공유자원 동기화 기법

자바 코드를 기반으로 설명됩니다.
[운영 체제] 프로세스&스레드의 공유자원 동기화 이전 포스팅과 연결되어 설명되는 부분이 많습니다.

다양한 동기화 기법

[운영 체제] 프로세스&스레드의 공유자원 동기화 글을 통해, 뮤텍스 락, 세마포, 모니터 기법 3가지에 대해서 알아보았다.
이 세 가지 기법은 모두 운영체제, 자바, 그리고 다양한 멀티스레드 환경에서 동기화(상호배제, Mutual Exclusion)를 구현하는 매우 널리 쓰이는 방법들이다.
지금까지 살펴본 뮤텍스, 세마포, 모니터는 공유 자원에 여러 스레드/프로세스가 동시에 접근하지 못하도록 락(lock)이나 신호(semaphore), 조건변수(monitor) 등의 “상위 소프트웨어 구조”를 이용해 “진입 자체를 제한(배타적으로 보호)”하는 방식이다.
그런데 이런 방식들은 락을 걸고 푸는 과정에서 컨텍스트 스위치 비용이 발생하거나 락 경쟁이 심할 경우 성능 저하, 데드락, 병목이 생길 수 있다

CAS 연산

CAS 연산 또한 동기화 기법 중 하나로, 이를 알기 위해선 원자적 연산이 무엇 인지를 이해해야 한다.

원자적 연산

원자적 연산은 연산을 더 이상 나눌 수 없는 단위로 수행된 다는 걸 의미한다.
코드를 통해 알아보면 조금 더 와 닿는다.

int i = 0; // 원자적 연산 O
i = i + 1; // 원자적 연산 X
i++; // 원자적 연산 X

위의 코드에서 i = i + 1 코드와 i++ 는 원자적 연산이라고 정의할 수 없다.
이유는, 해당 코드는 다음과 같은 3가지 작업으로 나눌 수 있기 때문이다.
i값 읽기 - i 값에 +1 을 추가한 새로운 값 생성
i 값에 새로운 값 저장
즉, 3단계로 나눌 수 있어 원자적 이지 못하다 라고 판단할 수 있다.
동기화 문제 예시에도 나와있듯, 원자적이지 못한 작업은 멀티 프로세스 & 멀티 쓰레드 환경에서 레이스 컨디션 문제를 발생시킨다.

CAS 연산

현대 CPU는 “락 없이(lock-free)”도 안전한 동기화를 위해 원자적으로 변수 값을 비교하고 교체하는 다양한 명령어를 제공한다.
이 중 가장 대표적이고 널리 쓰이는 원자적 연산이 바로 CAS(Compare-And-Swap, 비교 후 교환)이다.
CAS 는, Compare-And-Swap의 약자로, 그 말 그대로, 비교하고 변경하기 이다.
이 연산은 원자적으로(atomic) 수행되기 때문에, 여러 스레드가 동시에 접근해도 레이스 컨디션 없이 안전하게 동작한다.

동작 과정
현재 값 읽기: 메모리 위치에 저장된 현재 값을 읽습니다.
값 비교: 읽어온 현재 값이 기대 값과 일치하는지 비교합니다.
값 교환: 만약 현재 값이 기대 값과 일치한다면, 새로운 값으로 메모리 위치의 값을 원자적으로 교환합니다. 만약 일치하지 않는다면, 교환은 이루어지지 않고, 메모리 위치의 값은 그대로 유지됩니다.
실패 CASE 상세 : 실패 한다면, 다른 스레드가 값을 중간에 변경한 것이므로, 다시 처음으로 돌아가 위 과정을 반복한다.

자바에서는?

자바에서는, CAS 연산을 사용하는 다양한 Atomic class를 제공한다
AtomicInteger, AtomicLong 등 - 이전에 사용한 Java 코드 예시를 통해, CAS 연산을 사용하는 Java 코드로 변경해 보겠다.

public class Main {
	//public static int count = 0;
	public static final int THREAD_COUNT = 2;
	public static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		AtomicCounter counter = new AtomicCounter();
		ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT);
		for(int i=0; i<THREAD_COUNT; i++) {
			executor.submit(counter);
		} executor.shutdown();
		while (!executor.isTerminated()) {
			Thread.sleep(10);
		} System.out.println("최종 val 값: " + atomicInteger.get());
	}
}
public class AtomicCounter implements Runnable {
	@Override public void run() {
		for (int i = 0; i < 100_000; i++) {
			Main.atomicInteger.incrementAndGet();
		}
	}
}

기존 int 타입의 count 에서, AtomicInteger 으로 변경한 후, ++ 연산 대신, incrementAndGet() 이라는 메서드로 증감을 시켜주었다.
결과는, 원하는 대로 20,000 이 나온다.

최종 val 값: 200000

락(Lock) vs CAS 연산

락(Lock) 기반의 동기화 방식은 여러 스레드가 동시에 임계 구역에 진입하지 못하도록 락을 먼저 획득한 단 하나의 스레드만 해당 구역을 실행하도록 강제합니다.
이 방식은 안전성이 매우 높지만, 락을 걸고 푸는 과정에서 스레드가 블로킹(멈춰서 대기)하거나, 컨텍스트 스위치가 반복적으로 발생해 성능 저하가 일어나기 쉽습니다.
특히 락을 잘못 사용할 경우 데드락(교착상태), 우선순위 역전 등 다양한 동기화 문제도 발생할 수 있습니다.
반면, CAS(Compare-And-Swap) 연산은 락을 사용하지 않습니다.
락 없이 여러 스레드가 동시에 값을 변경하려고 시도할 수 있으며, 만약 시도한 값이 내가 기대한 값과 일치하면 원자적으로(atomic) 한 번에 변경합니다.
만약 다른 스레드가 먼저 값을 변경했다면 내 CAS 연산은 실패하며, 보통은 값이 바뀔 때까지 계속해서 재시도(retry)하는 구조를 가집니다.
이처럼 CAS는 "낙관적 락(Optimistic Lock)"이라고 불릴 만큼, 서로 충돌이 자주 일어나지 않을 거라고 낙관하고 락 없이 빠르게 동작하는 것이 특징입니다.
락에 비해 컨텍스트 스위치나 블로킹이 없기 때문에, 경쟁이 적은 환경에서는 락보다 훨씬 효율적이고, 데드락에 대한 위험도 없습니다.
하지만 모든 상황에서 CAS가 무조건 빠른 것은 아닙니다.
경쟁이 극심한 상황에서는 여러 스레드가 동시에 값을 바꾸려다가 계속 실패하고 재시도를 반복하기 때문에, 오히려 성능이 급격히 저하될 수 있습니다.
이런 상황에서는 전통적인 락 방식이 더 안정적이고 예측 가능한 성능을 제공할 수 있습니다.

락(Lock) vs CAS 연산 정리

락(Lock) 방식 - 비관적(pessimistic) 접근법
데이터에 접근하기 전에 항상 락을 획득
다른 스레드의 접근을 막음
"다른 스레드가 방해할 것이다"라고 가정
CAS(Compare-And-Swap) 방식
낙관적(optimistic) 접근법
락을 사용하지 않고 데이터에 바로 접근
충돌이 발생하면 그때 재시도
"대부분의 경우 충돌이 없을 것이다"라고 가정

구분	락(Lock, 뮤텍스 등)	CAS(Compare-And-Swap)
기본 원리	락을 획득한 단 하나의 스레드만 임계 구역 진입 (다른 스레드는 대기)	여러 스레드가 동시에 시도, 실패한 스레드는 다시 시도(retry)
실행 방식	진입/반납 시 스레드 블로킹 및 컨텍스트 스위치 발생	스레드 블로킹 없이 바쁜 대기(busy-wait) 반복
데드락/교착상태	데드락, 교착상태 발생 가능	데드락 없음(lock-free)
성능	경합 적을 땐 괜찮음, 경합 심하면 느림	경합 적으면 매우 빠름, 경합 심하면 retry로 비효율 발생 가능
적합한 상황	임계구역이 크거나 복잡한 경우, 경합 많을 때	단순/짧은 연산, 경합 적은 상황, 락프리 자료구조 등
대표 예시	synchronized, ReentrantLock 등	AtomicInteger, AtomicLong 등

결론적으로

즉, 간단한 연산이 주로 이뤄, 충돌이 날 가능성이 적은 경우, (하지만 발생 가능성이 1% 라도 있다면) CAS 선택
다른 스레드들 간에 충돌이 자주 발생할 것으로 예상이 되면, Lock 전략을 선택하는 것을 추천한다.
사실 대부분의 실무 상황에서는 동기화 락이 효율적인 가능성이 높다.

[운영 체제] 프로세스&스레드의 공유자원 동기화 - CAS 연산

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