클린 코드 13장 - 동시성

객체는 처리의 추상화다. 스레드는 일정의 추상화다.

동시성과 깔끔한 코드는 양립하기 어렵다. 아주 어렵다. 스레드를 하나만 실행하는 코드는 짜기가 쉽다. 겉으로 보기에는 멀쩡하나 깊숙한 곳에 문제가 있는 다중 스레드 코드도 짜기 쉽다. 이런 코드는 시스템이 부하를 받기 전까지 멀쩡하게 돌아간다.

 

  이 장에서는 여러 스레드를 동시에 돌리는 이유를 논하고, 여러 스레드를 동시에 돌리는 어려움도 논한다. 이런 어려움에 대처하고 깨끗한 코드를 작성하는 방법도 몇 가지 제안한다. 마지막으로, 동시성을 테스트하는 방법과 문제점을 논한다.

 

좀 더 자세한 내용은 부록A의 동시성2에서 다룬다. 꼭 읽어보라.

 

동시성이 필요한 이유?

  동시성은 결합을 없애는 전략이다. 즉, 무엇과 언제를 분리하는 전략이다. 스레드가 하나인 프로그램은 무엇과 언제가 서로 밀접하다. 그래서 호출 스택을 살펴보면 프로그램 상태가 곧바로 드러난다.   무엇과 언제를 분리하면 애플리케이션 구조와 효율이 극적으로 나아진다. 구조적인 관점에서 프로그램은 거대한 루프 하나가 아니라 작은 협력 프로그램 여럿으로 보인다. 따라서 시스템을 이해하기가 쉽고 문제를 분리하기도 쉽다.

 

  서블릿 프로그래머는 동시성을 정확히 구현하도록 각별한 주의와 노력을 기울여야 한다. 그럼에도 서블릿 모델이 제공하는 구조적 이점은 아주 크다.   

 

  하지만 구조적 개선만을 위해 동시성을 채택하는 건 아니다. 어떤 시스템은 응답 시간과 작업 처리량(throughput) 개선이라는 요구사항으로 인해 직접적인 동시성 구현이 불가피하다. 예를 들어, 매일 수많은 웹 사이트에서 정보를 가져와 요약하는 정보 수집기를 생각할 수 있다. 이때, 단일 스레드라면 한 번에 한 사이트 씩을 방문해야한다. 다중 스레드 알고리즘을 이용하면 수집기 성능을 높일 수 있다. 

  또 다른 예로, 한번에 한 사용자를 처리하는 시스템이 있다고 가정하자. 한 사용자를 처리하는 시간은 1초다. 사용자가 소수라면 시스템이 아주 빨리 반응하지만, 사용자 수가 늘어날수록 시스템이 응답하는 속도도 늦어진다. 150명 뒤에 줄 서려는 사용자는 없다. 대신 많은 사용자를 동시에 처리하면 시스템 응답 시간을 높일 수 있다. 

  정보를 대량으로 분석하는 시스템을 살펴보자. 시스템은 모든 정보를 처리한 후에야 최종적인 답을 낸다. 정보를 나눠 여러 컴퓨터에서 돌리면 어떨까? 대량의 정보를 병렬로 처리한다면?

 

미신과 오해

  이렇듯 반드시 동시성이 필요한 상황이 존재한다. 하지만, 앞서 말했듯이, 동시성은 어렵다. 다음은 동시성과 관련한 일반적인 미신과 오해다. 

 

• 동시성은 항상 성능을 높여준다.
  • 동시성은 때로 성능을 높여준다. 대기 시간이 아주 길어 여러 스레드가 프로세서를 공유할 수 있거나, 여러 프로세서가 동시에 처리할 독립적인 계산이 충분히 많은 경우에만 성능이 높아진다. 
• 동시성을 구현해도 설계는 변하지 않는다.
  • 단일/다중 스레드 시스템은 설계가 판이하게 다르다. 일반적으로 무엇과 언제를 분리하면 시스템 구조가 크게 달라진다.
• 웹 또는 EJB 컨테이너를 사용하면 동시성을 이해할 필요가 없다.
  • 실제로는 컨테이너가 어떻게 동작하는지, 어떻게 동시 수정, 데드락 등과 같은 문제를 피할 수 있는지를 알아야만 한다.

반대로 다음은 동시성과 관련된 타당한 생각 몇 가지다.

 

• 동시성은 다소 부하를 유발한다. 성능 측면에서 부하가 걸리며, 코드도 더 짜야 한다.
• 동시성은 복잡하다. 간단한 문제라도 동시성은 복잡하다.
• 일반적으로 동시성 버그는 재현하기 어렵다. 그래서 진짜 결함으로 간주되지 않고 일회성 문제로 여겨 무시하기 쉽다.
• 동시성을 구현하려면 흔히 근본적인 설계 전략을 재고해야 한다.

 

난관

  동시성을 구현하기가 어려운 이유는 무엇일까?

public class X {
   private int lastIdUsed;
   
   public int getNextId() {
      return ++lastIdUsed;
   }
}

  인스턴스 X를 생성하고 42로 설정하고 두 스레드가 해당 인스턴스를 공유한다. 이제 두 스레드가 getNextId(); 를 호출한다고 가정하자. 결과는 셋 중 하나다.

• 한 스레드는 43, 다른 스레드는 44, lastIdUsed는 44
• 한 스레드는 44, 다른 스레드는 43, lastIdUsed는 44
• 한 스레드는 43, 다른 스레드도 43, lastIdUsed는 43

  세 번째와 같이 놀라운 결과가 발생하기도 한다. 두 스레드가 자바 코드 한 줄을 거쳐가는 경로는 수없이 많은데, 그 중에서 일부 경로가 잘못된 결과를 내놓기 때문이다. 경로는 JIT 컴파일러가 바이트 코드를 처리하는 방식과 자바 메모리 모델이 원자로 간주하는 최소 단위를 알아야 한다. 

  간단하게 답하자면, 바이트 코드만 고려했을 때, 잠재적인 경로는 최대 12,870개에 달한다. int에서 long으로 변경하면 조합 가능한 경로 수는 2,704,156개로 증가한다. 

  물론 대다수 경로는 올바를 결과를 내놓는다. 문제는 잘못된 결과를 내놓는 일부 경로다.

 

동시성 방어 원칙

  동시성 코드가 일으키는 문제로부터 시스템을 방어하는 원칙과 기술을 소개한다.

 

단일 책임 원칙

  SRP는 주어진 메서드/클래스/컴포넌트를 변경할 이유가 하나여야 한다는 원칙이다. 동시성은 복잡성 하나만으로도 따로 분리할 이유가 충분하다. 즉, 동시성 관련 코드는 다른 코드와 분리해야 한다는 뜻이다. 그런데 불행히도 동시성과 관련이 없는 코드에 동시성을 곧바로 구현하는 사례가 너무도 흔하다. 동시성을 구현할 때는 다음 몇 가지를 고려한다.

 

• 동시성 코드는 독자적인 개발, 변경, 조율 주기가 있다.
• 동시성 코드에는 독자적인 난관이 있다. 다른 코드에서 겪는 난관과 다르며 훨씬 어렵다.
• 잘못 구현한 동시성 코드는 별의별 방식으로 실패한다. 주변에 있는 다른 코드가 발목을 잡지 않더라도 동시성 하나만으로도 충분히 어렵다.

권장사항 : 동시성 코드는 다른 코드와 분리하라

 

따름 정리 : 자료 범위를 제한하라

  앞서 봤듯이, 객체 하나를 공유한 후 동일 필드를 수정하던 두 스레드가 서로 간섭하므로 예상치 못한 결과를 내놓는다. 이런 문제를 해결하는 방안으로 코드 내 임계영역을 synchronized 키워드로 보호하라고 권장한다. 

  이때, 이런 임계영역의 수를 줄이는 기술이 중요하다. 공유 자료를 수정하는 위치가 많을수록 다음 가능성도 커진다. 

 

• 보호할 임계영역을 빼먹는다. 그래서 공유 자료를 수정하는 모든 코드를 망가뜨린다.
• 모든 임계영역을 올바로 보호했는지(DRY 위반) 확인하느라 똑같은 노력과 수고를 반복한다.
• 그렇지 않아도 찾아내기 어려운 버그가 더욱 찾기 어려워진다.

권장사항 : 자료를 캡슐화하라. 공유자료를 최대한 줄여라.

 

따름 정리 : 자료 사본을 사용하라

  공유 자료를 줄이려면 처음부터 공유하지 않는 방법이 제일 좋다. 어떤 경우에는 객체를 복사해 읽기 전용으로 사용하는 방법이 가능하다. 어떤 경우에는 각 스레드가 객체를 복사해 사용한 후 한 스레드가 해당 사본에서 결과를 가져오는 방법도 가능하다.

  공유 객체를 피하는 방법이 있다면 코드가 문제를 일으킬 가능성도 아주 낮아진다. 물론 객체를 복사하는 시간과 부하가 걱정스러울지도 모르겠다. 그렇다면 복사 비용이 진짜 문제인지 실측해볼 필요가 있다. 하지만 사본으로 동기화를 피할 수 있다면 내부 잠금을 없애 절약한 수행 시간이 사본 생성과 가비지 컬렉션에 드는 부하를 상쇄할 가능성이 크다. 

 

Copyonwritearraylist가 적절한 예시라고 생각한다.

 

따름 정리 : 스레드는 가능한 독립적으로 구현하라

  자신만의 세상에 존재하는 스레드를 구현한다. 즉, 다른 스레드와 자료를 공유하지 않는다. 각 스레드는 클라이언트 요청 하나를 처리한다. 모든 정보는 비공유 출처에서 가져오며 로컬 변수에 저장한다. 그러면 각 스레드는 세상에 자신만 있는 듯이 돌아갈 수 있다. 다른 스레드와 동기화할 필요가 없으므로.

  로컬 변수만 사용한다면 동기화 문제를 일으킬 가능성은 전무하다. 

 

권장사항 : 독자적인 스레드로, 가능하다면 다른 프로세서에서, 돌려도 괜찮도록 자료를 독립적인 단위로 분할하라.

 

라이브러리를 이해하라

  자바5는 동시성 측면에서 이전 버전보다 많이 나아졌다. 자바로 스레드 코드를 구현한다면 다음을 고려하기 바란다. 

 

• 스레드 환경에 안전한 컬렉션을 사용한다. 자바5부터 제공한다.
• 서로 무관한 작업을 수행할 때는 executor 프레임워크를 사용한다.
• 가능하다면 스레드가 차단 되지 않는 방법을 사용한다.
• 일부 클래스 라이브러리는 스레드에 안전하지 못하다. 

스레드 환경에 안전한 컬렉션

  java.util.concurrent 패키지가 제공하는 클래스는 다중 스레드 환경에서 사용해도 안전하며, 성능도 좋다. 실제로 ConcurrentHashMap은 거의 모든 상황에서 HashMap보다 빠르다. ( 진짜로? - 테스트를 해보자 )

public class HashMapTest {
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<Integer,String> hashMap = new HashMap<>();
        ConcurrentHashMap<Integer,String> concurrentHastMap = new ConcurrentHashMap<>();

        long beforeTime = System.currentTimeMillis();

        for(int i=0;i<10000000;i++) {
            hashMap.put(i,i + " 번째 문자열");
        }

        long afterTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("시간 : " + (afterTime-beforeTime));

        beforeTime = System.currentTimeMillis();

        for(int i=0;i<10000000;i++) {
            concurrentHastMap.put(i,i+ "번째 문자열");
        }

        afterTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("시간 : " + (afterTime - beforeTime));

    }
}

실제로 테스트 결과.... 

시간 : 6909
시간 : 1853

으로, ConcurrentHashMap이 더 빨랐다. 왜일까?

 

권장사항 : 언어가 제공하는 클래스를 검토하라. java.util.concurrent, java.util.concurrent.atomic, java.util.concurrent.locks를 익혀라.

 

 

실행 모델을 이해하라

  다중 스레드 애플리케이션을 분류하는 방식은 여러 가지다. 

 

생산자-소비자

  하나 이상 생산자 스레드가 정보를 생성해 버퍼나 Queue에 넣는다. 하나 이상 소비자 스레드가 대기열에서 정보를 가져와 사용한다. 대기열은 한정된 자원이다. 빈 공간이 있어야 정보를 채우고, 정보가 있어야 가져온다. 

  서로는 서로에게 시그널을 보낸다. 생산자 스레드는 정보를 채운 다음 소비자에게 대기열에 정보가 있다는 시그널을 보낸다. 소비자 스레드는 정보를 읽어들인 후 대기열에 빈 공간이 있다는 시그널을 보낸다. 

  따라서 잘못하면 생산자 스레드와 소비자 스레드가 둘 다 진행 가능함에도 불구하고 동시에 서로에게서 시그널을 기다릴 가능성이 존재한다.

 

읽기-쓰기

  읽기 스레드를 위한 주된 정보원으로 공유 자원을 사용하지만, 쓰기 스레드가 이 공유 자원을 이따금 갱신한다고 하자. 이런 경우 처리율(throughput)이 문제의 핵심이다. 처리율을 강조하면 기아 현상이 생기거나 오래된 정보가 쌓인다. 갱신을 허용하면 처리율에 영향을 미친다. 대개는 쓰기 스레드가 버퍼를 오랫동안 점유하는 바람에 여러 읽기 스레드가 버퍼를 기다리느라 처리율이 떨어진다.

  둘 사이의 적절한 해법이 필요하다. 간단한 전략은 읽기 스레드가 없을 때까지 갱신을 원하는 쓰기 스레드가 버퍼를 기다리는 방법이다. 하지만 읽기 스레드가 계속 이어진다면 쓰기 스레드는 기아 상태에 빠진다. 반대는 처리율이 떨어진다. 양쪽 균형을 잡으면서 동시 갱신 문제를 피하는 해법이 필요하다. 

 

이런 부분에서 연구했던 경험을 바탕으로 Decentralized Game Theory, 등의 방법으로 balance를 맞출수도 있겠다.

 

식사하는 철학자들

  둥근 식탁에 철학자 한 무리가 둘러앉아있는 유명한 문제다. 기업 애플리케이션은 여러 프로세스가 자원을 얻으려 경쟁한다. 일상에서 접하는 대다수 다중 스레드 문제는 ( 형태가 조금씩 다를지라도 ) 위 세 범주 중 하나에 속한다. 각 알고리즘을 공부하고 해법을 직접 구현해보라.

 

 

동기화하는 메서드 사이에 존재하는 의존성을 이해하라

  동기화하는 메서드 사이에 의존성이 존재하면 동시성 코드에 찾아내기 어려운 버그가 생긴다. 자바 언어는 synchronized라는 개념을 지원하지만, 공유 클래스 하나에 동기화된 메서드가 여럿이라면 구현이 올바른지 다시 한 번 확인하기 바란다. 

 

권장사항 : 공유 객체 하나에는 메서드 하나만 사용하라.

 

공유 객체 하나에 여러 메서드가 필요한 상황도 생긴다. 그럴 때는 다음 세 가지 방법을 고려한다. 

• 클라이언트에서 잠금 - 클라이언트에서 첫 번째 메서드를 호출하기 전에 서버를 잠근다. 마지막 메서드를 호출할 때까지 잠금을 유지한다.
• 서버에서 잠금 - 서버에다 '서버를 잠그고 모든 메서드를 호출한 후 잠금을 해제하는' 메서드를 구현한다. 클라이언트는 이 메서드를 호출한다.
• 연결 서버 - 잠금을 수행하는 중간 단계를 생성한다. '서버에서 잠금' 방식과 유사하지만 원래 서버는 변경하지 않는다.

 

동기화하는 부분을 작게 만들어라

  자바에서 synchronized 키워드를 사용하면 락을 설정한다. 같은 락으로 감싼 모든 코드 영역은 한 번에 한 스레드만 실행이 가능하다. 락은 스레드를 지연시키고 부하를 가중시킨다. 그러므로 synchronized 문을 남발하는 코드는 바람직하지 않다. 반면, 임계영역은 반드시 보호해야 한다. 따라서, 코드를 짤 때는 임계영역 수를 최대한 줄여야 한다.  임계영역 개수를 줄인답시고 거대한 임계영역 하나로 구현하는 순진한 프로그래머도 있다. 필요 이상으로 임계영역 크기를 키우면 스레드 간에 경쟁이 늘어나고 프로그램 성능이 떨어진다.

 

권장사항 : 동기화하는 부분을 최대한 작게 만들어라.

 

 

올바른 종료 코드는 구현하기 어렵다 

  영구적으로 돌아가는 시스템을 구현하는 방법과 잠시 돌다 깔끔하게 종료하는 시스템을 구현하는 방법은 다르다.   깔끔하게 종료하는 코드는 올바로 구현하기 어렵다. 가장 흔히 발생하는 문제가 데드락이다. 즉, 스레드가 절대 오지 않을 시그널을 기다린다.   예를 들어 ,부모 스레드가 자식 스레드를 여러 개 만든 후 모두가 끝나기를 기다렸다 자원을 해제하고 종료하는 시스템이 있다고 가정하다. 만약 자식 스레드중 하나가 데드락에 걸렸다면? 부모 스레드는 영원히 기다리고, 시스템은 영원히 종료하지 못한다. 생산자/소비자 관계의 자식 스레드를 갖고 있어도 마찬가지다. 

 

권장사항 : 종료 코드를 개발 초기부터 고민하고 동작하게 초기부터 구현하라. 생각보다 오래 걸린다. 생각보다 어려우므로 이미 나온 알고리즘을 검토하라.

 

 

스레드 코드 테스트하기

  코드가 올바르다고 증명하기는 현실적으로 불가능하다. 테스트가 정확성을 보장하지는 않는다. 그럼에도 충분한 테스트는 위험성을 낮춘다. 스레드가 하나인 프로그램은 지금까지 한 말이 모두 옳다. 그런데 같은 코드와 같은 자원을 사용하는 스레드가 둘 이상으로 늘어나면 상황은 급격하게 복잡해진다. 

 

권장사항 : 문제를 노출하는 테스트 케이스를 작성하라. 프로그램 설정과 시스템 설정과 부하를 바꿔가며 자주 돌려라. 테스트가 실패하면 원인을 추적하라. 다시 돌렸더니 통과하더라는 이유로 그냥 넘어가면 절대로 안 된다.

 

고려할 사항이 아주 많다는 뜻이다. 아래에 몇 가지 구체적인 지침을 제시한다.

 

• 말이 안 되는 실패는 잠정적인 스레드 문제로 취급하라.
• 다중 스레드를 고려하지 않는 순차 코드부터 제대로 돌게 만들자.
• 다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 다양한 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있도록 스레드 코드를 구현하라.
• 다중 스레드를 쓰는 코드 부분을 상황에 맞춰 조정할 수 있게 작성하라.
• 프로세서 수보다 많은 스레드를 돌려보라.
• 다른 플랫폼에서 돌려보라.
• 코드에 보조 코드를 넣어 돌려라. 강제로 실패를 일으키게 해보라.

 

말이 안 되는 실패를 잠정적인 스레드 문제로 취급하라

  다중 스레드 코드는 때때로 '말이 안 되는' 오류를 일으킨다. 스레드 코드에 잠입한 버그는 수천, 아니 수백만 번에 한 번씩 드러나기도 한다. 실패를 재현하기가 아주 어렵다. 그래서 많은 개발자가 '일회성' 문제로 치부하고 무시한다. '일회성' 문제를 계속 무시한다면 잘못된 코드 위에 코드가 계속 쌓인다.

 

권장사항 : 시스템 실패를 '일회성'이라 치부하지 마라. 

 

다중 스레드를 고려하지 않은 순차 코드부터 제대로 돌게 만들자

  스레드가 호출하는 POJO를 만든다. POJO는 스레드를 모른다. 

 

권장사항 : 스레드 환경 밖에서 생기는 버그와 스레드 환경에서 생기는 버그를 동시에 디버깅하지 마라. 먼저 스레드 환경 밖에서 코드를 올바로 돌려라.

 

코드에 보조 코드를 넣어 돌려라. 강제로 실패를 일으키게 해보라

  스레드 버그가 산발적이고 우발적이고 재현이 어려운 이유는 코드가 실행되는 수천 가지 경로 중에 아주 소수만 실패하기 때문이다. 그래서 버그를 발견하고 찾아내기가 아주 어렵다.

  이렇듯 드물게 발생하는 오류를 좀 더 자주 일으킬 방법은 없을까? 보조 코드를 추가해 코드가 실행되는 순서를 바꿔준다. 예를 들어, Object.wait(), Object.sleep(), Object.yield(), Object.priority() 등과 같은 메서드를 추가해 코드를 다양한 순서로 실행한다.

 

  코드에 보조 코드를 추가하는 방법은 두 가지다.

• 직접 구현하기
• 자동화

직접 구현하기는 보조 코드를 삽입할 적정 위치를 직접 찾아야 한다는 단점 등, 여러 가지 문제가 있다.

 

자동화

  보조 코드를 자동으로 추가하려면 AOF(Aspect Oriented Framework), CGLIB, ASM 등과 같은 도구를 사용한다. 

권장사항 : 흔들기 기법을 사용해 오류를 찾아내라.

 

 

결론

• 다중 스레드 코드는 올바로 구현하기 어렵다. 각별히 깨끗하게 코드를 짜야 한다. 
• SRP를 준수한다. POJO를 사용해 스레드를 아는 코드와 스레드를 모르는 코드를 분리한다. 스레드 코드를 테스트할때는 전적으로 스레드만 테스트한다.
• 동시성 오류를 일으키는 잠정적인 원인을 철저히 이해한다. 
• 사용하는 라이브러리와 기본 알고리즘을 이해한다. 특정 라이브러리 기능이 기본 알고리즘과 유사한 어떤 문제를 어떻게 해결하는지 파악한다. 
• 잠글 필요가 없는 코드는 잠그지 않는다. 잠긴 영역에서 다른 잠긴 영역을 호출하지 않는다.
• 공유하는 객체 수와 범위를 최대한 줄인다. 
• 어떻게든 문제는 생긴다. 초반에 드러나지 않는 문제는 일회성으로 치부해 무시하기 십상이다. 소위 일회성 문제는 대개 시스템에 부하가 걸릴 때나 아니면 뜬금없이 발생한다. 그러므로 스레드 코드는 많은 플랫폼에서 많은 설정으로 반복해서 계속 테스트해야 한다.