파이썬 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 차이와 활용 방법 - 고급 Python #7

파이썬에서는 이런 병렬 처리를 위해 크게 두 가지 방식을 제공합니다. 바로 '멀티스레딩(Multithreading)'과 '멀티프로세싱(Multiprocessing)'인데요. 이 두 가지 방식은 각각의 특징과 장단점이 있어서, 상황에 따라 적절히 선택해 사용해야 합니다.

파이썬 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 차이와 활용

 

 

파이썬 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 차이와 활용

  멀티스레딩 개념과 특징

멀티스레딩이라는 단어, 뭔가 복잡해 보이지만 사실 우리 일상 속에서도 쉽게 찾아볼 수 있는 개념입니다.

예를 들어볼게요. 여러분이 책을 읽으면서 동시에 음악을 듣고 있다고 생각해 보세요. 이때 여러분의 뇌는 '책 읽기'와 '음악 듣기'라는 두 가지 작업을 동시에 처리하고 있는 거죠. 이처럼 하나의 프로세스(우리 뇌) 안에서 여러 작업(책 읽기, 음악 듣기)을 동시에 처리하는 것, 이게 바로 멀티스레딩의 기본 개념입니다.

 

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컴퓨터 프로그래밍에서 '스레드(Thread)'란 프로그램 내에서 실행되는 작업의 가장 작은 단위를 말합니다. 멀티스레딩은 이런 스레드를 여러 개 만들어서 동시에 실행하는 기법이에요. 하나의 프로그램(프로세스) 안에서 여러 개의 작은 일꾼(스레드)들이 동시에 일하는 거죠.

멀티스레딩의 주요 특징을 살펴볼까요?

1. 자원 공유: 같은 프로세스 내의 스레드들은 메모리 등의 자원을 공유합니다. 마치 한 사무실에서 일하는 직원들이 사무용품을 함께 쓰는 것처럼요.
2. 가벼운 작업 전환: 스레드 간 전환이 빠르고 효율적입니다. 컴퓨터가 A 작업에서 B 작업으로 전환할 때 드는 비용이 적다는 뜻이에요.
3. 동시성(Concurrency): 여러 작업이 동시에 진행되는 것처럼 보입니다. 실제로는 매우 빠르게 번갈아가며 실행되는 거죠.
4. GIL(Global Interpreter Lock): 파이썬의 특징 중 하나로, 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 인터프리터를 제어할 수 있게 합니다. 이로 인해 CPU 작업에서는 실제 병렬 처리의 이점을 얻기 어려울 수 있어요.

멀티스레딩은 특히 I/O 작업(파일 읽기/쓰기, 네트워크 통신 등)이 많은 프로그램에서 효과적입니다. 왜냐하면 I/O 작업 중에는 CPU가 다른 일을 할 수 있기 때문이죠.

하지만 모든 상황에서 멀티스레딩이 좋은 건 아닙니다. CPU를 많이 사용하는 작업의 경우, 파이썬의 GIL 때문에 오히려 성능이 떨어질 수도 있어요. 이런 경우에는 다음 챕터에서 설명할 멀티프로세싱이 더 적합할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

  멀티프로세싱 개념과 특징

컴퓨터 용어로 설명하자면, '프로세스(Process)'는 실행 중인 프로그램을 말합니다. 멀티프로세싱은 여러 개의 프로세스를 동시에 실행하는 기법이에요. 각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가지고 있어서, 서로 간섭 없이 병렬로 작업을 수행할 수 있습니다.

멀티프로세싱의 주요 특징을 살펴볼까요?

1. 독립적인 메모리 공간: 각 프로세스는 자신만의 메모리 공간을 가집니다. 마치 각 주방이 자신만의 재료와 도구를 가지고 있는 것처럼요.
2. 진정한 병렬 처리: 여러 CPU 코어를 동시에 사용할 수 있어, 실제로 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.
3. 안정성: 한 프로세스에 문제가 생겨도 다른 프로세스에는 영향을 주지 않습니다. 한 주방에서 실수가 있어도 다른 주방의 요리에는 영향이 없는 것과 같죠.
4. 자원 소모: 각 프로세스가 독립적인 메모리를 사용하기 때문에, 멀티스레딩에 비해 더 많은 컴퓨터 자원을 사용합니다.
5. GIL의 영향 없음: 파이썬의 GIL은 프로세스 단위로 적용되기 때문에, 멀티프로세싱에서는 GIL의 제약을 받지 않습니다.

멀티프로세싱은 특히 CPU를 많이 사용하는 작업에서 효과적입니다. 예를 들어, 대량의 데이터를 처리하거나 복잡한 수학 계산을 수행할 때 유용하죠. 각 프로세스가 독립적으로 작동하기 때문에 CPU의 여러 코어를 효율적으로 활용할 수 있습니다.

하지만 멀티프로세싱도 만능은 아닙니다. 프로세스 간 통신이 필요한 경우 추가적인 작업이 필요하고, 메모리 사용량이 증가한다는 단점이 있어요. 또한 프로세스를 생성하고 관리하는 데 드는 비용도 무시할 수 없죠.

자, 이제 멀티프로세싱에 대해서도 어느 정도 이해가 되셨나요? 다음 챕터에서는 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 차이점을 자세히 비교해 보도록 하겠습니다. 두 방식의 장단점을 명확히 이해하면, 상황에 따라 적절한 방식을 선택할 수 있을 거예요.

 

 

 

 

 

 

 

  멀티스레딩 vs 멀티프로세싱

자, 이제 멀티스레딩과 멀티프로세싱에 대해 각각 알아봤으니, 두 방식의 차이점을 자세히 비교해 볼까요? 이 둘은 얼핏 보면 비슷해 보이지만, 실제로는 꽤 다른 특징을 가지고 있답니다.

1. 메모리 사용
   • 멀티스레딩: 모든 스레드가 같은 메모리 공간을 공유합니다. 마치 한 사무실에서 여러 직원이 같은 문서를 보며 일하는 것과 비슷해요.
   • 멀티프로세싱: 각 프로세스가 독립적인 메모리 공간을 가집니다. 여러 사무실에서 각자의 문서로 일하는 것과 같죠.
2. 리소스 사용
   • 멀티스레딩: 상대적으로 적은 시스템 리소스를 사용합니다. 스레드 생성과 관리가 프로세스에 비해 가볍거든요.
   • 멀티프로세싱: 각 프로세스마다 독립적인 메모리를 할당받기 때문에 더 많은 리소스를 사용합니다.
3. 데이터 공유
   • 멀티스레딩: 데이터 공유가 쉽습니다. 하지만 동시에 여러 스레드가 같은 데이터에 접근할 때 주의가 필요해요. 이를 '동기화 문제'라고 하죠.
   • 멀티프로세싱: 프로세스 간 데이터 공유가 상대적으로 복잡합니다. 별도의 통신 방법(IPC)을 사용해야 해요.
4. 안정성
   • 멀티스레딩: 한 스레드에 문제가 생기면 전체 프로세스에 영향을 줄 수 있어요. 한 직원의 실수가 전체 팀 작업에 영향을 주는 것과 비슷하죠.
   • 멀티프로세싱: 한 프로세스에 문제가 생겨도 다른 프로세스는 영향을 받지 않습니다. 각 프로세스가 독립적이니까요.
5. 성능 (파이썬의 경우)
   • 멀티스레딩: GIL(Global Interpreter Lock) 때문에 CPU 작업에서는 실제 병렬 처리의 이점을 얻기 어려워요. I/O 작업에서는 효과적이죠.
   • 멀티프로세싱: CPU 작업에서 실제 병렬 처리가 가능해 성능 향상을 기대할 수 있어요.
6. 시작 및 종료 시간
   • 멀티스레딩: 스레드의 생성과 종료가 상대적으로 빠릅니다.
   • 멀티프로세싱: 프로세스의 생성과 종료에 더 많은 시간이 소요돼요.
7. 적합한 작업
   • 멀티스레딩: I/O 바운드 작업(파일 읽기/쓰기, 네트워크 통신 등)에 적합해요.
   • 멀티프로세싱: CPU 바운드 작업(복잡한 계산, 대규모 데이터 처리 등)에 적합합니다.
8. 코딩 복잡도
   • 멀티스레딩: 공유 자원에 대한 동기화 처리가 필요해 코드가 복잡해질 수 있어요.
   • 멀티프로세싱: 기본적으로는 더 단순하지만, 프로세스 간 통신이 필요할 때는 복잡해질 수 있죠.

이렇게 보면 멀티스레딩과 멀티프로세싱은 각자의 장단점이 뚜렷하다는 걸 알 수 있죠? 그래서 어떤 방식을 선택할지는 여러분이 해결하려는 문제의 특성에 따라 달라집니다.

예를 들어, 웹 크롤링처럼 네트워크 I/O가 많은 작업이라면 멀티스레딩이 효과적일 거예요. 반면에 대규모 데이터 분석이나 머신러닝 모델 학습 같은 CPU 집약적인 작업이라면 멀티프로세싱이 더 나은 선택일 수 있습니다.

 

 

 

  파이썬 멀티스레딩 예제

이제 파이썬에서 멀티스레딩을 어떻게 구현하는지 살펴볼까요? 파이썬에서는 `threading` 모듈을 사용해 멀티스레딩을 구현합니다. 간단한 예제를 통해 알아보도록 하죠.

import threading
import time

def worker(name):
    print(f"작업자 {name} 시작")
    time.sleep(2)  # 2초간 대기 (작업 중인 것처럼 보이게)
    print(f"작업자 {name} 종료")

# 스레드 생성
threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

# 모든 스레드가 종료될 때까지 대기
for t in threads:
    t.join()

print("모든 작업 완료")

이 코드는 세 개의 스레드를 생성하고, 각 스레드가 `worker` 함수를 실행하도록 합니다. 각 작업자는 2초간 대기한 후 종료됩니다.

 

 

하지만 주의할 점도 있습니다. 멀티스레딩을 사용할 때는 '경쟁 상태(Race Condition)'라는 문제가 발생할 수 있어요. 여러 스레드가 동시에 같은 데이터를 수정하려고 할 때 생기는 문제인데, 이를 방지하기 위해 '락(Lock)'이나 '세마포어(Semaphore)' 같은 동기화 메커니즘을 사용해야 합니다.

 

 

 

  파이썬 멀티프로세싱 예제

이번에는 파이썬에서 멀티프로세싱을 어떻게 구현하는지 알아보겠습니다. 파이썬에서는 `multiprocessing` 모듈을 사용해 멀티프로세싱을 구현합니다. 멀티스레딩과 비슷하면서도 다른 점이 있으니 잘 살펴보세요.

import multiprocessing
import time

def worker(name):
    print(f"작업자 {name} 시작")
    time.sleep(2)  # 2초간 대기 (작업 중인 것처럼 보이게)
    print(f"작업자 {name} 종료")

if __name__ == '__main__':
    # 프로세스 생성
    processes = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()

    # 모든 프로세스가 종료될 때까지 대기
    for p in processes:
        p.join()

    print("모든 작업 완료")

이 코드는 멀티스레딩 예제와 매우 비슷해 보이죠? 하지만 몇 가지 중요한 차이가 있습니다.

• `threading` 대신 `multiprocessing` 모듈을 사용합니다.
• `Thread` 대신 `Process`를 생성합니다.
• 메인 코드를 `if __name__ == '__main__':` 블록 안에 넣어야 합니다.

이는 Windows에서 발생할 수 있는 문제를 방지하기 위함이에요.

 

 

 

 

멀티프로세싱을 사용할 때 주의할 점도 있습니다.

• 메모리 사용량: 각 프로세스가 독립적인 메모리 공간을 사용하기 때문에, 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다.
• 프로세스 간 통신: 프로세스 간에 데이터를 주고받을 때는 특별한 방법(IPC)을 사용해야 합니다. 파이썬에서는 `Queue`나 `Pipe` 등을 제공합니다.
• 시작 시간: 프로세스를 생성하는 데 시간이 걸리므로, 아주 짧은 작업에는 오히려 성능이 떨어질 수 있습니다.
• 운영체제 제한: 동시에 실행할 수 있는 프로세스의 수는 운영체제나 하드웨어에 의해 제한될 수 있습니다.

이런 점들을 고려해서 멀티프로세싱을 사용해야 해요. 특히 대규모 데이터 처리나 복잡한 수학 연산 같은 CPU 집약적인 작업에서 큰 효과를 볼 수 있습니다.

 

 

 

  언제 멀티스레딩을 사용하고, 언제 멀티프로세싱을 선택할까?

자, 이제 멀티스레딩과 멀티프로세싱에 대해 꽤 많이 알게 되셨죠? 그럼 이제 중요한 질문이 남았습니다. "언제 멀티스레딩을 사용하고, 언제 멀티프로세싱을 선택해야 할까요?" 이 질문에 대한 답은 여러분이 해결하려는 문제의 특성에 따라 달라집니다.

먼저, 멀티스레딩을 선택해야 할 상황을 살펴볼까요?

• I/O 바운드 작업: 파일 읽기/쓰기, 네트워크 통신 등 입출력 작업이 많은 경우에는 멀티스레딩이 효과적입니다. 왜냐하면 한 스레드가 I/O 작업을 기다리는 동안 다른 스레드가 실행될 수 있기 때문이죠.
• 반응성이 중요한 애플리케이션: 사용자 인터페이스(UI) 프로그래밍에서는 멀티스레딩이 유용합니다. 메인 스레드는 UI를 담당하고, 다른 스레드들이 백그라운드 작업을 처리할 수 있죠.
• 자원을 공유해야 하는 경우: 여러 작업이 같은 데이터를 공유해야 할 때는 멀티스레딩이 더 간단할 수 있습니다. 물론 동기화에 주의해야 해요.
• 가벼운 작업들: 각각의 작업이 가볍고 빨리 끝나는 경우, 프로세스를 만드는 비용이 큰 멀티프로세싱보다는 멀티스레딩이 효율적일 수 있습니다.

 

 

 

반면, 멀티프로세싱을 선택해야 할 상황은 다음과 같습니다.

• CPU 바운드 작업: 복잡한 계산, 대규모 데이터 처리 등 CPU를 많이 사용하는 작업에는 멀티프로세싱이 효과적입니다. 파이썬의 GIL 때문에 멀티스레딩으로는 진정한 병렬 처리가 어렵거든요.
• 독립적인 작업: 서로 관련이 없는 여러 작업을 동시에 처리해야 할 때 멀티프로세싱이 좋습니다. 각 프로세스가 독립적으로 동작하니까요.
• 안정성이 중요한 경우: 한 프로세스에 문제가 생겨도 다른 프로세스에는 영향을 주지 않기 때문에, 안정성이 중요한 시스템에서는 멀티프로세싱이 유리할 수 있어요.
• 메모리 사용량이 큰 작업: 각 프로세스가 독립적인 메모리 공간을 가지므로, 메모리 누수 등의 문제를 격리할 수 있습니다.

실제로 선택할 때는 이런 기준들을 종합적으로 고려해야 합니다. 예를 들어, 웹 크롤러를 만든다고 생각해 봅시다. 여러 웹사이트에서 동시에 데이터를 가져와야 하는데, 이는 주로 I/O 작업이죠. 이 경우에는 멀티스레딩이 좋은 선택일 겁니다.

반면에 대량의 이미지 처리 작업을 한다고 해볼까요? 각 이미지를 독립적으로 처리하고, CPU를 많이 사용하는 작업이니 멀티프로세싱이 더 효과적일 거예요.

때로는 두 방식을 혼합해서 사용하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 멀티프로세싱으로 여러 작업을 나누고, 각 프로세스 내에서 멀티스레딩을 사용하는 식이죠.

결국, 개발하는 프로그램이 어떤 작업을 하는지, 어떤 자원을 주로 사용하는지, 그리고 어떤 제약 조건이 있는지를 잘 파악하는 것이 중요합니다. 그리고 필요하다면 두 방식을 모두 실험해 보고 성능을 비교해 보는 것도 좋은 방법이에요.