생산자-소비자 문제
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1. 개요
생산자-소비자 문제는 생산자와 소비자가 공유 자원(버퍼)을 두고 발생하는 동기화 문제를 해결하는 것을 의미한다. 이 문제는 버퍼의 동기화를 통해 해결되며, 세마포어, 모니터, 채널 등의 다양한 해결 방법이 존재한다. 세마포어는 빈 공간과 아이템의 수를 세는 세 개의 세마포어를 사용하며, 모니터는 조건 변수를 통해, 채널은 프로세스 간 통신을 통해 동기화를 구현한다. 또한, 원자적 연산을 활용하여 세마포어나 모니터 없이 해결하는 방법도 존재한다.
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모니터는 공유 자원 접근을 제어하여 프로세스 간 동기화를 구현하는 프로그래밍 구조로, 뮤텍스 락, 조건 변수 등으로 구성되어 경쟁 상태를 방지하며 여러 프로그래밍 언어에서 지원된다.
생산자-소비자 문제 |
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2. 문제 정의
이 문제를 해결하는 것을 '''생산자-소비자 협동'''이라 하며, 버퍼가 동기화되어 정상적으로 동작하는 상태를 뜻한다. 이 문제는 세마포어를 활용하여 해결할 수 있다.[1]
2. 1. 기본 개념
생산자-소비자 문제는 둘 이상의 프로세스 또는 스레드가 데이터를 공유할 때 발생하는 동기화 문제이다. 이 문제에서 생산자는 데이터를 생성하여 버퍼에 저장하고, 소비자는 버퍼에서 데이터를 가져와 소비한다.- 생산자 프로세스: 데이터를 생성하여 버퍼에 추가하는 역할을 한다. 버퍼가 가득 차면 생산자는 더 이상 데이터를 추가할 수 없으므로, 빈 공간이 생길 때까지 기다려야 한다.
- 소비자 프로세스: 버퍼에서 데이터를 가져와 소비하는 역할을 한다. 버퍼가 비어 있으면 소비자는 데이터를 가져올 수 없으므로, 데이터가 채워질 때까지 기다려야 한다.
버퍼는 생산자와 소비자가 공유하는 한정된 크기의 메모리 공간이다. 생산자는 버퍼에 데이터를 추가하고, 소비자는 버퍼에서 데이터를 제거한다. 버퍼의 크기가 제한되어 있기 때문에, 생산자와 소비자는 서로의 작업 속도를 조절해야 한다. 예를 들어, 생산자가 너무 빠르게 데이터를 생산하면 버퍼가 가득 차서 더 이상 데이터를 추가할 수 없게 되고, 소비자가 너무 느리게 데이터를 소비하면 버퍼가 비어 있어 데이터를 가져올 수 없게 된다.
2. 2. 발생 가능한 문제
생산자-소비자 문제에서는 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.- 경쟁 조건(Race Condition): 여러 프로세스 (또는 스레드)가 공유 자원에 동시에 접근하려고 할 때 발생한다. 생산자-소비자 문제에서는 생산자와 소비자가 동시에 버퍼에 접근할 때 발생할 수 있다. 이로 인해 데이터가 손실되거나 중복될 수 있다.
- 교착 상태(Deadlock): 둘 이상의 프로세스(또는 스레드)가 서로가 가진 자원을 기다리면서 무한정 대기하는 상태이다. 생산자-소비자 문제에서는 생산자가 버퍼가 가득 찰 때까지 기다리고, 소비자는 버퍼가 빌 때까지 기다리는 상황에서 발생할 수 있다.
이러한 문제들은 데이터 무결성을 해칠 수 있다. 데이터 무결성은 데이터의 정확성과 일관성을 유지하는 것을 의미한다. 생산자-소비자 문제에서 데이터 무결성이 깨지면, 소비자가 잘못된 데이터를 사용하거나, 데이터가 손실되는 등의 문제가 발생할 수 있다.
3. 해결 방법
생산자-소비자 문제를 해결하는 것을 '''생산자-소비자 협동'''이라 하며, 버퍼가 동기화되어 정상적으로 동작하는 상태를 의미한다. 이 문제는 세마포어뿐만 아니라 다음과 같은 다양한 방법으로 해결할 수 있다.
- 세마포어를 이용한 방법
- 모니터를 이용한 방법
- 채널을 이용한 방법
- 세마포어 또는 모니터를 사용하지 않는 방법
3. 1. 세마포어(Semaphore)를 이용한 방법
생산자-소비자 문제는 동기화가 필요한 고전적인 문제이다. 이 문제를 해결하는 것을 '''생산자-소비자 협동'''이라 하며, 버퍼가 동기화되어 정상적으로 동작하는 상태를 뜻한다. 이 문제는 세마포어를 이용하여 해결할 수 있다.[6]세마포어를 이용한 해결 방법에서는 다음과 같은 변수를 사용한다.
- Empty: 버퍼 내에 저장할 공간이 있는지를 나타낸다. (초기값: n)
- Full: 버퍼 내에 소비할 아이템이 있는지를 나타낸다. (초기값: 0)
- Mutex: 버퍼에 대한 접근을 통제한다. (초기값: 1)
생산자 프로세스와 소비자 프로세스는 다음과 같이 동작한다.
생산자 프로세스```c
do {
...
아이템을 생산한다.
...
wait(empty); // 버퍼에 빈 공간이 생길 때까지 기다린다.
wait(mutex); // 임계 구역에 진입할 수 있을 때까지 기다린다.
...
아이템을 버퍼에 추가한다.
...
signal(mutex); // 임계 구역을 빠져나왔다고 알려준다.
signal(full); // 버퍼에 아이템이 있다고 알려준다.
} while (1);
```
소비자 프로세스```c
do {
wait(full); // 버퍼에 아이템이 생길 때까지 기다린다.
wait(mutex);
...
버퍼로부터 아이템을 가져온다.
...
signal(mutex);
signal(empty); // 버퍼에 빈 공간이 생겼다고 알려준다.
...
아이템을 소비한다.
...
} while (1);
```
이 솔루션은 원래 ALGOL 스타일로 작성되었다.[6] 버퍼는 N개의 요소를 저장할 수 있다. "대기 중인 부분의 수" 세마포어는 버퍼에서 채워진 위치를, "빈 위치의 수" 세마포어는 버퍼에서 빈 위치를 계산한다. "버퍼 조작" 세마포어는 버퍼의 넣기 및 가져오기 작업에 대한 뮤텍스로 작동한다. 생산자 스레드는 버퍼가 가득 찬 경우(빈 위치의 수가 0) P(빈 위치 수) 연산에서 대기하고, 소비자 스레드는 버퍼가 비어 있는 경우(대기 중인 부분의 수가 0) P(대기 중인 부분의 수) 연산에서 대기한다. V() 연산은 세마포어를 해제하고, 스레드를 대기 큐에서 준비 큐로 이동시킨다. P() 연산은 세마포어 값을 0까지 감소시키고, V() 연산은 세마포어 값을 증가시킨다.[6]
```pascal
begin integer number of queueing portions, number of empty positions,
buffer manipulation;
number of queueing portions:= 0;
number of empty positions:= N;
buffer manipulation:= 1;
parbegin
producer: begin
again 1: produce next portion;
P(number of empty positions);
P(buffer manipulation);
add portion to buffer;
V(buffer manipulation);
V(number of queueing portions); goto again 1 end;
consumer: begin
again 2: P(number of queueing portions);
P(buffer manipulation);
take portion from buffer;
V(buffer manipulation) ;
V(number of empty positions);
process portion taken; goto again 2 end
parend
end
```
C++ 20부터 세마포어는 언어의 일부가 되었다. Dijkstra의 솔루션은 현대 C++로 쉽게 작성할 수 있다. `buffer_manipulation` 변수는 뮤텍스이다. 한 스레드에서 획득하고 다른 스레드에서 해제하는 세마포어 기능은 필요하지 않다. `lock_guard()` 문은 `lock()` 및 `unlock()` 쌍 대신 C++ RAII를 사용한다. `lock_guard` 소멸자는 예외 발생 시 락 해제를 보장한다. 이 솔루션은 여러 소비자 스레드 및/또는 여러 생산자 스레드를 처리할 수 있다.[6]
```c++
#include
#include
#include
std::counting_semaphore
std::counting_semaphore
std::mutex buffer_manipulation;
void producer() {
for (;;) {
Portion portion = produce_next_portion();
number_of_empty_positions.acquire();
{
std::lock_guard
add_portion_to_buffer(portion);
}
number_of_queueing_portions.release();
}
}
void consumer() {
for (;;) {
number_of_queueing_portions.acquire();
Portion portion;
{
std::lock_guard
portion = take_portion_from_buffer();
}
number_of_empty_positions.release();
process_portion_taken(portion);
}
}
int main() {
std::thread t1(producer);
std::thread t2(consumer);
t1.join();
t2.join();
}
3. 2. 모니터(Monitor)를 이용한 방법
Per Brinch Hansen은 모니터를 공유 변수와 그에 대한 의미 있는 연산들의 집합을 나타내는 용어로 정의했다. 모니터의 목적은 특정 정책에 따라 개별 프로세스 간의 자원 스케줄링을 제어하는 것이다.[7] Tony Hoare는 모니터에 대한 이론적 토대를 마련했다.[8]모니터는 순환 버퍼를 구현하기 위해 `버퍼`, `머리`, `꼬리` 및 `개수` 변수를 포함하는 객체이며, 동기화를 위한 조건 변수 `비어있지 않음` 및 `꽉 차지 않음`, 제한된 버퍼에 접근하기 위한 `추가` 및 `제거` 메서드를 포함한다. 모니터 연산 대기는 세마포어 연산 P 또는 획득에 해당하며, 신호는 V 또는 해제에 해당한다. 원으로 표시된 연산 (+)은 N을 모듈로 하여 계산된다.
다음은 모니터를 이용한 생산자-소비자 문제 해결 방법을 보여주는 C언어 코드이다.
monitor ProducerConsumer
{
int itemCount = 0;
condition full;
condition empty;
procedure add(item)
{
if (itemCount == BUFFER_SIZE)
{
wait(full);
}
putItemIntoBuffer(item);
itemCount = itemCount + 1;
if (itemCount == 1)
{
notify(empty);
}
}
procedure remove()
{
if (itemCount == 0)
{
wait(empty);
}
item = removeItemFromBuffer();
itemCount = itemCount - 1;
if (itemCount == BUFFER_SIZE - 1)
{
notify(full);
}
return item;
}
}
procedure producer()
{
while (true)
{
item = produceItem();
ProducerConsumer.add(item);
}
}
procedure consumer()
{
while (true)
{
item = ProducerConsumer.remove();
consumeItem(item);
}
}
다음은 파스칼 스타일 의사 코드로 작성된 Hoare 모니터이다.
제한된 버퍼: 모니터
시작 버퍼: 배열 0..N-1 of 부분;
머리, 꼬리: 0..N-1;
개수: 0..N;
비어있지 않음, 꽉 차지 않음: 조건;
절차 추가(x: 부분);
시작 만약 개수 = N이면 꽉 차지 않음.대기;
참고 0 <= 개수 < N;
버퍼[꼬리] := x;
꼬리 := 꼬리 (+) 1;
개수 := 개수 + 1;
비어있지 않음.신호
종료 추가;
절차 제거(결과 x: 부분) ;
시작 만약 개수 = 0이면 비어있지 않음.대기;
참고 0 < 개수 <= N;
x := 버퍼[머리];
머리 := 머리 (+) 1;
개수 := 개수 - 1;
꽉 차지 않음.신호
종료 제거;
머리 := 0; 꼬리 := 0; 개수 := 0;
종료 제한된 버퍼;
Mesa 모니터는 `if 개수` 대신 `while 개수`를 사용한다.
다음은 C++ 버전이다.
class Bounded_buffer {
Portion buffer[N]; // 0..N-1
unsigned head, tail; // 0..N-1
unsigned count; // 0..N
std::condition_variable nonempty, nonfull;
std::mutex mtx;
public:
void append(Portion x) {
std::unique_lock
nonfull.wait(lck, [&]{ return !(N == count); });
assert(0 <= count && count < N);
buffer[tail++] = x;
tail %= N;
++count;
nonempty.notify_one();
}
Portion remove() {
std::unique_lock
nonempty.wait(lck, [&]{ return !(0 == count); });
assert(0 < count && count <= N);
Portion x = buffer[head++];
head %= N;
- -count;
nonfull.notify_one();
return x;
}
Bounded_buffer() {
head = 0; tail = 0; count = 0;
}
};
C++ 버전은 기술적인 이유로 추가적인 뮤텍스가 필요하다. 버퍼 추가 및 제거 연산에 대한 사전 조건을 적용하기 위해 assert를 사용한다.
3. 3. 채널(Channel)을 이용한 방법
Electrologica 컴퓨터에서 '채널'을 사용한 것은 생산자-소비자 문제의 초기 해결책 중 하나였다. 호어(Hoare)는 채널을 정의하면서, 소스와 목적지를 명시적으로 지정하는 대신 통신이 이루어질 포트의 이름을 지정하는 방식을 제안했다. 포트 이름은 프로세스에 로컬이며, 채널을 통해 포트 쌍을 연결하는 방식은 병렬 명령의 헤더에서 선언할 수 있다.[9]브린치 한센(Brinch Hansen)은 프로그래밍 언어 조이스와 슈퍼 파스칼에서 채널을 구현했다. Plan 9 운영체제 프로그래밍 언어 알레프, 인페르노 운영체제 프로그래밍 언어 림보에도 채널이 있다.
다음 C 소스 코드는 Plan 9 from User Space에서 컴파일된다.
```c
#include "u.h"
#include "libc.h"
#include "thread.h"
enum { STACK = 8192 };
void producer(void *v) {
Channel *ch = v;
for (uint i = 1; ; ++i) {
sleep(400);
print("p %d\n", i);
sendul(ch, i);
}
}
void consumer(void *v) {
Channel *ch = v;
for (;;) {
uint p = recvul(ch);
print("\t\tc %d\n", p);
sleep(200 + nrand(600));
}
}
void threadmain(int argc, char **argv) {
int (*mk)(void (*fn)(void*), void *arg, uint stack);
mk = threadcreate;
Channel *ch = chancreate(sizeof(ulong), 1);
mk(producer, ch, STACK);
mk(consumer, ch, STACK);
recvp(chancreate(sizeof(void*), 0));
threadexitsall(0);
}
```
프로그램 진입점은 `threadmain` 함수에 있다. `ch = chancreate(sizeof(ulong), 1)`는 채널을 생성하고, `sendul(ch, i)`는 채널에 값을 보내며, `p = recvul(ch)`는 채널에서 값을 받는다.
프로그래밍 언어 Go에도 채널이 있다. Go 예시는 다음과 같다.
```Go
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
var sendMsg = 0
func produceMessage() int {
time.Sleep(400 * time.Millisecond)
sendMsg++
fmt.Printf("sendMsg = %v\n", sendMsg)
return sendMsg
}
func consumeMessage(recvMsg int) {
fmt.Printf("\t\trecvMsg = %v\n", recvMsg)
time.Sleep(time.Duration(200+rand.Intn(600)) * time.Millisecond)
}
func main() {
ch := make(chan int, 3)
go func() {
for {
ch <- produceMessage()
}
}()
for recvMsg := range ch {
consumeMessage(recvMsg)
}
}
```
Go 생산자-소비자 솔루션은 소비자에게는 메인 Go 루틴을 사용하고 생산자에게는 새로운, 이름 없는 Go 루틴을 생성한다. 두 Go 루틴은 채널 `ch`로 연결된다. 이 채널은 최대 세 개의 정수 값을 큐에 넣을 수 있다. `ch := make(chan int, 3)`은 채널을 생성하고, `ch <- produceMessage()`는 채널에 값을 보내며, `recvMsg := range ch`는 채널에서 값을 받는다.[10] 메모리 자원 할당, 처리 자원 할당, 자원 동기화는 프로그래밍 언어에 의해 자동으로 수행된다.
3. 4. 세마포어 또는 모니터를 사용하지 않는 방법
레슬리 램포트는 세마포어나 모니터를 사용하지 않고 생산자-소비자 문제를 해결하는 알고리즘을 제시했다.[11]램포트는 하나의 생산자와 하나의 소비자를 위한 경계 버퍼 생산자-소비자 문제 해결책을 제시했다.[11] 버퍼는 최대 b개의 메시지를 담을 수 있으며(b >= 1), k는 b보다 큰 상수, s와 r은 0과 k-1 사이의 값을 갖는 정수 변수이다. 초기에는 s=r이고 버퍼는 비어 있다. k를 b의 배수로 선택하면, 버퍼는 배열 B[0: b - 1]로 구현 가능하다. 생산자는 B[s mod b]에 새 메시지를 넣고, 소비자는 B[r mod b]에서 메시지를 가져온다. 알고리즘은 다음과 같다.
생산자:
L: if (s - r) mod k = b then goto L fi;
버퍼에 메시지 넣기;
s := (s + 1) mod k;
goto L;
소비자:
L: if (s - r) mod k = 0 then goto L fi;
버퍼에서 메시지 가져오기;
r := (r + 1) mod k;
goto L;
이 해결책은 스레드가 스케줄러에서 대기하는 대신 바쁜 대기(Busy Waiting)를 한다. 그러나 스케줄러 스레드 전환이 부적절한 시기에 발생하면 문제가 생길 수 있다. 예를 들어, 첫 스레드가 메모리에서 변수 값을 읽은 후, 스케줄러가 변수 값을 바꾸는 두 번째 스레드로 전환했다가 다시 첫 스레드로 돌아오면, 첫 스레드는 변수의 현재 값이 아닌 이전 값을 사용한다.
이 문제를 해결하기 위해 원자적 연산(Atomic Operation)을 사용할 수 있다. 원자적 읽기-수정-쓰기는 이 문제를 해결한다. 최신 C++는 다중 스레드 프로그래밍을 위한 `atomic` 변수와 연산을 제공한다. 다음은 하나의 생산자와 하나의 소비자를 위한 바쁜 대기 C++11 해결책이다. 원자적 변수 `count`에 원자적 읽기-수정-쓰기 연산 `fetch_add`와 `fetch_sub`를 사용한다.
enum {N = 4 };
Message buffer[N];
std::atomiccount {0};
void producer() {
unsigned tail {0};
for (;;) {
Message message = produceMessage();
while (N == count)
; // 바쁜 대기
buffer[tail++] = message;
tail %= N;
count.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
}
}
void consumer() {
unsigned head {0};
for (;;) {
while (0 == count)
; // 바쁜 대기
Message message = buffer[head++];
head %= N;
count.fetch_sub(1, std::memory_order_relaxed);
consumeMessage(message);
}
}
int main() {
std::thread t1(producer);
std::thread t2(consumer);
t1.join();
t2.join();
}
원형 버퍼 인덱스 변수 `head`와 `tail`은 스레드 로컬이므로 메모리 일관성과 관련이 없다. 변수 `count`는 생산자와 소비자 스레드의 바쁜 대기를 제어한다.
참조
[1]
문서
Dijkstra; 2000; EWD1303 My recollections of operating system design
https://www.cs.utexa[...]
[2]
문서
Dijkstra; 1965; EWD123 Cooperating sequential processes, section 4.1. Typical Uses of the General Semaphore.
https://www.cs.utexa[...]
[3]
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Dijkstra; 1965; EWD123 Cooperating sequential processes, section 4.3. The Bounded Buffer.
https://www.cs.utexa[...]
[4]
문서
Dijkstra; 1972; EWD329 Information Streams Sharing a Finite Buffer
https://www.cs.utexa[...]
[5]
문서
Wirth; 1969; Letter from Niklaus Wirth, July 14, 1969 in Brinch Hansen; 2004; A programmer's story, chapter 4 Young Man in a Hurry
http://brinch-hansen[...]
[6]
문서
Dijkstra; 1965; EWD123 Cooperating sequential processes, section 4.3. The Bounded Buffer.
https://www.cs.utexa[...]
[7]
문서
Operating System Principles, 3.4.7. Event Queues
Per Brinch Hansen
1973
[8]
문서
Monitors: An Operating System Structuring Concept, 4. Example: Bounded Buffer
C.A.R. Hoare
1974
[9]
문서
Communicating Sequential Processes, 7.3 Port Names
Hoare
1978
[10]
문서
A tour of Go, Channels
https://go.dev/tour/[...]
[11]
문서
Proving the Correctness of Multiprocess Programs, The Producer/Consumer Example
Lamport, Leslie
1977
[12]
인용
Operating Systems: Three Easy Pieces [Chapter: Condition Variables]
http://pages.cs.wisc[...]
Arpaci-Dusseau Books
2014
[13]
인용
Operating Systems: Three Easy Pieces [Chapter: Semaphores]
http://pages.cs.wisc[...]
Arpaci-Dusseau Books
2014
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