13장 동시성

1. 📌 핵심 개념 정리

✅ 요약하기

객체는 처리의 추상화다. 스레드는 일정의 추상화다.
제임스 O. 코플리엔

1. 동시성이 필요한 이유

동시성이란?

동시성은 결합(coupling)을 줄이는 전략이다. 즉, 무엇(what)과 언제(when)를 분리하는 역할을 한다.

스레드가 하나인 프로그램은 무엇과 언제가 강하게 결합되어 있어 상태 관리가 어렵다. 디버깅 시 중단점을 찍었을 때 어디서 언제 멈추는지 확인이 가능하다.

반면, 동시성을 도입하면 프로그램이 독립적인 작업 단위로 나뉘어 구조적 설계 및 효율성이 향상된다. 시스템을 이해하기 쉽고 문제를 분리하기도 쉽다. 작은 협력 프로그램 여럿으로 보인다.

성능 및 응답성 향상
- 정보 수집기(information aggregator) 같은 프로그램은 여러 웹사이트에서 정보를 가져오는데, 단일 스레드보다 동시성을 활용하면 성능이 크게 향상된다. 매일 실행하므로 24시간 안에 끝내야 하는데, 웹사이트를 계속 추가하면 정보 수집 시간이 늘어나 결국 24시간을 넘기게 되는 상황을 방지할 수 있다.
- 사용자 요청이 증가할수록 동시성을 통해 시스템이 효율적으로 응답할 수 있다.
- ex) 다수의 사용자 요청을 한 번에 처리하는 웹 애플리케이션.
- 한 번에 한 사용자를 처리하는 시스템에서 사용자 수가 늘어날수록 시스템 응답 속도가 느려지는 것을 개선할 수 있다.

작업 분배 및 병렬 처리
- 동시성을 활용하면 시스템을 여러 작은 단위로 나눠 병렬로 처리할 수 있다.
- 예) 빅데이터 분석 시스템에서는 대량의 정보를 병렬로 처리하면 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있다. 정보를 나눠 여러 컴퓨터에서 돌리거나 대량의 정보를 병렬로 처리할 수 있다.

서블릿에서는 웹 요청이 들어올 때마다 웹 서버는 비동기식으로 서블릿을 실행한다. 따라서 프로그래머는 들어오는 모든 웹 요청을 관리할 필요가 없다. 원칙적으로 각 서블릿 스레드는 다른 서블릿 스레드와 무관하게 자신만의 공간에서 동작한다.

2. 동시성의 난관

동시성은 다루기 어렵기에 주의하지 않으면 난감한 상황에 처한다.

다수의 부하를 유발한다.
- 성능이 저하될 수 있으며, 코드가 복잡해진다. 성능 측면에서 부하가 있으며 추가 코드를 작성해야 한다.

설계가 복잡해진다.
- 단순한 문제라도 동시성을 고려하면 복잡성이 증가한다.

테스트가 어렵다.
- 동시성 버그는 재현하기 어려우며, 특정 경로에서만 발생하는 문제를 찾기 어렵다. 결함을 간혹 발생하는 일회성 문제로 여겨 무시하기 쉽다. 예측하기 어렵다.

동시성을 구현하기가 어려운 이유는 잘못된 결과를 출력하는 일부분으로 인해 예측하기 어렵기 때문이다.

두 스레드가 같은 변수를 동시에 참조하면 놀라운 결과가 발생한다.

두 스레드가 자바 코드 한 줄을 거쳐가는 경로는 수없이 많은데, 그 중에서 일부 경로가 잘못된 결과를 내놓기 때문이다.

근본적인 설계 전략이 필요하다.
- 동시성은 단순히 추가하는 것이 아니라, 설계 단계부터 고려해야 한다. 동시성을 구현하려면 흔히 근본적인 설계 전략을 재고해야 한다.
```
public class X {
private int lastIdUsed;
public int getNextId() {
return ++lastIdUsed;
}
}
```

위 코드에서 lastIdUsed를 공유하는 두 개의 스레드가 getNextId()를 호출하면, 예상치 못한 결과가 발생할 수 있다.

두 스레드가 동시에 실행되면 경합 조건(race condition)이 발생하여, 예상과 다른 값이 반환될 가능성이 높다. 여러 개의 스레드가 동시에 같은 공유 자원에 접근하면 충돌이 발생할 수 있다.

자바 메모리 모델과 JIT 최적화 등을 이해하지 않으면 문제 해결이 어려울 수 있다.

아주 간단한 함수이지만 두 스레드가 같은 변수를 동시에 참조하기에 출력을 확실하게 예측하기 어렵다. 코드를 컴파일러가 바이트 코드로 처리하면 경로가 수만~수백만 가지가 발생하므로 일부 경로만 문제를 발생시킴.

3. 미신과 오해

동시성이 항상 성능을 높여주지는 않는다. 때로 성능을 보여준다. 대기 시간이 매우 길어 여러 스레드가 프로세서를 공유할 수 있거나 동시에 처리할 계산이 충분히 많은 경우에만 높은 성능을 보여준다. 어느 쪽도 일상적으로 발생하는 상황은 아니다.
- 경합 상태 (Race Condition)와 동기화 비용: 여러 개의 스레드가 동시에 같은 공유 자원에 접근하면 충돌이 발생할 수 있다. 이를 방지하려면 **락(Lock)이나 동기화(synchronization)**가 필요하지만, 이 과정이 오히려 성능을 저하시킨다.
- CPU 바운드 작업에서의 오버헤드: CPU 연산이 많은 작업에서는 스레드를 많이 생성해도 성능이 크게 향상되지 않는다. 오히려 스레드 컨텍스트 스위칭 비용이 증가하여 성능이 저하될 수 있다.
- I/O 바운드 작업에서 과도한 스레드 생성: I/O 작업(예: 파일 읽기/쓰기, 네트워크 요청)에서는 적절한 스레드 수를 유지해야 성능이 향상된다. 너무 많은 스레드를 사용하면 CPU가 스레드 스케줄링에 많은 시간을 소비하게 되어 성능이 저하될 수 있다.
- 캐시 미스(Cache Miss)로 인한 성능 저하: 멀티스레드 환경에서는 캐시 일관성을 유지하기 위해 캐시 코히런시(Cache Coherency) 비용이 발생할 수 있다.

동시성을 구현해도 설계는 변하지 않는다. 단일 스레드 시스템과 다중 스레드 시스템은 설계 방식이 다르므로 이를 고려해야 한다. 일반적으로 무엇과 언제를 분리하면 시스템 구조가 매우 달라진다.

웹 애플리케이션에서 항상 필요한 것은 아니다. 웹 서버는 본래 각 요청을 독립적인 스레드에서 처리하므로, 필요하지 않은 경우도 있다.

웹 또는 EJB 컨테이너를 사용하면 동시성을 이해할 필요가 없다. 실제로는 컨테이너가 어떻게 동작하는지 어떻게 동시 수정, 데드락 문제를 해결하는지 알아야만 한다.

4. 동시성 방어 원칙

동시성 코드가 일으키는 문제로부터 시스템을 방어하는 원칙과 기술.

단일 책임 원칙(SRP)
- 메서드/클래스/컴포넌트를 변경할 이유가 단 하나여야 한다는 원칙.
- 동시성은 복잡성 하나만으로도 따로 분리할 이유가 충분 -> 동시성 관련 코드는 다른 코드와 분리해야 한다.
- 동시성 코드는 독자적 개발,변경,조율 주기가 있다.
- 동시성 코드에는 다른 코드에서 겪는 난관과 다르고 어렵기에 독자적인 난관이 존재한다. 주변에 있는 다른 코드가 발목을 잡지 않더라도 동시성 하나만으로도 충분히 어렵다.
- 잘못된 동시성 코드의 실패원인은 다양하다. 별의별 방식으로 실패한다.
- 권장사항: 동시성 코드는 다른 코드와 분리하라.

따름 정리 (corollary) : 자료 범위를 제한하라
- 객체 하나를 공유한 후 동일 필드를 수정하던 두 스레드간의 간섭으로 오류발생. 동일한 공간을 두 스레드가 사용하면 예상치 못한 결과를 내놓는다.
- 이에 관한 해결책으로 공유객체를 사용하는 코드 내 임계영역(critical section) 을 synchronized 키워드로 보호 하는 것을 권장한다.
- 공유 자료 수정 위치가 많을 수록 다음 가능성도 증가한다.
  - 보호할 임계영역을 빼먹는다. 이로인해 공유 자료를 수정하는 모든 코드가 망가진다.
  - 모든 임계영역을 올바로 보호했는지 확인하느라 같은 고생을 반복한다 (DRY 위반).
- 버그 찾기가 더욱 힘들어진다. 그렇지 않아도 찾아내 어려운 버그가 더욱 찾기 어려워진다.

권장사항: 자료를 캡슐화(encapsulation)하라. 공유 자료를 최대한 줄여라.

따름 정리 : 자료 사본을 활용하라
- 공유 자료를 줄이려면 처음부터 공유하지 않는 방법이 제일 좋다.
- 공유 객체를 피하는 방법이 있다면 코드가 문제를 일으킬 가능성이 대폭 감소한다.
- 어떤 경우에는 객체를 복사해 읽기 전용으로 사용하는 방법이 가능하다.
- 어떤 경우에는 각 스레드가 객체를 복사해 사용한 후 한 스레드가 해당 사본에서 결과를 가져오는 방법도 가능하다.
- 사본으로 동기화를 피할 수 있다면 내부 잠금을 없애 절약한 수행 시간이 사본 생성과 가비지 컬렉션에 드는 부하를 상쇄할 가능성이 크다.

따름 정리 : 스레드는 가능한 독립적으로 구현하라
- 다른 스레드와 자료를 공유하지 않는 독자적 스레드를 구현한다. 자신만의 세상에 존재하는 스레드를 구현한다.
- 각 스레드는 클라이언트 요청 하나를 처리한다.
- 모든 정보는 비공유 출처에서 가져오며 로컬 변수에 저장한다. 그러면 각 스레드는 세상에 자신만 있는 듯이 돌아갈 수 있다.
- 각 스레드는 다른 스레드와 동기화할 필요가 없어 독자적으로 돌아갈 수 있다.

권장사항: 독자적인 스레드로, 가능하면 다른 프로세서에서, 돌려도 괜찮도록 자료를 독립적인 단위로 분할하라. 공유 자원이 많지 않다면 ThreadLocal 같은 방법으로 회피하는 것이 가장 좋은 선택이다.

5. 라이브러리를 이해하라

자바 5로 스레드 코드 구현 시 고려사항. 자바 5는 동시성 측면에서 이전 버전보다 많이 나아졌다.
- 스레드 환경에 안전한 컬렉션을 사용한다. (자바 5이상 제공). 더그 리가 책을 집필하면서 스레드에 사용해도 안전한 컬렉션 클래스 몇 개를 구현했는데, 나중에 java.util.concurrent 패키지에 추가되었다. 해당 패키지가 제공하는 클래스는 다중 스레드 환경에서 사용해도 안전하며, 성능도 좋다.
- 서로 무관한 작업을 수행할 때는 executor 프레임워크를 사용한다.
- 가능하다면 스레드가 차단(blocking)않는 방법을 사용한다.
- 일부 클래스 라이브러리는 스레드에 안전하지 못하다.

스레드 환경에 안전한 컬렉션
- java.util.concurrent
  - 다중 스레드 환경에서 사용해도 안전하고 성능이 좋다.
  - ConcurrentHashMap은 실제로 대부분의 상황에서 HashMap보다 빠르다.
  - 동시 읽기/쓰기 지원.
  - 자주 사용하는 복합 연산을 다중 스레드 상에서 안전하게 만든 메서드로 제공한다.
  - ReentrantLock : 한 메서드에서 잠그고 다른 메서드에서 푸는 락(lock) 이다. 락을 걸어야 한다면 synchronized보다는 ReentrantLock을 고려해보자.
  - Semaphore : 전형적인 세마포다. 개수(count)가 있는 락이다. 세마포어는 리소스 개수가 제한된 경우(예: 데이터베이스 연결) 유용하게 사용 가능하다.
  - CountDownLatch : 지정한 수만큼 이벤트가 발생하고 나서야 대기 중인 스레드를 모두 해제하는 락이다. 모든 스레드에게 동시에 공평하게 시작할 기회를 준다.

권장사항: 언어가 제공하는 클래스를 검토하라.
- java.util.concurrent
- java.util.concurrent.atomic. 성능이 중요하면 Atomic 클래스 등을 활용한 락프리 프로그래밍을 검토하자.
- java.util.concurrent.locks.

6. 실행 모델을 이해하라

다중 스레드 애플리케이션을 논하기 전에 먼저 몇 가지 용어를 이해하자. 다중 스레드 애플리케이션을 분류하는 방식은 여러가지다. 기본 용어부터 익히자.
- 한정된 자원 (Bound Resource): 다중 스레드 환경에서 사용하는 자원으로, 크기나 숫자가 제한적이다. 데이터베이스 연결, 길이가 일정한 읽기/쓰기 버퍼 등이 예다.
- 상호 배제(Mutual Exclusion): 한 번에 한 스레드만 공유 자료나 공유 자원을 사용할 수 있는 경우를 가리킨다.
- 기아(Starvation): 한 스레드나 여러 스레드가 굉장히 오랫동안 혹은 영원히 자원을 기다린다. 예를 들어 항상 우선순위에 의해 한 스레드가 자원을 독차지한다면 다른 스레드는 기아 상태에 빠진다. 항상 짧은 스레드에게 우선순위를 준다면, 짧은 스레드가 지속적으로 이어질 경우, 긴 스레드가 기아 상태에 빠진다. 처리율을 강조하면 기아(stravation)현상이 생기거나 오래된 정보가 쌓인다.
- 데드락(Deadlock): 여러 스레드가 서로가 끝나기를 기다린다. 모든 스레드가 각기 필요한 자원을 다른 스레드가 점유하는 바람에 어느 쪽도 더 이상 진행하지 못한다. 깔끔하게 종료하는 코드는 올바로 구현하기 어렵다. 가장 흔히 발생하는 문제가 데드락이다. 예를 들어, 부모 스레드가 자식 스레드가 끝나기를 기다리는데, 자식 스레드 중 하나가 데드락 상태라면 부모 스레드는 영원히 대기한다.
- 라이브락(Livelock): 락을 거는 단계에서 각 스레드가 서로를 방해한다. 스레드는 계속해서 진행하려 하지만, 공명(resonance)으로 인해, 굉장히 오랫동안 혹은 영원히 진행하지 못한다.

생산자-소비자
- 하나 이상 생산자 스레드가 정보를 생성해 버퍼나 대기열에 넣는다.
- 하나 이상 소비자 스레드가 대기열에서 정보를 가져와 사용한다.
- 생산자 스레드와 소비자 스레드가 사용하는 대기열은 한정된 자원이다.
- 생산자는 대기열에 빈공간이 생길 때까지 기다린다. 이후 정보를 채우고 시그널을 보낸다. 버퍼/대기열 비면 생산자가 정보 넣기, 소비자에게 정보 채웠다고 시그널 보내기.
- 소비자는 대기열에 정보가 채워질 때까지 기다린다. 이후 정보를 사용하고 시그널을 보낸다. 버퍼/대기열 차있으면 소비자가 정보 가져오기, 생산자에게 정보 비었다고 시그널 보내기.
- 대기열을 올바르게 사용하고자 서로에게 시그널을 보내도록 하라.
- 잘못하면 생산자 스레드와 소비자 스레드가 둘 다 진행 가능함에도 동시에 서로에게서 시그널을 기다릴 수 있다.
- 생산자는 종료되었지만 소비자가 메시지를 기다려 차단(blocked) 상태가 된다면, 소비자는 종료 신호를 받지 못함 → 전체 시스템이 멈출 위험이 있다.

읽기-쓰기
- 읽기 스레드를 위한 주된 정보원으로 공유자원을 사용하지만, 쓰기 스레드가 공유자원을 이따금 갱신한다고 하자.
- 이런 경우 처리율(throughput) 이 문제의 핵심이다.
- 처리율을 강조한다면 기아(stravation)현상이 생기거나 오래된 정보가 쌓인다.
- 갱신을 허용하면 처리율에 영향을 미친다.
- 보통 쓰기 스레드가 버퍼를 오랫동안 점유해 읽기 스레드의 처리율이 떨어진다.
- 읽기 쓰레드의 요구와 쓰기 스레드의 요구를 적절히 만족시켜 처리율도 적당히 높이고 기아도 방지하는 해법이 필요하다.
- 해결 전략으로는 읽기 스레드가 없을 떄까지 갱신을 원하는 쓰기 스레드가 버퍼를 기다리는 방법이 있다.
- 하지만 읽기 스레드가 계속 이어진다면 쓰기 스레드는 기아 상태에 빠진다.
- 반면, 쓰기 스레드에게 우선권을 준 상태에서 쓰기 스레드가 계속 이어진다면 처리율이 떨어진다.
- 양쪽 균형을 잡으면서 동시 갱신 문제를 위한 해법이 필요하다.

[식사하는 철학자들]
- 원형 테이블에 앉아있는 철학자들.
- 각 철학자의 왼쪽에는 포크가, 테이블의 중앙에는 스파게티 한 접시가 놓여있다.
- 스파게티를 먹기 위해서는 철학자의 양 손에 포크가 있어야 한다. 양손에 포크를 쥐지 않으면 먹지 못한다. 왼쪽 철학자나 오른쪽 철학자가 포크를 사용 중이라면 그쪽 철학자가 먹고 나서 포크를 내려놓을 때까지 기다려야 한다. 스파게티를 먹고 나면 포크를 내려놓고 배가 고플 때까지 다시 생각에 잠긴다.
- 철학자 - 스레드 / 포크 - 자원.
- 많은 기업 애플리케이션이 겪는 문제이고, 주의해서 설계하지 않으면 데드락,, 라이브락, 처리율 저하, 효율성 저하 등을 겪는다.

권장사항: 위에서 설명한 기본 알고리즘과 각 해법을 이해하라.

7. 동기화하는 메서드 사이에 존재하는 의존성을 이해하라

동기화하는 메서드 사이에 의존성이 존재하면 동시성 코드에 찾아내기 어려운 버그가 발생한다.

자바 언어는 개별 메서드를 보호하는 synchronized라는 개념을 지원한다.

공유 클래스 하나에 동기화된 메서드가 여럿이라면 구현이 올바른지 다시 한 번 확인하라.

권장사항: 공유 객체 하나에는 메서드 하나만 사용하라. 메서드끼리 의존성 없애기.

공유 객체 하나에 여러 메서드가 필요한 상황에는 해당 방법을 고려한다.
- 클라이언트에서 잠금: 클라이언트에서 첫 번째 메서드를 호출하기 전에 서버를 잠근다. 마지막 메서드를 호출할 떄까지 잠금을 유지한다.
- 서버에서 잠금: 서버에서 "서버를 잠그고 모든 메서드를 호출한 후 잠금을 해제하는" 메서드를 구현한다. 클라이언트는 이 메서드를 호출한다. 서버에 서버에 락을 걸고 모든 메서드를 호출한 후 잠금을 해제하는 메서드를 구현해 이 메서드를 클라이언트에서 호출한다.
- 연결 서버: 잠금을 수행하는 중간 단계를 생성한다. '서버에서 잠금' 방식과 유사하지만 원래 서버는 변경하지 않는다. 잠금을 수행하는 중간 단계를 생성한다.

8. 동기화 하는 부분을 작게 만들어라

자바에서 synchronized키워드를 사용하면 락을 설정한다.

같은 락으로 감싼 모든 코드 영역은 한 번에 한 스레드만 실행 가능하다.

락은 스레드를 지연시키고 부하를 가중시킨다.

여기저기서 synchronized 문을 남발하는 코드는 바람직하지 않다.

임계영역은 반드시 보호해야 한다.

따라서 코드를 짤 떄는 임계영역 수를 최소화 해야한다. 임계영역 크기도 커지면 안됨.

필요 이상으로 임계영역 크기를 키우면 스레드 간 경쟁이 늘어나 프로그램 성능이 저하된다.

권장사항: 동기화하는 부분을 최대한 작게 만들어라. 최대한 임계영역 수를 줄이도록 코드를 작성하라. 동기화하는 부분을 최대한 작게 만드는 것을 권장한다.

9. 올바른 종료 코드는 구현하기 어렵다.

다중 스레드 코드 작성의 어려움. 영구적으로 돌아가는 시스템을 구현하는 방법과 잠시 둘다 깔끔하게 종료하는 시스템을 구현하는 방법은 다르다.

다중 스레드 코드는 깨끗하고 구조적으로 작성하지 않으면 복잡성과 오류가 증가함.

단일 책임 원칙(SRP) 을 따르고, POJO를 활용해 스레드와 무관한 코드와 스레드 코드 분리 필요. SRP 원칙을 준수해서 POJO를 사용해 스레드를 아는 코드와 모르는 코드를 분리한다.

스레드 코드는 개별적으로 철저하게 테스트해야 하며, 스레드 간 공유 데이터를 다룰 때 동기화 및 경계 조건에 주의해야 함.

스레드 코드의 종료 처리.

정확한 종료 처리는 어려움 → 데드락(deadlock)과 같은 문제 발생 가능. 깔끔하게 종료하는 코드는 올바로 구현하기 어렵다. 가장 흔히 발생하는 문제가 데드락이다.

예를 들어, 부모 스레드가 자식 스레드가 끝나기를 기다리는데, 자식 스레드 중 하나가 데드락 상태라면 부모 스레드는 영원히 대기.

생산자-소비자 패턴에서도 생산자는 종료되었지만 소비자가 메시지를 기다려 차단(blocked) 상태가 된다면, 소비자는 종료 신호를 받지 못함 → 전체 시스템이 멈출 위험.

해결 방법 및 권장 사항.
- 종료 코드는 처음부터 신중하게 설계해야 하며, 시간이 오래 걸릴 수 있음. 종료 코드를 개발 초기부터 고민하고 동작하게 초기부터 구현하라. 생각보다 오래 걸린다.
- 검증된 알고리즘을 활용하는 것도 방법. 생각보다 어려우므로 이미 나온 알고리즘을 검토하라.
- 테스트 주도 개발(TDD) 원칙을 적용하여 지속적으로 테스트하며 문제를 최소화하는 것이 중요.

결론.
- 다중 스레드 코드는 신중하게 작성하지 않으면 복잡성과 오류가 증가하며, 특히 종료 처리는 세심한 설계가 필요함. 처음부터 종료 로직을 고민하고, 이미 검증된 알고리즘을 활용하는 것이 권장됨.

10. 스레드 코드 테스트하기

멀티스레드 코드는 동시성 문제로 인해 예측할 수 없는 오류가 발생하기 쉽다. 따라서 효과적인 테스트 전략이 필요하다. 멀티 스레드 환경에서는 테스트를 하기 매우 복잡하다. 코드가 올바르다고 증명하기는 현실적으로 불가능하다. 테스트가 정확성을 보장하지는 않는다. 그럼에도 충분한 테스트는 위험을 낮춘다. 스레드가 하나인 프로그램은 지금까지 한 말이 모두 옳다. 그런데 같은 코드와 같은 자원을 사용하는 스레드가 둘 이상으로 늘어나면 상황은 급격하게 복잡해진다.

테스트 전략. 문제를 노출하는 테스트 케이스 작성.
- 문제를 일으키는 테스트 케이스를 작성하고, 다양한 환경에서 반복적으로 실행해라. 프로그램 설정과 시스템 설정과 부하를 바꿔가며 자주 돌려라.
- 테스트 실패의 원인을 철저히 분석하되, 단순히 "다시 돌려서 통과했다"고 넘어가지 말라. 테스트가 실패하면 반드시 원인을 추적하라. 다시 돌렸더니 통과한다는 이유로 그냥 넘어가면 절대로 안 된다.

오류 탐지 및 디버깅.
- 스레드 문제는 종종 간헐적으로 발생하는데, 이를 ‘일회성 오류’로 치부하지 말고 원인을 분석하라. 말이 안 되는 실패는 잠정적인 스레드 문제로 취급하라. 시스템 실패를 일회성이라 치부하지 마라. 시스템 실패를 "일회성"이라 치부하지 마라.
- 단일 스레드 환경에서 코드가 정상적으로 동작하는지 먼저 확인하고, 이후 다중 스레드 환경을 고려하라. 다중 스레드를 고려하지 않은 순차 코드부터 제대로 동작하게 만들어라. 스레드 환경 밖에서 코드가 제대로 도는지 반드시 확인한다. 일반적인 방법으로, 스레드가 호출하는 POJO를 만든다. POJO는 스레드를 모른다. 따라서 스레드 환경 밖에서 테스트가 가능하다. 스레드 환경 밖에서 생기는 버그와 스레드 환경에서 생기는 버그를 동시에 디버깅하지 마라. 먼저 스레드 환경 밖에서 코드를 올바로 돌려라.

다중 스레드 환경에서의 테스트. 다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 다양한 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있도록 스레드 코드를 구현하라. 다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 상황에 맞춰 조정할 수 있게 작성하라.
- 다양한 설정에서 스레드 개수를 조정하면서 테스트하라. 실행 중 스레드 수를 바꿔봐라.
- 프로세스를 여러 개 실행해 다중 스레드 상황을 시뮬레이션하라.
- 다양한 속도와 환경에서 테스트하여 예측하지 못한 동작을 포착하라. 테스트 코드를 빨리, 천천히, 다양한 속도로 돌려본다. 반복 테스트가 가능하도록 테스트 케이스를 작성한다. 다양한 곳에서 사용할 수 있도록 코드를 구현하라.
- 프로세서 수보다 많은 스레드를 돌려보라. 시스템이 스레드를 스왑할 때도 문제가 발생한다. 스와핑을 일으키려면 프로세서 수보다 많은 스레드를 돌린다. 스와핑이 잦을 수 록 임계영역을 빼먹은 코드나 데드락을 일으키는 코드를 찾기 쉬워진다. 프로세서 수 > 스레드 수 : 데드락 일으키는 스와핑 자주 발생시키기 위해.
- 다른 플랫폼에서 돌려보라. 다중 스레드 코드는 플랫폼에 따라 다르게 돌아간다. 따라서 코드가 돌아갈 가능성이 있는 플랫폼 전부에서 테스트를 수행해야 마땅하다. 처음부터 그리고 자주 모든 목표 플랫폼에서 코드를 돌려라.

강제 실패를 유도하는 방법. 코드에 보조 코드를 넣어 강제로 실패를 일으키게 해보라.
- 테스트를 보다 확실히 하기 위해 보조 코드(instrumentation) 를 삽입하여 오류를 유도하라. 흔히 스레드 코드는 오류를 찾기가 쉽지 않다. 간단한 테스트로는 버그가 드러나지 않는다. 스레드 버그가 산발적이고 우발적이고 재현이 어려운 이유는 코드가 실행되는 수천 가지 경로 중에 아주 소수만 실패하기 때문이다. 즉, 실패하는 경로가 실행될 확률은 극도로 저조하다. 그래서 찾아내기 어렵다.
- 예를 들어 wait(), sleep(), yield(), priority() 등을 코드에 추가하여 실행 순서를 변경해라. 각 메서드는 스레드가 실행되는 순서에 영향을 미친다. 따라서 버그가 드러날 가능성도 높아진다. 잘못된 코드라면 가능한 초반에 그리고 가능한 자주 실패하는 편이 좋다. 코드에 보조 코드를 추가하는 방법은 두가지다.
- 이를 통해 스레드 실행 순서의 영향을 확인하고, 잠재적 오류를 드러나게 할 수 있다.
- 직접 구현하기: 코드에다 직접 wait(), sleep(), yield(), priority() 함수를 추가한다. 특별히 까다로운 코드를 테스트할 때 적합하다.
- 자동화: 보조 코드를 자동으로 추가하려면 AOF, CGLIB, ASM 등과 같은 도구를 사용한다.

자동화된 테스트 도구 활용.
- AOP(Aspect-Oriented Programming)나 CGLIB, ASM 같은 도구를 활용하여 보조 코드를 자동으로 삽입하라. 코드를 흔드는 이유는 스레드를 매번 다른 순서로 실행하기 위해서다. 좋은 테스트 케이스와 흔들기 기법은 오류가 드러날 확률을 크게 높여준다. 권장사항: 흔들기 기법을 사용해 오류를 찾아내라.
- 테스트 환경과 배포 환경에서 다르게 동작하는 보조 코드를 활용하면 디버깅이 수월해진다.
- IBM의 ConTest 같은 도구도 활용할 수 있다.

결론.
- 스레드 코드 테스트는 단순히 정상 동작 여부를 확인하는 것이 아니라, 다양한 환경에서 반복적으로 실행하며 오류를 적극적으로 찾아내는 것이 핵심이다.

11. 결론

다중 스레드 코드 작성 원칙 및 주의점.

다중 스레드 코드는 복잡하여 오류가 발생하기 쉽기 때문에 각별히 주의해야 함. 동시성 오류를 일으키는 잠정적인 원인을 철저히 이해한다.

SRP를 준수하여 스레드와 무관한 코드와 스레드 관련 코드를 분리하는 것이 중요함.

스레드 코드 테스트 시에는 스레드만을 독립적으로 테스트해야 함.

동시성 오류를 방지하기 위해 공유 자원의 접근을 신중하게 관리해야 함. 보호할 코드 영역을 찾아내는 방법과 특정 코드 영역을 잠그는 방법을 이해한다.

안정적인 코드 작성을 위한 방법.
- 라이브러리의 기본 알고리즘을 활용하여 문제를 해결하는 것이 바람직함. 사용하는 라이브러리와 기본 알고리즘을 이해한다.
- 공유하는 데이터는 최소한으로 제한하며, 필요하다면 객체 설계를 변경하는 것도 고려해야 함.
- 테스트 주도 개발(TDD)의 원칙을 따라 지속적으로 테스트하며, 테스트 용이성을 고려한 설계가 필요함. 일회성 문제를 단순한 문제로 치부해 무시하지 않는다.

보조 코드 활용과 오류 방지. 시간을 들여 보조 코드를 추가하면 오류가 드러날 가능성이 크게 높아진다.
- 보조 코드를 추가하여 오류를 줄일 수 있으며, 자동화 기술을 적극적으로 활용하는 것이 좋음.
- 출시 전에 충분한 오랫동안의 테스트를 거쳐 코드의 안정성을 확보해야 함.

2. 🤔 이해가 어려운 부분

🔍 질문하기

1. 동시성과 병렬성의 구분

어려웠던 부분

동시성 방어 원칙에서 SRP를 지키는 코드가 어떤 코드인지 이해하기 어려웠다. DRY 위반. 스와핑. 보조 코드. 동시성은 때로 성능을 높여준다.

이해한 내용

기본 개념

구분	동시성 (Concurrency)	병렬성 (Parallelism)
정의	여러 작업을 교대로 처리	여러 작업을 동시에 처리
목표	응답성과 자원 활용 향상	처리 속도 향상 (Throughput)
비유	1명이 여러 사람과 빠르게 번갈아 대화	여러 명이 각자 대화
필수 조건	멀티태스킹 개념 (싱글 or 멀티 코어 모두 가능)	멀티코어 필요
실현 방식	문맥 전환 (Context Switching)	실제 병렬 실행 (Multiple Cores)

단일 CPU에서 동시성 구현
- CPU는 한 번에 하나의 작업만 처리할 수 있음.
- 하지만 운영체제가 스레드를 빠르게 전환하면서 마치 동시에 여러 작업이 진행되는 것처럼 보이게 함 → 이것이 동시성.
- ex
  - 웹 서버가 동시에 여러 요청을 처리.
  - 사용자 입력을 받으면서 화면에 애니메이션도 표시.
- 예시
```
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
executor.submit(() -> {
doTask1(); // 1초 걸리는 작업
});
executor.submit(() -> {
doTask2(); // 1초 걸리는 작업
});
```
- 실제로는 두 작업이 순차적으로 실행되지만, 빠르게 스레드를 전환해서 사용자는 "동시에 실행되는 것처럼" 느낀다.

멀티코어에서 병렬성 구현
- CPU 코어가 2개 이상일 경우, 서로 다른 코어가 각각의 작업을 동시에 실행.
- 이것이 병렬성!
- 스레드 수 ≥ 코어 수인 상황에서 병렬 처리를 통해 처리 속도 향상 가능.
- 예시
```
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
executor.submit(() -> doTask1()); // CPU1
executor.submit(() -> doTask2()); // CPU2
```
- 실제로 두 작업이 동시에 실행됨.
- 과학 계산, 이미지 렌더링, 대규모 데이터 분석 등에서 유용.

동시성과 병렬성의 차이 요약

항목	동시성	병렬성
실행 환경	단일 CPU 또는 멀티코어	멀티코어 필수
주된 목적	사용자 응답성 향상	전체 처리 속도 향상
실행 방식	태스크를 빠르게 전환	태스크를 동시에 실행
적용 예	웹 요청 처리, GUI 이벤트 처리	빅데이터 분석, 병렬 정렬

DRY (Don't Repeat Yourself) 위반하면 코드를 수정할 때 중복된 모든 곳을 다 찾아서 고쳐야 하고, 한 곳만 수정하면 다른 부분은 여전히 이전 상태라 버그가 생길 수 있다. 또한 코드가 지저분하고 유지보수가 어려워져요.

스와핑은 두 변수의 값을 서로 바꾸는 것이다.

int a = 5;
int b = 10;
// 스와핑
int temp = a;
a = b;
b = temp;
System.out.println("a = " + a); // 10
System.out.println("b = " + b); // 5

보조 코드는 주된 로직(기능)을 돕기 위해 작성한 추가 코드를 의미하며, 테스트나 특정 기능을 검증하기 위해 임시로 작성한 코드도 포함된다.
```
System.out.println("현재 스레드: " + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(1000);
```

동시성을 높여주지 않는 상황은 다음과 같다:
1. 경합 상태 (Race Condition)와 동기화 비용
2. CPU 바운드 작업에서의 오버헤드
3. I/O 바운드 작업에서 과도한 스레드 생성
4. 캐시 미스(Cache Miss)로 인한 성능 저하

궁금한 점
실제로 동작하는 방식의 차이로 인해 어떤 상황에서 적용하고, 선택해야 하는지가 와닿지 않았다.
SRP 원칙을 지키는 멀티 스레드 코드에는 어떤 것이 있는지 궁금하다. 동시성을 높여주지 않는 상황은 무엇이 있을까?.

3. 📚 참고 사항

📢 논의하기

1. 관련 자료 공유

스레드 풀.

2. 논의하고 싶은 주제

주제

동시성 문제에서 가장 큰 어려움은 공유 자원을 안전하게 다루는 것인데, 이를 해결하는 대표적인 방법은?.
서블릿 예시 말고도 스프링에서 사용하는 다중 스레드 코드에는 어떤 것들이 있을까?.
동시성 방어 원칙을 준수하면 동시성으로 인해 발생하는 문제가 아예 없는가?.

설명

방법	장점	단점	사용 사례
뮤텍스	간단한 구현, 신뢰성 높음	성능 저하, 데드락 위험	공유 자원 접근이 필요한 경우
세마포어	동시에 여러 스레드 접근 가능	적절한 값 설정 필요	데이터베이스 연결 풀, 리소스 제한
락프리	빠르고 데드락 없음	복잡한 연산에서 어려움	카운터 증가, 단일 변수 갱신
스핀락	빠른 문맥 전환	CPU 사용량 증가	짧은 작업에 적합
ThreadLocal	동기화 불필요	메모리 관리 필요	사용자 세션, 트랜잭션 관리

공유 자원이 많지 않다면 ThreadLocal 같은 방법으로 회피하는 것이 가장 좋은 선택!.

락을 걸어야 한다면 synchronized보다는 ReentrantLock을 고려해보자.

성능이 중요하면 Atomic 클래스 등을 활용한 락프리 프로그래밍을 검토하자.

세마포어는 리소스 개수가 제한된 경우(예: 데이터베이스 연결) 유용하게 사용 가능.

스핀락은 문맥 전환이 부담스러운 짧은 연산에만 적합하다.

만약 발생하는 문제가 있을 것 같은데 그러면 애초에 설계부터 잘못된 것인가?.