[파이썬] 멀티스레딩과 병렬 처리의 예외 처리 전략

04 Sep 2023

python

파이썬에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 사용하면 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 하지만 예외 처리는 병렬 처리에서 주의해야 할 중요한 요소입니다. 이번 글에서는 파이썬에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 할 때 주의해야 할 예외 처리 전략에 대해 알아보겠습니다.

멀티스레딩과 병렬 처리의 차이점

멀티스레딩과 병렬 처리는 작업을 동시에 처리하는 방법입니다. 그러나 두 가지 방식에는 차이점이 있습니다.

멀티스레딩: 하나의 CPU에서 여러 스레드로 작업을 나눠 처리합니다. 즉, 여러 작업을 동시에 실행하면서 스레드 스위칭을 통해 작업을 돌아가면서 처리합니다.
병렬 처리: 병렬 처리는 여러 CPU나 코어를 사용하여 작업을 처리하는 것을 말합니다. 각각의 CPU는 별도의 스레드를 가지고 작업을 동시에 수행합니다.

멀티스레딩과 병렬 처리에서의 예외 처리

멀티스레딩과 병렬 처리에서 작업 중 발생하는 예외를 처리하는 방법은 중요합니다. 작업이 예외를 일으키면 스레드 또는 프로세스는 종료될 수 있습니다. 이로 인해 전체 작업이 중단되거나 올바르게 처리되지 않을 수 있습니다.

예외 처리를 효율적으로 수행하기 위해 다음과 같은 전략을 고려할 수 있습니다:

각 작업에서 발생하는 예외를 적절히 처리해야 합니다. 예외가 발생한 작업이 멀티스레딩 작업의 일부인 경우, 해당 스레드를 종료시키고 작업이 올바르게 처리될 수 있도록 예외를 처리해야 합니다.

 import threading

 def task():
     try:
         # 작업 수행
     except Exception as e:
         # 예외 처리 코드
         # 스레드 종료
    
 thread = threading.Thread(target=task)
 thread.start()

예외가 발생한 작업의 결과를 수집하고 분석해야 합니다. 멀티스레딩 또는 병렬 처리 작업의 결과를 확인하여 예외가 발생한 작업을 식별할 수 있습니다.

 import threading

 results = []

 def task():
     try:
         # 작업 수행
         result = # 작업 결과
         results.append(result)
     except Exception as e:
         # 예외 처리 코드

 threads = []
 for i in range(10):
     thread = threading.Thread(target=task)
     thread.start()
     threads.append(thread)
    
 for thread in threads:
     thread.join()
    
 # 결과 분석 및 예외 처리

예외 발생을 모니터링해야 합니다. 멀티스레딩 또는 병렬 처리 작업에서 발생하는 모든 예외를 기록하고 알리는 메커니즘을 구현해야 합니다.

 import threading

 exceptions = []

 def task():
     try:
         # 작업 수행
     except Exception as e:
         # 예외 처리 코드
         exceptions.append(e)

 def monitor_exceptions():
     while True:
         if exceptions:
             # 예외 처리 로직

 thread = threading.Thread(target=monitor_exceptions)
 thread.start()

 threads = []
 for i in range(10):
     thread = threading.Thread(target=task)
     thread.start()
     threads.append(thread)
    
 for thread in threads:
     thread.join()

멀티스레딩과 병렬 처리에서의 예외 처리는 매우 중요합니다. 적절한 예외 처리 전략을 사용하여 작업의 안정성과 정확성을 확보할 수 있습니다. 이로써 병렬 처리와 멀티스레딩을 통해 높은 성능과 효율성을 얻을 수 있습니다.