data race가 concurrency 어렵게 만든다.
데이터 레이스는 발생할 가능성이 매우 크다
OS에서 매 시간마다 여러개의 Task를 돌리기 때문에 Data race가 발생할 가능성이 크다
concurrency하게 동작하지 않거나 데이터 여러개가 있지 않다면 일어날 일은 없다.
변수를 value type으로 가지고 있는다! 아니면 let으로 바뀌지 않도록 해서 안정성을 추구한다.
이렇게 변경한다
counter를 변수로 담아서 사용해서 해결할 수 있지만 공유된 변할수 있는 상태를 얻는게 필요해지게 된다.
공유된 변할수 있는 상태
동기적으로 동작해야하고 내부적으로 이러한 특징들이 존재한다.
Actors
동기적으로 동작하지 않으면 컴파일러가 알려준다.
Actor types
2개의 concurrent task가 동일한 counter의 수를 증가시킨다
1 2 or 2 1 순으로 증가한다. 왜냐하면 내부적으로 동기적으로 작동하기 때문에 동시에 하나의 값을 증가시킬 수는 없다
여기에서 한 곳에서 일을 하고 있으면 다른곳에서는 그냥 막연하게 기다리느냐?
그렇지 않다. CPU가 이제 판단해서 suspended상태로 바꾼 다음 다른 일을 수행한다.
Actor 내부에 있으면 동기적으로 동작한다.
액터가 동기적으로 동작하지만 여러 곳에서 상호작용할 때 비동기로 동작하는게 어떻게 할껏인가?
캐시에서 이미지를 다운로드 하는 프로세스
캐시에 이미지가 없을 경우 await로 비동기로 작동하므로 cPU는 suspended task에 넣어두고 다른 일을 한다.
2번째에도 동일
그리고 다운다되면 돌아와서 배열에 들어가고 끝나게 된다
여러번 중복 다운로드 되는 것을 피하고 deadlock이 되는 것을 막는다
결과적으로 이렇다
프로토콜방식
해쉬 방식
이렇게 하면 안된다.
이 함수가 밖에서 불려야한다 하지만 이건 asnyc가 아니라서안된다!
그래서 해결법
동기적 요청에 대해 actor 밖에서 할 수 있다.
하지만 이럴때 에러가 난다
왜냐하면 밖에서 부르므로 data race현상이 일어날 수 있다
클로저 형식
클로저는 내부에서 actor-isolated가 되어있으므로 에러가 나지 않는다.
동기적으로 동작하고 클로저가 밖으로 나가지 않기 떄문에 괜찮다.
만약 나중에 read하려고 하면 어떻게 해야할까?
안에서 밖으로 데이터를 내보낼 때
구조체인 경우
클래스인 경우
클래스는 문제가 존재한다. 왜냐하면 여러곳에서 접근하므로!
sendable type에 대한 설명
Sendable 검사하는 것
Sendable는 프로토콜로 되어있어서 채택하면 된다.
그래서 채택해서 sendable type으로 만들 수 있다
Sendable 타입은 여러 곳에서 접근하는 것을 막아주고 concurrent하게 동작하게 해준다
Sendable functions의 의미는 함수의 값을 pass하는 것이 안전하다
예를 들어 클로저가 있다. 클로저에서 data races가 일어나는 것을 막아줄 수 있다.
또한 sendable 클로저는 변할 수 있는 지역변수를 캡쳐할 수 없다.
동기적 sendable 클로저인 경우 actor-isolated가 될 수 없다 왜냐하면 이것 자체가 actor가 밖에서 실행된다는 것을 의미하기 때문이다.
초반에 했떤 것 value type counter에 대해
datarace 유발할 수 있는 것에 대한 에러
또 다른 예시
Sendable type 의 장점 data race 방지 및 actor-isolated
메인 쓰레드와 상호작용
메인 액터
메인액터는 모두 매인 디스패치큐에서 동기적으로 작동한다.
데이터는 메인쓰레드에서 있어서 항상 메인 액터에서 동작한다.
밖에 있다면 await하고 비동기적으로 메인쓰레드에서 동작하도록 한다.
메인액터에 타입이 위치되어 있어야 한다.
결론적으로 concurrency하게 동작하도록 사용한다.
값타입과 actor 동시에 동작하여 data race 제거한다.
메인엑터를 사용해서 UI와 관련있는 것은 모두 메인쓰레드에서 작동하고 실행되도록 한다.