JVM 동시성 프로그래밍 딥다이브 6-1. Synchronization Fundamentals 동기화 기법 - Mutual Exclusion (상호배제)

개요

• Mutual Exclusion / 상호배제는 공유 자원에 대한 경쟁 상태를 방지하고 동시성 제어를 위한 ["락/Lock"] 매커니즘이다.
• 스레드가 임계영역에서 Mutex 객체의 플래그를 소유하고 있으면 (락 획득) 다른 스레드가 액세스할 수 없으며 해당 임계 영역에 액세스 하려고 시도하는 모든 스레드는 차단된다. Mutex 객체 플래그가 해제된 경우 (락 해제)에만 액세스할 수 있다.
• Mutex 락을 가진 오직 한개의 스레드만이 임계영역에 진입할 수 있고 락을 획득한 스레드만이 락을 해제할 수 있다.

Mutext

• 뮤텍스는 락/락 해제를 통해 자원을 보호하는 락체계 동기화 도구이다.

문제점

• 데드락
  • 데드락은 두 개 이상의 스레드가 서로가 가진 락을 기다리면서 상호적으로 블로킹 되는 경우.
  • 이로 인해 아무 작업도 수행할 수 없는 상태를 의미하고 잘못된 뮤텍스 사용으로 인해 데드락이 발생할 수 있다.
• 우선 순위 역전
  • 높은 우선 순위를 가진 스레드가 낮은 우선순위를 가진 스레드가 보유한 락을 기다리는 동안 블록되는 현상.
    • T1 > T2 > T3 우선순위일 때, T1이 T3를 기다리느라 T2가 먼저 완료되는 현상. 
    • T2가 우선 순위가 낮음에도 더 빨리 수행되는 역전이 발생한다.
  • 우선 순위 상속으로 해결할 수 있다. T1의 우선순위를 T3에 상속해주면 됨.
• 오버헤드
  • 여러 스레드가 경합하면서 락을 얻기 위해 스레드 스케쥴링이 발생하는 것.
• 성능 저하
  • 뮤텍스을 사용하면 락을 얻기 위해 대기하게 되는데, 이로 인해 스레드의 실행시간이 블로킹되면서 성능저하가 발생하는 것.
• 잘못된 사용
  • 뮤텍스를 적절하게 사용하지 않거나 잘못된 순서로 락을 해제하는 경우 예상치 못한 동작이 발생할 수 있음.

 

Mutex Lock을 직접 만들어서 테스트

/* 동기화를 위한 락 체계 */
class Mutex {
    private var lock = false

    @Synchronized
    fun acquire() {
        while (lock) {
            try {
                (this as Object).wait()
            } catch (e: InterruptedException) {
                throw RuntimeException(e)
            }
        }
        lock = true
    }

    @Synchronized
    fun release() {
        lock = false
        (this as Object).notify()
    }
}

/* 공유자원 */
class SharedData {
    private var counter = 0
    private var mutex: Mutex

    constructor(mutex: Mutex) {
        this.mutex = mutex
    }

    fun sum() {
        try {
            mutex.acquire() // <--------- 핵심
            for (i in 0 until 10000) {
                counter++
            }
        } finally {
            mutex.release()
        }
    }

    fun getCounter(): Int {
        return counter
    }
}

 

실행 로직

fun main() {
    val mutex = Mutex()
    val sharedData = SharedData(mutex)

    val thread1 = Thread {
        sharedData.sum()
    }

    val thread2 = Thread {
        sharedData.sum()
    }

    thread1.start()
    thread2.start()

    thread1.join()
    thread2.join()

    println("Final Counter: ${sharedData.getCounter()}")
}

전자: acquire 로직 있을 때 / 후자: acquire 로직을 뺐을 때

두 스레드가 하나의 공유자원에 대해 카운트 업데이트를 시도하고 있다. Mutex Lock을 통해 동시성을 제어할 수 있다.

acquire 로직을 주석 처리 시 동시성 이슈가 발생함을 볼 수 있다.