컴퓨터 시스템은 일반적으로 여러 개의 작업을 동시에 처리해야 하는 경우가 많습니다. 이를 위해 병렬 처리와 스레딩과 같은 기술을 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 Python에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 사용할 때 고려해야 하는 확장성에 대해 살펴보겠습니다.

멀티스레딩과 병렬 처리

스레딩은 한 번에 여러 스레드를 실행하여 작업을 동시에 처리하는 기술입니다. 이를 통해 여러 작업을 동시에 실행하여 처리 시간을 단축시킬 수 있습니다. 하지만 스레딩은 GIL(Global Interpreter Lock)이라는 제한으로 인해 실제로 병렬적으로 실행되지 않을 수 있습니다.

병렬 처리는 여러 CPU 또는 코어를 활용하여 작업을 동시에 실행하는 기술입니다. Python에서는 multiprocessing 모듈을 사용하여 병렬 처리를 수행할 수 있습니다. 병렬 처리를 사용하면 GIL의 제한을 우회하고 진정한 병렬 실행을 할 수 있습니다.

확장성 고려 사항

멀티스레딩과 병렬 처리를 사용할 때, 몇 가지 확장성 고려 사항에 주의해야 합니다.

1. 작업의 종류와 특성

적합한 동시성 모델을 선택하려면 작업의 종류와 특성을 고려해야 합니다. 일부 작업은 CPU에 많은 부하를 주는 계산 작업일 수 있고, 다른 작업은 입출력 작업일 수 있습니다. 입출력 작업은 IO 바운드 작업으로 알려져 있으며, 멀티스레딩이 더 효과적일 수 있습니다. 계산 작업은 CPU 바운드 작업으로 알려져 있으며, 병렬 처리가 더 효과적일 수 있습니다.

2. 병렬화 가능성

작업을 병렬화할 수 있는지 여부도 고려해야 합니다. 작업이 병렬화 가능한지 확인하려면 작업 사이에 의존성이 있는지, 작업이 독립적으로 실행될 수 있는지를 고려해야 합니다. 작업 간 의존성이 없고 독립적인 경우, 병렬 처리를 사용하여 작업을 동시에 실행하는 것이 효율적입니다.

3. 자원 관리

멀티스레딩과 병렬 처리는 추가 자원을 사용합니다. 이로 인해 메모리 사용량과 CPU 사용량이 증가할 수 있습니다. 따라서 자원 관리가 중요합니다. 자원을 효율적으로 사용하려면 사용 중인 스레드 또는 프로세스의 수를 적절히 제어해야 합니다.

예시 코드

다음은 Python에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 사용하는 예시 코드입니다.

import threading
import multiprocessing

def worker():
    print('Hello, World!')

# 멀티스레딩
thread1 = threading.Thread(target=worker)
thread2 = threading.Thread(target=worker)

thread1.start()
thread2.start()

# 병렬 처리
process1 = multiprocessing.Process(target=worker)
process2 = multiprocessing.Process(target=worker)

process1.start()
process2.start()

위의 예시 코드에서는 threading 모듈을 사용하여 멀티스레딩을 수행하고, multiprocessing 모듈을 사용하여 병렬 처리를 수행합니다.

결론

Python에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 사용할 때, 작업의 종류와 특성, 병렬화 가능성, 그리고 자원 관리에 대해 고려해야 합니다. 적절한 동시성 모델을 선택하고 자원을 효율적으로 관리하여 확장성 있는 코드를 작성할 수 있습니다.