스레드 동기화는 멀티스레드 환경에서 공유 자원에 대한 접근 제어를 위해 사용되는 중요한 개념입니다. 멀티스레드 프로그램에서 여러 개의 스레드가 동시에 실행되면서 공유 자원에 동시에 접근하면 경합 상태(Race Condition) 문제가 발생할 수 있습니다.
경합 상태는 여러 스레드가 동시에 공유 자원에 접근하려고 할 때, 그 실행 순서나 타이밍에 따라 원치 않는 결과가 발생하는 상황을 의미합니다. 이는 잘못된 데이터 값이 생성되거나 프로그램이 예상치 못한 방식으로 동작할 수 있는 위험성이 있습니다.
Python에서는 threading 모듈을 통해 스레드 동기화를 지원합니다. 이 모듈은 스레드 간의 상호작용을 조절하기 위한 도구들을 제공합니다.
스레드 동기화 문제
아래 예제는 스레드 동기화 문제가 발생할 수 있는 간단한 코드입니다.
import threading
counter = 0
def increment_counter():
global counter
for _ in range(1000000):
counter += 1
def decrement_counter():
global counter
for _ in range(1000000):
counter -= 1
if __name__ == "__main__":
thread1 = threading.Thread(target=increment_counter)
thread2 = threading.Thread(target=decrement_counter)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print("Counter:", counter)
이 코드에서 increment_counter 함수는 counter 값을 1000000번 증가시키고, decrement_counter 함수는 counter 값을 1000000번 감소시킵니다. 두 스레드가 동시에 접근하기 때문에 경합 상태가 발생할 수 있습니다.
스레드 동기화 방법
Python에서는 스레드 동기화를 위해 Lock 객체를 사용할 수 있습니다. Lock 객체는 스레드가 공유 자원에 접근하기 전에 잠금을 걸고, 사용이 끝나면 잠금을 해제하는 방식으로 동기화를 제어합니다.
아래는 위 예제를 스레드 동기화하여 경합 상태를 방지하는 코드입니다.
import threading
counter = 0
counter_lock = threading.Lock()
def increment_counter():
global counter
for _ in range(1000000):
with counter_lock:
counter += 1
def decrement_counter():
global counter
for _ in range(1000000):
with counter_lock:
counter -= 1
if __name__ == "__main__":
thread1 = threading.Thread(target=increment_counter)
thread2 = threading.Thread(target=decrement_counter)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print("Counter:", counter)
Lock 객체를 사용하여 with 문을 통해 공유 자원에 대한 동기화를 수행합니다. 이를 통해 두 스레드가 충돌하지 않고 순차적으로 counter 값을 증감시킬 수 있습니다.
결론
스레드 동기화는 멀티스레드 프로그램에서 경합 상태 문제를 해결하기 위해 필수적인 개념입니다. Python의 threading 모듈을 사용하여 Lock 객체를 이용해 스레드 동기화를 적절하게 처리하여 프로그램의 안정성을 확보할 수 있습니다.