JAVA thread safe 란?

목차

Java 스레드 안전성 

멀티 스레드 프로그래밍은 마치 여러 명의 요리사가 하나의 주방에서 동시에 요리하는 것과 같습니다. 각 요리사는 자신만의 요리를 만들지만, 칼, 도마, 오븐과 같은 주방 도구와 재료를 공유해야 합니다. 만약 요리사들이 서로 협력하지 않고 무작위로 도구를 사용하거나 재료를 가져간다면, 주방은 금세 엉망진창이 될 것입니다. Java 스레드 안전성도 마찬가지입니다. 여러 스레드가 공유 자원에 동시에 접근할 때, 데이터가 손상되거나 예상치 못한 오류가 발생하지 않도록 코드를 작성하는 것이 핵심입니다.

여기서는 스레드 안전성의 기본 원리를 이해하고, 실제로 멀티 스레드 환경에서 안전하게 동작하는 Java 코드를 작성할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다. 복잡한 내용을 가능한 한 쉽게 설명하고, 다양한 예시를 통해 실제 상황에서 어떻게 적용할 수 있는지 보여드리겠습니다.

1단계: 스레드 안전성이 왜 중요할까요?

• 데이터 무결성: 여러 스레드가 동시에 데이터에 접근하고 수정할 때, 데이터가 일관성을 유지하도록 보장합니다. 예를 들어, 은행 계좌 잔액을 여러 스레드가 동시에 업데이트하는 경우, 잔액이 정확하게 유지되어야 합니다.
• 예측 가능성: 프로그램이 항상 예상대로 동작하도록 보장합니다. 스레드 안전하지 않은 코드는 때로는 잘 동작하지만, 특정 조건에서는 예외를 발생시키거나 잘못된 결과를 반환할 수 있습니다.
• 성능 향상: 멀티 스레딩을 통해 작업을 병렬로 처리하여 프로그램의 전체적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 스레드 안전성을 고려하지 않으면 오히려 성능이 저하될 수 있습니다.
• 안정성: 프로그램이 예외 없이 안정적으로 실행되도록 보장합니다. 스레드 안전하지 않은 코드는 예상치 못한 예외를 발생시켜 프로그램이 중단될 수 있습니다.

2단계: 스레드 안전성을 위협하는 요소는 무엇일까요?

스레드 안전성을 확보하기 위해서는 코드를 위험하게 만드는 요소를 알아야 합니다.

• 공유 가변 상태 (Shared Mutable State): 여러 스레드가 동시에 접근하고 수정할 수 있는 변수 또는 객체를 의미합니다. 이것이 스레드 안전 문제를 일으키는 가장 큰 원인입니다.
  • 예시: 여러 스레드가 동시에 접근하여 값을 증가시키는 counter 변수.
• 데이터 경쟁 (Data Race): 여러 스레드가 동시에 공유 변수에 접근하고, 그 중 적어도 하나의 스레드가 쓰기 작업을 수행할 때 발생합니다.
  • 예시: 두 스레드가 동시에 counter++ 연산을 수행하는 경우, 예상보다 작은 값이 저장될 수 있습니다. (원자성 문제와 연결됨)
• 경쟁 조건 (Race Condition): 여러 스레드의 실행 순서에 따라 프로그램의 결과가 달라지는 상황입니다.
  • 예시: 스레드 A가 if (resource == null)을 확인하고, 스레드 B가 그 사이에 resource를 null로 만든 후, 스레드 A가 resource를 사용하려고 하면 NullPointerException이 발생할 수 있습니다.
• 가시성 문제 (Visibility Problem): 한 스레드가 공유 변수를 변경했을 때, 다른 스레드가 변경된 값을 즉시 확인할 수 없는 문제입니다.
  • 원인: 각 스레드는 CPU 캐시에 변수의 복사본을 저장하고 작업합니다. 메인 메모리에 저장된 원본 값이 업데이트되더라도, 다른 스레드의 캐시에는 이전 값이 남아 있을 수 있습니다.
• 원자성 문제 (Atomicity Problem): 일련의 연산이 중간에 중단되지 않고 완전히 실행되는 것을 보장해야 하는데, 그렇지 못한 경우입니다.
  • 예시: i++ 연산은 "i 값 읽기 -> 1 더하기 -> i 값 쓰기" 세 단계로 나뉘어집니다. 만약 다른 스레드가 이 사이에 끼어들면 원자성이 깨질 수 있습니다.

3단계: 스레드 안전성을 확보하는 방법: 구체적인 예시와 함께

이제 실제로 코드를 작성하면서 스레드 안전성을 확보하는 방법을 알아봅시다.

3.1. 불변성 (Immutability) 활용: 가장 안전한 방법

• 개념: 객체를 생성한 후에는 내부 상태를 변경할 수 없도록 만드는 것입니다.
• 장점: 스레드 안전성을 확보하는 가장 간단하고 확실한 방법입니다.
• 단점: 객체의 상태를 변경해야 할 때마다 새로운 객체를 생성해야 하므로 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
• 구현 방법:
  • 모든 필드를 final로 선언합니다.
  • Setter 메서드를 제공하지 않습니다.
  • 가변 객체를 필드로 가지는 경우, 생성 시점에 복사본을 만들어 사용합니다.
  • 메서드에서 가변 객체를 반환하는 경우, 복사본을 반환합니다.

// 불변 Point 클래스 예시
public final class ImmutablePoint {
    private final int x;
    private final int y;

    public ImmutablePoint(int x, int y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }

    public int getX() {
        return x;
    }

    public int getY() {
        return y;
    }

    // 이 클래스에는 x와 y 값을 변경하는 메서드가 없습니다.
}

// 불변 객체 사용 예시
ImmutablePoint p1 = new ImmutablePoint(10, 20);
ImmutablePoint p2 = new ImmutablePoint(p1.getX() + 5, p1.getY() + 5); // 새로운 객체 생성

 

설명:

• final 키워드: x와 y 필드를 final로 선언하여 객체 생성 후에는 값을 변경할 수 없도록 했습니다.
• Setter 메서드 부재: x와 y 값을 변경하는 setX() 또는 setY()와 같은 메서드를 제공하지 않습니다.
• 새로운 객체 생성: p1의 값을 기반으로 새로운 Point 객체를 만들 때, p1 자체를 변경하는 대신 새로운 ImmutablePoint 객체 p2를 생성합니다.

작동 방식:

1. ImmutablePoint 객체가 생성되면, x와 y 값은 초기화된 후에는 변경될 수 없습니다.
2. 여러 스레드가 동시에 동일한 ImmutablePoint 객체에 접근하더라도, 객체의 상태가 변경될 위험이 없으므로 스레드 안전합니다.

주의사항:

• 불변 객체를 사용하면 객체의 상태를 변경해야 할 때마다 새로운 객체를 생성해야 하므로, 객체 생성 비용이 많이 드는 경우에는 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
• 불변 객체를 사용하기 위해서는 객체의 상태를 변경하는 대신 새로운 객체를 생성하는 방식으로 코드를 작성해야 합니다.

3.2. 동기화 (Synchronization) 사용: 공유 자원 보호하기

• 개념: 여러 스레드가 공유 자원에 동시에 접근하지 못하도록 제어하는 것입니다.
• 장점: 공유 가변 상태를 안전하게 관리할 수 있습니다.
• 단점: 과도한 동기화는 성능 저하를 유발할 수 있으며, 데드락과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
• 구현 방법:
  • synchronized 키워드: 메서드 또는 코드 블록을 synchronized로 선언하여 임계 영역 (critical section)을 설정합니다. 한 번에 하나의 스레드만 임계 영역에 진입할 수 있습니다.
  • 락 (Lock) 인터페이스: java.util.concurrent.locks.Lock 인터페이스를 구현한 클래스 (예: ReentrantLock)를 사용하여 명시적으로 락을 획득하고 해제합니다.

// synchronized 키워드 사용 예시
public class SynchronizedCounter {
    private int count = 0;

    // increment() 메서드는 한 번에 하나의 스레드만 실행할 수 있습니다.
    public synchronized void increment() {
        count++;
    }

    public int getCount() {
        return count;
    }
}

 

설명:

• synchronized 키워드: increment() 메서드에 synchronized 키워드를 추가하여 해당 메서드를 임계 영역으로 지정했습니다.
• 락 (Lock): synchronized 키워드는 암묵적으로 객체의 락을 사용합니다. increment() 메서드를 호출하는 스레드는 먼저 해당 객체의 락을 획득해야 합니다. 락을 획득한 스레드만이 increment() 메서드를 실행할 수 있으며, 다른 스레드는 락이 해제될 때까지 대기합니다.

작동 방식:

1. 스레드 A가 increment() 메서드를 호출하면, SynchronizedCounter 객체의 락을 획득합니다.
2. 스레드 A가 increment() 메서드를 실행하는 동안, 다른 스레드 (예: 스레드 B)가 increment() 메서드를 호출하려고 하면 락을 획득할 수 없으므로 대기합니다.
3. 스레드 A가 increment() 메서드 실행을 완료하면 락을 해제합니다.
4. 스레드 B는 락이 해제되면 락을 획득하고 increment() 메서드를 실행합니다.

주의사항:

• synchronized 키워드를 과도하게 사용하면 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
• synchronized 블록 내에서 예외가 발생하면 락이 해제되지 않아 데드락이 발생할 수 있으므로, try-finally 블록을 사용하여 락을 해제해야 합니다.
• synchronized 키워드는 리엔트런트 (reentrant) 합니다. 즉, 동일한 스레드가 이미 락을 획득한 경우, 다른 synchronized 메서드나 블록에 다시 진입할 수 있습니다.

 

// ReentrantLock 사용 예시
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class LockCounter {
    private int count = 0;
    private final Lock lock = new ReentrantLock();

    public void increment() {
        lock.lock(); // 락 획득
        try {
            count++;
        } finally {
            lock.unlock(); // 락 해제 (반드시 finally 블록에서 해제해야 합니다!)
        }
    }

    public int getCount() {
        lock.lock();
        try {
            return count;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

 

설명:

• ReentrantLock: java.util.concurrent.locks 패키지에서 제공하는 Lock 인터페이스의 구현체입니다. synchronized 키워드보다 더 유연하고 강력한 동기화 기능을 제공합니다.
• lock.lock(): 락을 획득합니다. 만약 락이 이미 다른 스레드에 의해 획득된 경우, 현재 스레드는 락을 획득할 때까지 대기합니다.
• try-finally 블록: try-finally 블록을 사용하여 락을 해제합니다. try 블록에서 예외가 발생하더라도 finally 블록은 항상 실행되므로, 락이 반드시 해제되도록 보장할 수 있습니다.
• lock.unlock(): 락을 해제합니다. 락을 해제하면 다른 스레드가 락을 획득할 수 있게 됩니다.

작동 방식:

1. 스레드 A가 increment() 메서드를 호출하면, lock.lock()을 통해 락을 획득합니다.
2. 스레드 A가 increment() 메서드를 실행하는 동안, 다른 스레드 (예: 스레드 B)가 increment() 메서드를 호출하려고 하면 lock.lock()에서 대기합니다.
3. 스레드 A가 increment() 메서드 실행을 완료하면, finally 블록에서 lock.unlock()을 호출하여 락을 해제합니다.
4. 스레드 B는 락이 해제되면 lock.lock()을 통해 락을 획득하고 increment() 메서드를 실행합니다.

 

synchronized vs ReentrantLock :

특징	synchronized	ReentrantLock
락 획득 방식	암묵적	명시적
유연성	낮음	높음
공정성	비공정	공정/비공정 선택 가능
타임아웃	불가능	가능
인터럽트	불가능	가능
성능	일반적으로 약간 빠름	상황에 따라 더 빠를 수 있음
사용 편의성	쉬움	약간 복잡

• synchronized는 Java 언어에서 제공하는 기본적인 동기화 메커니즘입니다. 사용하기 쉽지만, 락 획득 및 해제에 대한 세밀한 제어가 어렵습니다.
• Lock 인터페이스는 더 유연하고 강력한 동기화 기능을 제공합니다. 락 획득 시 타임아웃 설정, 공정한 락 (fair lock) 등 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.

3.3. 휘발성 변수 (Volatile Variable) 사용: 가시성 확보하기

• 개념: volatile 키워드로 선언된 변수는 CPU 캐시가 아닌 메인 메모리에 저장됩니다. 따라서, 한 스레드가 volatile 변수를 변경하면 다른 스레드가 즉시 변경된 값을 확인할 수 있습니다.
• 장점: 동기화보다 가볍고 간단하게 가시성을 확보할 수 있습니다.
• 단점: 원자성을 보장하지 않으므로, 복잡한 연산에는 적합하지 않습니다.

public class VolatileFlag {
    // ready 플래그는 메인 메모리에 저장됩니다.
    private volatile boolean ready = false;

    public void setReady(boolean ready) {
        this.ready = ready;
    }

    public boolean isReady() {
        return ready;
    }
}

 

설명:

• volatile 키워드: ready 변수를 volatile로 선언하여 해당 변수가 항상 메인 메모리에서 읽고 쓰도록 지정했습니다.

작동 방식:

1. 스레드 A가 setReady(true)를 호출하여 ready 변수의 값을 true로 변경하면, 변경된 값은 즉시 메인 메모리에 반영됩니다.
2. 스레드 B가 isReady()를 호출하면, 메인 메모리에서 ready 변수의 값을 읽어오기 때문에 항상 최신 값을 확인할 수 있습니다.

주의사항:

• volatile 키워드는 원자성을 보장하지 않습니다. 따라서, i++와 같이 여러 단계로 이루어진 연산에는 사용할 수 없습니다.
• volatile 키워드는 캐시 일관성을 유지하는 데 필요한 추가적인 비용이 발생하므로, 성능에 민감한 경우에는 신중하게 사용해야 합니다.
• volatile 키워드는 변수의 가시성만 보장하고, 경쟁 조건을 해결하지는 못합니다.

적합한 사용 사례:

• 스레드 간에 상태를 알리는 플래그 변수
• 한 번만 쓰여지는 변수 (예: 초기화 플래그)
• 읽기 전용 변수 (단, 초기화 후에는 값이 변경되지 않아야 함)

3.4. Atomic 변수 사용: 원자적인 연산 보장하기

• 개념: java.util.concurrent.atomic 패키지에서 제공하는 클래스들은 원자적인 연산을 지원합니다. 예를 들어, AtomicInteger는 i++과 같은 연산을 원자적으로 수행할 수 있습니다.
• 장점: 동기화 없이 원자성을 보장하므로 성능이 우수합니다.
• 단점: 모든 연산에 대해 Atomic 클래스가 제공되지 않을 수 있습니다.

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AtomicCounter {
    // AtomicInteger를 사용하여 스레드 안전한 카운터 구현
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public void increment() {
        // 원자적으로 값을 1 증가시킵니다.
        count.incrementAndGet();
    }

    public int getCount() {
        return count.get();
    }
}

 

설명:

• AtomicInteger: int 값을 원자적으로 관리하는 클래스입니다.
• count.incrementAndGet(): count 값을 원자적으로 1 증가시키고, 증가된 값을 반환합니다. 이 메서드는 중간에 다른 스레드의 방해 없이 완전하게 실행되므로, 데이터 경쟁을 방지할 수 있습니다.

작동 방식:

1. 스레드 A가 increment() 메서드를 호출하면, count.incrementAndGet() 메서드가 원자적으로 실행됩니다.
2. 다른 스레드가 동시에 increment() 메서드를 호출하더라도, count.incrementAndGet() 메서드는 한 번에 하나의 스레드만 실행되도록 보장합니다.

주의사항:

• Atomic 변수는 동기화보다 성능이 우수하지만, 모든 연산에 대해 Atomic 클래스가 제공되는 것은 아닙니다.
• Atomic 변수는 단일 변수에 대한 원자성만 보장하고, 여러 변수에 대한 원자성은 보장하지 않습니다.

주요 Atomic 클래스:

• AtomicInteger: int 값을 원자적으로 관리합니다.
• AtomicLong: long 값을 원자적으로 관리합니다.
• AtomicBoolean: boolean 값을 원자적으로 관리합니다.
• AtomicReference: 객체 참조를 원자적으로 관리합니다.

3.5. 스레드 로컬 변수 (ThreadLocal Variable) 사용: 각 스레드만의 공간 만들기

• 개념: 각 스레드마다 독립적인 변수 복사본을 가지도록 하는 것입니다.
• 장점: 공유 상태를 제거하여 스레드 안전성을 확보하고, 동기화 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
• 단점: 과도한 스레드 로컬 변수 사용은 메모리 누수를 유발할 수 있으므로 주의해야 합니다.

public class ThreadLocalExample {
    // 각 스레드는 자신만의 threadName 변수 복사본을 갖습니다.
    private static ThreadLocal<String> threadName = new ThreadLocal<>();

    public static void main(String[] args) {
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            threadName.set("Thread-1"); // 스레드 1의 threadName 설정
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + threadName.get());
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            threadName.set("Thread-2"); // 스레드 2의 threadName 설정
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + threadName.get());
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

 

설명:

• ThreadLocal<String> threadName: 각 스레드가 자신만의 String 타입의 threadName 변수 복사본을 가질 수 있도록 ThreadLocal을 사용하여 선언했습니다.
• threadName.set("Thread-1"): 현재 스레드의 threadName 변수 복사본에 값을 설정합니다.
• threadName.get(): 현재 스레드의 threadName 변수 복사본의 값을 반환합니다.

작동 방식:

1. Thread thread1이 실행되면, threadName.set("Thread-1")을 호출하여 스레드 1의 threadName 변수 복사본에 "Thread-1" 값을 저장합니다.
2. Thread thread2가 실행되면, threadName.set("Thread-2")을 호출하여 스레드 2의 threadName 변수 복사본에 "Thread-2" 값을 저장합니다.
3. 각 스레드는 자신만의 threadName 변수 복사본을 가지고 있기 때문에, 스레드 1이 threadName 변수의 값을 변경해도 스레드 2에는 영향을 미치지 않습니다.

주의사항:

• ThreadLocal 변수는 스레드 풀과 함께 사용할 때 메모리 누수가 발생할 수 있습니다. 스레드 풀에서 스레드를 재사용할 때, 이전 스레드의 ThreadLocal 변수 값이 남아 있을 수 있기 때문입니다. 이를 방지하기 위해서는 스레드 풀에서 스레드를 반환하기 전에 ThreadLocal.remove() 메서드를 호출하여 변수 값을 명시적으로 제거해야 합니다.
• ThreadLocal 변수를 과도하게 사용하면 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다.

적합한 사용 사례:

• 각 스레드마다 고유한 컨텍스트 정보 (예: 사용자 ID, 트랜잭션 ID)를 저장하는 경우
• 스레드 간에 공유되지 않는 객체를 생성하는 경우 (예: JDBC Connection)
• 스레드 안전하지 않은 객체를 스레드마다 독립적으로 사용해야 하는 경우

3.6. 동시성 컬렉션 (Concurrent Collection) 사용: 스레드 안전한 자료구조

• 개념: java.util.concurrent 패키지에서 제공하는 컬렉션들은 멀티 스레드 환경에서 안전하게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
• 장점: 동기화 코드를 직접 작성할 필요 없이 스레드 안전한 컬렉션을 사용할 수 있습니다.
• 단점: 특정 상황에서는 일반적인 컬렉션보다 성능이 떨어질 수 있습니다.

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class ConcurrentHashMapExample {
    // ConcurrentHashMap은 여러 스레드가 동시에 접근해도 안전합니다.
    private static ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

    public static void main(String[] args) {
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                map.put("key-" + i, i);
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 1000; i < 2000; i++) {
                map.put("key-" + i, i);
            }
        });

        thread1.start();
        thread2.start();

        try {
            thread1.join();
            thread2.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println("Map size: " + map.size());
    }
}

 

설명:

• ConcurrentHashMap: 여러 스레드가 동시에 접근해도 안전한 HashMap 구현체입니다.
• map.put("key-" + i, i): 맵에 키-값 쌍을 추가합니다. ConcurrentHashMap은 내부적으로 동기화 메커니즘을 사용하여 여러 스레드가 동시에 put() 메서드를 호출해도 데이터 경쟁이 발생하지 않도록 보장합니다.

작동 방식:

1. Thread thread1과 Thread thread2가 동시에 map.put() 메서드를 호출하더라도, ConcurrentHashMap은 내부적으로 락 스트라이핑 (lock striping) 또는 CAS (Compare-and-Swap)와 같은 메커니즘을 사용하여 데이터 경쟁을 방지합니다.
2. 각 스레드는 ConcurrentHashMap에 안전하게 데이터를 추가할 수 있습니다.

주요 동시성 컬렉션:

• ConcurrentHashMap: 스레드 안전한 HashMap 구현체입니다.
• CopyOnWriteArrayList: 쓰기 작업이 발생할 때마다 전체 배열을 복사하는 ArrayList 구현체입니다. 읽기 작업이 빈번하고 쓰기 작업이 드문 경우에 유용합니다.
• ConcurrentLinkedQueue: 스레드 안전한 큐 구현체입니다.
• BlockingQueue: 스레드 안전한 큐 구현체로, 큐가 비어 있을 때 take() 메서드를 호출하면 스레드가 대기하고, 큐가 가득 차 있을 때 put() 메서드를 호출하면 스레드가 대기합니다.

주의사항:

• 동시성 컬렉션은 일반적인 컬렉션보다 성능이 떨어질 수 있습니다. 따라서, 스레드 안전성이 반드시 필요한 경우에만 사용해야 합니다.
• 동시성 컬렉션은 스레드 안전성을 보장하지만, 컬렉션에 저장된 객체 자체는 스레드 안전해야 합니다.

4단계: 스레드 안전성 문제 디버깅하기: 꼼꼼한 검증이 필수!

스레드 안전성 문제는 발견하고 해결하기 어려울 수 있습니다. 왜냐하면 이러한 문제는 특정 조건에서만 발생하기 때문입니다. 다음은 스레드 안전성 문제를 디버깅하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.

• 코드 리뷰: 동료 개발자와 함께 코드를 검토하여 잠재적인 스레드 안전성 문제를 식별합니다.
• 정적 분석 도구: FindBugs, PMD 등 정적 분석 도구를 사용하여 코드에서 스레드 안전성 관련 오류를 자동으로 탐지합니다. 이러한 도구는 일반적으로 놓치기 쉬운 오류를 찾아낼 수 있습니다.
• 단위 테스트: 멀티 스레드 환경에서 코드를 테스트하여 데이터 경쟁, 경쟁 조건, 데드락 등 문제를 발견합니다. 테스트 코드를 작성할 때는 다양한 스레드 수를 사용하여 테스트하고, 각 스레드가 다양한 작업을 수행하도록 구성해야 합니다.
• 스트레스 테스트: 실제 운영 환경과 유사한 조건에서 코드를 장시간 실행하여 안정성을 검증합니다. 스트레스 테스트는 예상치 못한 부하 상황에서 발생할 수 있는 스레드 안전성 문제를 발견하는 데 유용합니다.
• 로깅: 디버깅을 위해 코드에 로깅을 추가합니다. 로깅은 스레드의 실행 순서, 공유 자원에 대한 접근, 변수 값의 변경 등을 기록하는 데 유용합니다. 로깅 메시지를 분석하여 스레드 안전성 문제를 일으키는 원인을 파악할 수 있습니다.
• 디버거: 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 실행하면서 스레드의 상태를 확인합니다. 디버거는 변수 값, 스레드 스택, 락 상태 등을 실시간으로 보여주기 때문에 스레드 안전성 문제를 해결하는 데 매우 유용합니다.

5단계: 스레드 안전성 설계 원칙: 처음부터 안전하게!

• 최대한 공유 상태를 줄이세요: 공유 상태는 스레드 안전성을 위협하는 가장 큰 원인이므로, 가능한 한 공유 상태를 줄이는 것이 좋습니다. 지역 변수를 적극적으로 사용하고, 필요 없는 공유 변수를 제거하세요.
• 불변 객체를 적극적으로 활용하세요: 불변 객체는 스레드 안전성을 보장하므로, 가능한 한 불변 객체를 사용하는 것이 좋습니다. 특히, 자주 사용되는 데이터는 불변 객체로 만들어 스레드 안전성을 확보하세요.
• 동기화는 필요한 최소한의 영역에만 적용하세요: 과도한 동기화는 성능 저하를 유발하므로, 동기화는 필요한 최소한의 영역에만 적용해야 합니다. 동기화 블록의 크기를 줄이고, 불필요한 동기화를 제거하세요.
• 데드락을 피하기 위한 규칙을 준수하세요: 데드락은 멀티 스레드 프로그래밍에서 발생할 수 있는 심각한 문제이므로, 데드락을 피하기 위한 규칙을 준수해야 합니다. 락 획득 순서를 일관되게 유지하고, 타임아웃을 설정하여 데드락 발생 시 복구할 수 있도록 하세요.
• 객체 지향 설계를 활용하세요: 객체 지향 설계 원칙을 따르면 스레드 안전한 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. 캡슐화, 정보 은닉, 추상화 등을 통해 공유 상태를 효과적으로 관리하고, 스레드 안전성 문제를 줄일 수 있습니다.

6단계: 스레드 안전성 관련 흔한 실수와 해결 방안: 경험에서 배우기

• 잘못된 동기화: 동기화 범위를 잘못 설정하거나, 필요한 곳에 동기화를 적용하지 않아 데이터 경쟁이 발생하는 경우. 해결 방안: 코드 리뷰를 통해 동기화 로직을 꼼꼼히 검토하고, 정적 분석 도구를 활용하여 오류를 탐지합니다.
• 데드락: 여러 스레드가 서로의 락을 기다리느라 진행하지 못하는 경우. 해결 방안: 락 획득 순서를 일관되게 유지하고, 타임아웃을 설정하여 데드락 발생 시 복구할 수 있도록 합니다.
• 가시성 문제: volatile 키워드를 사용하지 않거나, 캐시 일관성 문제를 간과하여 발생하는 경우. 해결 방안: 공유 변수에 대한 접근 시 volatile 키워드를 적절히 사용하고, 메모리 모델에 대한 이해를 높입니다.
• 경쟁 조건: 여러 스레드의 실행 순서에 따라 결과가 달라지는 경우. 해결 방안: 동기화를 통해 스레드의 실행 순서를 제어하고, Atomic 변수를 사용하여 원자적인 연산을 수행합니다.
• 스레드 풀 오용: 스레드 풀을 잘못 설정하거나, 스레드 풀에서 예외가 발생했을 때 적절하게 처리하지 못하는 경우. 해결 방안: 스레드 풀의 크기를 적절하게 설정하고, 예외 처리 로직을 추가하여 스레드 풀이 예상치 못하게 종료되는 것을 방지합니다.

Java 스레드 안전성은 깊이 있는 이해와 꾸준한 연습이 필요한 주제입니다. 이 가이드에서 제시된 내용들을 바탕으로, 다양한 예제 코드를 직접 작성하고 실행해보면서 스레드 안전성에 대한 감각을 키우시기 바랍니다. 또한, 스레드 안전성 관련 서적, 온라인 강좌, 커뮤니티 등을 활용하여 지속적으로 학습하고, 자신의 경험을 공유하며 다른 개발자들과 함께 성장해나가세요. 스레드 안전한 코드를 작성하는 것은 단순히 오류를 방지하는 것을 넘어, 더 나은 성능과 안정성을 가진 소프트웨어를 만드는 데 기여합니다.