멀티스레드와 레이스 컨디션(race condition)은 Java 프로그래밍에서 매우 중요한 주제입니다. 특히 병렬 프로그래밍을 다룰 때 필연적으로 마주치는 개념들입니다. 아래에서 Java를 기준으로 이 두 개념을 상세히 설명하고, 예제 코드와 해결 방안을 함께 다루겠습니다.
1. 멀티스레드란?
멀티스레드(multithreading)는 하나의 프로세스 내에서 여러 스레드가 동시에 작업을 수행하는 것을 의미합니다. Java에서는 Thread 클래스나 Runnable 인터페이스를 활용해 스레드를 생성하고 관리할 수 있습니다. 멀티스레드는 CPU 코어를 효율적으로 활용하고, 작업을 병렬로 처리해 성능을 향상시키는 데 유용합니다.
Java에서 스레드 생성 예제
public class ThreadExample {
public static void main(String[] args) {
*// 방법 1: Thread 클래스 상속*
class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println("Thread 상속: " + Thread.currentThread().getName());
}
}
*// 방법 2: Runnable 인터페이스 구현*
class MyRunnable implements Runnable {
@Override
public void run() {
System.out.println("Runnable 구현: " + Thread.currentThread().getName());
}
}
MyThread thread1 = new MyThread();
Thread thread2 = new Thread(new MyRunnable());
thread1.start(); *// 스레드 시작*
thread2.start();
}
}
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멀티스레드의 장점
•
효율성: I/O 작업(파일 읽기/쓰기, 네트워크 요청 등) 중 대기 시간이 발생할 때 다른 작업을 처리 가능.
•
성능 향상: 다중 코어 CPU에서 작업을 분산 처리.
•
응답성: GUI 애플리케이션에서 사용자 입력을 처리하면서 백그라운드 작업 수행 가능.
멀티스레드의 단점
•
복잡성 증가: 스레드 간 동기화와 데이터 공유 문제 발생.
•
레이스 컨디션: 여러 스레드가 동일한 자원에 접근할 때 발생하는 오류 가능성.
2. 레이스 컨디션이란?
레이스 컨디션(race condition)은 여러 스레드가 공유 자원(예: 변수, 객체)에 동시에 접근하고 수정하려 할 때, 실행 순서에 따라 결과가 달라지는 상황을 말합니다. 이는 의도하지 않은 동작이나 버그를 유발할 수 있습니다.
레이스 컨디션 발생 예제
아래는 두 스레드가 공유 변수를 증가시키는 코드입니다:
public class RaceConditionExample {
static int counter = 0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Runnable task = () -> {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
counter++; // 공유 변수 증가
}
};
Thread thread1 = new Thread(task);
Thread thread2 = new Thread(task);
thread1.start();
thread2.start();
thread1.join(); // 스레드가 끝날 때까지 대기
thread2.join();
System.out.println("최종 값: " + counter);
}
}
Java
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실행 결과 예상: counter++가 2개의 스레드에서 각각 10,000번 실행되므로 20,000이 나와야 할 것 같습니다.
실제 결과: 20,000 미만의 값이 출력될 수 있습니다(예: 19,xxx).
왜 이런 일이 발생하나?
counter++는 단일 연산처럼 보이지만, 실제로는 세 단계로 나뉩니다:
1.
읽기(Read): 현재 counter 값을 가져옴.
2.
수정(Modify): 값을 1 증가시킴.
3.
쓰기(Write): 증가된 값을 다시 counter에 저장.
두 스레드가 동시에 이 작업을 수행하면 다음과 같은 상황이 발생할 수 있습니다:
•
스레드 1: counter를 읽음 (값: 5)
•
스레드 2: counter를 읽음 (값: 5)
•
스레드 1: 값을 6으로 증가시켜 저장
•
스레드 2: 값을 6으로 증가시켜 저장
→ 결과적으로 counter는 6이 되지만, 두 스레드가 각각 1씩 증가시켰으니 7이 되어야 했던 상황이 무시됨.
이처럼 스레드 실행 순서에 따라 결과가 달라지는 것이 레이스 컨디션입니다.
3. 레이스 컨디션 해결 방법
Java에서는 동기화(synchronization)와 같은 메커니즘을 사용해 레이스 컨디션을 방지할 수 있습니다. 주요 방법은 다음과 같습니다:
(1) synchronized 키워드 사용
synchronized 블록이나 메서드를 사용하면 특정 코드 블록에 한 번에 하나의 스레드만 접근할 수 있습니다.
public class SynchronizedExample {
static int counter = 0;
public static synchronized void increment() { // 메서드 수준 동기화
counter++;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Runnable task = () -> {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
increment();
}
};
Thread thread1 = new Thread(task);
Thread thread2 = new Thread(task);
thread1.start();
thread2.start();
thread1.join();
thread2.join();
System.out.println("최종 값: " + counter); // 항상 20,000 출력
}
}
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(2) Lock 인터페이스 사용
java.util.concurrent.locks 패키지의 ReentrantLock을 사용하면 더 유연한 동기화가 가능합니다.
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class LockExample {
static int counter = 0;
static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Runnable task = () -> {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
lock.lock(); // 락 획득
try {
counter++;
} finally {
lock.unlock(); // 락 해제
}
}
};
Thread thread1 = new Thread(task);
Thread thread2 = new Thread(task);
thread1.start();
thread2.start();
thread1.join();
thread2.join();
System.out.println("최종 값: " + counter); // 항상 20,000 출력
}
}
Java
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(3) Atomic 클래스 사용
java.util.concurrent.atomic 패키지의 AtomicInteger 같은 클래스는 락 없이도 원자적 연산을 보장합니다.
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class AtomicExample {
static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Runnable task = () -> {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
counter.incrementAndGet(); // 원자적 증가
}
};
Thread thread1 = new Thread(task);
Thread thread2 = new Thread(task);
thread1.start();
thread2.start();
thread1.join();
thread2.join();
System.out.println("최종 값: " + counter.get()); // 항상 20,000 출력
}
}
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(4) 기타 방법
•
volatile 키워드: 변수의 가시성을 보장하지만, 원자성은 보장하지 않으므로 레이스 컨디션 해결에 제한적.
•
ThreadLocal: 각 스레드마다 독립적인 변수 사본을 제공해 공유 문제를 회피.
4. 멀티스레드와 레이스 컨디션의 주의점
•
데드락(Deadlock): synchronized나 Lock을 사용할 때 스레드가 서로 필요한 자원을 기다리며 교착 상태에 빠질 수 있음.
•
성능 저하: 과도한 동기화는 스레드 대기 시간을 늘려 멀티스레드의 이점을 상쇄할 수 있음.
•
테스트의 어려움: 레이스 컨디션은 실행 환경에 따라 재현되지 않을 수 있어 디버깅이 까다로움.
5. 결론
Java에서 멀티스레드는 강력한 기능이지만, 공유 자원에 대한 접근을 신중히 관리해야 합니다. 레이스 컨디션은 동기화 메커니즘(synchronized, Lock, Atomic)을 통해 해결할 수 있으며, 상황에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 간단한 경우에는 Atomic 클래스를, 복잡한 경우에는 Lock이나 synchronized를 사용하는 식으로 설계하면 됩니다.