Colin's Blog
[파이썬] 멀티스레딩과 병렬 처리의 잠재적 위험 요소

컴퓨터 시스템에서 멀티스레딩과 병렬 처리는 속도와 성능 향상을 위해 널리 사용되는 기술입니다. 멀티스레딩은 하나의 프로세스에서 여러 스레드를 실행하는 것이며, 병렬 처리는 여러 프로세스 또는 스레드가 동시에 실행되는 것을 의미합니다. 하지만 이러한 기술은 잠재적인 위험 요소를 가지고 있습니다.

1. 경쟁 상태 (Race Condition)

멀티스레딩과 병렬 처리에서 가장 흔히 발생하는 위험 요소는 경쟁 상태입니다. 경쟁 상태는 둘 이상의 스레드 또는 프로세스가 공유된 자원에 동시에 접근하고 수정할 때 발생합니다. 이러한 상황에서는 어떤 스레드가 먼저 접근하여 결과를 변경하면 다른 스레드가 예상하지 못한 결과를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 다음은 은행 계좌를 조작하는 코드입니다.

class BankAccount:
    def __init__(self):
        self.balance = 0

    def deposit(self, amount):
        current_balance = self.balance
        self.balance = current_balance + amount

    def withdraw(self, amount):
        current_balance = self.balance
        self.balance = current_balance - amount

account = BankAccount()

# 두 개의 스레드에서 동시에 입/출금 수행
thread1 = threading.Thread(target=account.deposit, args=(100,))
thread2 = threading.Thread(target=account.withdraw, args=(50,))
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

print(account.balance)

위의 코드에서는 deposit()와 withdraw() 메서드를 동시에 실행합니다. 이 때, 경쟁 상태가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 한 스레드에서 deposit()를 실행하고 있는 동안 다른 스레드가 withdraw()를 실행하면 balance 값이 예상치 않게 변경될 수 있습니다.

2. 데드락 (Deadlock)

데드락은 병렬 처리 환경에서 항상 발생할 수 있는 위험 요소입니다. 데드락은 둘 이상의 프로세스 또는 스레드가 서로가 가진 자원을 기다리며 멈춘 상태를 의미합니다. 각각의 프로세스 또는 스레드는 서로의 자원을 기다리면서 아무 동작을 하지 못하게 되고, 시스템이 멈출 수 있습니다.

import threading

lock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()

def process1():
    lock1.acquire()
    lock2.acquire()
    # 프로세스1 수행

def process2():
    lock2.acquire()
    lock1.acquire()
    # 프로세스2 수행

# 두 개의 스레드에서 프로세스 실행
thread1 = threading.Thread(target=process1)
thread2 = threading.Thread(target=process2)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

위의 코드에서는 process1()과 process2()가 서로 다른 순서로 lock을 획득하려고 합니다. 이러한 상황에서는 데드락이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, process1()이 lock1을 획득하고 process2()가 lock2를 획득하는 경우, 두 스레드는 상대방의 lock을 기다리면서 멈추게 되어 데드락 상태에 도달합니다.

3. 공유 자원 오버헤드 (Overhead)

멀티스레딩과 병렬 처리를 사용하면 성능이 향상될 수 있지만, 공유 자원을 효율적으로 관리하지 못하면 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 만약 여러 스레드가 동일한 자원에 동시에 접근하려고 한다면, 스레드 간에 자원을 공유하는 것을 조율해야 합니다. 이로 인해 불필요한 생성/해제 비용, 락을 얻고 해제하는 비용 등의 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

예를 들어, 다음은 스레드 풀을 사용하여 동시에 여러 작업을 처리하는 코드입니다.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_data(data):
    # 데이터 처리 작업 수행

data = [...]  # 대량의 데이터

# 스레드 풀을 사용하여 처리
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    executor.map(process_data, data)

위의 코드에서는 ThreadPoolExecutor를 사용하여 데이터 처리 작업을 수행합니다. 그러나 데이터는 공유 자원이며, 스레드 풀은 여러 스레드를 사용하여 처리하기 때문에 공유 자원 접근에 대한 조율이 필요합니다. 이로 인해 스레드 간에 락을 얻고 해제하는 비용이 중복되어 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

결론

멀티스레딩과 병렬 처리는 성능 향상을 위한 유용한 기술이지만 잠재적인 위험 요소를 가지고 있습니다. 경쟁 상태, 데드락, 공유 자원 오버헤드는 주로 발생하는 위험 요소입니다. 이러한 위험 요소를 효과적으로 관리하여 안정적인 멀티스레딩과 병렬 처리를 구현하는 것이 중요합니다. 제대로 된 설계와 동기화 기법을 활용하여 안정성과 성능을 모두 확보할 수 있습니다.

© 2018 Colin. All rights reserved.