스레드 안전(Thread-Safety)란?

멀티 스레드 프로그래밍

• 멀티스레드 프로그래밍은 하나의 프로세스에서 여러 개의 스레드를 만들어 자원의 생성과 관리의 중복을 최소화하는 것이다.
• 장점
  • 멀티 프로세스에 비해 메모리 자원소모가 줄어든다.
  • Heap 영역을 통해서 스레드 간의 통신이 가능하기 때문에 프로세스 간의 통신이 간단해진다.
  • 스레드의 컨텍스트 스위칭은 프로세스의 컨텍스트 스위칭보다 훨씬 빠르다.
• 단점
  • 힙 영역에 있는 자원을 사용할 때 동기화를 해야한다.
  • 동기화를 위해서 락을 과도하게 사용하면 성능 저하가 발생할 수도 있다.
  • 하나의 스레드가 비정상적으로 동작하면 다른 스레드도 영향을 받아 종료하게 될 수도 있다.

스레드 안전

• 스레드 안전(Thread-Satety)란 멀티 스레드 프로그래밍에서 일반적으로 어떤 함수나 변수, 혹은 객체가 여러 스레드로부터 동시에 접근이 이루어져도 프로그램의 실행에 문제가 없는 것을 말한다.
• 하나의 함수가 한 스레드로부터 호출되어 실행 중일 때, 다른 스레드가 그 함수를 호출하여 동시에 함께 실행되더라도 각 스레드에서의 함수의 수행 결과가 옳바르게 나오는 것을 말한다.
• Thread-sate하다라는 의미는 두 개 이상의 스레드가 race condition에 들어가거나 같은 객체에 동시에 접근해도 연산 결과는 정합성이 보장될 수 있게 메모리 가시성이 확보된 상태이다.

스레드 안전의 여부 판단 방법

1. 전역 변수나 힙, 파일과 같이 여러 스레드가 동시에 접근할 수 있는 자원을 사용하는가?
2. 핸들과 포인터를 통한 데이터의 간접 접근이 가능한가?
3. 부수 효과를 가져오는 코드가 있는가?

스레드 안전을 지키기 위한 4가지 방법

• Mutual Exclusion (상호 배제)
• Atomic Operation (원자 연산)
• Thread-Local Storage (쓰레드 지역 저장소)
• Re-Entrancy (재진입성)

1) Mutual Exclusion( 상호 배제 )

• 공유 자원에 하나의 Thread만 접근할 수 있도록 세마포어 / 뮤텍스로 락을 통제하는 방법이다.
• 일반적으로 많이 사용하는 방법이다.
• 적용 예시
  • Python은 Thread Safe하게 메모리를 관리하지 않아 GIL(Global Interpreter Lock)을 통해 Thread Safe를 보장한다.
  • Python에서 threading.lock이 있는데 threading.lock을 acqurie하면 해당 쓰레드만 공유 데이터에 접근할 수 있고 lock을 release해야만 다른 쓰레드에서 공유 데이터에 접근할 수 있다.

2) Atomic Operation (원자 연산)

• 공유 자원에 접근할 때는 원자 연산을 이용하거나 원자적으로 정의된 접근 방법을 사용함으로써 상호 배제를 구현할 수 있다.
• Atomic
  • 공유 자원 변경에 필요한 연산을 원자적으로 분리한 뒤에 실제로 데이터의 변경이 이루어지는 시점에 Lock을 걸고, 데이터를 변경하는 시간 동안 다른 쓰레드의 접근이 불가능하도록 하는 방법이다.
• 적용 예시
  • a += b의 경우 먼저 +연산을 한 뒤에 = 연산을 함으로, 원자적이라고 볼 수 없다.

3) Thread-Local Storage (스레드 지역 저장소)

• 공유 자원의 사용을 최대한 줄이고 각가의 쓰레드에서만 접근 가능한 저장소들을 사용함으로써 동시 접근을 막는 방법이다.
• 일반적으로 공유 상태를 피할 수 없을 때 사용하는 방식이며, 전역 변수 사용을 자제하라는 뜻으로 생각하면 된다.

4) Re-entrancy (재진입성)

• 쓰레드 호출과 상관 없이 프로그램에 문제가 없도록 작성하는 방법이다.
• 어떤 함수가 한 스레드에 의해 호출되어 실행 중이라면 다른 스레드가 그 함수를 호출하더라도 그 결과가 각각에게 옳바르게 주어져야 한다.
• 쓰레드끼리 독립적으로 동작할 수 있도록 코드를 작성하는 것으로 생각하면 된다.