동시성과 병렬성의 이해: 동기, 비동기, 블로킹, 논블로킹의 개념

안녕하세요. yeTi입니다.

프로그램의 효율성과 응답성을 극대화하기 위해 동시성(Concurrency)과 병렬성(Parallelism)은 필수적인 개념입니다. 이전 포스팅에서는 동시성과 병렬성의 기본 개념과 이를 구현하는 대표적인 방법인 멀티스레딩(Multithreading)과 멀티프로세싱(Multiprocessing)에 대해 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 동시성 문제를 더욱 깊이 있게 이해하기 위해 동기(Synchronous), 비동기(Asynchronous), 블로킹(Blocking), 논블로킹(Non-Blocking)의 개념이 동시성과 어떻게 연결되는지 살펴보겠습니다.

동시성에서의 동기와 비동기

동기(Synchronous) 프로그래밍이란?

동기 프로그래밍은 작업이 순차적으로 실행되는 방식을 의미합니다. 하나의 작업이 완료될 때까지 다음 작업은 시작되지 않습니다. 이러한 방식은 코드의 흐름이 명확하고 이해하기 쉬우나, 긴 작업이 있을 경우 전체 프로그램의 응답성이 저하될 수 있습니다.

예시: 동기 파일 읽기

def read_file_sync(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        data = file.read()
    print(data)

# 함수 호출
read_file_sync('example.txt')

위 예제는 파일을 동기적으로 읽는 간단한 파이썬 코드입니다. 파일 읽기가 완료될 때까지 다음 코드가 실행되지 않습니다.

비동기(Asynchronous) 프로그래밍이란?

비동기 프로그래밍은 작업이 백그라운드에서 실행되도록 하여, 현재 작업이 완료될 때까지 기다리지 않고 다음 작업을 계속할 수 있게 합니다. 이를 통해 프로그램의 응답성을 유지하면서 여러 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

예시: 비동기 파일 읽기

import asyncio

async def read_file_async(file_path):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    with open(file_path, 'r') as file:
        data = await loop.run_in_executor(None, file.read)
    print(data)

# 이벤트 루프에서 함수 실행
asyncio.run(read_file_async('example.txt'))

위 예제는 파일을 비동기적으로 읽는 파이썬 코드입니다. 파일 읽기 작업이 백그라운드에서 실행되는 동안 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

블로킹과 논블로킹

블로킹(Blocking) I/O란?

블로킹 I/O는 입출력 작업이 완료될 때까지 해당 스레드가 대기 상태에 머무르는 방식을 말합니다. 이 방식은 구현이 간단하고 직관적이지만, 많은 수의 블로킹 호출이 발생하면 전체 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있습니다.

예시: 블로킹 네트워크 요청

import requests

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

# 네트워크 요청 호출
data = fetch_data('https://api.example.com/data')
print(data)

위 예제는 블로킹 방식으로 네트워크 요청을 수행하는 파이썬 코드입니다. 요청이 완료될 때까지 코드 실행이 멈춥니다.

논블로킹(Non-Blocking) I/O란?

논블로킹 I/O는 입출력 작업이 즉시 반환되어, 작업의 완료 여부와 상관없이 다음 작업을 계속할 수 있는 방식을 의미합니다. 이를 통해 입출력 대기 시간 동안 다른 작업을 수행할 수 있어 시스템 자원의 효율성을 높일 수 있습니다.

예시: 논블로킹 네트워크 요청

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_data_non_blocking(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

# 이벤트 루프에서 함수 실행
async def main():
    data = await fetch_data_non_blocking('https://api.example.com/data')
    print(data)

asyncio.run(main())

위 예제는 논블로킹 방식으로 네트워크 요청을 수행하는 비동기 파이썬 코드입니다. 요청이 진행되는 동안 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

동시성과 동기 절차의 상호작용

동기와 비동기, 블로킹과 논블로킹은 동시성 프로그래밍의 핵심 개념으로, 이를 적절히 활용하면 프로그램의 성능과 응답성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다음은 이들 개념이 어떻게 상호작용하며, 동시성을 구현하는데 어떻게 기여하는지에 대한 이해를 돕는 표입니다:

개념	동기(Synchronous)	비동기(Asynchronous)
블로킹(Blocking)	참	거짓
논블로킹(Non-Blocking)	거짓	참
동시성 구현 방식	순차적	병렬적 또는 이벤트 기반

동시성 문제 해결을 위한 Best Practices

동시성과 관련된 문제를 효과적으로 해결하기 위해 다음과 같은 Best Practices를 고려할 수 있습니다:

1. 작업의 특성 파악:
   • CPU 바운드 작업: 멀티프로세싱이나 멀티스레딩을 활용하여 병렬 처리를 고려합니다.
   • I/O 바운드 작업: 비동기 프로그래밍이나 논블로킹 I/O를 활용하여 응답성을 높입니다.
2. 적절한 동기화 메커니즘 사용:
   • 스레드 간의 자원 공유 시 뮤텍스(Mutex), 세마포어(Semaphore) 등을 사용하여 데이터 일관성을 유지합니다.
3. 비동기 코드의 예외 처리:
   • 비동기 작업에서 발생할 수 있는 예외를 적절히 처리하여 프로그램의 안정성을 확보합니다.
4. 테스트와 디버깅:
   • 동시성 관련 버그는 재현이 어렵기 때문에, 스트레스 테스트와 디버깅 도구를 활용하여 문제를 조기에 발견하고 해결합니다.

결론

동시성은 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 개념으로, 이를 효과적으로 구현하기 위해서는 동기(Synchronous), 비동기(Asynchronous), 블로킹(Blocking), 논블로킹(Non-Blocking) 의 개념을 명확히 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요합니다. 멀티스레딩과 멀티프로세싱과 같은 병렬성 기법과 함께 이러한 동기화 개념을 결합하면, 성능과 효율성을 극대화할 수 있는 고성능 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

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참고 자료

1. Understanding Concurrency and Parallelism
2. Concurrency vs Parallelism
3. Asynchronous Programming Explained
4. Blocking vs Non-Blocking I/O
5. 멀티프로세스와 멀티스레드의 차이점
6. Non-Blocking I/O in Python
7. 비동기 프로그래밍과 코루틴
8. Concurrency Programming Best Practices

지난 기록

• 동시성과 병렬성의 이해: 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱