앞서 하드웨어적 스레드와 소프트웨어적 스레드의 차이에 대해 알아보았고, 소프트웨어 스레드를 논의하다가 자바의 동시성 프로그래밍시 발생할 수 있는 이슈가 있어 추가적으로 발견한 문제점과 해결 방식을 찾아보았다.
자바의 Thread safe
멀티스레드 프로그래밍은
- 시스템 자원의 사용 (스레드간 공유하는 데이터가 많아 메모리 절약 가능)
- 응답시간 (스레드간 통신은 프로세스간 통신에 비해 간단함)
- Context Switching 횟수 (Cache 초기화, 페이징테이블등 초기화가 필요하지 않아 더 간단)
를 줄일 수 있다는 장점이 있다. 하지만 데이터의 충돌문제가 발생할 수 있다.
여러 테스크가 동시에 처리되도록 구현하는 것을 동시성 프로그래밍이라고 하고, 데이터 충돌과 같은 동시성 프로그래밍으로 인해 발생되는 이슈를 피하는 방법을 동시성 보장이라고 한다.
이번 포스팅에서는 자바의 동시성 보장 방식중 가장 기본적인 synchronized, volatile, atomic 세가지 키워드에 대해 정리해본다.
가시성 문제와 Volatile
위의 그림과 같이 2CPU, 2코어 2스레드가 있다고 가정해보자. CPU는 어떤 작업을 처리하기 위해 데이터가 필요할 때, RAM의 일부분을 고속 저장 장치인 CPU Cache Memory에 저장하고 읽어들인다. 적절한 시점에 CPU Cache Memory에서 RAM으로 데이터를 쓰고, 반대로 데이터를 불러온다. 이 말은, 각 스레드의 CPU Cache Memory와 Ram데이터가 불일치 할 수 있다는 것을 의미한다.
이 문제를 해결하기 위한 방법은 간단하다.
가시성이 보장되어야 하는 변수를 volatile로 선언하여 Cache Memory에서 읽는 것이 아니라, RAM에서만 읽도록 보장하는 것이다.
volatile은 이런 방식으로 동시성 프로그래밍에서 가시성을 보장할 수 있도록 한다.
동시성 보장의 문제
가시성 보장 외에도 한가지 문제가 더 있다. 바로 공유자원 접근이다.
만일 아래와 같은 Thread 두개가 동시에 실행한다고 가정해보자.
- Thread 1
- 고객의 나이를 읽는다
- 읽어온 나이를 기준으로 비용을 계산한다.
- 비용을 반환한다.
- Thread 2
- 현재 년도를 지속적으로 읽는다.
- 해가 바뀌면 고객의 나이를 계산한다.
- 바뀐 고객의 나이를 저장한다.
만일 대상자의 나이가 27-> 28세로 바뀌는 시점이라면, Thread1의 고객의 나이를 읽는 작업이 먼저 시작되고 그 후에 Thread 2의 바뀐 고객 나이를 저장하는 로직을 수행한다면, 나이가 잘못 계산되는 문제가 발생한다.
volatile만 쓰면 해결될 줄 알았는데, 가시성 보장은 동시성 보장을 의미하지 않는다. 보통 가시성 보장의 경우, 하나의 스레드는 쓰기를 하고, 나머지 스레드는읽기(해당 변수와 연관된 연산작업도 안하는 상태)만 하는 상황일 때만 동시성 보장이 가능하다.
Blocking과 Synchronized
이렇게 쓰기가 어느정도 사용되는 공유 데이터를 사용할 때는 여러 스레드가 동시에 사용할 수 없도록 하면 데이터 충돌을 피할 수 있다.
synchronized 키워드는 메소드 혹은 블록에 붙여, 해당 자원을 사용할 때 다른 스레드가 동시에 사용할 수 없도록 Lock을 걸고, 사용을 마친 후 Lock을 풀 수 있도록 하는 키워드이다.
synchronized 메소드를 사용하면, 해당 메소드를 호출하는 인스턴스 객체 기준으로 동기화가 이루어지고, synchronized 블록을 사용하면 블록에 전달받은 객체를 기준으로 동기화가 이루어진다.
편리하게 키워드 하나만 걸어 사용할 수 있지만, 다른 스레드를 완전히 차단시킨다는 단점이 존재한다.
원자성 보장과 Atomic
앞서 synchronized를 개선한 방법이 있다.
변수를 조회하는 스레드에서, 해당 변수 조회 직전 현재 스레드에서 사용되는 값이 현재 RAM의 값가 같은지 비교하고, 불일치하다면 업데이트한 값을 가져와 계산하는 CAS 알고리즘을 이용해 원자성을 보장한다.
이 방법을 이용하면 병렬성을 해치지 않으면서(다른 스레드도 실행중이니까), 동시성을 보장하기 떄문에 더 좋은 성능을 가져올 수 있다.
대표적으로는 ConcurrentHashMap이 이 방법을 적용하였다. HashMap을 동시성을 보장하며 사용하고 싶을 때, HashTable은 synchronized으로 blocking을 사용하지만, ConcurrentHashMap은 blocking 없이 동시성을 보장할 수 있어 유용하다.
참고 자료 :
