쓰레드와 쓰레드풀

index.ys 2023. 7. 2. 19:06

쓰레드

프로세스와 쓰레드의 차이점

프로세스

프로그램을 실행하는 주체
프로세스만의 배정된 고유한 공간이 존재
프로세스는 최소 하나의 쓰레드를 보유하고있음
프로세스 생성에 큰 오버헤드 발생
문맥교환시 오버헤드 발생
프로세스 간의 통신이 어렵다 ( 자원을 공유하는것이 어렵다 ) => 메모리공유, 세마포어 , 소켓 등을 통해 프로세스간 자원 공유 가능

쓰레드

작업을 실행하는 주체
프로세스에 할당된 자원( code, data, heap )을 공유 stack만 따로 할당받음
모든 프로세스는 1개이상의 쓰레드 존재
프로세스의 자원을 할당받음

차이점

프로세스는 프로세스간 자원을 공유할 수 없지만 쓰레드는 쓰레드 간 자원을 공유한다 ( code, data, heap )

* 중요한점 : stack은 각 쓰레드가 가지는 독립적으로 가지는 메모리공간으로, 함수나 지역변수를 선언할때 사용됨, 호출된 함수가 다시 돌아올 메모리 주소, 매개변수 포함됨 , stack은 LIFO형태로 동작하는 자료구조, 스택은 동적 데이터로 프로세스가 실행될때 정해진 크기만큼 메모리를 할당함, 스택 오버플로우는 스택에 더이상 공간이 없어 스택프레임을 할당할 수 없는 상태 => 재귀호출이 지나치게 깊거나 지역변수가 많을때 발생

주소공간

프로그램

어떤 작업을 위해 실행할 수 있는 파일
켬퓨터에서 연속적( 문맥교환 context switching )으로 실행하고 있는 컴퓨터 프로그램 ex) 포토샵, 롤, 구글 크롬
OS로부터 시스템 자원을 할당 받는 자원의 단위

프로세스

각 프로세스별로 독립된 영역(공간)을 가짐 code, data , stack , heap
- code : 프로그래머가 작성한 코드가 저장되는 공간 ex) let name = kim
- data : 코드가 실행되면서 필요한 환경, 파일 등 데이터가 저장되는 영역 ex) 환경변수, config.json, package.json
- stack : LIFO 구조로 동작하는 자료구조, push and pop, 함수호출과 복귀를 관리 (복귀할 메모리 주소), 지역변수, 매개변수
- heap : 동적으로 할당되는 데이터관리, 배열, 객체, 메모리누수 가능, 동시성 제어, 프로그래머가 직접 할당 할 수 있는 저장공간

동기화

실핸순서와 자원의 일관성보장을 위해 동기화 되어야함
프로세스를 올바른 실행순서로 실행하기
상호배제를 하여 동시에 접근하면 안되는 자원에 하나의 프로세스만 접근해야함
공유자원 : 동시에 실행되는 프로세스 중 공동으로 사용하는 자원 ex) 전역변수, package.json, 환경변수 등
임계구역 : 공유자원에 접근하는 코드영역

쓰레드

프로세스 내에서 실행되는 여러 흐름의단위
프로세스의 특정한 수행경로
프로세스가 할당받은 자원을 이용하는 최소실행단위
프로세스가 할당받은 자원중 code , data, heap영역만 공유하고 stack 영역은 분리.

쓰레드풀

컴퓨터 프로그램에서 실행의 동시성을 달성하기 위한 디자인 패턴
워커쓰레드와 쓰레드풀로 구성됨
프로세스 내에서 여러개의 쓰레드를 생성하여 작업을 병렬적으로 처리할 수 있음 => 멀티 쓰레드
작업이 실행되기전 미리 쓰레드를 생성하여 작업이 실행되면 작업큐를 통해 작업을 할당받아 작업을 순서대로 처리
초기화 -> 작업 수신 -> 작업 수행 -> 작업 처리 -> 작업 완료 -> 작업 대기 -> 종료

쓰레드풀 사용이유

프로그램 성능저하 방지 : 작업발생시마다 쓰레드를 생성하지 않고 미리 생성하여 작업을 받아 처리함
쓰레드도 프로세스가 할당받은 메모리를 사용
다수의 요청처리 : 다수의 사용자의 요청을 수용, 처리 ,대응
병목현상이 발생하는 데이터베이스 인풋 아웃풋 작업에 사용

쓰레드풀 장단점

장점

쓰레드 생성/수거시 비용발생 x
쓰레드가 생성될때 os가 메모리공간을 확보해주고 메모리를 쓰레드에게 할당해줌
쓰레드 풀 생성시 작업을 끝낸 쓰레드는 재사용 가능

단점

작업보다 많은 쓰레드를 쓰레드풀이 생성하였을때 메모리 낭비 발생

*fork join thread pool

작업을 병렬로 처리하기 위한 방법으로 작업을 작은 조각으로 분할하고 분할한 작업을 각각 스레드에 할당하여 작업이 동시에 처리하고 처리된 결과를 다시 결합하는 방식 => 문제를 효율적으로 해결

동시성과 병렬성

동시성

싱글코어에서 멀티스레드를 동작시키기 위한 방식
여러개의 스레드를 번걸아 가면서 실행되는 성질
동시에 실행되는것이 아닌 여러개의 스레드가 번갈아가면서 빠른시간에 연속적으로 실행되는것

병렬성

멀티코어에서 멀티 스레드를 동작 시키는 방식

데이터 병렬성

동일한 작업을 쪼개 서브데이터들로 나누고 서브 데이터들을 병렬처리하여 작업을 빠르게 수행하는것

작업 병렬성

서로 다른 작업을 병렬 처리하는 것 ex) 웹 브라우저( 프로세스 )는 여러개의 탭( 멀티 스레드)에서 실행되는 작업들을 실행함