Random 함수와 동시성

주노·2024년 1월 21일

Java 동시성

기술부채 알쓸신잡

목록 보기

14/21

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.

클라이언트에서 회원가입 Request를 전송한다.
Request 정보를 받은 서버는 회원 정보를 저장한다. (미인증상태)
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

A Thread가 Random 연산을 수행한다. (CompareAndSwap의 seed: A)
B Thread가 Random 연산을 수행한다. (CompareAndSwap의 seed: A)
A Thread가 연산을 마치고 seed 값을 변경한다. (seed: A')
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?