[Python] Thread & Lock ( 쓰레드와 락 ) | LIM

📌 Thread(스레드)란?

스레드(thread)란 프로세스(process) 내에서 실제로 작업을 수행하는 주체를 의미한다.
한 프로세스 내에서 여러 개의 작업들이 동시에 실행될 수 있어야 하는데 이것이 스레드이다.
스레드는 프로세스가 가지고 있는 메모리를 공유한다. 
또한, 두 개 이상의 스레드를 가지는 프로세스를 멀티스레드 프로세스(multi-threaded process)라고 한다.

파이썬 프로그램은 기본적으로 하나의 쓰레드(single thread)에서 실행된다.(파이썬의 GIL 정책) 따라서 코드를 병렬로 실행하기 위해서는 별도의 쓰레드를 생성해야 하는데, 파이썬 쓰레드를 생성하기 위해서는 threading모듈을 사용할 수 있다. 

 

그렇다면 프로세스와 스레드의 차이는 무엇인가?

 

프로세스는 프로그램이 실행되서 돌아가고 있는 상태라고 생각하면 된다. 즉, 사용자가 작성한 프로그램이 운영체제에 의해 메모리 공간을 할당받아 실행중인 것을 말한다. 이러한 프로세스는 프로그램에 사용되는 데이터와 메모리 등의 자원 그리고 스레드로 구성된다.

 

프로세스와 스레드는 처리 방식 에 차이가 있는 거라고 생각하면 된다.

 

✅ 프로세스

- 한 프로세스는 매번 하나의 로그인만 처리할 수 있기 때문에 동시에 처리할 수가 없다.

 

- 프로세스는 각자가 고유한 메모리 영역을 가지기 때문에 스레드에 비하면 메모리 사용이 늘어난다는 단점이 있지만, 이 방식을 통해 싱글 머신 아키텍처로부터 여러 머신을 사용하는 분산 어플리케이션으로 쉽게 전환 가능

 

- 프로세스의 예시는 구글크롬의 탭을 생각하면 된다.

    - 한 탭에 문제가 생겨도 다른 탭에 영향이 없다.

 

✅  스레드

- 한 프로세스 내에서 여러개의 스레드로 작업을 처리하는 것(멀티스레드)

   ex) pycharm에서 추천코드도 보여주고 실행하는 동시에 디버깅하면서 수정하는 것

 

- 스레드의 예시로는 윈도우 탭을 생각해보면 된다.

   - 한 탭에 문제가 생기면 모든 탭에 영향을 미쳐 전체가 꺼지게 된다.

 

📌 Lock이란

Lock 은 python threading 패키지에서 지원한다.

lock을 acquire() 하면 해당 스레드만 공유 데이터에 접근할 수 있고, lock을 release() 해야만 다른 스레드에서 공유 데이터에 접근할 수 있다. 

Lock을 사용하는 이유는 하나의 쓰레드만 진입하게 하도록 하기 위해서이다. 내가 Lock을 사용했던 이유는 다음과 같다. I/O 작업을 실행할 때 파이썬의 GIL(Global Interpreter Lock) 정책과 다르게 여러 개의 스레드를 사용해서 동시처리를 진행하는데 그때 thread1이 업데이트 해놓은 global 변수에 대해서 24시간 동안은 유지되게 해두고 싶었기 때문이다. 즉, 동시에 thread1과 thread2가 공유 변수에 접근해서 중복으로 업데이트가 되지 않게 하기 위해서 사용했다.

 

파이썬의 GIL 정책 때문에 파이썬은 싱글스레드 언어로 불리지만 강제로 thread를 생성해서 Lock 테스트를 진행해보았다.

 

1. thread 2개 생성, Lock 미적용

import threading
import time

shared_number = 0


def thread_1(number):
    global shared_number
    print("thread_1 number = ", end=""), print(number)

    for i in range(number):
        shared_number += 1


def thread_2(number):
    global shared_number
    print("thread_2 number = ", end=""), print(number)

    for i in range(number):
        shared_number += 1


if __name__ == "__main__":

    threads = []

    start_time = time.time()
    t1 = threading.Thread(target=thread_1, args=(10000000,)) #천만
    t1.start()
    threads.append(t1)

    t2 = threading.Thread(target=thread_2, args=(10000000,)) #천만
    t2.start()
    threads.append(t2)

    for t in threads:
        t.join() # 쓰레드가 모든 작업을 마칠 때까지 기다리는 것

    print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

    print("shared_number=", end=""), print(shared_number)
    print("end of main")
    
    
    ----------------------------------------------------------------------
    thread_1 number = 10000000
    thread_2 number = 10000000
    --- 0.8049440383911133 seconds ---
    shared_number=12506270
    end of main

thread를 2개 생성하고 shared_number에 대해 Lock을 적용하지 않은 상태에서 결과값은 예상했던 20,000,000 과는 다르게 나온다. 

그 이유는 같은 변수를 동시에 접근했기 때문이다.

 

 

2. thread2개 생성, Lock 적용

import threading
import time

shared_number = 0
lock = threading.Lock()  # threading에서 Lock 함수 가져오기


def thread_1(number):
    global shared_number
    print("thread_1 number = ", end=""), print(number)

    lock.acquire()  # 작업이 끝나기 전까지 다른 쓰레드가 공유데이터 접근을 금지
    for i in range(number):
        shared_number += 1
    lock.release()  # lock 해제


def thread_2(number):
    global shared_number
    print("thread_2 number = ", end=""), print(number)

    lock.acquire()  # thread_2 잠금
    for i in range(number):
        shared_number += 1
    lock.release()  # thread_2 해제


if __name__ == "__main__":

    threads = []

    start_time = time.time()
    t1 = threading.Thread(target=thread_1, args=(10000000,)) #천만
    t1.start() # start() 함수로 쓰레드를 시작
    threads.append(t1)

    t2 = threading.Thread(target=thread_2, args=(10000000,)) #천만
    t2.start()
    threads.append(t2)

    for t in threads:
        t.join() # 쓰레드가 모든 작업을 마칠 때까지 기다리는 것

    print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

    print("shared_number=", end=""), print(shared_number)
    print("end of main")
    
    ---------------------------------------------------------------
    thread_1 number = 10000000
    thread_2 number = 10000000
    --- 0.7583627700805664 seconds ---
    shared_number=20000000
    end of main

shared_number를 Lock을 통해 쓰레드를 동기화시켜주었고 그 결과 정확한 값(20,000,000)을 얻게되었다.

 

 

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📚 참고

https://velog.io/@kho5420/Python-Thread-and-Lock-%EC%93%B0%EB%A0%88%EB%93%9C%EC%99%80-%EB%9D%BD

[Python] Thread and Lock (쓰레드와 락)

https://nowonbun.tistory.com/667

[Python] 쓰레드(Thread)과 lock 그리고 데드락