멀티 쓰레드 프로그래밍이 어려운 까닭 by 펌글

멀티 쓰레드 프로그래밍이 어려운 까닭

보통 멀티 쓰레드 프로그래밍 하면 손사레부터 치는 사람들이 대단히 많다. 이 쪽에 대해 나름 공부를 하고 있다 생각하지만 아직까지 버그가 없으면서 높은 병렬성을 가진, 어느 정도 이상 규모를 가진 프로그램을 일반적인 순차적 프로그래밍을 짜듯 쉽게 만들 자신은 없다. 팀 스위니 같은 천재조차도 멀티 쓰레드 프로그래밍은 쉽지 않다고 고백하는 것을 보면 현재 주된 개발 방식 어딘가에 동시성과 맞지 않는 근본적인 한계가 존재한다는 추측을 하게 된다.

멀티 쓰레드 프로그래밍이 어려운 까닭을 파고 들어가면 현재 가장 주류를 이루고 있고 또 성공적으로 적용 중인 구조적 프로그래밍이라는 개념 자체가 동시성 프로그래밍에 적합하지 않다는 점에 그 근본적인 원인이 있음을 알게 된다.^[각주:1] 이러한 원인을 알기 위해서는 우선 구조적 프로그래밍에 대한 이해가 필요하다.

구조적 프로그래밍이란 프로그램의 논리를 작은 단위로 나누어 생각할 수 있도록 하위 구조(sub-structure)라는 논리적인 단위를 제공한다. 이러한 하위 구조의 가장 작은 단위는 일반적으로 문장(statement)인데, 구조적 프로그래밍에서는 이들을 순차적으로, 혹은 필요에 따라 비순차적으로 수행하도록 적합한 제어 구조를 제공함으로써 작은 하위 구조로 부터 더 큰 프로그램을 조립해나간다.

여기에서 중요한 것은 프로그램의 문맥이 특정한 상태에서 어떤 하위 구조로 진입했을 때, 프로그램 작성자가 그 결과를 결정적으로(deterministic) 예측할 수 있다는 점에 있다. 하위 구조의 동작 결과를 알고 있기 때문에 이러한 하위 구조를 조립한 상위 구조들의 동작 결과도 미리 예측 가능하며, 이러한 전제 하에 상방식(bottom-up), 혹은 하방식(top-down) 설계가 가능해진다. 이 때 각각의 하위 구조가 다른 구조에 영향을 적게 줄 수록 유지 보수가 쉬워지는 경향이 있는데, 이를 위해 그 범위를 가능한 하나의 객체로 좁히기 위한 노력들이 훗날 객체 지향 패러다임에 상당한 영향을 주었다고 한다.

이 구조적 프로그래밍에서 가장 강력한 도구를 들라면 역시 서브루틴, 혹은 메쏘드이다. 잘 짜여진 서브루틴이라면 전제 조건(pre-condition)과 사후 조건(post-condition), 부가 효과(side-effect)가 명확하게 정의될 수 있다. 전제 조건이란 서브루틴에 진입하기 이전 프로세스^[각주:2]의 상태가 가져야 하는 전제 조건들을 의미하며, 사후 조건이란 서브루틴을 수행한 이후 반환되는 결과 값 및 변화한 프로세스의 상태이다. 부가 효과란 해당 서브루틴의 수행으로 인해 발생한 프로세스의 변화 자체를 의미한다. 현재의 컴퓨터 모델에서는 서브루틴을 수행하는 사이에 발생한 메모리 영역의 변화 일체가 서브루틴 수행의 부가 효과라고 볼 수 있다.^[각주:3]

헌데 기존의 프로그램에 동시성이라는 개념이 등장하는 순간 기존의 이런 도구들이 전부 의미가 없어진다. 두 개 이상의 실행 문맥이 동시에 한 메모리 영역을 읽고 쓰는데에 아무런 제약이 가해지지 않기 때문이다. 헌데 서브루틴이건 하위 구조이건 수행 자체에는 시간이 필요하고, 그 사이에 한 메모리 영역을 두 쓰레드가 동시에 조작하려 시도하면 비결정적(non-deterministic)인 결과, 이른바 데이터 레이스가 나오게 된다.

문제는 이 뿐만이 아니다. 설령 데이터 레이스가 존재하지 않는다고 하여도 싱글 쓰레드와 멀티 쓰레드 사이에는 프로그래밍 방식에 있어 현격한 차이가 있다. 만약 단일 쓰레드가 특정 객체를 수정하는 서브루틴를 수행한다 하면 일반적으로 진입 이전과 이후의 객체 상태는 모두 의미 있는 상태일 것이다. 이러한 가정 하에 구조적 프로그래밍이 가능해지는 것이다. 그러나 두 개 이상의 쓰레드가 그러한 서브루틴을 수행한다면 수정이 완전히 이루어지지 않는 불완전한 상태의 객체에 접근하게 될 가능성이 있다. 동시에 접근될 가능성이 있는 모든 객체에 대해 가능한 모든 불완전한 상태에 대한 대비를 해야 한다는 것이다. 이러면 당연히 프로그램의 복잡도가 현격하게 상승하게 되며, 이는 구조적 프로그래밍의 강점 하나가 그대로 사라지는 것을 의미한다.

여기에서 구조적 프로그래밍의 가장 큰 전제가 무너지는 것이다. 구조적 프로그래밍에 있어 그 결과를 신뢰할 수 없는 하위 구조는 존재 가치가 없으며, 그러한 하위 구조를 단 하나 가지고 있는 것 만으로도 해당 프로그램은 전혀 신뢰할 수 없는 프로그램이 되고 만다. 그렇지 않은 하위 구조를 짜는 것은 싱글 쓰레드에 비해 몇 배의 노력이 들어가며, 뒤에서도 설명하겠지만 특정 조건을 만족하지 않는 이상 이러한 하위 구조들은 서로 조합이 불가능하다는 치명적인 문제가 존재한다.

그간 연구자들이 이에 대해 손을 놓고만 있었던 것은 아니다. 컴퓨터 과학계에서는 수십년 전부터 동시성에 대한 연구가 시작되었고, 특히나 CPU 자원의 공평한 분배가 중요한 운영체제론에서는 동시성에 대한 연구가 광범위하게 진행되어 왔다. 쓰레드나 락, 데이터 레이스 등의 개념을 프로그래밍 자체보다는 운영체제나 시스템 프로그래밍 등의 테마를 공부하며 배우는 사람이 많은 것은 바로 이런 까닭이다.

가장 먼저 나온 방안은 (그리고 현재까지 가장 널리 통용되는 방안은) 필요한 경우 락을 이용하여 프로그램 수행을 직렬화하는 것이다. 간단히 말해 의미 없는, 불완전한 상태의 객체에 관한 서브루틴이 수행될 가능성이 있는 경우 진입 지점에 적당히 락을 걸어 두 개 이상의 쓰레드가 동시에 객체를 수정하지 못하도록 막는 것이다. 이 방법은 구현이 쉽고, 가장 기계 친화적인 방식이기 때문에 아직까지 널리 쓰인다.

그러나 구조적 프로그래밍과 이 방식이 잘 맞느냐를 묻는다면 회의적이다. 구조적 프로그래밍은 말 그대로 하위 구조의 조합을 통해 프로그램을 만들어가지만, 일반적으로 락 기반 프로그래밍은 객체 단위로 락을 할당한다는 점을 생각해보면 이 방식은 런타임에 존재하는 실제 객체의 상태에도 다분히 의존적이다. 기존에는 주로 하위 구조들이 이루는 프로그램의 구조에 대해서만 신경쓰면 됐다면 ^[각주:4] 이제는 여기에 런타임의 프로세스 상태라는 새로운 차원까지 치밀하게 신경써야 한다. 이로 인해 락을 이용한 하위 구조들끼리는 별 다른 조치 없이 그대로 조합하는 것은 불가능하며, 악명 높은 동시성 버그인 데드락이 발생하는 까닭의 99%는 여기에 있다. ^[각주:5]

이런 방식 대신, 프로세서가 제공하는 원자적 명령어^[각주:6]를 통해 서브루틴을 수행하는 구간에 대해 해당 객체가 항시 유효한 상태임을 보장하는 방식인 이른 바 Lock-free, Wait-free로 대변되는 non-blocking 동기화 기법도 존재한다. 여기에서는 보통 프로그램의 복잡도를 제어 가능한 수준으로 낮추기 위해 선형화(Linearization)라는 개념을 도입한다. 선형화의 아이디어는 간단히 말해 특정 쓰레드가 특정 객체에 대한 작업를 수행한다 치면 다른 쓰레드에 있어서는 이 작업이 한 순간에 일어난 것처럼 보이도록 하자는 것이다. 데이터베이스의 트랜잭션과 어느 정도 유사한데, 이런 방식으로 접근을 하면 동시적으로 수행되는 각 작업들 사이의 선후 관계를 판별하는게 가능해지고, 또한 락을 이용한 방법과는 달리 하위 구조끼리의 조합도 가능해진다.

허나 non-blocking 동기화 기법은 기존의 알고리즘을 선형화시켜야 한다는 제한이 있기 때문에 코딩하기가 대단히 까다롭다. 이는 현대 프로세서들이 제공하는 원자적 연산 명령들의 한계 때문인데, 대부분의 경우 근접해있는 64비트 변수 두 개를 원자적으로 바꾸는 명령 정도가 한계이다. 이러한 명령만을 이용하여 프로그래밍하는 것은 락을 이용한 프로그래밍에 비해 절대 쉽다고 할 수 없다. 그렇기 때문에 대개의 경우는 아주 기초적이고 자주 사용되는 자료구조에 한해 이러한 프로그래밍 기법을 사용하는 것이 대부분이다.

그러나 선형화라는 아이디어 자체는 상당히 유용하기 때문에 동시성 모델을 만들고 사고하는데 있어 (락을 이용하는 경우에도) 쓸만하며, 또한 하위 구조간 조합이 아무 제약 없이 가능하다는 강점 덕분에 구조적 프로그래밍과 상당히 궁합이 잘 맞는다. 여기에서 더 나아가 특정 코드 구간에서 일어나는 모든 연산이 원자적으로 일어난다는 것을 보장할 수 있으면 어떨까? 이런 아이디어에서 Transactional memory라는 개념이 등장한다. Transactional memory란 간단히 말해 특정 수행 구간에서 일어난 메모리 변화를 원자적으로 반영시키는 개념으로, 메모리 버젼의 트랜잭션이라고 생각하면 된다. Transactional memory가 구현되면 모든 코드를 아주 쉽게 선형화 할 수 있게 되므로 동기화에 대한 시름거리를 하나 덜어버리는 셈이 되나, 안타깝게도 아직까지는 이를 실용적인 수준까지 구현한 사례는 존재하지 않는다.

현재까지는 어느 쪽이든 그 난이도가 낮지 않다. 이 외에도 수많은 방법들이 제안되었고 또 제안되고 있지만, 아직까지는 확실하게 은탄환이라 불릴 만한 해법은 나오지 않은 상태이다. 병렬, 동시성 프로그래밍은 로직 자체를 고민하는 것도 만만치 않은데 여기에 이런 다양한 문제들이 엮이면서 그 난이도가 살인적인 수준까지 올라간다. 마땅한 방법이 없는 현재로써는 이를 하나 하나 공부하며 그때 그때 맞는 방법론을 찾아 적용하는 수 밖에 없어 보인다.

 

 

 

출저 : http://summerlight-textcube.blogspot.kr/2010/04/%EB%A9%80%ED%8B%B0-%EC%93%B0%EB%A0%88%EB%93%9C-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D%EC%9D%B4-%EC%96%B4%EB%A0%A4%EC%9A%B4-%EA%B9%8C%EB%8B%AD.html

1. 물론 이게 goto를 쓴다고 해결된다는 의미는 절대 아니다. [본문으로]
2. 여기에서 프로세스란 시스템 프로그래밍적 관점에서의 그 용어가 아닌, 프로그램의 인스턴스로써의 프로세스를 의미한다. [본문으로]
3. 물론 이에 한정되지는 않는다. I/O도 부가 효과라고 볼 수 있으니까. [본문으로]
4. 꼭 그렇지만은 않지만, 대부분은 좋은 설계에 의해 해결된다. [본문으로]
5. 이 뿐만 아니라 lock contention, lock convoying등 락으로 인한 문제점은 셀 수도 없이 많다. [본문으로]
6. Compare and swap등. [본문으로]