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부제 : 클로저가 (자바 보다) 동시성 프로그래밍하기 좋은 점
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자바병렬프로그래밍 (에이콘) - 브라이언 게츠 외 5명 지음 (강철구 옮김)
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7가지 동시서 모델 (한빛미디어) - 폴 부처 지음 (임백준 옮김)
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단일 연산 변수
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스레드 풀
public final class Counter {
private long count = 0;
public long getValue() {
return count;
}
public void increment() {
++count;
}
}- ++count는 저수준에서 읽기-수정하기-쓰기 연산으로 되어 있다.
getfiled #2
iconst_1
iadd
putfield #2
public final class Counter {
private long count = 0;
public long getValue() {
return count;
}
public synchronized void increment() {
++count;
}
}- 메모리 가시성 문제로 읽는 스레드도 동기화되어야 한다.
public final class Counter {
private long count = 0;
public synchronized long getValue() {
return count;
}
public synchronized void increment() {
++count;
}
}- synchronized는 Tony Hoare가 고안한 Monitor라는 방식의 동기화 방법이다.
- 자바의 synchronized는 한번에 하나의 스레드가 접근 하기 위해 락을 사용한다.
- 스레드 경합이 없는 단일 스레드에서 락을 얻고 반납하는 일은 리소스가 들어가는 일이다.
- 스레드가 락을 얻지 못하면 대기 해야하며 대기하는 스레드가 많아지면 컨텍스트 스위칭에 들어가는 비용이 많아진다.
- volatile 변수는 메모리 가시성 문제는 해결해 주지만 복합 연산을 단일 연산으로 처리할 수 있는 기능은 없다.
- 락을 직접 사용하는 경우 데드락, 라이브락등 다양한 활동성(liveness) 문제가 일어나지 않도록 신경써야한다. (* 자바병렬프로그래밍 10장 활동성을 최대로 높이기 참조)
- 현대 프로세서는 CAS(Compare-and-swap) 연산을 제공한다.
- CAS 연산은 메모리 위치 / 기존 값 / 새 값을 하나의 명령어로 넘겨 하나의 연산으로 수행한다.
- 메모리 위치의 값이 기존 값과 같은 경우에 새 값으로 변경한다.
- 스레드 간 경쟁이 없는 상태에서 CAS 연산은 락을 사용하는 연산 보다 2배 빠르다.
- 자바는 java.util.Concurrent.atomic 패키지에 AtomicXxx 클래스로 CAS 연산을 지원한다.
public class CasCounter {
private AtomicReference<Long> count = new AtomicReference<Long>(new Long(0));
public long getValue() {
return count.get();
}
public void increment() {
for(;;) {
long oldValue = count.get();
long newValue = oldValue + 1;
if(count.compareAndSet(oldValue, newValue)) {
return;
}
}
}
}- AtomicReference는 자바 객체를 CAS 값으로 감싼다.
- compareAndSet 메서드는 기존 값과 새 값을 넣고 기존 값이 같을 때만 새로운 값으로 설정되고 true를 리턴한다.
- 경합이 발생하면 기존 값이 변경될 수 있고 그래서 새 값을 설정하지 못하면 재시도 한다.
- 자바 병렬프로그래밍 15장
- 경쟁이 많은 상황
- 그림1
- 보통 수준의 경쟁 상황
- 그림2
(ns counter)
(def count (atom 0))
(defn get-value []
@count)
(defn increment []
(swap! count inc));; clojure.core
(defn atom
([x] (new clojure.lang.Atom x))
...)
(defn swap!
([^clojure.lang.Atom atom f] (.swap atom f)))// clojure.lang.Atom
public Atom(Object state) {
this.state = new AtomicReference(state);
}// clojure.lang.Atom
public Object swap(IFn f) {
for(;;) {
Object v = deref();
Object newv = f.invoke(v);
validate(newv);
if(state.compareAndSet(v, newv)) {
notifyWatches(v, newv);
return newv;
}
}
}(.start (Thread. #(println "Hello, World!")))- 클로저 함수는 Runnable을 구현하고 있다.
// clojure.lang.IFn
public interface IFn extends Callable, Runnable { ... }// clojure.lang.AFn
public void run() {
invoke();
}- 두개의 값을 하나 처럼 바꾸기
(def checking (ref 10000))
(def savings (ref 20000))
(defn transfer [from to amount]
(dosync
(alter from - amount)
(alter to + amount)))
(defn stress-thread [from to iterations amount]
(Thread. #(dotimes [_ iterations]
(transfer from to amount))))
(defn start []
(println "Before: checking=" @checking " Savings=" @savings)
(let [t1 (stress-thread checking savings 100 100)
t2 (stress-thread savings checking 200 100)]
(.start t1)
(.start t2)
(.join t1)
(.join t2)
(println "After: checking=" @checking " Savings=" @savings)))- dosync를 벗어나는 순간 진입 시점과 원래 값이 다르다면 누군가 변경한 것으로 간주하고 재시도
(def checking (ref 10000))
(def savings (ref 20000))
(def attempts (atom 0))
(defn transfer [from to amount]
(dosync
(swap! attempts inc)
(alter from - amount)
(alter to + amount)))
(defn stress-thread [from to iterations amount]
(Thread. #(dotimes [_ iterations]
(transfer from to amount))))
(defn start []
(println "Before: checking=" @checking " Savings=" @savings)
(let [t1 (stress-thread checking savings 100 100)
t2 (stress-thread savings checking 200 100)]
(.start t1)
(.start t2)
(.join t1)
(.join t2)
(println "Attempts:" @attempts)
(println "After: checking=" @checking " Savings=" @savings)))- 스레드와 스레드는 공유 데이터로 커뮤니케이션 할 수 있다.
- 한 스레드가 다른 스레드의 결과를 기다려야 한다면?
- 스레드 간의 작업 흐름을 조절 할 수 있도록 만들어 진 클래스를 동기화 클래스라고 한다.
- java.util.concurrent.CountDownLatch
- java.util.concurrent.FutureTask
- 두 스레드가 각자의 계산을 한 후 합치는 예제
- 스레드 풀을 사용하기 때문에 쓰레드 생성 / 소멸에 대한 성능저하나 OutOfMemory에 대해 안전하다.
- 클로저의 future는 블럭킹 되지 않는다.
- 두 스레드가 각자의 계산을 한 후 합치는 예제
- CountDownLatch를 이용해서 값이 설정 될때 까지 블럭 킹
- 두 스레드가 서로 결과를 주고 받으며 최종 결과를 도출 하는 예제
- future와 promise는 블럭킹 방식을 사용해서 스레드 간 작업 흐름을 조절한다.
- 클로저의 core.async를 사용하면 논블럭킹 방식으로 작업 흐름을 조절 할 수 있다.
- 채널
- go 블럭
- 더 심오한 함수적 의미 Tony Hoare
- 함수형 프로그래밍의 병렬 처리 (pmap, reducer, transducer)
- 람다 아키텍처 라이브러리들 (netflix/pigpen)
- 현대 프로그래밍 언어들은 효과적으로 동시성 프로그램을 지원하고 있다.
- 현대 프로그래밍 언어들을 사용해서 쉽게 동시성 프로그래밍을 하자.
- 클로저로 하면 더 좋다. :)
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