이것은 예제와 함께 가장 잘 설명됩니다.
여러 번 병렬로 수행하려는 간단한 작업이 있고 작업이 수행 된 횟수 (예 : 웹 페이지의 적중 수 계산)를 전체적으로 추적하려고한다고 가정합니다.
각 스레드가 카운트를 증가시키는 지점에 도달하면 실행은 다음과 같습니다.
- 메모리에서 프로세서 레지스터로 적중 횟수 읽기
- 그 숫자를 늘리십시오.
- 그 숫자를 다시 메모리에 쓰기
이 프로세스의 모든 시점에서 모든 스레드가 일시 중단 될 수 있습니다. 따라서 스레드 A가 1 단계를 수행 한 다음 스레드 B가 3 단계를 모두 수행하여 일시 중단되면 스레드 A가 재개 될 때 레지스터의 히트 수가 잘못됩니다. 레지스터가 복원되면 이전 수를 행복하게 증가시킵니다 조회수를 늘리고 증가 된 수를 저장합니다.
또한 스레드 A가 일시 중단 된 시간 동안 다른 스레드 수에 관계없이 실행될 수 있으므로 끝에 스레드 A 쓰기 수가 올바른 수보다 훨씬 적을 수 있습니다.
따라서 스레드가 1 단계를 수행하는 경우 다른 스레드가 1 단계를 수행하기 전에 3 단계를 수행해야합니다. 이는 모든 스레드가이 프로세스를 시작하기 전에 단일 잠금을 얻기 위해 대기 할 수 있도록합니다. , 프로세스가 완료된 후에 만 잠금을 해제하여이 코드의 "중요한 부분"을 잘못 인터리브 할 수 없어 잘못된 카운트가됩니다.
그러나 작업이 원자 적이라면 어떨까요?
그렇습니다. 증가 연산이 원자적인 마법의 유니콘과 무지개의 땅에서는 위의 예에서는 잠금이 필요하지 않습니다.
그러나 우리는 마법의 유니콘과 무지개의 세계에서 시간이 거의 없다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 거의 모든 프로그래밍 언어에서 증분 연산은 위의 세 단계로 나뉩니다. 프로세서가 원자 단위 증분 연산을 지원하더라도 그 연산은 훨씬 더 비쌉니다. 메모리에서 읽고 숫자를 수정 한 후 다시 메모리에 써야합니다. 일반적으로 원자 증분 연산은 실패 할 수 있습니다. 즉, 위의 간단한 시퀀스를 루프로 교체해야합니다 (아래에서 볼 수 있음).
다중 스레드 코드에서도 많은 변수가 단일 스레드에 대해 로컬로 유지되므로 각 변수가 단일 스레드에 대해 로컬이라고 가정하고 프로그래머가 스레드간에 공유 상태를 보호 할 수 있도록하면 프로그램이 훨씬 효율적입니다. 특히 원자 작업은 일반적으로 나중에 볼 수 있듯이 스레딩 문제를 해결하기에 충분하지 않습니다.
휘발성 변수
이 특정 문제에 대한 잠금을 피하려면 먼저 첫 번째 예제에 묘사 된 단계가 실제로 현대 컴파일 된 코드에서 발생하는 것이 아님을 알아야합니다. 컴파일러는 하나의 스레드 만 변수를 수정한다고 가정하기 때문에 프로세서 레지스터가 다른 것에 필요할 때까지 각 스레드는 자체 캐시 된 변수 사본을 유지합니다. 캐시 된 사본이있는 한 메모리로 돌아가서 다시 읽을 필요가 없다고 가정합니다 (비용이 많이 듭니다). 또한 레지스터에 유지되는 한 변수를 메모리에 다시 쓰지 않습니다.
변수를 volatile 로 표시하여 첫 번째 예제 (위에서 식별 한 것과 동일한 스레딩 문제와 함께)에서 제공 한 상황으로 돌아갈 수 있습니다. 이 변수는 컴파일러에이 변수가 다른 변수에 의해 수정되고 있으므로 읽어야합니다. 액세스하거나 수정할 때마다 메모리에 기록됩니다.
휘발성으로 표시된 변수는 원자 증가 연산의 땅으로 우리를 데려 가지 않을 것입니다. 우리가 이미 생각했던 것처럼 우리를 가깝게 만듭니다.
증분 원자 만들기
휘발성 변수를 사용하면 대부분의 최신 CPU가 지원하는 낮은 수준의 조건부 설정 작업 (종종 비교 및 설정 또는 비교 및 스왑 이라고 함)을 사용하여 증분 작업을 원 자성으로 만들 수 있습니다 . 이 접근법은 예를 들어 Java의 AtomicInteger 클래스에서 수행됩니다.
197 /**
198 * Atomically increments by one the current value.
199 *
200 * @return the updated value
201 */
202 public final int incrementAndGet() {
203 for (;;) {
204 int current = get();
205 int next = current + 1;
206 if (compareAndSet(current, next))
207 return next;
208 }
209 }
위의 루프는 3 단계가 완료 될 때까지 다음 단계를 반복적으로 수행합니다.
- 휘발성 변수의 값을 메모리에서 직접 읽습니다.
- 그 가치를 높이십시오.
- 주 메모리의 현재 값이 특수 원자 연산을 사용하여 처음 읽은 값과 동일한 경우에만 주 메모리의 값을 변경하십시오.
1 단계 이후 다른 스레드에 의해 값이 변경 되었기 때문에 3 단계가 실패하면 다시 주 메모리에서 변수를 다시 읽고 다시 시도합니다.
비교 및 스왑 작업은 비용이 많이 들지만 1 단계 이후에 스레드가 일시 중단되면 1 단계에 도달 한 다른 스레드는 첫 번째 스레드를 차단하고 기다릴 필요가 없기 때문에이 경우 잠금을 사용하는 것보다 약간 낫습니다. 값 비싼 컨텍스트 전환을 방지 할 수 있습니다. 첫 번째 스레드가 재개되면 변수를 처음으로 작성하는 데 실패하지만 변수를 다시 읽음으로써 계속할 수 있습니다. 이는 다시 잠금에 필요한 컨텍스트 스위치보다 비용이 적게 듭니다.
따라서 비교 및 스왑을 통해 실제 잠금을 사용하지 않고도 원자 단위 증가 (또는 단일 변수의 다른 작업)에 도달 할 수 있습니다.
그렇다면 언제 잠금이 꼭 필요한가요?
원자 연산에서 둘 이상의 변수를 수정해야하는 경우 잠금이 필요하며, 이에 대한 특별한 프로세서 명령어를 찾을 수 없습니다.
그러나 단일 변수로 작업하고 있고 실패하고 변수를 읽고 다시 시작하기 위해 수행 한 모든 작업에 대한 준비가되어 있으면 비교 및 스왑이 충분합니다.
각 스레드가 먼저 변수 X에 2를 더한 다음 X에 2를 곱하는 예를 살펴 보겠습니다.
X가 처음에 1이고 2 개의 스레드가 실행되면 결과는 (((1 + 2) * 2) + 2) * 2 = 16이됩니다.
그러나 스레드가 인터리빙되면 모든 연산이 원자 적 인 경우에도 두 개의 덧셈이 먼저 발생하고 곱셈이 수행되어 (1 + 2 + 2) * 2 * 2 = 20이됩니다.
곱셈과 덧셈은 정식 연산이 아니기 때문에 발생합니다.
따라서 원자 자체 인 작업 자체로는 충분하지 않으므로 작업 조합을 원 자성으로 만들어야합니다.
잠금을 사용하여 프로세스를 직렬화하거나 계산을 시작할 때 하나의 로컬 변수를 사용하여 X 값을 저장하고 중간 단계의 두 번째 로컬 변수를 비교 한 다음 비교 및 스왑을 사용하여 X의 현재 값이 X의 원래 값과 동일한 경우에만 새 값을 설정하십시오. 실패하면 X를 읽고 계산을 다시 수행하여 다시 시작해야합니다.
계산이 길어질수록 실행중인 스레드가 중단 될 가능성이 높아지고 다시 시작하기 전에 다른 스레드에 의해 값이 수정되므로 실패 가능성이 훨씬 높아져 낭비가 발생합니다. 프로세서 시간. 매우 긴 계산을 수행하는 많은 수의 스레드의 극단적 인 경우 100 개의 스레드가 변수를 읽고 계산에 참여할 수 있습니다.이 경우 첫 번째 완료 만 새 값을 쓰는 데 성공하고 나머지 99는 여전히 계산을 완료하지만 완료되면 값을 업데이트 할 수 없음을 발견합니다. 어느 시점에서 그들은 각각 값을 읽고 계산을 시작합니다. 나머지 99 개의 스레드가 동일한 문제를 반복하여 엄청난 양의 프로세서 시간을 낭비했을 것입니다.
잠금을 통한 중요 섹션의 전체 직렬화는 해당 상황에서 훨씬 더 좋습니다. 잠금을 얻지 못하면 99 개의 스레드가 일시 중단되고 잠금 지점에 도착하는 순서대로 각 스레드를 실행합니다.
직렬화가 중요하지 않은 경우 (증가 사례에서와 같이) 숫자 업데이트에 실패 할 경우 손실되는 계산이 최소 인 경우 비교 및 스왑 작업을 사용하면 얻을 수있는 이점이 있습니다. 잠금보다 저렴합니다.