이번에는 C++에서 스레드 풀을 구현하고 작업을 효과적으로 분할하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

스레드 풀 구현하기

스레드 풀은 일정한 개수의 스레드를 미리 생성해 놓고, 작업이 있을 때마다 해당 스레드를 이용하여 작업을 처리하는 기법입니다. C++11부터는 표준 라이브러리에 std::thread와 std::async를 이용하여 스레드를 생성하고 작업을 처리하는 기능이 제공되고 있습니다.

다음은 C++11의 std::async를 이용하여 간단한 스레드 풀을 구현하는 예시입니다.

#include <iostream>
#include <future>
#include <vector>

int main() {
    std::vector<std::future<void>> futures;

    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        futures.push_back(std::async(std::launch::async, [=] {
            // 작업 처리
            std::cout << "Task " << i << " completed" << std::endl;
        }));
    }

    for (auto& future : futures) {
        future.get();
    }

    return 0;
}

위 코드는 10개의 작업을 처리하는 간단한 스레드 풀을 구현한 것입니다. std::async를 이용하여 각 작업을 비동기로 실행하고, 결과를 받아올 때까지 대기하는 방식으로 작업을 분할하고 처리합니다.

작업 분할하기

또한, 병렬 처리를 위해 작업을 효과적으로 분할하는 것이 중요합니다. C++17에서는 병렬 실행 정책을 지정하여 작업을 분할하는 std::execution이 도입되었습니다. 이를 이용하면 간단한 예제로도 강력한 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <execution>

int main() {
    std::vector<int> data(1000000, 1);
    int sum = 0;

    // 데이터를 여러 부분으로 나누어 병렬로 처리
    sum = std::reduce(std::execution::par, data.begin(), data.end());

    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;

    return 0;
}

위 코드는 std::reduce를 사용하여 벡터의 합을 병렬로 계산하는 예시입니다. std::execution::par를 이용하여 병렬 실행을 지정하고, 내부적으로 작업을 효과적으로 분할하여 처리합니다.

결론

C++을 이용하여 스레드 풀을 구현하고 작업을 효과적으로 분할하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 병렬 처리의 효율을 높일 수 있으며, 멀티코어 CPU에서의 성능을 최대화할 수 있습니다.

이러한 기술은 대규모 데이터 처리나 병렬 알고리즘 등에 유용하게 활용될 수 있습니다.

참고 문헌

• C++ Concurrency in Action, Second Edition by Anthony Williams