Random 함수와 동시성

주노·2024년 1월 21일
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기술부채 알쓸신잡

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서론

코인 이슈를 해결하는 도중에 ThreadLocalRandom을 사용하는 코드를 발견하여 이에 대한 내용을 정리해본다.

상황 정의

현재 KOIN은 회원가입 시 인증코드를 이메일로 전송하는 로직을 가지고있다.

이 때 인증을 위한 코드를 구현하기 위해 다음과 같은 흐름을 생각해볼 수 있다.

  1. 클라이언트에서 회원가입 Request를 전송한다.
  2. Request 정보를 받은 서버는 회원 정보를 저장한다. (미인증상태)
  3. 회원에게 이메일을 보내고 클라이언트에게 Response를 반환한다. (외부 API 사용)

위 흐름에서 3번 과정이 외부 API를 호출하고있으므로 시간이 오래 걸릴 것이다.
이 모든 과정이 동기적으로 흘러간다면 회원가입 로직 하나가 엄청 오래 걸릴것이다.

3번 과정(이메일을 보내는 과정)은 별도의 스레드에게 책임을 넘기고 클라이언트에게 Response를 보내도록 비동기 방식을 채택할 수 있다.

이때 이러한 비동기 방식을 채택하면서 한가지 문제점이 발생할 수 있다.

문제 정의

인증코드를 생성하는 시나리오를 다음과 같이 정의한다.

public class RandomGenerator {
	
    private final Random random = new Random();
    
    private static int getCertificationCodeNumber() {
        return random.nextInt(1_000_000);
    }

    public static CertificationCode getCertificationCode() {
        return CertificationCode.from(String.format("%06d", getCertificationCodeNumber()));
    }
}

Random 클래스를 이용하여 난수를 생성하고 6자리 숫자 형태의 코드를 생성하는 단순한 로직이다.

만약 두개의 스레드가 동시에 nextInt() 메소드를 수행하면 어떤 일이 일어날까?

살펴보기

nextInt() 의 구현부를 자세히 살펴보자.

    public int nextInt(int bound) {
        if (bound <= 0)
            throw new IllegalArgumentException(BadBound);

        int r = next(31);
        int m = bound - 1;
        if ((bound & m) == 0)  // i.e., bound is a power of 2
            r = (int)((bound * (long)r) >> 31);
        else {
            for (int u = r;
                 u - (r = u % bound) + m < 0;
                 u = next(31))
                ;
        }
        return r;
    }

얼핏 보면 객체의 상태를 변경하지 않아 큰 상관없는게 아닐까? 싶지만 진짜 문제는 next() 메소드에 존재한다.

    protected int next(int bits) {
        long oldseed, nextseed;
        AtomicLong seed = this.seed;
        do {
            oldseed = seed.get();
            nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
        } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
        return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
    }

바로 여기서 seed를 설정하는 곳에서 문제가 발생한다.

여러 스레드가 동시에 seed 값을 수정하려고하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.

CompareAndSwap
스레드가 원자적으로 수행되는것을 보장하기 위해 메모리의 최신값을 기준으로 연산하고있는지 확인하는 작업을 이야기한다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Compare-and-swap

  1. A Thread가 Random 연산을 수행한다. (CompareAndSwap의 seed: A)
  2. B Thread가 Random 연산을 수행한다. (CompareAndSwap의 seed: A)
  3. A Thread가 연산을 마치고 seed 값을 변경한다. (seed: A')
  4. B Thread가 연산을 마치려고 시도하지만 연산을 시도한 값과 현재 설정된 값이 달라서 (상태가 변경되어) 연산을 실패처리한다.
    (CompareAndSwap의 기준값: A, 현재 값: A')

위와 같이 동시에 연산을 수행하면서 발생하는 공유하는 자원이 불일치하는 현상 때문에 Thread가 연산을 실패하는 상황이 생길 수 있다.
대량의 데이터를 처리하는 과정에서 이러한 실패 작업이 많아질수록 성능에 영향을 미칠 것이다.

그렇다면 어떻게 해결할 수 있을까?

해결방식

Random을 호출하는 부분에 lock을 걸어서 해결할 수도 있겠지만 lock이 걸리는 순간 Thread가 해당 작업을 점유하여 다른 Thread가 작업을 처리할 수 없게 된다. 이렇게되면 오히려 시간이 더 오래걸릴 수 있다.

Java에서는 ThreadLocalRandom 클래스를 제공한다.

간단하게 설명하자면 Thread별로 seed값을 별도로 관리하도록 하여 공유자원으로서 seed를 사용하지 않는 방식으로 구현되어있다.

java 8 이전에는 Thread별로 Random 인스턴스를 가지도록 구성이 되었다.
이는 스레드별로 new Random()을 통해 인스턴스를 하나씩 가지는 구조가 되어 불필요한 인스턴스화가 반복되는 구조다.

java 8부터는 Thread 자체에 seed값을 구성하여 굳이 Random 인스턴스를 가지지 않아도 되도록 개선되었다.

Thread class의 threadLocalRandomSeed 값이 선언되어있다.

후기

이렇게 ThreadLocalRandom을 사용하는 이유에 대해 알아봤다.
비동기 처리를 할때는 항상 1억명 이상의 사용자 혹은 요청이 온다고 가정하고 생각해보는 습관을 가져보는게 좋을 것 같다. 스레드 관점에서 생각하는 연습도 자주 해봐야겠다.

Reference

https://www.baeldung.com/java-thread-local-random

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