“객체는 처리의 추상화다. 스레드는 일정의 추상화다.” - 제임스 O. 코플리
동시성과 깔끔한 코드는 양립하기 어렵다. 스레드를 하나만 실행 하는 코드는 짜기가 쉽다.
겉으로 보기에는 멀쩡해 보이는 다중 스레드코드도 짜기 쉽다. 이런코드는 시스템이 부하를 받기 전까지 멀쩡 하게 돌아간다.
이 장에서는 여러 스레드를 동시에 돌리는 이유를 논하고 여러 스레드를 동시에 돌리는 어려움도 논한다.
이런 어려움에 대처하고 깨끗한 코드를 작성하는 방법도 몇 가지 제안한다. 마지막으로, 동시성을 테스트하는 방법과 문제점을 논한다.
동시성이 필요한 이유?
동시성은 결합(coupling)을 없애는 전략이다. 즉, 무엇(what)과 언제(when)를 분리하는 전략이다.
스레드가 하나인 프로그램은 무엇과 언제가 서로 밀접하다. 그래서 호출 스택을 살펴보면 프로그램 상태가 곧바로 드러난다.
무엇(what)과 언제(when)를 분리하면 애플리케이션 구조와 효율이 극적으로 나아진다. 구조적인 관점에서 프로그램은 거대한 루프 하나가 아니라 작은 협력 프로그램 여럿으로 보인다. 따라서 시스템을 이해하기가 쉽고 문제를 분리하기도 쉽다.
구조적 개선만을 위해 동시성을 채택하는 건 아니다. 어떤 시스템은 응답 시간과 작업 처리량 개선이라는 요구사항으로 인해 직접적인 동시성 구현이 불가피하다. (예를 들면 웹 사이트 정보 수집기, 사용자 처리 시스템, 대량 정보 분석하는 시스템 등등)
미신과 오해
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동시성은 항상 성능을 높여준다.
대기 시간이 아주 길어 여러 스레드가 프로세서를 공유할 수 있거나 여러 프로세서가 동시에 처리할 독립적인 계산이 충분히 많은 경우에만 성능이 높아진다.
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동시성을 구현해도 설계는 변하지 않는다.
단일 스레드 시스템과 다중 스레드 시스템은 설계가 판이하게 다르다. 일반적으로 무엇과 언제를 분리하면 시스템 구조가 크게 달라진다.
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웹 또는 EJB 컨테이너를 사용하면 동시성을 이해할 필요가 없다.
실제로는 컨테이너가 어떻게 동작하는지, 어떻게 동시 수정, 데드락 등과 같은 문제를 피할 수 있는지를 알아야만 한다.
동시성과 관련된 타당한 생각 몇 가지
- 동시성은 다소 부하를 유발한다. 성능 측면에서 부하가 걸리며 코드도 더 짜야한다.
- 동시성은 복잡하다. 간단한 문제라도 동시성은 복잡하다.
- 일반적으로 동시성 버그는 재현하기 어렵다. 그래서 진짜 결함으로 간주되지 않고 일회성 문제로 여겨 무시하기 쉽다.
- 동시성을 구현하려면 흔히 근본적인 설계 전략을 재고해야 한다.
난관
동시에 다른 스레드가 같은 객체를 사용하게 될 때 원하는 값을 못받을 수 있다. 대다수는 올바른 결과를 내지만, 문제는 잘못된 결과를 내놓는 일부가 존재한다는 것이다.
동시성 방어 원칙
단일 책임 원칙(Single Responsibility Principle, SRP)
SRP는 주어진 메서드/클래스/컴포넌트를 변경할 이유가 하나여야 한다는 원칙이다.
동시성은 복잡성 하나만으로도 따로 분리할 이유가 충분하다. 즉, 동시성 관련 코드는 다른 코드와 분리해야 한다는 뜻이다.
동시성 구현시 고려 사항
- 동시성 코드는 독자적인 개발, 변경, 조율 주기가 있다.
- 동시성 코드에는 독자적인 난관이 있다. 다른 코드에서 겪는 난관과 다르며 훨씬 어렵다.
- 잘못 구현한 동시성 코드는 별의별 방식으로 실패한다. 주변에 있는 다른 코드가 발목을 잡지 않더라도 동시성 하나만으로도 충분히 어렵다.
권장사항: 동시성 코드는 다른 코드와 분리하라.
따름 정리(corollary): 자료 범위를 제한하라
객체 하나를 공유한 후 동일 필드를 수정하던 두 스레드가 서로 간섭하므로 예상치 못한 결과를 내놓는다.
공유 객체를 시용하는 코드 내 임계영역(critical section)을 synchronized 키워드로 보호하라고 권장한다. 이런 임계영역의 수를 줄이는 기술이 중요하다.
공유자료를 수정하는 위치가 많을수록 커지는 문제
- 보호할 임계영역을 빼먹는다. 그래서 공유 자료를 수정하는 모든 코드를 망가뜨린다.
- 임계영역을 올바르게 보호했는지 확인하느라 똑같은 노력과 수고를 반복한다.
- 찾기 어려운 버그가 더 찾기 어렵게 된다.
권장사항: 자료를 캡슐화하라. 공유 자료를 최대한 줄여라.
따름 정리: 자료 사본을 사용하라
공유 자료를 줄이려면 처음부터 공유하지 않는 방법이 제일 좋다. 어떤 경우에는 객체를 복사해 읽기 전용으로 사용하는 방법이 가능하다. 어떤 경우에는 각 스레드가 객체를 복사해 사용한 후 한 스레드가 해당 사본에서 결과를 가져오는 방법도 가능하다.
공유자료를 피하는 방법이 있다면 코드가 문제를 일으킬 가능성도 아주 낮아진다. 물론 객체를 복사하는 시간과 부하가 걱정스러울지 모르겠으나 복사 비용으 진짜 문제인지 실측해 볼 필요가 있다. (하지만 사본으로 동기화를 피할 수 있다면 내부 잠금을 없애 절약한 수행시간이 사본 생성과 가비지 컬렉션에 드는 부하를 상쇄할 가능성이 크다)
따름정리: 스레드는 가능한 독립적으로 구현하라
자신만의 세상에 존재하는 스레드를 구현한다. 즉, 다른 스레드와 자료를 공유 하지 않는다. 각 스레드는 클라이언트 요청 하나를 처리한다.모든 정보는 비공유 출처에서 가져오며 로컬 변수에 저정한다. 그러면 각 스레드는 세상에서 자신만 있듯이 돌아간다.
권장사항: 독자적인 스레드로, 가능하면 다른 프로세서에서, 돌려도 괜찮도록 자료를 독립적인 단위로 분할하라.
라이브러리를 이해하라
최신 자바 라이브러리를 검색해서 이해할 필요성이 있음. (자바5 기준으로 정리 되어 있어서 혼란을 줄 수 있기 때문에 따로 정리 하지 않음)
실행 모델을 이해하라
- 한정된 자원 (Bound Resource)
- 다중 스레드 환경에서 사용하는 자원으로, 크기나 숫자가 제한적이다. 대이터베이스 연결, 길이가 일정한 읽기/쓰기 버퍼 등이 예다.
- 상호 배제 (Mutual Exclusion)
- 한 번에 한 스레드만 공유 자료나 공유 자원을 사용할 수 있는 경우를 가리킨다.
- 기아 (Starvation)
- 특정 스레드가 굉장히 오랫동안 또는 영원히 자원을 기다리는 경우오랫동안 혹은 영원히 자원을 기다린다. 예를 들어, 항상 짧은 스레드에게 우선순위를 준다면, 짧은 스레드가 지속적으로 이어질 경우, 긴 스레드가 기아 상태에 빠진다.
- 데드락 (Deadlock)
- 여러 스레드가 서로가 끝나기를 기다린다. 모든 스레드가 각기 필요한 지원을 다른 스레드가 점유하는 바람에 어느 쪽도 더 이상 진행하지 못한다.
- 라이브락 (Livelock)
- 락을 거는 단계에서 각 스레드가 서로를 방해한다. 스레드는 계속해서 진행하려 하지만, 공명(resonance)으로 인해, 굉장히 오랫동안 혹은 영원히 진행하지 못한다.
생산자-소비자
하나 이상 생산자 스레드가 정보를 생성해 빈 공간이 있으면 (없으면 대기) 버퍼나 대기열에 넣는다. 하나 이상 소비자 스레드가 대기열에서 정보가 있으면 (없으면 대기) 정보를 가져와 사용한다. 생산자 - 소비자 스레드가 사용하는 대기열은 한정된 자원이다
생산자 스레드는 대기열에 정보를 채운 다음 소비자 스레드에게 시그널을 보낸다. 소비자 스레드는 대기열에서 정보를 읽어들인 후 생산자에게 시그널을 보낸다. 잘못하면 생성자 스레드와 소비자 스레드가 둘 다 진행 가능함에도 불구하고 동시에 서로에게서 시그널을 기다릴 가능성이 존재한다.
읽기-쓰기
읽기 스레드를 위한 주된 정보원으로 공유 자원을 사용하지만, 쓰기 스레드가 이 공유 자원을 이따금 갱신한다고 하자. 이런 경우 처리률이 문제의 핵심이다. 처리율을 강조하면 기아 현상이 생기거나 오래된 정보가 쌓인다. 갱신을 허용하면 처리율에 영향을 미친다.
따라서 읽기 스레드의 요구와 쓰릭 스레드의 요구를 적절히 만족시켜 처리율도 적당히 높이고 기아도 방지하는 해법이 필요하다.
식사하는 철학자들
두근 식타에 철학자 한 무리가 둘러앉았다. 각 철학자 왼쪽에는 포크가 놓였다. 식탁 가운데는 커다란 스파게티 한 접시가 놓였다. 철학자들은 배가 고프지 않으면 생각하며 시간을 보낸다. 배가 고프면 양손에 포크를 집어들고 스파게티를 먹는다. 양손에 포크를 쥐지 않으면 먹지 못한다. 왼쪽 철학자나 오른쪽 첡하자가 포크를 사용한 중이라면 그쪽 철학자가 먹고 나서 포크를 내려놓고 배가 고플 때까지 다시 생각에 잠긴다.
여기에서 철학자를 스레드로, 포크를 자원으로 바꿔 생각하면 많은 기업 애플리케이션이 겪는 문제다. 기업 애플리케이션은 여러 프로세스가 자원을 얻으려 경쟁한다. 주의해서 설계하지 않으면 데드락, 라이브락, 처리율 저하, 효율성 저하등의 상황을 겪는다.
권장사항: 위에서 설명한 기본 알고리즘과 각 해법을 이해하라
동기화하는 메서드 사이에 존재하는 의존성을 이해하라
동기화하는 메서드 사이에 의존성이 존재하면 동시성 코드에 찾아내기 어려운 버그가 생긴다. 자바 언어는 개별 메서드를 보호하는 synchronized라는 개념을 지원한다. (하지만 공유 클래스 하나에 동기화된 메서드가 여럿이라면 구현이 올바른지를 다시 한 번 확인하기 바란다.)
권장사항: 공유 객체 하나에는 메서드 하나만 사용하라
공유객체 하나에 여러 메서드가 필요한 경우
- 클라이언트에서 잠금 : 클라이언트에서 첫 번째 메서드를 호출하기 전에 서버를 잠근다.
- 서버에서 잠금 : 서버를 잠그고 모든 메서드를 호출한 후 잠금을 해제하는 메서드를 구현한다.
- 연결 서버 : 잠금을 수행하는중간단계 를 생성한다.
동기화하는 부분을 작게 만들어라
자바에서 synchronized 키워드를 사용하면 락을 설정한다. 같은 락으로 감싼 모든 코드 영역은 한 번에 한 스레드만 실행이 가능하다. 락은 스레드를 지연시키고 부하를 가증시킨다. 그러므로 synchronized 문을 남발하는 코드는 바람직하지 않다.
하지만 임계영역은 반드시 보호해야 한다. 따라서 코드를 짤때는 임계영역수를 최대한 줄여야 한다. 그렇다고 임계영역 크기를 키우면 스레드 간에 경쟁이 늘어나고 프로그램 성능이 떨어진다.
권장사항: 동기화하는 부분을 최대한 작게 만들어라
올바른 종료 코드는 구현하기 어렵다
영구적으로 돌아가는 시스템을 구현하는 방법과 잠시 돌다 깔끔하게 종료하는 시스템을 구현하는 방법은 다르다. 깔끔하게 종료하는 코드는 올바로 구현하기 어렵다. 가장 흔히 발생하는 문제가 데드락이다. 즉, 스레드가 절대 오지 않을 시그널을 기다린다. 그러므로 깔끔하게 종료하는 다중 스레드 코드를 짜야 한다면 시간을 투자해 올바로 구현하기 바란다.
권장사항: 종료 코드를 개발 초기부터 고민하고 동작하게 초기부터 구현하라. 생각보다 오래 걸린다. 생각보다 어려우므로 이미 나온 알고리즘을 검토하라.
스레드 코드 테스트하기
코드가 올바르다고 증명하기는 현실적으로 불가능하다, 테스트가 정확성을 보장하지는 않는다. 그럼에도 충분한 테스트는 위험을 낮춘다. 스레드가 하나일때는 이 말이 옳지만 스레드가 둘 이상으로 늘어나면 상황은 급격하게 복잡해진다.
권장사항: 문제를 노출하는 테스트 케이스를 작성하라. 프로그램 설정과 시스템 설정과 부하를 바꿔가며 자주 돌려라. 테스트가 실패하면 원인을 추적하라. 다시 돌렸더니 통과하더라는 이유로 그냥 넘어가면 절대로 안 된다.
구체적인 여러 지침
- 말이 안 되는 실패는 잠정적인 스레드 문제로 취급하라
- 다중 스레드를 고려하지 않은 순차 코드부터 제대로 돌게 만들자
- 다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 다양한 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있게 스레드 코드를 구현하라
- 다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 상황에 맞게 조율할 수 있게 작성하라
- 프로세서 수보다 많은 스레드를 돌려보라
- 다른 플랫폼에서 돌려보라
- 코드에 보조 코드(instrument)를 넣어 돌려라. 강제로 실패를 일으키게 해보라
말이 안 되는 실패는 잠정적인 스레드 문제로 취급하라
다중 스레드 코드는 때때로 말이 안 되는 오류를 일으킨다. 대다수의 개발자는 스레드가 다른 코드와 교류하는 방식을 직관적으로 이해하지 못한다. 그래서 많은 개발자가 하드웨어 문제, 단순한 ‘일회성’ 문제로 치부하고 무시한다.
일회성 문제란 존재하지 않는다고 가정하는 편이 안전하다. 일회성 문제를 계속 무시한다면 잘못된 코드 위에 코드가 계속 쌓인다.
권장사항: 시스템 실패를 ‘일회성’이라 치부하지 마라.
다중 스레드를 고려하지 않은 순차 코드부터 제대로 돌게 만들자
당연한 소리지만 다시 한 번 강조한다. 스레드 환경 밖에서 코드가 제대로 도는지 반드시 확인한다. 일반적인 방법으로, 스레드가 호출하는 POJO를 만든다. POJO는 스레드를 모른다. 따라서 스레드 환경 밖에서 테스트가 가능하다. POJO에 넣는 코드는 많을수록 더 좋다.
권장사항: 스레드 환경 밖에서 생기는 버그와 스레드 환경에서 생기는 버그를 동시에 디버깅하지 마라. 먼저 스레드 환경 밖에서 코드를 올바로 돌려라.
다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 다양한 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있게 스레드 코드를 구현하라
다중 스레드를 쓰는 코드를 다양한 설정으로 실행하기 쉽게 구현하라.
- 한 스레드로 실행하거나, 여러 스레드로 실행하거나, 실행 중 스레드 수를 바꿔본다.
- 스레드 코드를 실제 환경이나 테스트 환경에서 돌려본다.
- 테스트 코드를 빨리, 천천히, 다양한 속도로 돌려본다.
- 반복 테스트가 가능하도록 테스트 케이스를 작성한다.
권장사항: 다양한 설정에서 실행할 목적으로 다른 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있게 코드를 구현하라.
다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 상황에 맞게 조율할 수 있게 작성하라
적절한 스레드 개수를 파악하려면 상당한 시행착오가 필요하다. 처음부터 다양한 설정으로 프로그램의 성능 측정 방법을 강구한다.
스레드 개수를 조율하기 쉽게 코드를 구현한다. 프로그램이 돌아가는 도중에 스레드 개수를 변경하는 방법도 고려한다. 프로그램 처리율과 효율에 따라 스스로 스레드개수를 조율하는 코드도 고민한다.
프로세서 수보다 많은 스레드를 돌려보라
시스템이 스레드를 스와핑(swapping)할 때도 문제가 발생한다. 스와핑을 일으키려면 프로세서 수보다 많은 스레드를 돌린다. 스와핑이 잦을수록 임계영역을 빼먹은 코드나 데드락을 일으키는 코드를 찾기 쉬워진다.
다른 플랫폼에서 돌려보라
다중 스레드 코드는 플랫폼에 따라 다르게 돌아간다. 따라서 코드가 돌아갈 가능성이 있는 플랫폼 전부에서 테스트를 수행해야 마땅하다.
권장사항: 처음부터 그리고 자주 모든 목표 플랫폼에서 코드를 돌려라.
코드에 보조 코드(instrument)를 넣어 돌려라. 강제로 실패를 일으키게 해보라
스레드 버그가 산발적이고 우발적이고 재현이 어려운 이유는 코드가 실행되는 수천 가지 경로 중에 아주 소수만 실패하기 때문이다. 보조코드를 추가해 코드가 실행되는 순서를 바꿔주어 오류를 좀 더 자주 일으킬수 있도록 할 수 있다.
결론
다중 스레드 코드는 올바로 구현하기 어렵다. 다중 스레드 코드를 작성한다면 각별히 깨끗하게 코드를 짜야 한다. 주의하지 않으면 희귀하고 오묘한 오류에 직면하게 된다.
무엇보다 먼저 SRP를 준수한다. POJO를 사용하 스레드를 아는 코드와 스레드를 모르는 코드를 분리한다. 스레드 코드를 테스트할 때는 전적으로 스레드만 테스트한다. 즉, 스레드 코드는 최대한 집약되고 작아야 한다는 의미이다.
동시성 오류를 일으키는 잠정적인 원인을 철저히 이해한다.
사용하는 라이브러리와 기본 알고리즘을 이해한다.
보호할 코드 영역을 찾아내는 방법과 특정 코드 영역을 잠그는 방법을 이해한다.
어떻게든 문제는 생긴다. 초반에 드러나지 않는 문제는 일회성으로 치부해 무시하기 십상이다. 소위 일회성 문제는 대개 시스템에 부하가 걸릴 때나 아니면 뜬금없이 발생한다. 그러므로 스레드 코드는 많은 플랫폼에서 많은 설정으로 반복해서계속 테스트해야 한다.
테스트 용이성은 TDD 3대 규칙을 따르면 자연히 얻어진다.
- 실패하는 단위테스트를 작성할 때까지 실제 코드를 작성하지 않는다.
- 컴파일은 실패하지 않으면서 실행이 실패하는 정도로만 단위테스트를 작성한다.
- 현재 실패하는 테스트를 통과할 정도로만 실제 코드를 작성한다.
시간을 들여 보조 코드를 추가하면 오류가 드러날 가능성이 크게 높아진다.
깔끔한 접근 방식을 취한다면 코드가 올바로 돌아갈 가능성이 극적으로 높아 진다.
