파이썬은 스레드를 사용하여 동시에 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 여러 스레드가 동시에 동일한 자원에 접근하면 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스레드 간 데이터 공유와 동기화가 필요합니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬에서 스레드 간 데이터 공유와 동기화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 공유 문제

여러 스레드가 동시에 동일한 자원을 수정하려고 할 때 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 스레드가 동시에 하나의 변수를 증가시키는 작업을 수행하는 경우 같은 변수에 대해 동시에 접근하는 것이 문제가 될 수 있습니다. 두 스레드가 동일한 값을 읽어 각각 1을 증가시킨 다음 다시 저장하면, 결과적으로 한 번의 증가만 발생하는 것이 아니라 증가가 두 번 발생할 수 있습니다.

동기화 필요성

동기화는 위의 데이터 공유 문제를 해결하는 방법 중 하나입니다. 동기화를 사용하면 한 번에 하나의 스레드만 접근할 수 있도록 보장됩니다. 이를 통해 데이터 불일치 문제를 방지할 수 있습니다. 동기화는 크리티컬 섹션(critical section)에서만 수행되므로, 이 섹션에서만 스레드 간의 경합이 발생합니다.

Locking을 사용한 동기화

파이썬에서는 threading 모듈을 사용하여 스레드를 관리할 수 있습니다. threading.Lock() 객체를 사용하여 동기화를 수행할 수 있습니다. Lock() 객체는 acquire()와 release() 메서드를 제공합니다. acquire() 메서드를 호출하면 다른 스레드가 락을 얻을 때까지 기다립니다. 만약 다른 스레드가 이미 락을 소유하고 있다면, 현재 스레드는 락을 얻을 때까지 블록됩니다. release() 메서드를 호출하면 락을 해제합니다.

다음은 예제 코드입니다. 두 개의 스레드가 자원에 동시에 접근하는 것을 방지하기 위해 락을 사용하는 예시입니다.

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    lock.acquire()
    try:
        counter += 1
        print("Counter value: ", counter)
    finally:
        lock.release()

def main():
    threads = []
    for _ in range(5):
        thread = threading.Thread(target=increment)
        threads.append(thread)
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

위의 예제 코드에서는 글로벌 변수 counter를 증가시키는 increment() 함수를 정의합니다. 여러 스레드가 동시에 increment() 함수를 호출할 수 있으므로 락을 사용하여 동기화를 수행합니다. lock.acquire()를 호출하여 락을 얻고, counter를 증가시킨 다음 lock.release()를 호출하여 락을 해제합니다.

위의 코드를 실행하면 스레드 간의 경합이 발생하지 않고 counter가 올바르게 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.

Conclusion

파이썬에서 스레드 간 데이터 공유와 동기화는 threading 모듈과 락을 사용하여 수행할 수 있습니다. 락은 크리티컬 섹션에서만 스레드 간의 경합을 방지하는 중요한 역할을 수행합니다. 이를 통해 데이터 불일치 문제를 방지하고 안정적인 멀티스레드 프로그래밍을 구현할 수 있습니다.