쓰레드 문제
쓰레드로 인한 대표적인 문제는 다음과 같습니다.
1. Race Condition
멀티 쓰레드 환경에서 하나 이상의 공유 테이터를 처리하게 되면 여러 쓰레드가 동시에 데이터를 수정할 수 있는데 하나의 쓰레드에서 데이터를 처리하고자 할 때 데이터가 꼬여 무한 대기 또는 무한 루프에 빠지는 현상을 이야기 합니다. 우선 순위을 지정하지만 많이 피할 수 있지만 설정 하여도 없어진다는 보장은 없습니다.
2. DeadLock
두 개 이상의 쓰레드에서 락이 서로 풀기만을 기다리는 상황으로 CPU를 점유하지 않고 멈춤
3. Statvation
쓰레드가 이론적으로 데이터 처리할 수 있지만 CPU에서 프로세스흫 할당 받지 못해 멈추어 지는 상황으로 우선 순위가 다른 쓰레드보다 낮은 해당 쓰레드는 스터베이션에 빠질 수 있다. 잘못 설정한 쓰레드 우선 순위에서 발생 하므로 우선 순위는 되도록 건들지 않아야 합니다.
4. Live Lock
쓰레드 1이 쓰레드 2로 응답으로 주고 쓰레드 2가 쓰레드 1로 다시 요청을 보내는 작업이 계속 반복되는 것으로 CPU까지 잡아먹을 확율이 높다.
5. 예측 불가능한 오류
예측 가능한 값이라 생각하지만 결과가 틀리게 나오는 작업으로 보통 트랜잰션을 처리 하는 부분이 꼬이면 발생합니다.
6. Lock를 피할 수 있는 방법
크드가 아닌 데이터를 보호해라 - synchronized는 로직이 아닌 데이터만 블럭으로 감싼다. - 업무 처리 로직은 시간이 걸리므로 데이터만 블럭으로 감싸서 시간을 줄 입니다.
락을 사용한 부분에서는 시간이 많이 소요되는 계싼을 하지 말라 - I/O 작업을 피한다.
락을 분리하라 - 전체 보다는 부분을 배열 처리 업무에서 배열 전채 보다는 요소 처리에 락을 잡아라 - 서로 다른 데이터에는 서로 다른 락을 사용합니다.
내부적인 락이나 atomic 작업을 사용하라 - 가능 하면 atomic 연산을 이용합니다.
동기화 된 데이터 구조를 사용해라
가능 하다면 읽기-쓰기 락을 사용해라 - 읽기 작업만 많이 수행하는 사용자는 동시 처리를 쓰기 작업이 필요한 사용자는 락을 걸어 처리 하도록 합니다.
가능 하다면 읽기 전용 데이터를 사용해라 - 병렬 프로그램에서 많은 데이터를 락을 걸지 않고 모든 쓰레드에서 접근 가능한 읽기 전용 데이터를 만들 수 있다면 전용 읽기 데이터를 만들어 사용합니다.
객체 폴링을 피하라 - 객체 재사용을 위해서 만드는 객체 폴링은 데이터 보호 측면에서 문제가 발생할 수 있다. 객체 폴링은 필요한 경우만 사용해라
지역 변수나 쓰레드 로컬 저장소를 사용하라 - 공유 객체는 문제를 발생 합니다. 쓰레드 내부에서 사용하는 객체를 만들어 사용 해라
핫스팟을 피하라 - 핫스팟이란 리스트 계열 계열에서 크기를 저장하는 변수가 수정되고 그 작업을 수행하는 메서드로 동시 접근 처리를 보호되어야 하는 것을 의미 합니다. 목록의 크기를 저장 하는 변수가 없으면 발생 하지 않습니다.
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