쓰레드와 동기화(Synchronization) 이슈

쓰레드는 한 프로세스의 자원을 공유한다고 하였다.

그러다보니 여러 쓰레드가 공유하고있는 한 프로세스의 변수 등의 Data에 쓰레드가 동시에 접근하게 된다면,

의도치 않은 비정상적인 결과가 도출될 가능성이 존재한다.

따라서 이러한 상황을 막기 위해 동기화이슈를 관리해야 하는 상황이 발생한다.

아래 python 예시 코드를 보자.

import threading # 파이썬의 쓰레드 생성 외부 라이브러리

g_count = 0 # 글로벌 변수 선언

def thread_main(): # 글로벌 변수 g_count에 1을 십만 번씩 더하는 함수
    global g_count
    for i in range(100000):
        g_count +=1
        
threads = []

for i in range(50): # list에 50개의 쓰레드를 붙인다.
    th = threading.Thread(Target = thread_main)
    threads.append(th)

for th in threads: # list 내 쓰레드의 함수를 실행시킨다.
    th.start()

# join() 은 쓰레드 간 동기화 함수
# 모든 쓰레드의 실행이 종료될 때까지 대기하게 만듬.
for th in threads: 
    th.join()
    
print('g_count = ', g_count)

위 코드를 실행시켰을 때, 동기화 이슈가 발생할 수 있다.

그 이유는 아래와 같다.

• g_count +=1 이라는 코드를 실행시켰을 때, 컴퓨터 내부 구조는 다음과 같이 동작한다(컴퓨터 구조에 대한 이해 필요).
  • (1) g_count의 현재값을 register에 저장한다.
  • (2) register 값을 1 증가시킨다.
  • (3) register에 기록된 값을 g_count 메모리 값에 덮어씌운다.

• 그런데 현재 위의 thread_main 함수에서 위 (1), (2), (3)을 실행하는 반복문이 100000번 이므로, 만약 연산 시간이 길다면 쓰레드 사이에서 반복문 중간에 Context Switching이 발생할 수 있다 (반복문이 100000번이 아니라 100번 정도라면, 연산 속도가 짧으므로 Context Switching이 발생하지 않음).

• Context Switching이 발생할 경우 다음 쓰레드가 thread_main 함수를 실행시키면서, 동일 register를 초기값 0으로 만들고 g_count 값을 덮어씌우고 연산을 시작한다.

• 다시 Context Switching이 발생하면, 동일한 register에 값이 덧씌워지고 다시 끝난 지점부터 연산을 시작하게 된다.

• 이처럼 쓰레드 사이의 Context Switching이 빈번하게 발생하다 보면 register에 저장된 값이(변수값) 계속 변화하므로 연산 결과값이 제대로 반영되지 못할 수 있다.

이것이 바로 쓰레드 간 변수를 공유함에 따라 발생하는 쓰레드 동기화 이슈의 한 예이다.

그럼, 저기서 문제가 되는 thread_main() 함수의 연산 부분을 아래와 같이 바꾸면..

def thread_main():
    global g_count
    lock.acquire() # 락을 걸어준다. - 파이썬 제공 API
    for i in range(100000): # 해당 for문은 임계영역
        g_count +=1
    lock.release() # 락이 풀린다.
    
lock = threading.Lock()

lock.acquire() 함수를 특정 쓰레드가 실행하게 되면, release될 때 까지는 다른 쓰레드가 acquire() 함수를 실행하지 못하고 기다리게 된다.

따라서 for문 연산은 하나의 쓰레드만 접근할 수 있게 된다(동시접근을 막음).

위와 같은 기법을 Mutual Exclusion(상호 배제)라고 하며,

쓰레드끼리 겹치는 for문 연산과 같은 영역을 임계 영역(critical section)이라고 하고,

g_count와 같은 겹치는 자원을 임계 자원(critical resource)이라고 한다.

이 때, 임계 영역에 여러 스레드가 들어갈 수 있게 만드는 기법을 세마포어라 한다.

이처럼, 임계구역에 대한 접근을 막기 위해 Locking 메커니즘이 필요하다.

Locking 메커니즘은 크게 2가지 방식이 있는데,

• Mutex(Binary semaphore) : 임계구역에 하나의 스레드만 들어갈 수 있음.
• Semaphore : 임계구역에 여러 스레드가 들어갈 수 있음. Counter를 두어서 동시에 접근할 수 있는 허용 가능한 스레드 수를 제어함.

세마포어(Semaphore)

세마포어는 counter를 두어 자원 접근의 스레드 개수를 제어하는 방법이다.

논리 자체는 단순한데,

어떤 프로세스가 임계영역에 진입할 때 couter 변수의 값을 -1,

임계영역에서 나올 때 counter 변수의 값을 +1로 하여,

counter 변수의 값이 특정 수 이상일 경우에만 임계영역에 접근을 허용하는 방식이다.

수도 코드로 표현하면 아래와 같다.

// S는 세마포어 카운터를 의미
P(S) : wait(S){ // 임계영역 진입시의 수도코드 (진입 가능한지 검사함)
				while S <= 0 // S가 0 이하이면 loop안에서 기다린다(wait)
				;
		S--; // 임계영역에 접근하면 S를 -1 하여 다른 프로세스의 접근을 막는다.
}

V(S) : signal(S){ // 임계영역에서 빠져나올 때의 수도코드
		S++; // 임계영역에서 나오면 S를 +1 하여 다른 프로세스의 접근을 허용한다.
}

자 그런데, 위 wait 수도코드의 경우 ‘기다림’을 표현하기 위해 while loop문을 썼다.

왜냐하면, 기본적으로 컴퓨터 프로그래밍에서는 CPU의 중단을 표현하는 것은 불가능하고, 끊임없이 코드를 실행해야 하기 때문이다.

이러한 loop문을 이용하는 것을 바쁜 대기(busy waiting)라 하는데,

이 방법은 당연하게도 CPU에 부하를 걸리게 한다(쓸데없는 무한반복문).

이러한 부하를 줄이는 방법은 운영체제 기술 - 대기큐를 사용하는 방법이다.

P(S) : wait(S){
    	S->count--;
    	// S가 0 이하인 경우 queue에 넣고 sleep시킨다.
		if (S <= 0){
			add this process to S->queue;
			block();
		}
}

V(S) : signal(S){
    	S->count++;
    	// S가 양수인 경우 queue에 넣었던 프로세스를 깨운다.
		if (S >= 1){
            remove a process P from queue;
            wakeup();
        }
}

리눅스에서는 POSIX세마포어라는 기본적인 세마포어 API를 정의해놓았다.

교착상태(Deadlock)

‘무한 대기상태’로, 두 개 이상의 작업이 서로 상대방의 작업이 끝나기만을 기다리고 있는 상태를 의미한다.

(출처 : https://www.geeksforgeeks.org/introduction-of-deadlock-in-operating-system/)

위 그림처럼 Process 1은 Resource 2을, Process 2는 Resource 1을 점유하려고 대기(wait)하고 있으나

Process 1, Process 2 각각이 상대방이 원하는 자원을 점유하고 있기 때문에 더이상 프로그램의 실행이 되지 않는다.

프로세스, 쓰레드 둘 다 이와 같은 상태가 발생할 수 있다.

교착상태는 프로세스를 하나씩 실행하는 배치처리 시스템에서는 발생하지 않는 현상이다.

교착상태가 발생하는 조건은 아래 4가지 조건이 있다.

• 상호배제(Mutual exclution) : 프로세스들이 필요 자원에 대한 배타적 통제권을 요구함.
• 점유대기(Hold and wait) : 프로세스가 할당된 자원을 가지고 있으면서 동시에 다른 자원을 요구, 대기함.
• 비선점(No preemption) : 한 프로세스가 어떤 자원의 사용을 끝낼 때 까지 그 자원을 뺏을 수 없다.
• 순환대기(CIrcular wait) : 각 프로세스는 순환적으로 다음 프로세스가 요구하는 자원을 가지고 있다.

교착상태의 해결방법은 위 4가지 상태 중 최소 하나의 조건이 발생하지 않도록 하는 것인데,

현실적으로 실제 상황에서 위 4가지 중 어떤 조건이 발생할 지를 알 수 없으므로,

문제 발생 시점에 코드로 해결하는 것이 가장 현실적이다.

물론 문제의 예방 및 회피는 가능하며, 그 방법은 매우 다양하다.

기아상태(Starvation)

특정 프로세스의 우선순위가 낮아서, 원하는 자원을 계속 할당받지 못하는 상태를 뜻한다.

대표적인 예로 다익스트라의 식사하는 철학자 문제가 있다.

5인의 철학자가 원형 테이블에서 포크 2개로 식사를 하고 싶어하며, 테이블에는 포크가 5개 놓여있다. 철학자가 동시에 자신의 왼쪽 포크를 집으면, 그 누구도 오른손에 포크를 쥘 수 없으므로 아무도 식사를 할 수 없어 기아가 된다(…)

기아상태의 해결은 우선순위의 변경이며, 그 메커니즘에도 여러가지 방법이 있으나 딱 정해진 방법은 존재하지 않는다.

프로그램의 코드 레벨에서 해당 상태를 수정해냐가야 한다.

두 현상의 차이점 :

• 데드락 : 여러 프로세스가 동일 자원 점유를 요청할 때 발생함.

• 기아 상태 : 여러 프로세스가 부족한자원을 점유하기 위해 경쟁할 때 발생함.

위 내용은 ‘패스트캠퍼스’의 컴퓨터공학 강좌 내용을 요약 정리한 것임을 밝힙니다. (https://www.fastcampus.co.kr/)