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동시성과 병렬성의 이해: 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱 본문
안녕하세요. yeTi입니다.
오늘은 동시성(Concurrency)과 병렬성(Parallelism)에 대해 알아보고 나아가 멀티스레딩(Multithreading)과 멀티프로세싱(Multiprocessing) 의 개념까지 알아보고자 합니다.
개요
프로그래밍에서 동시성(Concurrency)과 병렬성(Parallelism)은 성능 최적화와 효율적인 자원 활용을 위해 중요한 개념입니다. 이 두 개념은 종종 혼동되지만, 각각 고유한 특징과 적용 사례가 있습니다. 특히 멀티스레딩(Multithreading)과 멀티프로세싱(Multiprocessing)은 동시성과 병렬성을 구현하는 대표적인 방법들입니다. 이번 포스팅에서는 동시성과 병렬성의 기본 개념을 이해하고, 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 차이점과 선택 기준을 살펴보겠습니다.
동시성과 병렬성의 기본 개념
동시성(Concurrency)이란?
동시성은 여러 작업을 논리적으로 동시에 수행하는 개념입니다. 이는 하나의 작업이 완료되기 전에 다른 작업이 시작될 수 있음을 의미하며, 주로 싱글 코어 환경에서 구현됩니다. 운영체제가 컨텍스트 스위칭(Context Switching)을 통해 여러 작업을 빠르게 번갈아 가며 실행함으로써 동시성을 실현합니다.
병렬성(Parallelism)이란?
병렬성은 여러 작업을 물리적으로 동시에 수행하는 개념입니다. 이는 멀티 코어 환경에서 각 코어가 독립적으로 작업을 처리할 때 발생하며, 실제로 여러 작업이 동시에 실행됩니다. 병렬성은 멀티코어 CPU의 처리 능력을 최대한 활용하여 성능을 향상시키는 데 중점을 둡니다.
동시성과 병렬성의 중요성
현대 소프트웨어 개발에서 동시성과 병렬성은 다음과 같은 이유로 중요합니다:
- 성능 향상: 병렬성을 통해 여러 작업을 동시에 처리하여 프로그램의 실행 속도를 높일 수 있습니다.
- 효율적인 자원 활용: 동시성을 통해 CPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있으며, 다양한 작업을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
- 응답성 개선: 특히 사용자 인터페이스(UI)를 가진 애플리케이션에서 동시성을 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
멀티스레딩 vs 멀티프로세싱
동시성과 병렬성을 구현하는 대표적인 방법으로 멀티스레딩과 멀티프로세싱이 있습니다. 이 두 방법은 각각의 장단점과 사용 사례가 다르므로, 적절한 선택이 중요합니다.
멀티스레딩(Multithreading)
멀티스레딩은 하나의 프로세스 내에서 여러 스레드를 생성하여 동시성을 구현하는 방법입니다. 각 스레드는 같은 메모리 공간을 공유하며, CPU 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
장점
- 메모리 사용 효율성: 동일한 프로세스 내에서 메모리를 공유하므로 메모리 사용량이 적습니다.
- 빠른 컨텍스트 스위칭: 스레드 간 전환이 빠르게 이루어집니다.
- 효율적인 통신: 스레드 간 통신이 프로세스 간 통신보다 간편하고 빠릅니다.
단점
- 안정성 문제: 하나의 스레드에서 문제가 발생하면 전체 프로세스에 영향을 줄 수 있습니다.
- 복잡한 동기화 관리: 스레드 간 자원 공유 시 동기화가 필요하여 구현이 복잡할 수 있습니다.
멀티프로세싱(Multiprocessing)
멀티프로세싱은 여러 독립된 프로세스를 생성하여 병렬성을 구현하는 방법입니다. 각 프로세스는 독립된 메모리 공간을 가지며, 독립적으로 실행됩니다.
장점
- 높은 안정성: 한 프로세스에 문제가 생겨도 다른 프로세스에 영향을 미치지 않습니다.
- 병렬 처리 능력: 멀티코어 CPU에서 실제로 여러 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다.
단점
- 높은 메모리 사용량: 각 프로세스가 독립된 메모리 공간을 가지므로 메모리 사용량이 많아집니다.
- 느린 컨텍스트 스위칭: 프로세스 간 전환은 스레드 간 전환보다 느립니다.
- 복잡한 통신: 프로세스 간 통신은 스레드 간 통신보다 복잡하고 비용이 많이 듭니다.
차이점 비교
| 특징 | 멀티스레딩(Multithreading) | 멀티프로세싱(Multiprocessing) |
|---|---|---|
| 메모리 사용 | 동일 프로세스 내 공유 | 독립된 메모리 공간 사용 |
| 컨텍스트 스위칭 속도 | 빠름 | 느림 |
| 안정성 | 낮음 | 높음 |
| 통신 비용 | 낮음 | 높음 |
| 구현 복잡성 | 높음 (동기화 필요) | 중간 (통신 메커니즘 필요) |
선택 기준
멀티스레딩과 멀티프로세싱 중 어느 것을 선택할지는 다음과 같은 기준에 따라 달라집니다:
작업의 특성:
- CPU 바운드 작업: CPU 자원을 집중적으로 사용하는 작업이라면 멀티프로세싱이 더 적합합니다.
- I/O 바운드 작업: 입출력 작업이 많은 경우 멀티스레딩이 효율적입니다.
안정성 요구사항:
- 높은 안정성이 요구되는 애플리케이션에서는 멀티프로세싱을 선호합니다.
메모리 사용 효율성:
- 메모리 사용을 최소화해야 하는 경우 멀티스레딩이 유리합니다.
개발 복잡성:
- 개발 시간과 유지보수의 용이성을 고려하여 선택합니다. 멀티프로세싱이 구현이 더 간단할 수 있습니다.
예제 및 활용 사례
멀티스레딩 예제
import threading
def print_numbers():
for i in range(5):
print(f"Number: {i}")
def print_letters():
for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
print(f"Letter: {letter}")
# 스레드 생성
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)
# 스레드 시작
thread1.start()
thread2.start()
# 스레드 종료 대기
thread1.join()
thread2.join()멀티스레딩을 통해 숫자와 문자를 동시에 출력하는 예제입니다.
멀티프로세싱 예제
import multiprocessing
def print_numbers():
for i in range(5):
print(f"Number: {i}")
def print_letters():
for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
print(f"Letter: {letter}")
if __name__ == "__main__":
# 프로세스 생성
process1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers)
process2 = multiprocessing.Process(target=print_letters)
# 프로세스 시작
process1.start()
process2.start()
# 프로세스 종료 대기
process1.join()
process2.join()멀티프로세싱을 통해 숫자와 문자를 독립된 프로세스로 동시에 출력하는 예제입니다.
결론
동시성과 병렬성은 현대 프로그래밍에서 성능과 효율성을 극대화하는 데 필수적인 개념입니다. 멀티스레딩과 멀티프로세싱은 각각의 장단점과 활용 사례가 있으므로, 애플리케이션의 요구사항과 작업의 특성에 맞춰 적절히 선택하는 것이 중요합니다. 이를 통해 보다 안정적이고 효율적인 소프트웨어를 개발할 수 있습니다.