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54. 스레드에서 데이터 경합을 피하기 위해 Lock 을 사용하라

1. GIL 의 오해

• '전역 인터프리터 락(GIL) 으로 인해 더 이상 상호 배제 락을 사용하지 않아도 된다' 는 표현은 잘못되었음

  • 파이선 스레드는 한 번에 하나만 실행될 수 있음
  • 인터프리터에서 어떤 스레드가 데이터 구조에 대해 수행하는 연산은 연속된 두 바이트코드 사이에 언제든 인터럽트될 수 있음
  • 결론: 스레드가 같은 데이터 구조에 동시에 접근하면 위험

• 병렬적으로 여러 가지 개수를 세는 프로그램 예제

  class Counter:
      def __init__(self):
          self.count = 0
          
      def increment(self, offset):
          self.count += offset
  
  def worker(sensor_index, how_many, counter):
      for _ in range(how_many):
          # 센서를 읽는다
          ....
          counter.increment(1) 
  
  from threading import Thread
  
  how_many = 10**5
  counter = Counter()
  
  threads = []
  for i in range(5):
      thread = Thread(target=worker, args=(i, how_many, counter))
      threads.append(thread)
      thread.start()
  
  for thread in threads:
      thread.join()
  
  expected = how_many * 5
  found = counter.count
  print(f'카운터 값은 {expected}여야 하는데, 실제로는 {found} 입니다')
  
  >>>
  카운터 값은 500000여야 하는데, 실제로는 481384 입니다

  • 센서를 읽을 때 블로킹 I/O 수행, 센서마다 작업자 스레드 할당
  • 물론 해당 실행 결과는 바뀔 수 있음(운 좋으면 500000)

• 파이선 인터프리터는 실행되는 모든 스레드를 강제로 공평하게 취급하여 각 스레드의 실행 시간을 비슷하게 동작하도록 설정

• 실행 중인 스레드를 일시 중단시키고 다른 스레드를 실행시키는 작업 반복

• 스레드 중단 시점을 알 수 없음

• atomic 인 것처럼 보이는 연산 수행 도중에도 스레드 일시 중단 가능

2. threading 내장 모듈 Lock

• 상호 배제 락(뮤텍스)

from threading import Lock
class LockingCounter:
    def __init__(self):
        self.lock = Lock()
        self.count = 0
        
    def increment(self, offset):
        with self.lock:
            self.count += offset

counter = LockingCounter()

threads = []
for i in range(5):
    thread = Thread(target=worker, args=(i, how_many, counter))
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

expected = how_many * 5
found = counter.count
print(f'카운터 값은 {expected}여야 하는데, 실제로는 {found} 입니다')

>>>
카운터 값은 500000여야 하는데, 실제로는 500000 입니다

• worker 스레드를 사용하되 LockingCounter 를 사용하여 lock 상황일 때만 count 를 증가시키도록 하였음
  • with 문 사용하여 lock 활성화 하였음