[kotlin] 잠금(locking)과 동기화(synchronization) 최적화 방법

11 Dec 2023

kotlin

컨커런시 문제를 피하고 동시성을 보장하기 위해 잠금(locking)과 동기화(synchronization)는 프로그램에서 중요한 개념입니다. 그러나 잠금과 동기화를 오용하면 성능 저하를 초래할 수 있습니다.

여기에서는 잠금(locking)과 동기화(synchronization)의 최적화 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 잠금 세분화(Lock Granularity)

스레드 간 경쟁을 줄이려면 잠금의 범위를 최대한 좁게 가져가는 것이 좋습니다. 잠금 세분화는 잠금을 가능한 한 작은 범위로 분할하는 기술을 의미합니다.

예를 들어, 전체 객체에 대한 잠금보다는 개별 필드에 대한 잠금을 사용하여 스레드 간 경쟁을 줄일 수 있습니다.

class MyObject {
    private var field1: Int = 0
    private var field2: Int = 0
    private val lock1 = ReentrantLock()
    private val lock2 = ReentrantLock()

    fun updateFields(newField1: Int, newField2: Int) {
        lock1.lock()
        field1 = newField1
        lock1.unlock()

        lock2.lock()
        field2 = newField2
        lock2.unlock()
    }
}

2. 락 프리(lock-free) 알고리즘 사용

락 프리(lock-free) 알고리즘은 잠금이 없거나 잠금을 최소화하여 동시성을 보장하는 알고리즘입니다.

코틀린의 Atomic 클래스 및 Concurrent 패키지를 사용하여 락 프리 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

val atomicInt = AtomicInt(0)
// increment atomically
atomicInt.incrementAndGet()

3. 플랫폼 지원 동기화 메커니즘 활용

플랫폼이 제공하는 원자성을 보장하는 동기화 메커니즘을 활용하여 최적화할 수 있습니다.

예를 들어, 코틀린에서는 synchronized 키워드나 @Synchronized 어노테이션을 활용하여 메서드나 블록을 동기화할 수 있습니다.

class MyObject {
    @Synchronized
    fun synchronizedMethod() {
        // synchronized code block
    }
}

결론

잠금과 동기화는 동시성 문제를 해결하는 데 중요하지만, 과도한 사용은 성능 저하를 가져올 수 있습니다. 따라서 잠금과 동기화를 최적화하기 위해 잠금 세분화, 락 프리 알고리즘, 플랫폼 지원 동기화 메커니즘 등을 활용할 수 있습니다.

성능 최적화 관련하여 다른 정보가 필요하다면, 공식 Kotlin 도큐먼트를 참고하시기 바랍니다.

Reference

Kotlin 1.5.21 Documentation