[Clean Code] 13. 동시성 - 클린 코드 정독하기

객체는 처리의 추상화다. 스레드는 일정의 추상화다.
- 제임스 O. 코플리엔(James O. Coplien) -

 

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

 

동시성이 필요한 이유?

동시성은 결합(Coupling)을 없애는 전략이다. 즉, 무엇(What)과 언제(When)를 분리하는 전략이다. 스레드가 하나인 프로그램은 무엇과 언제가 서로 밀접하다. 흔히 단일 스레드 프로그램을 디버깅하는 개발자는 breakpoint를 정한 후 어느 지점에 걸렸는지 살펴보면서 시스템 상태를 파악한다.

 

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. 하지만 구조적 개선만을 위해 동시성을 채택하는 건 아니다. 어떤 시스템은 응답 시간과 작업 처리량 개선이라는 요구사항으로 인해 동시성을 채택하기도 한다.

 

예를 들어, 수많은 웹 사이트에서 정보를 가져와 요약하는 정보 수집기가 있다고 생각해 보자.

• 만약 수집기가 단일 스레드 프로그램이라면 한 번에 한 웹사이트를 방문해 정보를 가져오며, 한 사이트를 끝내야 다음 사이트로 넘어간다. 이 경우 정보를 수집할 웹 사이트를 추가하면 정보를 수집하는 시간도 늘어난다.
• 한 번에 한 사이트를 방문하는 대신 다중 스레드 알고리즘을 이용하면 한 번에 여러 사이트의 정보를 수집하여 수집기 성능을 높일 수 있다.

 

미신과 오해

동시성이 필요한 상황은 다양하다. 하지만 동시성은 어렵다. 각별히 주의하지 않으면 난감한 상황에 처하기 쉽다. 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.
• 어느 쪽도 일상적으로 발생하는 상황은 아니다.

 

동시성을 구현해도 설계는 변하지 않는다.

• 단일 스레드 시스템과 다중 스레드 시스템은 설계가 매우 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 있는지 알아야 한다.

 

다음은 동시성과 관련된 타당한 생각 몇 가지다.

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

 

 

난관

동시성을 구현하기가 어려운 이유는 무엇일까? 다음 간단한 클래스 X를 살펴보자.

class X {
    private int lastIdUsed;

    public X(int lastIdUsed) {
        this.lastIdUsed = lastIdUsed;
    }

    public int getNextId() {
        return ++lastIdUsed;
    }
}

 

인스턴스 X를 생성하고 lastIdUsed 필드를 42로 설정한 다음, 두 스레드가 해당 인스턴스를 공유한다. 이제 두 스레드가 get NextId();를 호출한다고 가정하자.

Runnable runnable = x::getNextId;

Thread thread1 = new Thread(runnable);
Thread thread2 = new Thread(runnable);

thread1.start();
thread2.start();

위 코드의 결과는 셋 중 하나다.

• thread1는 43, thread2는 44를 받으며, lastIdUsed는 44가 된다.
• thread1은 44, thread2는 43을 받으며, lastIdUsed는 44가 된다.
• thread1과 thread2 모두 43을 받으며, lastIdUsed는 43이 된다.

 

두 스레드가 같은 변수를 동시에 참조하면 세 번째와 같이 놀라운 결과가 발생한다. 이는 두 스레드가 자바 코드 한 줄을 거쳐가는 경로가 수없이 많은데, 그중의 일부 경로가 잘못된 결과를 내놓기 때문이다. 이에 대해 자세히 알기 위해서는 JIT(Just-In-Time) 컴파일러가 바이트 코드를 처리하는 방식과 자바 메모리 모델이 원자로 간주하는 최소 단위를 알아야 한다.

바이트 코드만 고려했을 때, 두 스레드가 getNextId 메서드를 실행하는 잠재적인 경로는 최대 12,870개에 달한다. 만약 lastIdUsed 변수를 long으로 변경했을 경우 조합 가능한 경로 수는 2,704,156개로 증가한다. 대다수의 경로는 올바른 결과를 내놓지만, 문제는 잘못된 결과를 내놓는 일부 경로다.

 

 

동시성 방어 원칙

지금부터 동시성 코드가 일으키는 문제로부터 시스템을 방어하는 원칙과 기술을 소개한다.

단일 책임 원칙(SRP: Single Responsibility Principle)

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. 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 난관과는 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(Corollary): 자료 범위를 제한하라.

객체 하나를 공유한 후 동일 필드를 수정하던 두 스레드가 서로 간섭하므로 예상치 못한 결과를 내놓는다. 이런 문제를 해결하는 방안으로 공유 객체를 사용하는 코드 내 임계영역(Critical Section)을 synchronized 키워드로 보호하라고 권장한다. 이런 임계영역의 수를 줄이는 기술이 중요하다.

 

공유 자료를 수정하는 위치가 많을수록 생기는 문제점은 다음과 같다.

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

 

권장사항 : 문제점을 해결하기 위해 자료를 캡슐화(Encapsulation)하고, 공유 자료를 최대한 줄이는 것이 좋다.

 

따름 정리: 자료 사본을 사용하라

공유 자료를 줄이려면 처음부터 공유하지 않는 방법이 가장 좋다.

• 객체를 복사해 읽기 전용으로 사용하는 방법
• 각 스레드가 객체를 복사해 사용한 후 한 스레드가 해당 사본에서 결과를 가져오는 방법

 

공유 객체를 피하는 방법이 있다면 코드가 문제를 일으킬 가능성도 아주 낮아진다. 만약 객체를 복사하는 시간과 부하가 걱정스럽다면 복사 비용이 진짜 문제인지 측정해 볼 필요가 있다. 하지만 사본으로 동기화를 피할 수 있다면 내부 잠금을 없애 절약한 수행 시간이 사본 생성과 가비지 컬렉션(GC)에 드는 부하를 상쇄할 가능성이 크다.

 

따름 정리: 스레드는 가능한 독립적으로 구현하라

자신만의 세상에 존재하는(독립적인) 스레드를 구현한다.

• 다른 스레드와 자료를 공유하지 않는다.
• 각 스레드는 클라이언트 요청 하나를 처리한다.
• 모든 정보는 비공유 출처에서 가져오며 로컬 변수에 저장한다.

각 스레드는 다른 스레드와 동기화할 필요 없이 독립적으로 돌아갈 수 있다.

 

예를 들어, HttpServlet 클래스에서 파생한 클래스는 모든 정보를 doGet과 doPost 매개변수로 받는다. 따라서 각 서블릿은 마치 자신이 독자적인 시스템에서 동작하는 것처럼 요청을 처리한다.

서블릿 코드가 로컬 변수만 사용한다면 서블릿이 동기화 문제를 일으킬 가능성은 전무하다. 하지만 서블릿을 사용하는 대다수 애플리케이션은 결국 데이터베이스 연결과 같은 자원을 공유하는 상황에 처한다.

 

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

 

 

라이브러리를 이해하라

자바 5 이상의 환경에서 스레드 구현 시 다음을 고려해야 한다.

• 스레드 환경에 안전한 컬렉션을 사용한다.
• 서로 무관한 작업을 수행할 때는 executor 프레임워크를 사용한다.
• 가능하다면 스레드가 차단(Blocking) 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 좋은 기능을 제공한다. 실제로 ConcurrentHashMap은 대부분의 상황에서 HashMap보다 빠르다.

• 동시 읽기/쓰기를 지원하며, 자주 사용하는 복합 연산을 다중 스레드 상에서 안전하게 만든 메서드로 제공한다.
• 동시성 프로그래밍을 처음 접하게 된다면 ConcurrentHashMap부터 살펴보길 권한다.

 

다음은 복잡한 동시성 설계를 지원하는 몇 가지 클래스를 소개한다.

클래스	설명
ReentrantLock	한 메서드에서 잠그고 다른 메서드에서 해제될 수 있는 락(lock)이다.
Semaphore	전통적인 세마포어다. 개수(count)가 있는 락이다.
CountDownLatch	지정한 수만큼 이벤트가 발생하고 나서야 대기 중인 스레드를 모두 해제하는 락이다. 모든 스레드에게 동시에 공평하게 시작할 기회를 준다.

 

권장사항 : 언어가 제공하는 클래스를 검토하라. 자바에서는 다음 패키지를 익혀라.

• java.util.concurrent
• java.util.concurrent.atomic
• javautil.concurrent.locks

 

 

실제 모델을 이해하라

다중 스레드 애플리케이션을 분류하는 방식은 여러 가지다. 먼저 몇 가지 기본 용어부터 살펴보자.

용어	설명
한정된 자원 (Bound Resource)	다중 스레드 환경에서 사용하는 자원으로, 크기나 숫자가 제한적이다. 데이터베이스 연결, 길이가 일정한 읽기/쓰기 버퍼 등이 예다.
상호 배제 (Mutual Exclusion)	한 번에 한 스레드만 공유 자료나 공유 자원을 사용할 수 있는 경우를 가리킨다.
기아 (Starvation)	특정 스레드가 굉장히 오랫동안 또는 영원히 자원을 기다리는 상황이다. 예를 들어, 항상 짧은 스레드에게 우선순위를 준다면, 긴 스레드는 기아 상태에 빠질 가능성이 높다.
데드락 (Deadlock)	여러 스레드가 서로가 끝나기를 기다린다. 모든 스레드가 각기 필요한 자원을 다른 스레드가 점유하는 바람에 어느 쪽도 더 이상 진행하지 못한다.
라이브락 (Livelock)	락을 거는 단계에서 각 스레드가 서로를 방해한다. 스레드는 계속해서 진행하려 하지만, 공명(Resonance)으로 인해, 굉장히 오랫동안 또는 영원히 진행하지 못한다.

기본 개념을 이해한 후, 다중 스레드 프로그래밍에서 사용하는 실행 모델을 몇 가지 살펴보자.

 

생산자-소비자(Producer-Consumer)

하나 이상 생산자 스레드가 정보를 생성해 버퍼(buffer)나 대기열(queue)에 넣는다. 하나 이상 소비자 스레드가 대기열에서 정보를 가져와 사용한다. 생산자 스레드와 소비자 스레드가 사용하는 대기열은 한정된 자원이다.

• 생산자 스레드는 대기열에 빈 공간이 있어야 정보를 채운다. - 빈 공간이 생길 때까지 기다린다.
• 소비자 스레드는 대기열에 정보가 있어야 가져온다. - 정보가 채워질 때까지 기다린다.
• 대기열을 올바르게 사용하기 위해 생산자 스레드와 소비자 스레드는 서로에게 시그널을 보낸다.
  • 생산자 스레드는 대기열에 정보를 채운 뒤 소비자 스레드에게 대기열에 정보가 있음을 알린다.
  • 소비자 스레드는 대기열에서 정보를 읽은 후 대기열에 빈 공간이 있음을 알린다.

 

생산자-소비자 모델은 생산자 스레드와 소비자 스레드 모두 진행 가능한 상태임에도 불구하고 서로에게 동시에 시그널을 기다릴 가능성이 존재한다.

 

읽기-쓰기(Readers-Writers)

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(Starvation) 현상이 생기거나 오래된 정보가 쌓인다.
• 갱신을 허용하면 처리율에 영향을 미친다.

 

쓰기 스레드가 버퍼를 갱신하는 동안 읽기 스레드가 버퍼를 읽지 않게 하거나, 읽기 스레드가 버퍼를 읽는 동안 쓰기 스레드가 버퍼를 갱신하지 않게 하기 위해 복잡한 균형 잡기가 필요하다. 대체적으로 쓰기 스레드가 버퍼를 오랫동안 점유하는 바람에 여러 읽기 스레드가 버퍼를 기다리느라 처리율이 떨어진다.

따라서 읽기 스레드의 요구와 쓰기 스레드의 요구를 적절히 만족시켜 처리율도 적당히 높이고 기아도 방지하는 해법이 필요하다.

• 읽기 스레드가 없을 때까지 갱신을 원하는 쓰기 스레드가 버퍼를 기다리는 방식은 읽기 스레드가 계속 이어진다면 쓰기 스레드는 기아 상태에 빠진다.
• 쓰기 스레드에게 우선권을 준 상태에서 쓰기 스레드가 계속 이어진다면, 처리율이 떨어진다.

 

식사하는 철학자들(Dining Philosophers)

둥근 식탁에 철학자 한 무리가 둘러앉았다. 각 철학자 왼쪽에는 포크가 놓여 있다.

• 철학자는 양손에 포크를 집어 들고 음식을 먹는다.
• 양손에 포크를 쥐지 않으면 음식을 먹지 못한다.
• 왼쪽 철학자나 오른쪽 철학자가 포크를 사용하는 중이라면 그쪽 철학자가 먹고 나서 포크를 내려놓을 때까지 기다려야 한다.
• 음식을 먹고 나면 포크를 내려놓고 다시 배가 고플 때까지 기다린다.

 

철학자를 스레드, 포크를 자원으로 바꿔서 생각해 보라. 많은 기업 애플리케이션에서 겪는 문제다. 기업 애플리케이션은 여러 프로세스가 자원을 얻으려 경쟁한다. 주의해서 설계하지 않으면 데드락, 라이브락, 처리율 저하, 효율성 저하 등을 겪는다.

 

일상에서 접하는 대다수 다중 스레드 문제는 위 세 범주 중 하나에 속한다. 각 알고리즘을 공부하고 해법을 직접 구현해 보아야 한다.

 

권장사항: 위에서 설명한 기본 알고리즘과 각 해법을 이해하라.

 

 

동기화하는 메서드 사이에 존재하는 의존성을 이해하라

동기화하는 메서드 사이에 의존성이 존재하면 동시성 코드에 찾아내기 어려운 버그가 생긴다. 자바 언어는 개별 메서드를 보호하는 synchronized라는 개념을 지원한다. 하지만 공유 클래스 하나에 동기화된 메서드가 여럿이라면 구현이 올바른지 다시 확인해야 한다.

 

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(Adapted) 서버 : 잠금을 수행하는 중간 단계를 생성한다. ‘서버에서 잠금’ 방식과 유사하지만 원래 서버는 변경하지 않는다.

 

 

동기화하는 부분을 작게 만들어라

자바에서 synchronized 키워드를 사용하면 락을 설정할 수 있다.

• 같은 락으로 감싼 모든 코드 영역은 한 번에 한 스레드만 실행이 가능하다.
• 락은 스레드를 지연시키고 부하를 가중시킨다.
• 그러므로 여기저기서 synchronized 문을 남발하는 코드는 바람직하지 않다.
• 반면, 임계영역(Critical Section)은 반드시 보호해야 한다.

 

임계영역의 개수를 줄인답시고 거대한 임계영역 하나로 구현하는 경우도 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 둘 다 깔끔하게 종료하는 시스템을 구현하는 방법은 다르다. 깔끔하게 종료하는 코드는 올바르게 구현하기 어렵다. 가장 흔히 발생하는 문제가 데드락이다.

 

예를 들어, 부모 스레드가 자식 스레드를 여러 개 만든 후 모두가 끝나기를 기다렸다 자원을 해제하고 종료하는 시스템이 있다고 가정하자.

• 자식 스레드 중 하나가 데드락에 걸렸다면 부모 스레드는 자식 스레드가 종료되길 기다리고 시스템은 영원히 종료되지 못한다.

 

이번에는 부모 스레드가 생산자-소비자 관계의 두 자식 스레드에게 종료하라는 시그널을 보냈다고 가정해 보자. 생산자 스레드는 종료했는데 소비자 스레드가 생산자 스레드에서 오는 메시지를 기다릴 수도 있다.

• 생산자에서 메시지를 기다리는 소비자 스레드는 차단(blocked) 상태에 있으므로 종료하라는 시그널을 받지 못한다.
• 소비자 스레드는 생산자 스레드의 시그널을 기다리게 되고, 부모 스레드는 자식 스레드가 종료되길 기다리게 된다.

 

실제로 이와 같은 상황은 종종 발생한다. 그러므로 깔끔하게 종료하는 다중 스레드 코드를 짜야한다면 시간을 투자해 올바른 구현을 해야 한다.

 

권장사항 : 종료 코드를 개발 초기부터 고민하고 동작하게 구현하라. 생각보다 어렵고 오래 걸리는 작업으로 이미 나온 알고리즘을 검토하라.

 

 

스레드 코드 테스트하기

테스트가 정확성을 보장하지는 않지만 충분한 테스트는 위험을 낮춘다. 다중 스레드 상황에서는 더욱 복잡해진다.

 

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

 

다중 스레드 환경에서는 고려해야 할 사항이 아주 많다. 다음은 몇 가지 구체적인 지침을 제시한다.

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

 

말이 안되는 실패는 잠정적인 스레드 문제로 취급하라

다중 스레드 코드는 때때로 ‘말이 안되는’ 오류를 일으킨다. 대다수 개발자는 스레드가 다른 코드와 교류하는 방식을 직관적으로 이해하지 못한다. 스레드 코드에 잠입한 버그는 수백만 번에 한 번씩 드러나기도 하며, 실패를 재현하기가 아주 어렵다.

많은 개발자가 우주선(cosmic-ray), 하드웨어 문제, 단순한 ‘일회성’ 문제 등으로 치부하고 무시한다. 일회성 문제란 존재하지 않는다고 가정하는 편이 안전하다. 일회성 문제를 계속 무시하면 잘못된 코드 위에 코드가 계속 쌓인다.

 

권장사항 : 시스템 실패를 ‘일회성’이라 치부하지 마라.

 

다중 스레드를 고려하지 않은 순차 코드부터 제대로 돌게 만들자

스레드 환경 밖에서 코드가 제대로 도는지 반드시 확인한다. 일반적인 방법으로 스레드가 호출하는 POJO를 만든다. POJO는 스레드를 모른다. 따라서 스레드 환경 밖에서 테스트가 가능하다. POJO에 넣는 코드는 많을수록 더 좋다.

 

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

 

다중 스레드를 사용하는 코드 부분을 다양한 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있도록 스레드 코드를 구현하라.

다중 스레드를 사용하는 코드를 다양한 설정으로 실행하기 쉽게 구현하라.

• 한 스레드로 실행하거나, 여러 스레드로 실행하거나, 실행 중 스레드 수를 바꿔본다.
• 스레드 코드를 실제 환경이나 테스트 환경에서 돌려본다.
• 테스트 코드를 빨리, 천천히, 다양한 속도로 돌려본다.
• 반복 테스트가 가능하도록 테스트 케이스를 작성한다.

 

권장사항 : 다양한 설정에서 실행할 목적으로 다른 환경에 쉽게 끼워 넣을 수 있게 코드를 구현하라.

 

다중 스레드를 사용하는 코드 부분을 상황에 맞게 조율할 수 있게 작성하라

적절한 스레드 개수를 파악하려면 상당한 시행착오가 필요하다. 처음부터 다양한 설정으로 프로그램의 성능 측정 방법을 강구한다.

• 스레드 개수를 조율하기 쉽게 코드를 구현한다.
• 프로그램이 돌아가는 도중에 스레드 개수를 변경하는 방법도 고려한다.
• 프로그램 처리율과 효율에 따라 스스로 스레드 개수를 조율하는 코드도 고민한다.

 

프로세서 수보다 많은 스레드를 돌려보라

시스템이 스레드를 스와핑(Swapping)할 때도 문제가 발생한다. 스와핑을 일으키려면 프로세서 수보다 많은 스레드를 돌린다. 스와핑이 잦을수록 임계영역을 빼먹은 코드나 데드락을 일으키는 코드를 찾기 쉬워진다.

 

다른 플랫폼에서 돌려보라

운영체제마다 스레드를 처리하는 정책이 달라 다중 스레드 코드의 결과가 달라질 수 있다. 따라서 코드가 돌아갈 가능성이 있는 플랫폼 전부에서 테스트를 수행해야 마땅하다.

 

권장사항 : 처음부터 그리고 자주 모든 목표 플랫폼에서 코드를 돌려라.

 

코드에 보조 코드를 넣어 돌려라. 강제로 실패를 일으키게 해보라

스레드 코드는 오류를 찾기가 쉽지 않다. 간단한 테스트로는 버그가 드러나지 않는다. 일상적인 상황에서는 아무 문제도 없다. 몇 시간, 며칠, 혹은 몇 주가 지나서야 한 번씩 모습을 드러낸다.

스레드 버그를 재현하기 어려운 이뉴는 코드가 실행되는 수천 가지 경로 중에 아주 소수만 실패하기 때문이다. 즉, 실패하는 경로가 실행될 확률은 극도로 저조하다.

드물게 발생하는 오류를 좀 더 자주 일으키는 방법으로 보조 코드를 추가하여 코드가 실행되는 순서를 바꿔본다.

• Object.wait(), Object.splle(), Object.yield(), Object.priority() 등과 같은 메서드를 추가해 코드를 다양한 순서로 실행한다.
• 각 메서드는 스레드가 실행되는 순서에 영향을 미친다. 따라서 버그가 드러날 가능성도 높아진다.
• 잘못된 코드라면 가능한 초반에 그리고 자주 실패하는 편이 좋다.

 

코드에 보조 코드를 추가하는 방법

코드에 보조 코드를 추가하는 방법은 두 가지다.

• 직접 구현하기
• 자동화

 

직접 구현하기

코드에다 직접 wait(), sleep(), yield(), priority() 메서드를 추가한다.

public synchronized String nextUrlOrNull() {
    if (hasNext()) {
        String url = urlGenerator.next();
        Thread.yield(); // 테스트를 위해 추가
        updateHasNext();

        return url;
    }
    
    return null;
}

yield() 메서드를 삽입하면 코드가 실행되는 경로가 바뀐다. 그래서 이전에 실패하지 않았던 코드가 실패할 가능성을 열어준다. 코드가 실패한다면 yield()를 추가했기 때문이 아니다. 원래 잘못된 코드인데 드러났을 뿐이다.

 

하지만, 이 방법에는 여러 가지 문제가 있다.

• 보조 코드를 삽입할 적정 위치를 직접 찾아야 한다.
• 어떤 함수를 어디서 호출해야 적당한지 알기가 어렵다.
• 배포 환경에 보조 코드를 그대로 남겨두면 프로그램 성능이 떨어진다.
• 무작위적이다. 오류가 드러날 수도, 드러나지 않을 수도 있다.

 

배포 환경이 아니라 테스트 환경에서 보조 코드를 실행할 방법이 필요하다. 실행할 때마다 설정을 바꿔줄 방법도 필요하다.

스레드를 전혀 모르는 POJO와 스레드를 제어하는 클래스로 프로그램을 분할하면 보조 코드를 추가할 위치를 찾기가 쉬워진다.

 

자동화

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

예를 들어, 다음은 메서드가 하나인 클래스다.

public class ThreadJigglePoint {
    public static void jiggle() {
        
    }
}

 

여기서 다양한 위치에 ThreadJigglePoint.jiggle() 호출을 추가한다.

public synchronized String nextUrlOrNull() {
    if (hasNext()) {
        ThreadJigglePoint.jiggle();
        String url = urlGenerator.next();
        ThreadJigglePoint.jiggle();
        updateHasNext();
        ThreadJigglePoint.jiggle();
        
        return url;
    }
    
    return null;
}

ThreadJigglePoint.jiggle() 호출은 무작위로 sleep()이나 yield를 호출한다. 때로는 아무 동작(nop)도 하지 않는다. ThreadJigglePoint 클래스를 두 가지로 구현하면 편리하다.

• jiggle() 메서드를 비워두고 배포 환경에서 사용한다.
• 무작위로 nop, sleep, yield 등을 테스트 환경에서 수행한다.

이 방법은 단순하긴 하지만 복잡한 도구를 사용하기 어렵다면 합리적인 대안으로 나쁘지 않다. IBM이 개발한 ConText라는 도구는 유사하게 동작하지만 조금 더 복잡하다.

코드를 흔드는(Jiggle) 이유는 스레드를 매번 다른 순서로 실행하기 위해서다. 좋은 테스트 케이스와 흔들기 기법은 오류가 드러날 확률을 크게 높여준다.

 

권장사항 : 흔들기 기법을 사용해 오류를 찾아내라.

 

 

결론

• 다중 스레드 코드는 올바르게 구현하기 어렵다.
• 다중 스레드 코드를 작성한다면 각별히 깨끗하게 코드를 짜야한다.
• SRP(단일 책임 원칙)를 준수하여 스레드를 아는 코드와 스레드를 모르는 코드로 분리한다.
  • 스레드 코드를 테스트할 때는 전적으로 스레드만 테스트한다.
  • 스레드 코드는 최대한 집약되고 작아야 한다.
• 동시성 오류를 일으키는 잠정적인 원인을 철저히 이해해야 한다.
• 사용하는 라이브러리의 기본 알고리즘을 이해해야 한다.
• 보호할 코드 영역을 찾아내는 방법과 코드 영역을 잠그는 방법을 이해해야 한다.
• 초반에 드러나지 않는 문제를 일회성으로 치부해 무시하면 안된다.
  • 스레드 코드는 많은 플랫폼에서 많은 설정으로 반복해서 계속 테스트해야 한다.
• 보조 코드를 추가하여 오류가 드러날 가능성을 크게 높인다.

 

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