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스레드의 시작 시점을 동기화하기

동시성 프로그래밍에서 동기화는 주로 한정된 자원을 두고 여러 스레드가 경쟁하지 않도록 락이나 세마포어를 사용해서 특정한 자원을 액세스하는 시점에서는 여러 스레드가 순차적으로 실행하도록 하는 것에 초점을 맞추고 있다. 하지만 이 외에도 각각의 스레드가 각자가 담당한 작업을 처리하기 위해 준비를 마치고, 다른 스레드의 준비를 기다렸다가 동시에 시작하도록 하는 기법도 필요하다. 이렇게 여러 스레드를 특정한 지점에서 기다리게 한 후 한 번에 깨워서 동시에 시작하게 하는 용도로 사용되는 동기화 프리미티브로는 이벤트와 배리어가 있다.

이런 기법이 가장 흔히 사용되는 경우로는 소켓 서버와 클라이언트를 하나의 스크립트에서 구현해서 스레드로 돌게 할 때이다. 서버의 소켓이 준비되기 전에 클라이언트들이 서버에 connect 될 수 없기 때문이다.

이벤트는 가장 단순한 동기화 프리미티브 중 하나로, 동시에 시작해야 하는 여러 스레드들이 “출발선”에서 이벤트 객체의 .wait() 메소드를 호출하고 대기상태에 들어가도록 한다. 그리고 어느 한 스레드에서 해당 이벤트 객체의 .set() 을 호출하면 해당 이벤트를 대기 중인 모든 스레드에서 wait() 메소드가 리턴되면서 각 스레드가 동시에 시작될 수 있다.

배리어도 비슷하게 여러 스레드를 기다리게하다 한 번에 깨우는 장치인데, 마치 정원이 다 차면 바로 출발하는 버스처럼 작동한다. 즉 이벤트를 기다리는 스레드들은 누군가가 깨워줘야 하는 것에 비해, 배리어 정해진 개수만큼의 스레드가 대기하게 되면 자동으로 해제되면서 동시에 깨어나게 된다.

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스레드를 이용한 데몬 만들기 – Python

이 블로그를 통해서 파이썬에서의 병렬처리에 대해서는 명시적으로 threading.Thread 대신에 concurrent.futures 에서 제공하는 API를 사용할 것을 여러 차례 권장해 왔다. 여기서 주목할 것은 바로 “병렬처리”라는 조건이다. 즉 concurrent.futures의 API는 일련의 데이터에 대해서 동일한 처리를 하려할 때, 이 “동일한 처리”를 여러 스레드 혹은 프로세스로 나눠서 동시에 진행하는 상황에 어울리는 기능이다. 하지만 실제 상황에서는 동시에 서로 다른 작업이 진행되어야 하는 경우가 존재한다.주로 메인 스레드와 백그라운드 스레드 (혹은 작업 스레드)에서 하는 일이 서로 다른 경우에 이러한 패턴이 필요할 수 있다. 이번 글에서는 파이썬의 threading… 더 보기 »스레드를 이용한 데몬 만들기 – Python

파이썬에서 스레드 사용하기 – threading

스레드는 프로그램이 실행되는 실행 흐름의 최소 단위이다. 어떤 프로그램이 실행되면 기본적으로 해당 프로그램을 위한 프로세스가 생성된다. 그리고 다시 이 프로세스는 하나의 스레드를 만들고 (이것이 해당 프로세스의 메인 스레드가 된다.) 이 스레드를 따라 코드가 실행된다.

하나의 프로세는 한 개 이상의 스레드를 동시에 실행시킬 수 있다. 이 말은 메인 루틴이 진행하는 동안 병렬적으로 다른 함수들이 같이 실행될 수 있다는 말이다. 스레드는 프로세스에 종속되므로 프로세스 내에서 스레드가 추가로 만들어질 때 이 새로운 스레드는 프로세스의 코드와 메모리를 공유한다. (반대로 멀티프로세스는 각각 독립된 코드 및 메모리 영역을 가지고 돌아간다.) 스레드는 이처럼 동시에 같은 작업들을 처리하여 전체적인 성능을 향상시키거나 루틴의 흐름을 중단시키지 않고 별개의 작업 흐름이 서브 루틴을 실행하여 서로 다른 작업을 함께 진행할 때 사용한다.

파이썬에서 스레드를 사용할 수 있도록 해주는 모듈로 _threadthreading이 있다. _thread 모듈은 저수준의 API를 제공하고 있고, 이를 기반으로 고수준 API를 제공하는 threading 모듈이 있다. 이 글에서는 threading 모듈을 사용하여 스레드를 생성, 실행하고 락, 세마포어 등의 동기화 수단을 사용하여 실행 흐름을 제어하는 방법을 살펴보겠다.

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