17.2. 프로그램언어 파이썬(Python)에서의 멀티스레드의 장단점

by

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 멀티스레드의 효율성

멀티스레드는 프로그램이 동시에 여러 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술로, 파이썬에서도 이를 지원합니다. 멀티스레드를 사용하면 여러 작업을 병렬로 처리하여 시스템 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.

파이썬의 멀티스레드는 GIL(Global Interpreter Lock)이라는 제약 때문에 실제 다중 CPU 코어를 활용하는데 제약이 있습니다. GIL은 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 바이트코드를 실행하도록 제한하는 메커니즘으로, CPU 바운드 작업에는 제약이 있을 수 있습니다. 하지만 I/O 바운드 작업에서는 멀티스레드가 효율적으로 동작할 수 있습니다.

다음은 파이썬에서 멀티스레드를 사용하는 간단한 예제코드입니다. 이 예제는 각 스레드가 1부터 5까지의 숫자를 출력하는 간단한 작업을 수행합니다.


import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)

# 스레드 생성
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)

# 스레드 시작
thread1.start()
thread2.start()

# 모든 스레드가 종료될 때까지 대기
thread1.join()
thread2.join()

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 멀티스레드의 복잡성

멀티스레드는 프로그램에서 동시에 여러 작업을 수행할 수 있게 해주는 기술입니다. 파이썬(Python)에서 멀티스레드를 사용하면 복잡성이 발생할 수 있습니다. 이는 주로 다음과 같은 이유로 발생합니다.

  • **GIL(Global Interpreter Lock)**: 파이썬은 GIL이라는 메커니즘으로 인해 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 바이트코드를 실행할 수 있습니다. 이로 인해 멀티코어 CPU를 최대한 활용하기 어려울 수 있습니다.
  • **동기화 문제**: 여러 스레드가 동일한 자원에 접근할 때 발생하는 경쟁 조건 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
  • **데드락(Deadlock)**: 두 개 이상의 스레드가 서로 상대방의 작업이 끝나기를 기다리며 무한히 대기하는 상황이 발생할 수 있습니다.

이러한 복잡성을 해결하기 위해 파이썬에서는 threading 모듈을 사용하여 스레드를 생성하고 관리할 수 있습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다. 


import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)

def print_letters():
    for letter in 'abcde':
        print(letter)

# 두 개의 스레드 생성
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)

# 스레드 시작
thread1.start()
thread2.start()

# 메인 스레드가 두 개의 스레드가 모두 종료될 때까지 대기
thread1.join()
thread2.join()

위 예제 코드는 두 개의 스레드를 생성하여 각각 숫자와 문자를 출력하는 작업을 동시에 수행합니다. start() 메서드로 스레드를 시작하고, join() 메서드로 메인 스레드가 각 스레드의 종료를 기다립니다. 이를 통해 멀티스레드의 복잡성을 관리할 수 있습니다.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 멀티스레드의 GIL (Global Interpreter Lock) 문제

멀티스레드 프로그래밍은 여러 스레드가 동시에 실행되는 프로그래밍 기법으로, 파이썬에서도 멀티스레드를 활용할 수 있습니다. 그러나 파이썬의 GIL(Global Interpreter Lock)은 멀티스레드 프로그래밍에 영향을 줍니다.

GIL은 CPython 인터프리터에서 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 바이트코드를 실행하도록 제한하는 메커니즘입니다. 이는 파이썬이 안전하게 스레드 간 자원을 공유하도록 보장하지만, 동시에 여러 CPU 코어를 활용하는 멀티코어 시스템에서 성능 저하를 일으킬 수 있습니다.

예를 들어, GIL로 인해 CPU-bound 작업을 수행하는 멀티스레드 프로그램은 싱글 코어 성능에 가까운 성능을 보일 수 있습니다. 하지만 I/O-bound 작업을 수행하는 경우에는 GIL의 영향을 덜 받을 수 있습니다.


import threading

# 간단한 스레드 함수 정의
def thread_func():
    for _ in range(1000000):
        pass

# 두 개의 스레드 생성
thread1 = threading.Thread(target=thread_func)
thread2 = threading.Thread(target=thread_func)

# 스레드 시작
thread1.start()
thread2.start()

# 스레드 종료 대기
thread1.join()
thread2.join()

위의 예제 코드는 두 개의 스레드를 생성하고 각각의 스레드에서 동일한 작업을 수행하는 간단한 예시입니다. 이 예제에서 GIL은 CPU-bound 작업을 수행하는 스레드들이 동시에 실행되는 것을 제한하여, 성능 저하를 일으킬 수 있습니다.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 멀티스레드의 메모리 관리 이슈

멀티스레드를 사용하는 프로그램에서 메모리 관리는 중요한 이슈입니다. 파이썬(Python)의 경우, 멀티스레드를 사용할 때 메모리 누수(memory leak)와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 멀티스레드 환경에서는 여러 스레드가 동시에 메모리에 접근하므로, 데이터 일관성을 유지하는 것이 중요합니다.

파이썬에서의 멀티스레드 메모리 관리를 위해 다음과 같은 점에 유의해야 합니다:

  • 파이썬의 Global Interpreter Lock (GIL)은 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 객체에 접근할 수 있도록 제한합니다. 이로 인해 멀티스레드로 병렬 처리를 하는 경우 GIL로 인한 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
  • 멀티스레드 환경에서는 공유 자원에 대한 접근을 동기화(synchronization)해야 합니다. 적절한 Locking 메커니즘을 사용하여 여러 스레드가 동시에 접근하지 못하도록 해야 합니다.
  • 메모리 누수를 방지하기 위해 쓰레드가 종료될 때 자원을 제대로 해제해야 합니다. 쓰레드가 종료될 때 자원을 해제하지 않으면 메모리 누수가 발생할 수 있습니다.

아래는 파이썬에서의 멀티스레드 메모리 관리 이슈를 보여주는 간단한 예제 코드입니다:


import threading

def worker():
    global shared_resource
    local_var = 1
    shared_resource += local_var

shared_resource = 0

threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print("Final result:", shared_resource)

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 멀티스레드와 멀티프로세스의 차이점

멀티스레드와 멀티프로세스는 모두 동시에 여러 작업을 처리하는 방법이지만, Python에서는 이 둘 사이에 중요한 차이점이 있습니다.

멀티스레드는 하나의 프로세스 내에서 여러 스레드가 동시에 실행되는 것을 말합니다. 스레드는 프로세스 내의 자원을 공유하며, 스레드 간의 통신이 비교적 간단하고 빠릅니다. 이는 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 하지만, 스레드 간의 자원 공유로 인해 동기화 문제가 발생할 수 있고, 이로 인해 예상치 못한 버그가 발생할 수 있습니다.

반면 멀티프로세스는 각각 독립적인 메모리 공간을 가지고 실행되는 것을 말합니다. 각 프로세스는 자체 메모리를 가지기 때문에 서로 간섭할 일이 없어 안정적입니다. 하지만, 프로세스 간 통신은 스레드 간 통신보다 오버헤드가 크고 느립니다.

이제 Python에서의 멀티스레드와 멀티프로세스의 차이를 예제 코드를 통해 살펴보겠습니다. 


import threading
import multiprocessing

def print_numbers(n):
    for i in range(n):
        print(i)

# 멀티스레드 예제
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, args=(5,))
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, args=(5,))

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

# 멀티프로세스 예제
process1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers, args=(5,))
process2 = multiprocessing.Process(target=print_numbers, args=(5,))

process1.start()
process2.start()

process1.join()
process2.join()

위의 예제 코드에서는 멀티스레드와 멀티프로세스를 각각 이용하여 숫자를 출력하는 함수를 동시에 실행하는 예제를 보여줍니다. 멀티스레드는 threading 모듈을 사용하고, 멀티프로세스는 multiprocessing 모듈을 사용합니다.

Leave a Comment