe(2)

Thread-Safe 자료구조와 최적화 방법

배열의 길이를 알고 있을 때의 Thread-Safe 연산 최적화

배열의 길이가 고정되어 있다면, Thread-Safe 연산을 위한 몇 가지 최적화 방법을 적용할 수 있다.

1. 고정 길이 배열 사용

   • 고정 길이의 배열을 사용하면, 배열의 각 요소에 대해 동기화하는 대신 각 요소를 독립적인 Thread-Safe 데이터 구조로 만들 수 있다. 예를 들어, AtomicIntegerArray 같은 원자적 배열을 활용하여 배열의 각 요소에 대한 원자적 연산을 보장한다.

2. 분할 락 (Partition Locking)

   • 배열을 여러 세그먼트로 나누고 각 세그먼트에 대해 별도의 락을 사용한다. 이 방법은 동시에 여러 스레드가 배열의 다른 부분을 접근할 때 유용하며, 락 경합을 줄여 성능을 향상시킨다.

3. 읽기-쓰기 락 (Read-Write Lock)

   • 읽기 연산이 많고 쓰기 연산이 적은 경우, 읽기-쓰기 락을 사용하여 읽기 연산은 동시에 여러 스레드에서 수행할 수 있도록 하고, 쓰기 연산 시에만 독점적 락을 사용한다.

프로그래밍 언어별 Thread-Safe 자료구조

• Java

  • java.util.concurrent 패키지는 ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList 등 여러 Thread-Safe 컬렉션을 제공한다.

• .NET

  • System.Collections.Concurrent 네임스페이스는 ConcurrentDictionary, BlockingCollection 등 Thread-Safe 컬렉션을 제공한다.

• Python

  • 기본적인 리스트, 딕셔너리 등은 Thread-Safe하지 않다. 그러나 queue 모듈의 Queue 클래스는 멀티스레딩 환경에서 사용하기 위한 Thread-Safe 큐 구현을 제공한다.

Thread-Safe한 Wrapped Data Structure

일부 언어와 라이브러리는 기본 자료구조를 Thread-Safe하게 만드는 래퍼 클래스나 함수를 제공한다.

• Java 예시
  • Collections.synchronizedList, Collections.synchronizedMap 등의 메서드를 통해 기존의 리스트와 맵을 Thread-Safe 컬렉션으로 만들 수 있다.
  • 이러한 래퍼를 사용할 때는 성능 저하가 발생할 수 있으므로, 사용 상황을 잘 고려해야 한다.

결론

Thread-Safe 자료구조는 멀티스레딩 환경에서 데이터의 안정성과 일관성을 유지한다. 직접 구현할 경우, 락 사용, 원자적 연산 활용, 불변 객체 사용, Thread-Local 저장소 사용, 분산 알고리즘 적용 등 다양한 방법으로 Thread-Safe를 달성할 수 있다. 각 방법은 상황에 따라 장단점이 있으므로, 애플리케이션의 요구 사항과 성능 목표에 맞춰 적절한 전략을 선택하는 것이 중요하다.