스레드 세이프(Thred Safe)란?

스레드 세이프(Thread-Safe)란 멀티스레딩 환경에서 여러 스레드가 동시에 같은 코드 영역에 접근하거나 데이터를 공유할 때, 올바른 실행 결과를 보장하는 코드의 속성을 의미합니다. 즉, 코드가 여러 스레드로부터 동시에 호출되더라도 각 스레드의 실행 경로가 서로를 방해하지 않도록 안전하게 설계되어 있다는 것입니다. 이는 데이터 무결성과 일관성을 유지하는 데 필수적인 조건입니다.

스레드 세이프를 보장하기 위한 전략은 여러 가지가 있습니다. 가장 흔한 전략은 상호 배제(mutual exclusion), 동기화(synchronization) 기법을 사용하는 것입니다. 이 외에도 불변성(immutability), 스레드 로컬 저장소(thread-local storage), 원자적(atomic) 연산 등을 활용할 수 있습니다.

 

1. 상호 배제 (Mutual Exclusion)

• 목적: 한 시점에 하나의 스레드만이 특정한 코드 영역에 접근할 수 있도록 보장합니다.
• 방법: synchronized 블록(자바), Mutex (Go, C++), 또는 다른 잠금 메커니즘을 사용하여 공유 데이터에 대한 접근을 제어합니다.
• 예시: 자바에서는 synchronized 키워드를 메서드나 코드 블록에 적용할 수 있습니다.

2. 불변성 (Immutability)

• 목적: 데이터가 생성 후 변경되지 않도록 하여 공유 데이터에 대한 동시 접근 문제를 해결합니다.
• 방법: 객체를 불변으로 만들어, 생성 시점에만 데이터를 할당하고 이후에는 변경할 수 없게 합니다.
• 예시: 자바의 String 클래스, Go의 상수 사용.

3. 스레드 로컬 저장소 (Thread-Local Storage)

• 목적: 각 스레드가 데이터의 자신만의 복사본을 가지고 있도록 하여 공유 데이터 문제를 회피합니다.
• 방법: ThreadLocal 클래스(자바) 사용, 각 스레드에서 고유한 인스턴스를 생성하고 사용합니다.
• 예시: 자바에서 ThreadLocal 변수를 사용하여 각 스레드에 고유한 데이터 인스턴스를 제공합니다.

4. 원자적 연산 (Atomic Operations)

• 목적: 데이터에 대한 연산을 분할 불가능한 단일 단위로 만들어, 동시성 문제 없이 실행될 수 있도록 합니다.
• 방법: AtomicInteger 같은 원자적 클래스 사용 또는 compareAndSwap 같은 원자적 하드웨어 지원 연산 활용.
• 예시: 자바의 java.util.concurrent.atomic 패키지 내 클래스들, Go의 sync/atomic 패키지.

5. 고립 (Isolation)

• 목적: 작업을 독립적으로 만들어 서로 영향을 주지 않도록 합니다.
• 방법: 데이터베이스 트랜잭션에서 사용되는 고립 수준(isolation level) 설정 같이, 연산 간 영향을 줄이는 기술 사용.
• 예시: 데이터베이스의 트랜잭션 관리, 메시지 큐를 통한 작업 분리.

6. 락-프리 프로그래밍 (Lock-Free Programming)

• 목적: 락을 사용하지 않고 동시성 문제를 해결하여 데드락(deadlock)이나 락 경쟁(lock contention)으로 인한 성능 저하를 방지합니다.
• 방법: 원자적 연산을 활용하여 공유 데이터 구조를 업데이트하거나, 데이터 구조 자체를 락-프리(lock-free) 또는 웨이트-프리(wait-free)로 설계합니다.
• 예시: 락-프리 큐, 카운터 등.

이러한 전략들은 서로 상호 보완적으로 사용될 수 있으며, 특정 상황이나 요구 사항에 맞게 선택하여 적용해야 합니다. 안전하고 효율적인 동시성 프로그램을 작성하기 위해서는 이 전략들을 적절히 이해하고 적용하는 것이 중요합니다.

 

 

코드 예시: Java 언어에서의 스레드 세이프

자바에서는 멀티스레딩 환경에서의 스레드 세이프를 보장하기 위해 synchronized 키워드, 명시적인 락(lock) 객체(java.util.concurrent.locks.Lock), 그리고 원자적 클래스(atomic classes) 등 다양한 메커니즘을 제공합니다. 이러한 도구들은 공유 데이터에 대한 동시 접근을 제어하여 데이터 무결성을 유지하도록 돕습니다.

 

아래 예시에서는 synchronized 키워드를 사용하여 스레드 세이프한 카운터를 구현합니다. synchronized 키워드는 메서드 전체 또는 특정 코드 블록에 적용할 수 있어, 해당 영역이 한 번에 하나의 스레드에 의해서만 실행될 수 있도록 보장합니다.

public class SafeCounter {
    private int count = 0;

    // 스레드 세이프한 카운터 증가 메서드
    public synchronized void increment() {
        count++;
    }

    // 스레드 세이프한 현재 카운터 값 반환 메서드
    public synchronized int getCount() {
        return count;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SafeCounter sc = new SafeCounter();

        // 1000개의 스레드를 생성하여 카운터를 증가시키는 작업
        Thread[] threads = new Thread[1000];
        for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
            threads[i] = new Thread(() -> {
                sc.increment();
            });
            threads[i].start();
        }

        // 모든 스레드의 작업이 끝나기를 기다림
        for (Thread t : threads) {
            t.join();
        }

        // 최종 카운터 값 출력
        System.out.println("Final count: " + sc.getCount()); // 1000 출력
    }
}

 

이 코드는 SafeCounter 클래스에 increment 메서드를 synchronized로 선언하여, 한 번에 한 스레드만 카운터 값을 증가시킬 수 있도록 합니다. 동일하게, getCount 메서드도 synchronized로 선언하여 카운터의 값을 안전하게 읽을 수 있습니다. 이렇게 함으로써, 멀티스레딩 환경에서도 데이터의 일관성과 무결성을 보장할 수 있습니다.

main 메서드에서는 1000개의 스레드를 생성하여 각각 increment 메서드를 호출합니다. 모든 스레드가 작업을 완료한 후, 최종 카운터 값은 예상대로 1000이 됩니다. 만약 increment 메서드에 synchronized 키워드가 없었다면, 여러 스레드가 동시에 count++ 연산을 수행하면서 race condition이 발생하여 잘못된 결과가 나올 수 있습니다.

자바에서 스레드 세이프한 코드를 작성하는 것은 애플리케이션의 안정성과 신뢰성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 특히, 공유 자원에 대한 접근을 동기화하는 것은 멀티스레딩 환경에서 발생할 수 있는 여러 문제를 예방하는 핵심적인 방법입니다.

 

코드 예시: Go 언어에서의 스레드 세이프

Go 언어에서는 고루틴(Goroutines)을 사용하여 동시성을 구현합니다. 고루틴 사이에서 안전하게 데이터를 공유하기 위해 채널(Channels)을 사용하거나, sync 패키지의 동기화 도구들을 활용할 수 있습니다.

아래는 sync.Mutex를 사용하여 공유 데이터에 대한 접근을 스레드 세이프하게 만드는 예시입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
)

// SafeCounter는 스레드 세이프한 카운터 구현입니다.
type SafeCounter struct {
	mu    sync.Mutex // 공유 데이터에 대한 접근을 동기화하기 위한 뮤텍스
	count int        // 공유 데이터
}

// Inc 메서드는 카운터를 안전하게 증가시킵니다.
func (c *SafeCounter) Inc() {
	c.mu.Lock() // 다른 고루틴이 count에 접근하지 못하도록 잠급니다.
	c.count++   // 공유 데이터 수정
	c.mu.Unlock() // 데이터 수정이 끝났으니 잠금 해제
}

// Value 메서드는 현재 카운터의 값을 안전하게 반환합니다.
func (c *SafeCounter) Value() int {
	c.mu.Lock() // 읽기 전에 잠급니다.
	defer c.mu.Unlock() // 함수가 반환될 때 잠금 해제
	return c.count
}

func main() {
	sc := new(SafeCounter)

	// 1000개의 고루틴을 생성하여 카운터를 증가시킵니다.
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		go sc.Inc()
	}

	// 고루틴이 종료되기를 잠시 기다립니다. (실제 사용시에는 sync.WaitGroup을 사용하세요.)
	time.Sleep(time.Second)

	// 최종 카운터 값 출력
	fmt.Println(sc.Value()) // 1000을 출력할 것입니다.
}

이 예시에서 SafeCounter 타입은 sync.Mutex를 내장하여 카운터에 대한 접근을 동기화합니다. Inc 메서드에서는 카운터를 증가시키기 전에 뮤텍스로 잠금을 걸어 다른 고루틴이 동시에 접근하지 못하도록 합니다. Value 메서드에서도 같은 방법으로 데이터의 일관된 상태를 보장합니다.

 

스레드 세이프한 코드를 작성하는 것은 멀티스레딩 프로그램에서 중요한 부분입니다. 데이터의 무결성을 유지하고, 예측 가능한 결과를 얻기 위해서는 동시에 실행되는 여러 스레드 간의 데이터 공유 방식을 신중하게 설계해야 합니다.