[c++] C++에서의 스레드 풀 최적화

11 Dec 2023

C++에서 스레드 풀을 구현할 때 고려해야 할 여러 최적화 기법이 있습니다. 이 기술 블로그에서는 C++ 언어를 사용하여 스레드 풀을 구현하고 최적화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

스레드 풀이란?

스레드 풀은 작업을 처리하기 위해 미리 생성된 일련의 스레드 집합입니다. 이러한 스레드 풀은 작업을 처리하는 데 사용되며, 스레드 생성 및 종료에 따른 오버헤드를 피하기 위해 재사용됩니다.

스레드 풀의 구현

스레드 풀을 구현할 때, std::thread 및 std::mutex와 같은 C++ 스레드 라이브러리를 활용하여 작업을 분배하고, 스레드 간의 동기화를 관리할 수 있습니다. 아래는 간단한 C++ 스레드 풀의 예제 코드입니다.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <queue>
#include <functional>

class ThreadPool {
public:
    ThreadPool(size_t numThreads) : stop(false) {
        for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {
            workers.emplace_back([this] {
                while (true) {
                    std::function<void()> task;
                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queueMutex);
                        this->condition.wait(lock, [this] {
                            return this->stop || !this->tasks.empty();
                        });
                        if (this->stop && this->tasks.empty()) {
                            return;
                        }
                        task = std::move(this->tasks.front());
                        this->tasks.pop();
                    }
                    task();
                }
            });
        }
    }

    template<class F>
    void enqueue(F&& f) {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);
            tasks.emplace(std::forward<F>(f));
        }
        condition.notify_one();
    }

    ~ThreadPool() {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);
            stop = true;
        }
        condition.notify_all();
        for (std::thread& worker : workers) {
            worker.join();
        }
    }

private:
    std::vector<std::thread> workers;
    std::queue<std::function<void()>> tasks;
    std::mutex queueMutex;
    std::condition_variable condition;
    bool stop;
};

스레드 풀 최적화

1. 스레드 개수 최적화

스레드 풀의 성능을 최적화하기 위해 사용 가능한 물리적인 코어의 수나 작업 부하에 따라 스레드 개수를 동적으로 조절할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 스레드 생성 및 관리로 인한 오버헤드를 최소화할 수 있습니다.

2. 작업 큐 최적화

스레드 풀의 작업 큐를 최적화하여 작업이 공정하게 분배되도록 구현할 수 있습니다. FIFO(First In, First Out) 또는 우선순위 큐를 활용하여 작업을 관리하고 처리할 수 있습니다.

3. 동기화 비용 최적화

스레드 간의 동기화에 따른 오버헤드를 최소화하기 위해 경량화된 동기화 메커니즘을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, std::atomic을 활용하여 원자적 연산을 수행하거나 락프리(lock-free) 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

결론

C++에서 스레드 풀을 구현하고 최적화하는 것은 복잡한 작업일 수 있지만, 위에서 언급된 최적화 기법을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 적절한 스레드 개수, 작업 큐, 그리고 동기화 방법을 선택하여 안정적이고 효율적인 스레드 풀을 구현할 수 있습니다.

참고 자료:

C++ Concurrency in Action by Anthony Williams
https://en.cppreference.com/w/
https://en.cppreference.com/w/cpp/thread/thread

이상으로 C++에서의 스레드 풀 최적화에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.