스레드 (컴퓨팅)

3. 프로세스와 스레드의 비교

멀티프로세스와 멀티스레드는 모두 여러 흐름이 동시에 진행된다는 공통점을 가진다. 하지만 멀티프로세스에서 각 프로세스는 독립적으로 실행되며 각각 별개의 메모리를 차지하는 반면, 멀티스레드는 프로세스 내의 메모리를 공유하여 사용할 수 있다. 또한 프로세스 간의 전환 속도보다 스레드 간의 전환 속도가 빠르다.^[5]

멀티스레드의 장점은 CPU가 여러 개일 경우, 각 CPU가 스레드 하나씩을 담당하는 방법으로 속도를 높일 수 있다는 것이다. 이러한 시스템에서는 여러 스레드가 실제 시간상으로 동시에 수행될 수 있다.

멀티스레드의 단점은 각 스레드의 실행 순서를 예측하기 어렵다는 것이다. 예를 들어, 두 스레드가 공유 변수 i의 값을 1 증가시키는 경우, 다음과 같은 순서로 실행될 수 있다.

위와 같이 실행되면 i는 2가 증가한다. 하지만 다음과 같이 실행될 수도 있다.

이 경우 i는 1만 증가하며, 이는 원래 의도와 다를 수 있다. 이러한 문제는 스레드 실행 조건에 따라 결과가 달라지므로, 오류 발생 시 원인 파악이 어렵다. 이를 경쟁 조건이라 하며, 세마포어와 같은 방법을 통해 공유 데이터에 접근하는 스레드 개수를 제한하여 해결할 수 있다.

스레드는 다음과 같은 여러 면에서 전통적인 컴퓨터 멀티태스킹 운영체제 프로세스 (컴퓨팅)와 다르다.

• 프로세스는 일반적으로 독립적인 반면, 스레드는 프로세스의 하위 집합으로 존재한다.
• 프로세스는 스레드보다 훨씬 많은 상태 (컴퓨터 과학) 정보를 가지는 반면, 프로세스 내의 여러 스레드는 프로세스 상태뿐만 아니라 컴퓨터 저장소, 기타 자원 (컴퓨터 과학)을 공유한다.
• 프로세스는 별도의 주소 공간을 가지는 반면, 스레드는 주소 공간을 공유한다.
• 프로세스는 시스템에서 제공하는 프로세스 간 통신 메커니즘을 통해서만 상호 작용한다.
• 동일한 프로세스 내의 스레드 간 컨텍스트 스위칭은 일반적으로 프로세스 간 컨텍스트 스위칭보다 더 빠르게 발생한다.

• 스레드의 ''낮은 자원 소비'': 스레드를 사용하면 여러 프로세스를 사용할 때보다 적은 자원으로 애플리케이션을 실행할 수 있다.
• 스레드의 ''간소화된 공유 및 통신'': 프로세스 간 통신(IPC)을 수행하기 위해 메시지 전달 또는 공유 메모리 메커니즘이 필요한 프로세스와 달리, 스레드는 이미 공유하는 데이터, 코드 및 파일을 통해 통신할 수 있다.
• ''스레드 충돌 시 프로세스 종료'': 스레드가 동일한 주소 공간을 공유하기 때문에 스레드가 수행한 불법적인 작업으로 인해 전체 프로세스가 충돌할 수 있다. 따라서 잘못된 동작을 하는 스레드 하나가 애플리케이션의 다른 모든 스레드의 처리를 방해할 수 있다.

4. 스레드의 종류

스레드는 지원 주체에 따라 사용자 레벨 스레드와 커널 레벨 스레드로 나눌 수 있다.

• '''사용자 레벨 스레드(User-Level Thread)''': 사용자 영역에서 구현되는 스레드로, 라이브러리를 통해 구현된다. 스레드 전환(Context switching) 오버헤드가 적고 구현이 간단하지만, 멀티프로세서 시스템의 이점을 활용할 수 없고, 하나의 스레드가 입출력 대기 상태가 되면 모든 스레드가 대기 상태가 되는 단점이 있다.
• '''커널 레벨 스레드(Kernel-Level Thread)''': 커널 영역에서 구현되는 스레드로, 커널이 직접 관리한다. 멀티프로세서 환경에서 병렬 처리가 가능하고, 한 스레드가 대기 상태가 되어도 다른 스레드는 계속 실행할 수 있다. 하지만, 사용자 스레드보다 오버헤드가 크다.

4. 1. 사용자 레벨 스레드 (User-Level Thread)

4. 2. 커널 레벨 스레드 (Kernel-Level Thread)

5. 스레드 데이터

스레드는 고유한 스레드 ID, 프로그램 카운터, 레지스터 집합, 스택을 가진다. 코드, 데이터, 파일 등 기타 자원은 프로세스 내의 다른 스레드와 공유한다.^[19]

하나의 스레드에만 연관된 데이터가 필요한 경우가 있는데, 이를 '''스레드 특정 데이터'''(Thread-Specific Data, TSD)라고 한다. 멀티스레드 프로그래밍 환경에서 모든 스레드는 프로세스의 데이터를 공유하지만, 특별한 경우에는 개별 스레드만의 자료 공간이 필요하다. 예를 들어, 여러 개의 트랜잭션을 스레드로 처리할 경우, 각각의 트랜잭션 ID를 기억하고 있어야 하는데, 이때 TSD가 필요하다. TSD는 여러 스레드 라이브러리들이 지원하는 기능 중 하나이다.^[19]

6. 스레드 모델

컴퓨터에서 병행 컴퓨팅/병렬 컴퓨팅 또는 멀티태스킹과 같이 여러 처리를 동시에 실행하려면 컴퓨터와 그 위에서 작동하는 운영 체제(OS)가 프로세서(CPU) 시간을 개별 처리에 적절하게 분배하고 스케줄링하는 기능을 지원해야 한다. 이때, 동시에 실행할 부분을 지정할 수 있는 처리 분할 단위로, '''스레드'''와 '''프로세스'''가 있다.

프로세스는 CPU나 메인 메모리 상의 주소 공간 등 계산 자원(리소스)을 할당받아 독립적으로 작동한다. 일반적으로 시스템의 안정성과 안전성을 위해, 각 프로세스는 OS에 의해 가상화·분리된 가상 주소 공간을 사용한다.^[19] 프로세스마다 메모리 공간이 독립되어 있어, 다른 프로세스의 메모리에 직접 접근하는 것은 불가능하다. 그러나 이러한 독립된 메모리 공간이 불필요한 경우에는 메모리 이용 효율이 나빠진다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 단일 공간 내의 메모리를 공유하면서 여러 처리를 수행하는 "공유 메모리 방식"이 사용될 수 있다. 이를 가능하게 하는 것이 스레드이다. 스레드를 사용하면 동일 프로세스 내의 여러 스레드를 동일 메모리 공간에서 실행할 수 있어, 메모리 소비량을 줄일 수 있다.

멀티태스킹 OS에서 하나의 태스크는 하나 이상의 프로세스로 구성되며, 하나의 프로세스는 하나 이상의 스레드로 구성된다. 그러나 이 관계는 환경에 따라 다를 수 있다.

멀티스레드 처리 프로그래밍에서는 같은 데이터를 여러 스레드가 동시에 덮어쓰는 것에 주의하고, 상호 배제를 수행해야 한다. 공유 라이브러리 사용 시에는 해당 공유 라이브러리가 스레드 안전(재진입 가능)인지 확인해야 한다. 또한, 여러 스레드가 협력하여 작동할 때, 서로의 처리 완료를 기다리면서 데드락(deadlock) 상태에 빠지지 않도록 주의해야 한다.

어떤 처리를 단일 스레드만 사용하여 작동시키는 환경 또는 기법을 '''싱글 스레드'''라고 한다. 반대로, 여러 스레드가 동시에 작동하는 것을 '''멀티스레드'''라고 한다. 프로그램 시작 시에는 메인 스레드가 작동하며, 필요에 따라 기타 처리를 하는 스레드를 만들어 실행할 수 있다.

기본적인 모델로, 하나의 CPU 코어가 특정 시점에 동시에 실행하는 것은 인터럽트 처리를 포함하여 하나의 스레드, 하나의 프로세스, 하나의 태스크이다. 동시 멀티스레딩(SMT) 기술을 통해, 물리 CPU 코어로는 2개 이상의 스레드를 동시에 실행하는 것이 가능하지만, 애플리케이션 소프트웨어 관점에서는 SMT에 의해 생겨나는 논리 CPU 코어가 특정 시점에 실행할 수 있는 스레드는 하나이다.

스레드 모델에는 다음과 같은 세 가지 주요 모델이 있다.

• 1:1 모델 (Kernel-Level Threading): 사용자 스레드가 커널의 스케줄 가능한 개체와 1:1로 대응되는 가장 단순한 구현 방식이다.
• M:1 모델 (User-Level Threading): 모든 애플리케이션 수준의 스레드가 하나의 커널 수준으로 스케줄링된 개체에 매핑되는 방식이다. 컨텍스트 전환이 빠르지만, 멀티스레드 프로세서 또는 멀티 프로세서 컴퓨터의 하드웨어 가속을 활용할 수 없다.
• M:N 모델 (Hybrid Threading): M개의 사용자 레벨 스레드를 N개의 커널 개체(가상 프로세서)에 매핑하는 방식이다. 커널 스레드와 사용자 스레드 사이의 절충안이지만, 구현이 복잡하고 우선 순위 역전 가능성이 있다.

6. 1. 1:1 모델 (Kernel-Level Threading)

6. 2. M:1 모델 (User-Level Threading)

6. 3. M:N 모델 (Hybrid Threading)

7. 스케줄링

운영 체제는 스레드를 선점형 또는 협력적으로 스케줄링한다. 다중 사용자 운영 체제는 일반적으로 컨텍스트 전환을 통해 실행 시간에 대한 더 세밀한 제어를 위해 선점형 멀티스레딩을 선호한다. 그러나 선점형 스케줄링은 잠금 컨보이, 우선 순위 역전 등의 부작용을 일으킬 수 있다. 반대로, 협력적 멀티스레딩은 스레드가 실행 제어를 포기하는 데 의존하므로 스레드가 완료될 때까지 실행되도록 보장한다. 이는 협력적으로 멀티태스킹된 스레드가 차단되어 리소스를 대기하거나, 집중적인 계산 중에 실행 제어를 양보하지 않아 다른 스레드를 기아 상태로 만들 경우 문제를 일으킬 수 있다.

단일 프로세서 시스템은 시간 분할 방식을 사용하여 멀티스레딩을 구현하는데, 중앙 처리 장치(CPU)가 서로 다른 ''소프트웨어 스레드'' 간에 전환한다. 이 컨텍스트 스위치는 사용자가 스레드나 작업을 병렬로 실행하는 것으로 인식할 수 있을 만큼 충분히 자주 발생한다(서버/데스크톱 운영 체제의 경우, 다른 스레드가 대기 중일 때 스레드의 최대 시간 분할은 100~200ms). 멀티프로세서 또는 멀티코어 시스템에서는 여러 스레드가 병렬 컴퓨팅으로 실행될 수 있으며, 모든 프로세서 또는 코어가 별도의 스레드를 동시에 실행한다. ''하드웨어 스레드''가 있는 프로세서 또는 코어에서는 별도의 하드웨어 스레드가 별도의 소프트웨어 스레드를 동시에 실행할 수도 있다.

7. 1. 선점형 vs 협력적 스케줄링

8. 프로그래밍 언어 지원

C, Java, 파이썬 등 많은 프로그래밍 언어가 어떤 형태로든 스레딩을 지원한다. POSIX 스레드(Pthreads)는 스레드 구현을 위한 표준화된 인터페이스로, C 함수 라이브러리 호출 집합이다. OS 공급업체는 이 인터페이스를 자유롭게 구현할 수 있지만, 응용 프로그램 개발자는 여러 플랫폼에서 동일한 인터페이스를 사용할 수 있어야 한다. 리눅스를 포함한 대부분의 유닉스 플랫폼과 마이크로소프트 윈도우는 각각 자체적인 스레드 함수 집합을 가지고 있다.^[23]

Java, 파이썬, .NET Framework 언어와 같은 일부 고급 프로그래밍 언어는 런타임에서 스레딩 구현의 플랫폼 특정 차이점을 추상화하여 개발자에게 스레딩을 제공한다. Cilk, OpenMP, 메시지 전달 인터페이스(MPI)와 같은 다른 프로그래밍 언어 및 언어 확장은 개발자로부터 동시성 및 스레딩의 개념을 완전히 추상화하려고 시도한다.

일부 인터프리터 방식 프로그래밍 언어는 전역 인터프리터 잠금(GIL) 때문에 스레딩과 동시성을 지원하지만, 스레드의 병렬 실행은 지원하지 않는다(예: 루비의 Ruby MRI, 파이썬의 CPython).

CUDA와 같은 데이터 병렬 컴퓨팅을 위해 설계된 프로그래밍 모델에서 스레드 배열은 ID만을 사용하여 컴퓨트 커널을 병렬로 실행한다.

Verilog와 같은 하드웨어 기술 언어는 매우 많은 수의 스레드를 지원하는 다른 스레딩 모델을 가지고 있다.

초창기 프로그래밍 언어에서는 스레드가 언어 사양에서 표준적으로 지원되지 않았다. 예를 들어, 마이크로소프트 윈도우에서는 윈도우 API 스레드, POSIX 준수 OS에서는 POSIX 스레드(Pthreads)와 같이 플랫폼 고유의 API를 사용해야 했다. 그러나 C++11 규격에서는 Boost C++ 라이브러리를 기반으로 한 스레드 라이브러리가 표준화되었고, C11 규격에서도 스레드 라이브러리가 표준으로 정의되었다.^[23]

9. 싱글 스레드 vs 멀티스레드 프로그램

컴퓨터 프로그래밍에서 싱글 스레딩은 한 번에 하나의 명령을 처리하는 것이다.^[11] 반면, 멀티스레딩은 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드가 존재하도록 허용하는 프로그래밍 및 실행 모델이다. 이러한 스레드들은 프로세스의 자원을 공유하지만 독립적으로 실행될 수 있다.^[12] 멀티스레딩은 병렬 실행을 위해 하나의 프로세스에 적용될 수 있으며, 멀티스레딩 라이브러리는 함수를 통해 새 스레드를 생성하고, 데이터 동기화 기능을 제공한다.

컴퓨터에서 여러 처리를 동시에 실행하려면, OS가 CPU 시간을 적절히 분배하고 스케줄링해야 한다. 이때 처리 분할 단위로 스레드와 프로세스가 사용된다. 프로세스는 실행될 때 CPU나 메인 메모리 상의 주소 공간 등 계산 자원을 할당받는다. 각 프로세스는 독립적으로 작동하며, 일반적으로 OS에 의해 가상화된 가상 주소 공간을 사용한다.^[19]

하지만, 공유 메모리 방식이 로직 구현이나 메모리 효율 면에서 유리한 경우가 있는데, 이를 가능하게 하는 것이 스레드이다. 멀티태스킹 OS에서 하나의 태스크는 하나 이상의 프로세스로 구성되며, 하나의 프로세스는 하나 이상의 스레드로 구성된다. 스레드를 사용하면 동일 프로세스 내의 여러 스레드를 동일 메모리 공간에서 실행할 수 있어 메모리 소비를 줄일 수 있다. 그러나 이 때문에 멀티스레드 프로그래밍에서는 상호 배제를 수행해야 하며, 공유 라이브러리 사용 시에는 스레드 안전한지 확인해야 한다.

어떤 처리를 단일 스레드만 사용하는 것을 싱글 스레드, 여러 스레드가 동시에 작동하는 것을 멀티스레드라고 한다. 프로그램 시작 시 메인 스레드가 작동하며, 필요에 따라 다른 스레드를 만들어 실행할 수 있다. 기본적으로 하나의 CPU 코어는 특정 시점에 하나의 스레드, 하나의 프로세스, 하나의 태스크를 실행한다. 동시 멀티스레딩 (SMT) 기술을 통해 2개 이상의 스레드를 동시에 실행할 수 있지만, 애플리케이션 소프트웨어 관점에서는 논리 CPU 코어가 특정 시점에 실행할 수 있는 스레드는 하나이다.

9. 1. 장점

9. 2. 단점

위의 표는 스레드 1이 먼저 실행된 후 스레드 2가 실행될 때 i 값이 2 증가하는 정상적인 경우이다.

위의 표는 스레드 1과 스레드 2가 번갈아 실행될 때 i 값이 1만 증가하는 비정상적인 경우(경쟁 조건 발생)이다. 이는 프로그램의 의도와 다를 수 있다.

이러한 문제를 경쟁 조건이라고 하며, 세마포어 등을 사용하여 공유 데이터에 접근하는 스레드 수를 제한하여 해결할 수 있다.

스레드는 프로세스와 비교했을 때 다음과 같은 특징을 갖는다.

• 스레드는 프로세스의 하위 집합이다.
• 스레드는 프로세스 상태, 컴퓨터 저장소, 자원 (컴퓨터 과학)을 공유한다.
• 스레드는 주소 공간을 공유한다.
• 스레드 간 컨텍스트 스위칭은 프로세스 간 컨텍스트 스위칭보다 빠르다.

• 스레드의 장점:
• ''낮은 자원 소비'': 프로세스보다 적은 자원으로 애플리케이션을 실행할 수 있다.
• ''간소화된 공유 및 통신'': 프로세스 간 통신 없이 데이터를 공유할 수 있다.
• 스레드의 단점:
• ''스레드 충돌 시 프로세스 종료'': 한 스레드의 문제로 전체 프로세스가 종료될 수 있다.

• ''동기화 복잡성 및 관련 버그'': 경쟁 조건 등을 피하기 위해 주의해야 한다. 부주의한 사용은 교착 상태 등을 유발할 수 있다.^[15]
• ''테스트 불가능성'': 비결정적인 동작으로 인해 테스트가 어렵다.^[14][15]
• ''동기화 비용'': 잦은 스레드 간 동기화는 성능 저하를 유발할 수 있다.^[16]

참조

_[1] 논문 How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs http://research.micr[...] 1979-09
_[2] 서적 Modern Operating Systems Prentice-Hall International Editions 1992
_[3] 학위논문 Traffic Control in a Multiplexed Computer System http://web.mit.edu/S[...] 1966-07
_[4] 논문 The Free Lunch Is Over: A Fundamental Turn Toward Concurrency in Software http://gotw.ca/publi[...] 2005-03
_[5] 웹사이트 Erlang: 3.1 Processes http://www.erlang.or[...]
_[6] AV media Eight Ways to Handle Non-blocking Returns in Message-passing Programs: from C++98 via C++11 to C++20 https://www.youtube.[...] CPPCON 2020-11-24
_[7] 학회 Enhancing MPI+OpenMP Task Based Applications for Heterogeneous Architectures with GPU support https://hal-cea.arch[...] 2022-09
_[8] 학회 BOLT: Optimizing OpenMP Parallel Regions with User-Level Threads https://www.mcs.anl.[...]
_[9] 서적 Operating system concepts Wiley
_[10] 웹사이트 Multithreading in the Solaris Operating Environment http://www.sun.com/s[...]
_[11] 서적 Murach's CICS for the COBOL Programmer https://books.google[...] Mike Murach & Associates 2001
_[12] 서적 ALGOL-like languages https://books.google[...] Birkhäuser Verlag 1997
_[13] 논문 Single-Threading: Back to the Future? http://accu.org/inde[...] ACCU 2010-08
_[14] 논문 Multi-threading at Business-logic Level is Considered Harmful https://accu.org/jou[...] ACCU 2015-08
_[15] 웹사이트 The Problem with Threads http://www.eecs.berk[...] UC Berkeley 2006-01-10
_[16] 웹사이트 Operation Costs in CPU Clock Cycles http://ithare.com/in[...] 2016-09-12
_[17] 웹사이트 スレッドとは - IT用語辞典 https://e-words.jp/w[...] 2022-06-15
_[18] 웹사이트 マルチスレッドの基本概念 (マルチスレッドのプログラミング) https://docs.oracle.[...] Oracle
_[19] 웹사이트 仮想アドレス（論理アドレス）とは - 意味をわかりやすく - IT用語辞典 e-Words https://e-words.jp/w[...]
_[20] 웹사이트 CreateThread function (processthreadsapi.h) https://docs.microso[...] Microsoft Docs
_[21] 웹사이트 Virtual memory in 32-bit version of Windows - Windows Server https://learn.micros[...] Microsoft Learn
_[22] 웹사이트 Pushing the Limits of Windows: Processes and Threads - Microsoft Community Hub https://techcommunit[...]
_[23] 웹사이트 スレッドサポートライブラリ - cppreference.com https://ja.cpprefere[...]