이정우

1. 📌 핵심 개념 정리

✅ 요약하기

각자 해당 챕터에서 중요하다고 느낀 개념이나 아이디어를 간략하게 정리하고 개선 전, 후에 대한 예시 코드를 비교하며 개념을 설명합니다.

동시성이 필요한 이유
- 동시성이란?
  - 동시성은 결합(coupling)을 줄이는 전략이다.
  - 프로그램에서 무엇(what)과 언제(when)를 분리하는 역할을 한다.
  - 단일 스레드 프로그램은 무엇과 언제가 강하게 결합되어 있어 상태 관리가 어렵다.
  - 반면, 동시성을 도입하면 프로그램이 독립적인 작업 단위로 나뉘어 구조적 설계 및 효율성이 향상된다.
- 성능 및 응답성 향상
  - 정보 수집기(information aggregator) 같은 프로그램은 여러 웹사이트에서 정보를 가져오는데, 단일 스레드보다 동시성을 활용하면 성능이 크게 향상된다.
  - 사용자 요청이 증가할수록 동시성을 통해 시스템이 효율적으로 응답할 수 있다.
  - ex) 다수의 사용자 요청을 한 번에 처리하는 웹 애플리케이션
- 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.
- 미신과 오해
  - 동시성이 항상 성능을 높여주지는 않는다.
    - 긴 대기 시간을 공유하는 경우 성능 향상이 가능하지만, 독립적인 계산을 수행하는 경우에는 성능 향상이 크지 않을 수도 있다.
  - 동시성을 구현해도 설계는 변하지 않는다.
    - 단일 스레드 시스템과 다중 스레드 시스템은 설계 방식이 다르므로 이를 고려해야 한다.
  - 웹 애플리케이션에서 항상 필요한 것은 아니다.
    - 웹 서버는 본래 각 요청을 독립적인 스레드에서 처리하므로, 필요하지 않은 경우도 있다.

동시성의 난관
- 다수의 부하를 유발한다.
  - 성능이 저하될 수 있으며, 코드가 복잡해진다.
- 설계가 복잡해진다.
  - 단순한 문제라도 동시성을 고려하면 복잡성이 증가한다.
- 테스트가 어렵다.
  - 동시성 버그는 재현하기 어려우며, 특정 경로에서만 발생하는 문제를 찾기 어렵다.
- 근본적인 설계 전략이 필요하다.
  - 동시성은 단순히 추가하는 것이 아니라, 설계 단계부터 고려해야 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.
- 자바 메모리 모델과 JIT 최적화 등을 이해하지 않으면 문제 해결이 어려울 수 있다.

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 구현 시 고려사항
      - 동시성 코드는 독자적 개발,변경,조율 주기가 있다.
      - 동시성 코드는 독자적 난관이 있다.
      - 잘못된 동시성 코드의 실패원인은 다양하다.
```
[권장사항]
동시성 코드는 다른 코드와 분리하라.
```
- 따름 정리 (corollary) : 자료 범위를 제한하라
  - 객체 하나를 공유한 후 동일 필드르 ㄹ수정하던 두 스레드간의 간섭으로 오류발생
  - 이에 관한 해겨랙으로 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 ㅇ미계영역을 올바로 보호했는지 확인하느라 같은 고생을 반복한다.
    - 버그 찾기가 더욱 힘들어진다.
```
[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.
- 따름 정리 : 스레드는 가능한 독립적으로 구현하라
  - 다른 스레드와 자료를 공유하지 않는 독자적 스레드를 구현한다.
  - 각 스레드는 클라이언트 요청 하나를 처리한다.
  - 모든 정보는 비공유 출처에서 가져오며 로컬 변수에 저장한다.
  - 각 스레드는 다른 스레드와 동기화할 필요가 없어 독자적으로 돌아갈 수 있다.
```
[권장사항]
독자적인 스레드로,
가능하면 다른 프로세서에서,
돌려도 괜찮도록 독립적인 단위로 자료를 분할하라
```

라이브러리를 이해하라
- 자바 5로 스레드 코드 구현 시 고려사항
  - 스레드 환경에 안전한 컬렉션을 사용한다. (자바 5이상 제공)
  - 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.
    - Semaphore : 전형적인 세마포다. 개수(count)가 있는 락이다.
    - CountDownLatch : 지정한 수만큼 이벤트가 발생하고 나서야 대기 중인 스레드를 모드 해제하는 락이다. 모든 스레드에게 동시에 공평하게 시작할 기회를 준다.
```
[권장사항]
언어가 제공하는 클래스를 검토하라.
- java.util.concur-rent
- java.util.concurrent.atomic
- java.util.concurrent.locks
```

실행 모델을 이해하라
- 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(Stravation)
  - 한 스레드나 여러 스레드가 굉장히 오랫동안 혹은 영원히 자원을 기다린다.
- 데드락(Deadlock)
  - 여러 스레드가 서로가 끝나기를 기다린다. 모든 스레드가 각기 필요한 자원을 다른 스레드가 점유하는 바람에 어느 쪽도 더 이상 진행하지 못한다.
- 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.
  - 소비자는 대기열에 정보가 채워질 때까지 기다린다. 이후 정보를 사용하고 시그널을 보낸다.
  - 잘못하면 생산자 스레드와 소비자 스레드가 둘 다 진행 가능함에도 동시에 서로에게서 시그널을 기다릴 수 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.
  - 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.
```
  - 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.
```

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.
```
- 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.
  - 연결 서버
    - 잠금을 수행하는 중간 단계를 생성한다. '서버에서 잠금' 방식과 유사하지만 원래 서버는 변경하지 않는다.

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.
- 필요 이상으로 임계영역 크기를 키우면 스레드 간 경쟁이 늘어나 프로그램 성능이 저하된다.
```
[권장사항]
동기화하는 부분을 최대한 작게 만들어라.
```

올바른 종료 코드는 구현하기 어렵다.
- 다중 스레드 코드 작성의 어려움
  - 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.
  - 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.
  - 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.
  - 검증된 알고리즘을 활용하는 것도 방법.
  - 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.

스레드 코드 테스트하기
- 멀티스레드 코드는 동시성 문제로 인해 예측할 수 없는 오류가 발생하기 쉽다. 따라서 효과적인 테스트 전략이 필요하다.
- 테스트 전략
  - 문제를 일으키는 테스트 케이스를 작성하고, 다양한 환경에서 반복적으로 실행해라.
  - 테스트 실패의 원인을 철저히 분석하되, 단순히 "다시 돌려서 통과했다"고 넘어가지 말라.
- 오류 탐지 및 디버깅
  - 스레드 문제는 종종 간헐적으로 발생하는데, 이를 ‘일회성 오류’로 치부하지 말고 원인을 분석하라.
  - 단일 스레드 환경에서 코드가 정상적으로 동작하는지 먼저 확인하고, 이후 다중 스레드 환경을 고려하라.
- 다중 스레드 환경에서의 테스트
  - 다양한 설정에서 스레드 개수를 조정하면서 테스트하라.
  - 프로세스를 여러 개 실행해 다중 스레드 상황을 시뮬레이션하라.
  - 다양한 속도와 환경에서 테스트하여 예측하지 못한 동작을 포착하라.
- 강제 실패를 유도하는 방법
  - 테스트를 보다 확실히 하기 위해 보조 코드(instrumentation) 를 삽입하여 오류를 유도하라.
  - 예를 들어 wait(), sleep(), yield(), priority() 등을 코드에 추가하여 실행 순서를 변경해라.
  - 이를 통해 스레드 실행 순서의 영향을 확인하고, 잠재적 오류를 드러나게 할 수 있다.
- 자동화된 테스트 도구 활용
  - AOP(Aspect-Oriented Programming)나 CGLIB, ASM 같은 도구를 활용하여 보조 코드를 자동으로 삽입하라.
  - 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.
결론
- 다중 스레드 코드 작성 원칙 및 주의점
  - 다중 스레드 코드는 복잡하여 오류가 발생하기 쉽기 때문에 각별히 주의해야 함.
  - 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.
- 안정적인 코드 작성을 위한 방법
  - 라이브러리의 기본 알고리즘을 활용하여 문제를 해결하는 것이 바람직함.
  - 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.
- 보조 코드 활용과 오류 방지
- 보조 코드를 추가하여 오류를 줄일 수 있으며, 자동화 기술을 적극적으로 활용하는 것이 좋음.
- 출시 전에 충분한 오랫동안의 테스트를 거쳐 코드의 안정성을 확보해야 함.
```
체계적인 접근 방식을 따른다면 코드가 정상적으로 동작할 가능성이 크게 향상됨.
```

2. 🤔 이해가 어려운 부분

🔍 질문하기

책을 읽으며 이해하기 어려웠던 개념이나 명확하지 않았던 내용을 정리합니다.

개념 또는 원칙의 이름

어려웠던 부분
동시성과 병렬성의 구분 개념적인 이해는 되었으나, 실제로 동작하는 방식의 차이로 인해 어떤 상황에서 적용하고, 선택해야 하는지가 와닿지 않았다.
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

실제 프로젝트에서의 적용 기준

상황	병렬성이 필요한 경우	동시성만으로 충분한 경우
연산량	연산이 매우 많고 CPU 바운드 작업일 때 (e.g. 이미지 처리, 대규모 계산)	I/O 바운드 작업일 때 (e.g. 웹 요청, DB 호출)
코어 수	멀티코어가 존재할 때 효과적	싱글코어에서도 동작 가능
목적	전체 처리 속도를 높이기 위해	사용자 응답성과 시스템 자원 최적화 목적
예시	대용량 파일 압축, 머신러닝 학습	채팅 앱, 웹 서버, 이벤트 리스너

3. 📚 참고 사항

📢 논의하기

관련된 자료가 있다면 공유하고, 더 깊이 논의하고 싶은 아이디어나 의견을 정리합니다.

관련 자료 공유
- 추가 자료
  관련 블로그 글이나 공식 문서 링크를 제공합니다.

논의하고 싶은 주제

주제
- 동시성 문제에서 가장 큰 어려움은 공유 자원을 안전하게 다루는 것인데, 이를 해결하는 대표적인 방법은?

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.**

📢 챕터 템플릿 (1) 📢

📢 챕터 템플릿 (2) 📢

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