[Computer Science][Operating System] 🚀 프로세스와 스레드: 멀티 프로세싱 & 멀티 스레딩의 이해

프로세스 & 스레드 🖥️

프로세스: 프로그램을 메모리 상에서 실행 중인 작업
스레드: 프로세스 안에서 실행되는 여러 흐름 단위

기본적으로 프로세스마다 최소 1개의 스레드(메인 스레드 포함)를 소유합니다. 프로세스가 생성되면 메모리에 각각 별도의 '프로세스 주소 공간'이 할당됩니다(독립적).

• Code Segment: 코드 자체를 구성하는 메모리 영역(프로그램 명령)
• Data Segment: 전역 변수, 정적 변수, 배열 등
  • 초기화된 데이터는 data 영역에 저장
  • 초기화되지 않은 데이터는 bss(Block Started by Symbol) 영역에 저장
• Heap: 동적 할당 시 사용 (new(), malloc() 등)
• Stack Segment: 함수, 지역 변수, 매개 변수, 리턴 값 (임시 메모리 영역)

public class MemoryExample {
    // 전역 변수 (정적 변수)
    static int globalVar = 10; // Data Segment (초기화된 데이터)

    public static void main(String[] args) {
        // 지역 변수
        int localVar = 20; // Stack Segment

        // 객체 생성 (동적 할당)
        MemoryExample example = new MemoryExample(); // Heap Segment

        // 메소드 호출
        example.method(localVar); // Stack Segment (매개변수)
    }

    public void method(int param) {
        // 지역 변수
        int result = param + globalVar; // Stack Segment (지역 변수)
        System.out.println("Result: " + result);
    }
}

왜 이렇게 구역을 나눈 건가요? 🤔

메모리 사용량을 줄이기 위해 데이터를 최대한 공유할 수 있도록 설계되었습니다. 코드 영역은 같은 프로그램 내에서 동일한 내용을 가지므로 공유 관리가 가능합니다. 스택과 데이터 영역을 나눈 이유는 스택 구조의 특성과 전역 변수의 활용성을 극대화하기 위함입니다.

즉, 프로그램의 함수와 지역 변수는 LIFO(Last In, First Out) 특성을 가진 스택에서 실행되므로, 전역 변수를 따로 지정하면 메모리를 아낄 수 있습니다.

스레드는 Stack만 따로 할당받고 나머지 영역은 서로 공유합니다.

• Stack 영역만 따로 할당받는 이유:
  • 스레드는 독립적으로 동작하기 위해 존재하므로, 독립적으로 Code 영역에 있는 함수를 호출할 수 있어야 합니다.
  • 함수의 매개변수와 지역 변수를 저장하는 스택 메모리 영역은 독립적으로 할당받아야 하며, 이를 통해 함수 처리 시 별개의 값으로 처리할 수 있습니다.

하나의 프로세스가 생성될 때 기본적으로 하나의 스레드가 생성됩니다.

프로세스는 고유 공간과 자원을 할당받아 사용하는 반면, 스레드는 다른 스레드와 공간, 자원을 공유하면서 사용하는 차이가 있습니다.

멀티프로세스 🚀

하나의 프로그램을 여러 개의 프로세스로 구성하여 각 프로세스가 병렬적으로 작업을 수행하는 것.

장점: OS가 독립적인 메모리를 통해 체계를 관리해 주기 때문에 안정적입니다.
단점: 각각 독립된 메모리 영역을 갖고 있어 작업량이 많을수록 오버헤드가 발생하고, Context Switching으로 인한 성능 저하가 우려됩니다.

오버헤드: 시스템 성능에 부정적인 영향을 미치는 추가적인 작업이나 자원 소모를 의미합니다(주요 원인은 Context Switching 등입니다).

멀티 프로세스에서의 오버헤드 원인

1. 메모리 공간의 중복 사용: 프로세스는 자신만의 코드, 데이터, 스택, 힙 영역을 가지며, 유사한 데이터나 코드가 필요할 경우 자원을 공유하지 않고 중복으로 복사하여 사용하기 때문에 메모리 소모가 커집니다.

2. 프로세스 간 통신 비용(IPC: Inter-Process Communication): 각 프로세스가 다양한 IPC 방법(소켓, 파이프, 공유 메모리, 메시지 큐 등)을 사용하지만, 이 과정이 복잡하고 작업량이 많기 때문에 오버헤드 발생 가능성이 커집니다.

3. 프로세스 생성 및 관리: 새로운 자원을 할당해야 하므로 소비가 크며, Context Switching은 이러한 대규모 작업을 저장하고 복원하는 작업이 반복되기 때문에 자원 소모가 많습니다.

4. 캐시 효율성 저하: 독립적인 메모리 사용으로 인해 새로운 내용을 다루는 프로세스가 많아지면 캐시 또한 계속해서 로드하고 저장하는 것을 반복하게 되어 활용도가 떨어집니다.

멀티 스레드 🧵

하나의 응용 프로그램에서 여러 스레드를 구성해 각 스레드가 하나의 작업을 처리하는 것.

스레드들은 공유 메모리를 통해 여러 작업을 동시에 처리할 수 있도록 해줍니다.

장점: 독립적인 프로세스에 비해 공유 메모리로 인해 시간과 자원 손실이 감소하며, 전역 변수와 정적 변수에 대한 자료 공유가 가능합니다.

단점: 안정성 문제. 하나의 스레드가 데이터 공간을 망가뜨리면 모든 스레드가 작동 불능 상태가 될 수 있습니다(공유 메모리 때문).

• 멀티스레드의 안정성에 대한 단점은 Critical Section 기법을 통해 대비할 수 있습니다.

  하나의 스레드가 공유 데이터 값을 변경하는 시점에 다른 스레드가 그 값을 읽으려 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 동기화 과정입니다.

  • 상호 배제(Mutual Exclusion): Critical Section에 둘 이상의 스레드 접근을 제한합니다.
  • 진행(Progress): 대기 상태인 스레드들이 언제까지 기다려야 할지 결정합니다.
  • 한정된 대기(Bounded Waiting): 무한 대기 상태인 기아(starvation)를 방지하기 위해 한정된 시간 내에 대기를 풀고 진입해야 합니다.

동시성 & 병렬성 ⏳

• 동시성: 프로그램이 여러 작업을 동시에 처리하는 것처럼 보이게 하는 능력입니다. 빠르게 전환되면서 동시에 실행되는 것처럼 보이도록 하며, 주요 목표는 응답성을 높이고 자원을 효율적으로 사용하는 것입니다. 단일 CPU에서도 문맥 전환을 통해 구현할 수 있습니다.

• 병렬성: 여러 작업이 실제로 동시에 실행되는 것. 주요 목표는 작업을 빠르게 완료하는 것이며, 다중 코어 또는 다중 프로세서 시스템에서 나타납니다.

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이 글을 통해 프로세스와 스레드의 차이, 멀티 프로세스와 멀티 스레드의 장단점, 그리고 동시성과 병렬성을 이해하는 데 도움이 되길 바랍니다! 😊

[1] Inpa Dev 👨‍💻 - 👩‍💻 멀티 프로세스 vs 멀티 스레드 비교 💯 완전 총정리 (https://inpa.tistory.com/entry/%F0%9F%91%A9%E2%80%8D%F0%9F%92%BB-multi-process-multi-thread)
[2] GitHub - 멀티 프로세스(Multi Process)와 멀티 스레드(Multi Thread) (https://wooody92.github.io/os/%EB%A9%80%ED%8B%B0-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%84%B8%EC%8A%A4%EC%99%80-%EB%A9%80%ED%8B%B0-%EC%8A%A4%EB%A0%88%EB%93%9C/)
[3] F-Lab - 멀티 프로세스와 멀티 스레드의 차이점과 적용 사례 (https://f-lab.kr/insight/multi-process-vs-multi-thread)
[4] velog - [OS] 멀티 프로세스와 멀티 스레드 (Multi Process & ... (https://velog.io/@kurtyoon/OS-%EB%A9%80%ED%8B%B0-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%84%B8%EC%8A%A4%EC%99%80-%EB%A9%80%ED%8B%B0-%EC%8A%A4%EB%A0%88%EB%93%9C-Multi-Process-Multi-Thread)