[c++] C++에서의 고성능 멀티스레딩 패턴

11 Dec 2023

C++는 고성능 멀티스레드 응용 프로그램을 개발하는 데 매우 효과적인 언어입니다. 이러한 멀티스레딩 패턴은 프로그램의 성능을 향상시키고 병렬 처리를 가능하게 합니다. 이번 글에서는 C++에서의 고성능 멀티스레딩을 위한 몇 가지 패턴을 살펴보겠습니다.

1. Thread Pool Pattern (스레드 풀 패턴)

멀티스레딩 프로그램에서 스레드를 생성하고 관리하는 것은 오버헤드를 야기할 수 있습니다. 이러한 오버헤드를 줄이고 성능을 향상시키기 위해 스레드 풀 패턴을 사용할 수 있습니다. 스레드 풀은 미리 정의된 수의 스레드를 생성하고 관리하여 작업을 병렬로 실행하는 메커니즘을 제공합니다.

예시:

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

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

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

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

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

int main() {
    ThreadPool pool(4);
    for (int i = 0; i < 8; ++i) {
        pool.enqueue([i] {
            std::cout << "Task " << i << " executed" << std::endl;
        });
    }
}

2. Producer-Consumer Pattern (생산자-소비자 패턴)

생산자-소비자 패턴은 데이터 공유 및 동기화 문제를 해결하기 위한 일반적인 패턴입니다. 이 패턴은 여러 생산자가 데이터를 만들고 여러 소비자가 데이터를 소비하며, 서로 독립적으로 동작하는 방식을 정의합니다.

예시:

#include <iostream>
#include <thread>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <condition_variable>

class ProducerConsumer {
public:
    void produce(int val) {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
            buffer.push(val);
        }
        condition.notify_one();
    }

    int consume() {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
        condition.wait(lock, [this] { return !buffer.empty(); });
        int val = buffer.front();
        buffer.pop();
        return val;
    }

private:
    std::queue<int> buffer;
    std::mutex mutex;
    std::condition_variable condition;
};

int main() {
    ProducerConsumer pc;
    std::thread producer([&pc] {
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            pc.produce(i);
            std::cout << "Produced: " << i << std::endl;
        }
    });
    std::thread consumer([&pc] {
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            int val = pc.consume();
            std::cout << "Consumed: " << val << std::endl;
        }
    });
    producer.join();
    consumer.join();
}

결론

C++에서 고성능 멀티스레딩을 위한 여러 패턴을 살펴보았습니다. 스레드 풀 패턴과 생산자-소비자 패턴은 병렬 처리를 향상시키는 동시에 데이터 공유 및 동기화 문제를 해결하는데 유용합니다. 이러한 패턴을 잘 활용하여 C++로 뛰어난 성능의 멀티스레딩 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.