멀티스레드 환경에서 동시성 문제를 방지하기 위한 방법을 아는대로 설명해주세요

[helenason]

1. 자바 synchronized 키워드로 락을 걸어 동시성 문제를 방지합니다.
2. 자바 Atomic 타입을 활용하여 CAS 방식으로 동시성 문제를 방지합니다.
3. 불필요한 공유 데이터를 줄이고, final 키워드를 사용하여 불변 객체를 적극 활용합니다.
4. 컬렉션의 경우 ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList와 같은 동시성 컬렉션을 사용합니다.

[Libienz]

synchronized 키워드의 단점에 대해서 설명해주세요

[helenason]

Synchronized 키워드의 단점은 성능 저하 문제입니다.

Synchronized 키워드는 blocking 방식으로 동시 접근을 제어합니다. 즉, 하나의 스레드가 자원을 점유하게 되면 다른 모든 스레드에서는 해당 자원에 접근할 수 없어 대기해야 합니다. 그만큼 성능이 저하될 수 있습니다.

이러한 성능 저하를 방지하기 위해 non-blocking 방식으로 동시성을 제어하는 방식인 Atomic 연산이 존재하기도 합니다.

[Libienz]

동시성 문제를 해결하기 위한 방법 중에는 잠금도 있습니다.
그리고 임계영역의 상호배제를 보장하기 위해서 세마포어와 뮤텍스 개념이 등장했습니다.

세마포어와 뮤텍스의 차이점에 대해 설명해주세요.

[helenason]

뮤텍스는 공유 자원에 대한 동시 접근을 제한하기 위한 락입니다. 반면, 세마포어는 공유 자원에 대한 동시 접근을 제한하기 위한 정수입니다.

뮤텍스의 경우 공유 자원에 하나의 프로세스/스레드만 접근할 수 있습니다. 반면 세마포어는 공유 자원에 여러 프로세스/스레드가 접근할 수 있으며 접근 가능한 스레드 수는 세마포어 정수를 통해 설정할 수 있습니다.

뮤텍스의 경우 락을 획득한 프로세스/스레드만 락을 해제할 수 있는 반면, 세마포어는 프로세스/스레드 간 상호 의존적으로 스레드의 접근을 제어합니다.

[ehtjsv2]

실제로 멀티스레드 환경에서 동시성 문제를 겪어본 경험이 있나요?
있다면, 어떻게 해결했는지도 설명해주세요

[helenason]

멀티스레드 환경에서 두 스레드가 데이터베이스에 동시 접근하여 중복이 되면 안 되는 데이터가 중복 저장된 문제가 있었습니다.

해당 문제를 해결하기 위해 트랜잭션 격리 수준을 조정해보고 낙관적 잠금, 비관적 읽기 잠금, 비관적 쓰기 잠금을 적용해보았습니다. 최종적으로 낙관적 잠금 동시성 문제를 해결하였습니다.

적용해보지는 않았지만, 애플리케이션 단에서 해당 문제를 해결하고자 한다면 synchronized 키워드를 메서드에 적용해 동시성 문제를 방지할 수 있을 것 같습니다.

[ehtjsv2]

두 스레드 간 공유자원인 데이터베이스의 규칙을 조정함으로써 해결하셨네요.

synchronized 키워드를 사용하면 해결될 수도 있다고 했는데, 데이터베이스 차원에서 해결하는 방법과 비교했을 때 어떤 장단점이 있을까요?
그리고 다중 서버 환경에서는 어떤 방법을 택할 것인가요?

[helenason]

데이터베이스 잠금은 트랜잭션 단위에서 임계 영역을 보호하고, synchronized는 JVM 단위에서 임계 영역을 보호합니다. 즉, 데이터베이스 잠금은 트랜잭션 단위의 동기화이고, synchronized 키워드는 메모리 단위의 동기화입니다.

다중 서버 환경이라면 데이터베이스 잠금을 택할 것입니다. 그 이유는 synchronized는 임계 영역이 JVM 내에 존재하기 때문에 다중 서버 환경에서의 동기화가 보장되지 않기 때문입니다.

[ay-eonii]

CAS 방식에 대해 설명해주세요

[ay-eonii]

Atomic 타입은 가시성 문제를 어떻게 해결하나요?

[helenason]

먼저 가시성 문제란, 하나의 스레드에서 변경한 변수 값이 다른 스레드에서 즉시 보이지 않는 현상입니다. 이는 멀티스레드 환경에서 CPU 캐시와 메인 메모리 간 차이가 존재할 때 (제대로 동기화되지 않았을 때) 발생할 수 있습니다.

1. Atomic 타입의 필드를 volatile 키워드로 관리함으로써 가시성 문제를 해결합니다.
2. Atomic 타입은 CAS 알고리즘을 통해 가시성 문제가 발생했을 때 무한 반복으로 연산을 재요청합니다.

[ay-eonii]

그렇다면 원자성 문제는 무엇인가요? 그리고 Atomic 은 원자성 문제를 어떻게 해결하나요?

[helenason]

원자성 문제란, 하나의 작업 단위에서 수행되는 연산에 다른 스레드에서의 간섭으로 작업의 일관성이 깨지는 현상입니다.

Atomic 타입은 CAS 알고리즘을 통해 원자성 문제를 해결합니다. CAS 알고리즘은 하드웨어적으로 원자적 연산을 활용하기 때문에 해당 알고리즘으로 원자성을 보장합니다.

[ay-eonii]

동시성을 제어하기 위한 다른 방법들 중 ThreadLocal은 무엇인지 설명해주세요