멀티프로세스와 멀티쓰레드

멀티프로세스와 멀티스레드

 

멀티프로세스와 멀티스레드는 그림처럼 프로세스가 여러개냐 스레드가 여러개냐의 한 어플리케이션에 대한 처리방식의 차이이다.

 

멀티 프로세스

멀티 프로세스는 운영체제에서 하나의 응용 프로그램에 대해 동시에 여러 개의 프로세스를 실행할 수 있게 하는 기술을 말한다. 보통 하나의 프로그램 실행에 대해 하나의 프로세스가 메모리에 생성되지만, 부가적인 기능을 위해 여러개의 프로세스를 생성하는 것이다.

 

멀티 프로세스 내부를 보면, 하나의 부모 프로세스가 여러 개의 자식 프로세스를 생성함으로서 다중 프로세스를 구성하는 구조이다. 한 프로세스는 실행되는 도중 프로세스 생성 시스템 콜을 통해 새로운 프로세스들을 생성할 수 있는데, 다른 프로세스를 생성하는 프로세스를 부모 프로세스(Parent Process)라 하고, 다른 프로세스에 의해 생성된 프로세스를 자식 프로세스(Child Process)라 한다.

 

 

부모 프로세스와 자식 프로세스는 각각 고유한 PID(Process ID)를 가지고 있다. 부모 프로세스는 자식 프로세스의 PID를 알고 있으며, 이를 통해 자식 프로세스를 제어할 수 있다. 또한, 자식 프로세스는 부모 프로세스의 PID와 PPID(Parent Process ID)를 알고 있어, 이를 통해 부모 프로세스와의 통신이 가능하다.

다만, 통신이 가능할 뿐이지, 부모 프로세스와 자식 프로세스는 엄연히 서로 다른 프로세스로 독립적으로 실행되며, 독립적인 메모리 공간을 가지고 있어 서로 다른 작업을 수행한다.

 

멀티 프로세스의 장점

 프로그램 안전성

멀티 프로세스는 각 프로세스가 독립적인 메모리 공간을 가지므로, 한 프로세스가 비정상적으로 종료되어도 다른 프로세스에 영향을 주지 않는다. 그래서 프로그램 전체의 안전성을 확보할 수 있다는 장점이 있다

프로그램 병렬성

멀티 프로세스와 여러개의 CPU 코어를 활용하여 둘의 시너지를 합쳐, 다중 CPU 시스템에서 각 프로세스를 병렬적으로 실행하여 성능을 향상 시킬 수 있다. 예를 들어 이미지 처리나 비디오 인코딩과 같은 작업을 여러 개의 코어나 CPU에 분산시켜 빠르게 처리할 수 있다.

시스템 확장성

멀티 프로세스는 각 프로세스가 독립적이므로, 새로운 기능이나 모듈을 추가하거나 수정할때 다른 프로세스에 영향을 주지 않는다. 그래서 시스템의 규모를 쉽게 확장할 수 있다.

이 부분에 대해서는 컴퓨터의 소프트웨어로 예시를 드는 것보다 네트워크의 서버(server)로 드는 것이 적절하기 때문에 잠시 분산 서버에 대해서 말해보겠다. 대규모 웹 서비스에서는 수많은 요청을 동시에 처리하기 위해 여러대의 서버를 두고 로드 밸런서(Load Balancer)와 같은 장비를 사용하여 클라이언트 요청 트래픽을 분산 시킨다. 이때 여러대의 서버는 컴퓨터를 여러개를 말하는 것일 수도 있고, 하나의 성능 좋은 컴퓨터에 여러개의 서버 프로세스를 두는 것을 말하기도 한다. 멀티 프로세스의 상황은 후자이다.

 

멀티 프로세스의 단점

 Context Switching Overhead

컨텍스트 스위칭(context switching) 과정에서 성능 저하가 올 수 있다. 특히나 프로세스를 컨텍스트 스위칭 하면, CPU는 다음 프로세스의 정보를 불러오기 위해 메모리를 검색하고, CPU 캐시 메모리를 초기화하며, 프로세스 상태를 저장하고, 불러올 데이터를 준비해야 하기 때문에, 이로 인한 빈번한 Context Switching 작업으로 인해 비용 오버헤드가 발생할 수 있게 된다. 반면 스레드를 컨텍스트 스위칭하면 프로세스 스위칭 보다 가벼워 훨씬 빠르고 좋다.

자원 공유 비효율성

멀티 프로세스는 각 프로세스가 독립적인 메모리 공간을 가지므로, 결과적으로 메모리 사용량이 증가하게 된다.

만일 각 프로세스간에 자원 공유가 필요할 경우 프로세스 사이의 어렵고 복잡한 통신 기법인 IPC(Inter-Process Commnuication)을 사용하여야 한다.

 

Multi Thread

스레드는 하나의 프로세스 내에 있는 실행 흐름이다. 그리고 멀티 스레드는 하나의 프로세스 안에 여러개의 스레드가 있는 것을 말한다. 따라서 하나의 프로그램에서 두가지 이상의 동작을 동시에 처리하도록 하는 행위가 가능해진다.

웹 서버는 대표적인 멀티 스레드 응용 프로그램이다. 사용자가 서버 데이터베이스에 자료를 요청하는 동안 브라우저의 다른 기능을 이용할 수 있는 이유도 바로 멀티 스레드 기능 덕분인 것이다. 즉, 하나의 스레드가 지연되더라도, 다른 스레드는 작업을 지속할 수 있게 된다.

 

 

멀티 스레드의 장점

스레드는 프로세스보다 가벼움

일단 스레드는 프로세스 보다 용량이 가볍다. 그도 그럴게 스레드는 프로세스 내에서 생성되기 때문에 스레드의 실행 환경을 설정하는 작업이 매우 간단하여 생성 및 종료가 빠르다. 또한 스레드는 프로세스와 달리, 코드, 데이터, 스택 영역을 제외한 나머지 자원을 서로 공유하기 때문에 기본적으로 내장되어 있는 데이터 용량이 프로세스보다 당연히 작다. 그래서 스레드를 생성하고 제거할 때, 프로세스 내부의 자원만을 관리하면 되기 때문에 프로세스 생성, 제거 보다 훨씬 빠른 것이다.

 

자원의 효율성

멀티 스레드는 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드를 생성되기 때문에, heap 영역과 같은 공유 메모리에 대해 스레드 간에 자원을 공유가 가능하다. 이를 통해, 프로세스 간 통신 (IPC)을 사용하지 않고도 데이터를 공유할 수 있기 때문에, 자원의 효율적인 활용이 가능해 시스템 자원 소모가 줄어든다.

 

 

 

3. Context Switching 비용 감소

스레드에도 컨텍스트 스위칭 오버헤드가 존재한다. 하지만 상대적으로 프로세스 컨텍스트 스위칭 오버헤드보다 훨씬 낮아 비용이 낮다는 장점이 있다.

 

 

프로세스 컨텍스트 스위칭 비용은 스위칭할 때마다 CPU 캐시에 있는 내용을 모두 초기화하고, 새로운 프로세스 정보를 CPU 캐시에 적재해야 하므로 높은 비용이 든다. 반면, 스레드 컨텍스트 스위칭 비용은 스위칭할 때 스레드 간에 공유하는 자원을 제외한 스레드 정보(stack, register)만을 교체하면 되므로 프로세스 컨텍스트 스위칭 비용보다 상대적으로 낮은 것이다.

 

4. 응답 시간 단축

앞의 멀티 스레드의 장점을 종합해보자면, 멀티 스레드는 스레드 간의 통신이나 자원 공유가 더욱 용이하며, 프로세스 보다 가벼워 컨텍스트 스위칭 오버헤드도 작다. 따라서 멀티 프로세스 보다 응답 시간이 빠르다.

예를 들어, 웹 서버에서 클라이언트 요청을 처리하는 경우, 멀티 프로세스 방식에서는 각 요청마다 프로세스를 생성하여 처리해야 하므로, 오버헤드가 크지만, 멀티 스레드 방식에서는 여러 개의 스레드가 하나의 프로세스 내에서 요청을 처리할 수 있으므로, 오버헤드가 감소해 더욱 빠른 응답 시간을 보장할 수 있는 것이다.

이러한 이유로, 멀티 프로세서 환경에서 멀티 스레드를 사용하여 작업을 처리하는 것이 멀티 프로세스를 사용하는 것보다 더 효율적이다라고 말할 수 있다.

 

멀티 스레드의 단점

안정성 문제

멀티 프로세스 모델에서는 각 프로세스가 독립적으로 동작하므로 하나의 프로세스에서 문제가 발생해도 다른 프로세스들은 영향을 받지 않기 때문에 프로그램이 죽지 않고 계속 동작할 수 있다. 그러나 멀티 스레드 모델에서는 기본적으로 하나의 스레드에서 문제가 발생하면 다른 스레드들도 영향을 받아 전체 프로그램이 종료될 수 있다.

 

 

물론 이는 프로그래머의 역량에 따라 극복할 수 가 있다. 예를들어 스레드에 에러가 발생할 경우 이에 대한 적절한 예외 처리를 잘 해놓는다던지, 에러 발생 시 새로운 스레드를 생성하거나 스레드 풀(Thread Pool)에서 잔여 스레드를 가져오던지 하여 프로그램 종료를 방지할 수 있다. 다만, 이때 새로운 스레드 생성이나 놀고 있는 스레드 처리에 추가 비용이 발생하게 된다.

 

동기화로 인한 성능 저하

멀티 스레드 모델은 여러 개의 스레드가 공유 자원에 동시에 접근할 수 있기 때문에, 동기화 문제가 발생할 수 있다. 예를들어 여러 스레드가 동시에 한 자원을 변경해 버린다면 의도되지 않은 엉뚱한 값을 읽어 서비스에 치명적인 버그가 생길수도 있다. 따라서 스레드 간 동기화(syncronized)는 데이터 접근을 제어하기 위한 필수적인 기술이다.

동기화 작업은 여러 스레드들이 자원에 대한 접근을 순차적으로 통제하는 것이다. 그러면 동시 접근으로 인한 동시 수정과 같은 현상은 일어나지 않게 된다. 그러나 동기화 작업은 여러 스레드 접근을 제한하는 것이기 때문에 병목 현상이 일어나 성능이 저하될 가능성이 높다는 단점이 있다.

 

 

이를 해결하기 위해 임계 영역(Critical Section)에 대하여 뮤텍스(mutex), 또는 세마포어(Semaphore) 방식을 활용한다.

Info

임계 영역(Critical Section)
- 멀티 스레드 프로그래밍에서 임계 영역은 공유 자원을 접근하는 코드 영역을 말한다. 대표적으로 전역 변수나 heap 메모리 영역을 들 수 있겠다.

뮤텍스(Mutex)
- 공유 자원에 대한 접근을 제어하기 위한 상호 배제 기법 중 하나로, 임계 영역에 진입하기 전에 락(lock)을 획득하고, 임계 영역을 빠져나올 때 락을 해제하여 다른 스레드들이 접근할 수 있도록 한다. 한마디로 오직 1개의 스레드만이 공유 자원에 접근할 수 있도록 제어하는 기법이다.

세마포어(Semaphore)
- 세마포어는 동시에 접근 가능한 스레드의 개수를 지정할 수 있다. 세마포어 값이 1이면 뮤텍스와 동일한 역할을 하며, 값이 2 이상이면 동시에 접근 가능한 스레드의 수를 제어할 수 있다. 스레드가 임계 영역에 진입하기 전에 세마포어 값을 확인하고, 값이 허용된 범위 내에 있을 때만 락을 획득할 수 있는 형식이다. 한마디로 뮤텍스 상위 호환 이라고 보면 된다.

 

데드락 (교착 상태)

Deadlock 이란, 다수의 프로세스나 스레드가 서로 자원을 점유하고, 다른 프로세스나 스레드가 점유한 자원을 기다리는 상황에서 발생하는 교착 상태를 말한다. 여러 개의 스레드가 서로 대기하면서 무한정 기다리게되는 무한 루프와 같은 증상이라고 보면된다.

예를들어, 스레드 1 은 자원 A을 점유하고 있는 상태에서 자원 B가 필요한 상황이다. 그리고 스레드 2 는 자원 B를 점유하고 있는 상태에서 자원 A이 필요한 상황이다. 하지만 스레드 1은 자원 B가 필요한 상황에서 자원 A을 빌려줄 수 있는 상황이 아니고, 스레드 2또한 자원 A이 필요한 상태에서 자원 B를 빌려줄 수 없는 상황인 것이다.

이처럼 다수의 쓰레드가 같은 lock을 동시에, 다른 명령에 의해 획득하려 할 때 서로 절대 불가능한 일을 계속적으로 기다리는 상황을 이야기 한다. 

 

 

이러한 현상은 스레드의 특징인 공유 자원에 대한 동시 엑세스로 인한 문제로, 이를 방지하기 위한 상호배제(Mutual Exclusion), 점유와 대기(Hold and Wait), 비선점(No Preemption), 순환 대기(Circular Wait) 등의 알고리즘을 통해 극복해야 한다.

다만, 데드락은 멀티 스레드만의 단점이라기 보다는 멀티 프로세스와 스레드 모델의 공통된 문제점이라고 말하는 것이 옳다. 왜냐하면 프로세스 끼리는 기본적으로 독립적인 메모리 공간이지만 IPC를 통해 공유 자원을 사용할 수 있기 때문에 멀티 스레드와 똑같이 교착 상태에 빠질 수 있기 때문이다.

 

그래도 Context Switching Overhead

앞서 멀티 프로세스보다 멀티 스레드의 컨텍스트 스위칭 오버헤드가 작아 성능에 유리하다라고 설명했었지만, 그래도 컨텍스트 스위칭 오버헤드 비용 자체를 무시할수는 없다. 특히나 스레드 수가 많으면 많을 수록 그만큼 컨텍스트 스위칭이 많이 발생되게 되고 당연히 이는 성능 저하로 이어진다.

 

디버깅이 어려움

멀티 스레드를 사용하면, 여러 개의 스레드가 동시에 실행되기 때문에, 각 스레드의 동작을 추적하기 어려울 수 있다. 예를들어 코드를 디버깅하는 도중에 다른 스레드가 실행되어 예기치 않은 결과가 발생할 수 있다. 또한 어떤 스레드가 언제 어떤 자원에 접근하고, 어떤 순서로 실행되는지 등을 파악하기 어려울 수 있다.

따라서 스레드 간의 상호작용과 동기화 기법을 잘 이해하고, 디버깅 도구를 적극적으로 활용해야 한다.

 

출처: https://inpa.tistory.com/entry/👩‍💻-multi-process-multi-thread [Inpa Dev 👨‍💻:티스토리]