[python] 파이썬에서 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 장단점
이번 글에서는 파이썬에서의 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 장단점에 대해 알아보겠습니다.
목차
멀티스레딩과 멀티프로세싱
멀티스레딩과 멀티프로세싱은 동시에 여러 작업을 수행하는 데 사용되는 방법입니다.
- 멀티스레딩: 여러 스레드를 사용하여 동시에 여러 작업을 수행하는 방식입니다. 스레드는 프로세스 내에서 실행되는 작업의 가장 작은 단위입니다.
- 멀티프로세싱: 여러 프로세스를 사용하여 동시에 여러 작업을 수행하는 방식입니다. 각 프로세스는 독립적으로 실행되며 각각 자신의 메모리 공간을 가지고 있습니다.
멀티스레딩의 장단점
멀티스레딩의 장점:
- 자원 공유: 스레드끼리는 같은 메모리 공간을 공유하기 때문에 데이터를 공유하기가 용이합니다.
- 빠른 작업 처리: 스레드 간의 전환 속도가 빠르기 때문에 작업 처리 속도가 빨라질 수 있습니다.
멀티스레딩의 단점:
- 동기화 문제: 공유된 자원을 접근할 때 발생할 수 있는 경쟁 조건과 데드락 등의 복잡한 동기화 문제를 해결해야 합니다.
- 설계 어려움: 다수의 스레드를 효율적으로 관리하기 위해서는 복잡한 설계와 디버깅이 필요합니다.
멀티프로세싱의 장단점
멀티프로세싱의 장점:
- 가용성: 하나의 프로세스가 비정상적으로 종료되어도 다른 프로세스에 영향을 주지 않습니다.
- 다중 CPU 활용: 여러 개의 프로세스가 다른 CPU 코어를 사용하여 병렬로 실행될 수 있습니다.
멀티프로세싱의 단점:
- 자원 소모: 각각의 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 사용하기 때문에, 멀티스레딩보다 더 많은 메모리를 소비합니다.
- 통신 오버헤드: 프로세스 간의 통신에는 추가적인 오버헤드가 발생할 수 있습니다.
결론
멀티스레딩과 멀티프로세싱은 각각 장단점을 가지고 있으며, 상황에 따라 적합한 방식을 선택해야 합니다. 데이터 공유가 많이 이루어져야 하는 경우에는 멀티스레딩을 사용하고, 각 작업이 독립적으로 실행되어야 하는 경우에는 멀티프로세싱을 사용하는 것이 좋습니다.
이상으로 파이썬에서의 멀티스레딩과 멀티프로세싱에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.
참고 자료
- https://docs.python.org/3/library/threading.html
- https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html