자바의 멀티 스레드 환경에서 자주 발생하는 동시성 문제를 어떻게 해결하는지 단계별로 알아보겠습니다.
사전 지식
프로그램과 프로세스
우선 프로그램(Program)과 프로세스(Process)에 대해 알아보겠습니다. 프로그램이란 컴퓨터에서 실행할 수 있는 파일을 의미합니다. 그리고 이 프로그램을 실행시켜 컴퓨터에서 작업 중인 프로그램 상태를 프로세스라고 표현합니다.
하지만, 이 글에서는 이해를 돕기 위해 프로그램과 프로세스를 동일한 의미로 사용하겠습니다.
스레드
다음으로, 스레드(Thread)에 대해 알아보겠습니다. 스레드란 하나의 프로세스 내부에서 실행되는 작은 작업 단위입니다. 예를 들어, 한 애플리케이션에서 사용자로부터 입력을 받거나, 외부로 출력하는 작업을 모두 스레드로 처리되는 작업이라 볼 수 있습니다.
단일 스레드
프로세스가 스레드를 하나만 가지고 있을 때 단일 스레드(Single Thread)라고 부릅니다.
멀티 스레드
프로세스가 스레드를 여러 개 가지고 있을 때 멀티 스레드(Multi Thread)라고 부릅니다.
왜 멀티 스레드가 필요할까?
하나의 스레드만 가지고도 작업이 가능한데 왜 대부분의 프로그램이 멀티 스레드를 사용할까요? 우선 단일 스레드를 사용할 때와 멀티 스레드를 사용할 때를 비교해 보겠습니다.
하나의 프로그램에서 아래와 같은 2개의 작업이 있다고 가정하겠습니다.
- (작업 1)사용자의 입력이 들어올 때까지 대기하는 작업
- (작업 2)숫자를 더하는 작업
단일 스레드 프로그램에서는 한 번에 하나의 작업만 수행되기 때문에 작업 1이 수행되면 사용자의 입력이 들어올 때까지 작업 2를 수행할 수 없습니다.
하지만 멀티 스레드 프로그램에서는 한 번에 여러 작업을 수행할 수 있기 때문에 작업 1이 먼저 수행되더라도 다른 스레드에서 작업 2를 동시에 수행할 수 있기에 성능상 이점이 존재합니다. 일상생활을 예로 들어보면 식당에서
- 한 명이 요리, 서빙, 계산까지 수행한다면 매우 느리고 효율적이지 못합니다(단일 스레드).
- 반면, 요리사, 서빙 직원, 계산원이 각자의 일을 맡는다면 훨씬 빠르고 효율적으로 운영됩니다(멀티 스레드).
단, 연산을 담당하는 CPU 코어가 하나인 경우에는 여러 작업을 동시에 수행하는 것이 아니라, 여러 작업을 아주 작은 단위로 쪼개서 각각의 작업을 번갈아 가며 수행하여 동시에 작업이 하는 것처럼 동작합니다. 코어가 여러 개라면 각각의 코어에서 서로 다른 작업이 수행되거나 단일 코어처럼 여러 작업을 효율적으로 쪼개 번갈아 가며 수행합니다.
이처럼 멀티 스레드를 사용하면 훨씬 효율적인 프로그램을 개발할 수 있습니다. 단, 이 멀티 스레드를 사용할 땐 동시성 문제가 발생할 수 있으므로 주의해서 사용해야 합니다.
동시성 문제
동시성 문제(Concurrency Issue)란 여러 스레드가 동시에 동일한 데이터에 접근할 때 발생하는 문제 전반을 의미합니다.
경쟁 상태
경쟁 상태(Race condition)란 여러 스레드가 동시에 동일한 데이터를 수정할 때 순서나 타이밍에 따라 예상한 결과와 다른 값이 나오는 문제로 동시성 문제의 대표적인 원인 중 하나입니다.
에를 들어, 한 변수에 100이 저장되어 있을 때,
- 스레드 A가 값을 읽고 +10을 계산하여 저장하고, (100을 읽고 +10을 하거나 80을 읽고 +10을 하거나)
- 동시에 스레드 B도 값을 읽고 -20을 계산하여 저장할 때 (100을 읽고 -20을 하거나 110을 읽고 -20을 하거나)
내가 예상한 결과는 90이지만, 순서나 타이밍에 따라 80이 될수도 110이 될수도 있는 상황을 경쟁 상태라고 합니다.
경쟁 상태를 제외하고도 동시성 문제의 원인은 데드락(Deadlock), 라이브락(Livelock) 등 여러 가지가 존재합니다.
synchronized
자바에서는 동시성 문제를 해결하기 위해 synchronized 키워드를 제공합니다. 이 키워드는 여러 스레드를 동기화하여 한 번에 하나의 스레드만 특정 코드 블록이나 메서드에 접근하도록 제한합니다. 즉, 여러 스레드가 동시에 접근하려 할 때, 하나의 스레드만 진입하고 나머지는 대기하도록 합니다.
내부 동작
자바에서 모든 객체(인스턴스)는 내부에 자신만의 고유한 락(Intrinsic lock)을 가지고 있습니다. 이는 모니터 락(Monitor Lock)혹은 모니터(Monitor)라고 부르기도 합니다.
synchronized 를 사용하면 JVM은 해당 객체의 모니터 락을 확보(lock 획득)한 스레드만 임계 영역을 실행하도록 하며, 확보하지 못한 스레드는 해당 락이 풀릴 때까지 무한정 대기합니다.
임계 영역(Critical Section)이란 여러 스레드가 동시에 접근하면 데이터 불일치나 예상치 못한 동작이 발생할 수 있는 부분을 뜻합니다. 은행을 예시로 든다면 계좌에 접근해 잔고를 조작하는 부분을 임계 영역이라 볼 수 있습니다.
예제 코드
문제에 집중하기 위해 여러 사용자의 계좌를 관리하는 은행이 아닌 단일 사용자의 계좌를 관리하는 프로그램을 만들며 코드로 알아보겠습니다.
동시성 문제가 발생하는 상황
멀티 스레드에 대한 별도의 처리가 없는 일반적인 코드를 작성해 보겠습니다. (여기서 Thread.sleep() 메서드는 동시성 문제를 쉽게 관찰하기 위해 넣은 코드로, 실제로는 여러 비즈니스 로직이 수행되는 작업 대신 넣었다고 생각하시면 됩니다.)
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/**
* 계좌 클래스
*/
public class AccountV1 {
private int balance;
public AccountV1() {
this.balance = 0;
}
/**
* 잔액 조회 메서드
* @return 처리 결과
*/
public int getBalance() {
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println("[" + name + "] 잔액을 조회합니다. 잔액: " + this.balance);
return balance;
}
/**
* 입금 메서드
* @param amount 입금할 금액
* @return 처리 결과
*/
public boolean deposit(int amount) {
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println("[" + name + "] 입금을 시도합니다. 입금 전 잔액: " + this.balance);
try {
Thread.sleep(1000L);
this.balance += amount;
System.out.println("[" + name + "] 입금이 완료되었습니다. 입금 후 잔액: " + this.balance);
return true;
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("[" + name + "] 입금에 실패했습니다");
return false;
}
}
/**
* 출금 메서드
* @param amount 출금할 금액
* @return 처리 결과
*/
public boolean withdraw(int amount) {
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println("[" + name + "] 출금을 시도합니다. 출금 전 잔액: " + this.balance);
try {
Thread.sleep(2000L);
if (this.balance < amount) {
System.out.println("[" + name + "] 잔액보다 많은 양을 출금할 수 없습니다.");
return false;
}
this.balance -= amount;
System.out.println("[" + name + "] 출금이 완료되었습니다. 출금 후 잔액: " + this.balance);
return true;
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("[" + name + "] 출금에 실패했습니다");
return false;
}
}
}
그리고 위의 코드를 멀티 스레드 환경에서 실행해 보겠습니다.
위의 테스트 코드를 실행하면 대부분의 경우 테스트가 통과하지만, 종종 동시성 문제 때문에 실패하는 경우가 발생합니다. 비록 100번 중 99번 성공하더라도 단 한 번이라도 실패가 발생한다면, 해당 코드는 신뢰할 수 없기에 실제 은행에서 사용할 수 없을 것입니다.
synchronized 를 사용한 문제 해결
이제 동기화를 사용해 이 동시성 문제를 해결해 보겠습니다. synchronized 키워드를 임계 영역인 각 메서드에 붙여 한 번에 한 스레드만 해당 메서드를 실행시키도록 수정하였습니다.
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/**
* 계좌 클래스
*/
public class AccountV2 {
private int balance;
public AccountV2() {
this.balance = 0;
}
/**
* 잔액 조회 메서드
* @return 처리 결과
*/
public synchronized int getBalance() {
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println("[" + name + "] 잔액을 조회합니다. 잔액: " + this.balance);
return balance;
}
/**
* 입금 메서드
* @param amount 입금할 금액
* @return 처리 결과
*/
public synchronized boolean deposit(int amount) {
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println("[" + name + "] 입금을 시도합니다. 입금 전 잔액: " + this.balance);
try {
Thread.sleep(1000L);
this.balance += amount;
System.out.println("[" + name + "] 입금이 완료되었습니다. 입금 후 잔액: " + this.balance);
return true;
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("[" + name + "] 입금에 실패했습니다");
return false;
}
}
/**
* 출금 메서드
* @param amount 출금할 금액
* @return 처리 결과
*/
public synchronized boolean withdraw(int amount) {
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println("[" + name + "] 출금을 시도합니다. 출금 전 잔액: " + this.balance);
try {
Thread.sleep(2000L);
if (this.balance < amount) {
System.out.println("[" + name + "] 잔액보다 많은 양을 출금할 수 없습니다.");
return false;
}
this.balance -= amount;
System.out.println("[" + name + "] 출금이 완료되었습니다. 출금 후 잔액: " + this.balance);
return true;
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("[" + name + "] 출금에 실패했습니다");
return false;
}
}
}
이제 앞에서 실행했던 테스트 코드를 복사하여 클래스만 변경하여 실행해 보겠습니다.
synchronized 키워드를 통해 각 메서드를 한 번에 한 스레드에서만 실행되게 하여 동시성 문제를 해결하였습니다. 반복하여 실행해도 항상 테스트에 성공합니다.
한계
이처럼 간단하게 동시성 문제를 막기 위해 synchronized 키워드를 사용할 수 있지만, 이 키워드에는 단점이 존재합니다.
무한 대기
synchronized 는 락을 확보하지 못한 스레드는 락이 풀릴 때까지 무한 대기에 들어갑니다. 이때 대기 중인 스레드는 notify(), notifiyAll() 과 같은 메서드로도 깨울 수 없으며, 오직 락을 확보할 수 있을 때만 실행됩니다.
기아 (Starvation) 현상
또한 대기하고 있는 여러 스레드 중 어떤 스레드가 다음으로 실행될지 제어할 수 없습니다. 따라서 특정 스레드가 지속적으로 락을 확보하지 못하고 기다리는 기아 상태가 발생할 수 있습니다.
위와 같은 한계를 막기 위해 자바는 1.5 버전부터 ReentrantLock 을 제공합니다. 다음 게시글에선 ReentrantLock 을 사용해서 이러한 한계를 해결해 보겠습니다.