스레드와 동기화
1. std::thread, std::mutex, std::lock_guard
C++11에서는 병렬 프로그래밍을 지원하기 위해 std::thread, std::mutex, std::lock_guard와 같은 다양한 도구들을 표준 라이브러리에 포함시켰습니다. 이들은 멀티스레드 환경에서 안정적인 데이터 처리를 가능하게 하며, 자원 경쟁(Race Condition)을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다.
1.1. std::thread
std::thread는 독립적으로 실행되는 코드 단위를 생성하는 데 사용됩니다. 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드를 생성하여, 각기 다른 작업을 동시에 처리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 프로그램의 반응성을 높이고, 병렬 처리를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
#include <iostream>
#include <thread>
void printMessage() {
std::cout << "Hello from thread!" << std::endl;
}
int main() {
std::thread t(printMessage); // 스레드 생성
t.join(); // 스레드가 종료될 때까지 기다림
return 0;
}스레드를 생성한 후에는 join()이나 detach()를 호출해야 합니다. join()은 해당 스레드가 종료될 때까지 기다리는 반면, detach()는 스레드를 백그라운드에서 독립적으로 실행하도록 분리합니다.
1.2. std::mutex와 std::lock_guard
std::mutex는 스레드 간 동기화를 위해 사용되는 객체입니다. 여러 스레드가 동시에 하나의 자원에 접근할 경우 충돌이 발생할 수 있는데, 이를 방지하기 위해 뮤텍스를 사용합니다. std::lock_guard는 뮤텍스를 RAII 방식으로 관리하며, 블록을 벗어나면 자동으로 잠금을 해제해줍니다.
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
std::mutex mtx;
void printMessage(int id) {
std::lock_guard<std::mutex> guard(mtx);
std::cout << "Thread " << id << " is printing." << std::endl;
}
int main() {
std::thread t1(printMessage, 1);
std::thread t2(printMessage, 2);
t1.join();
t2.join();
return 0;
}위 예제에서는 두 개의 스레드가 같은 함수 printMessage를 호출하지만, std::mutex를 통해 동기화되어 콘솔 출력이 충돌하지 않습니다.
lock_guard 사용이 권장됩니다.
2. 병렬 알고리즘 (C++17 std::execution)
C++17에서는 <execution> 헤더를 통해 표준 라이브러리 알고리즘에 병렬 실행 정책을 적용할 수 있게 되었습니다. 이는 기존의 순차적 알고리즘(std::for_each, std::sort 등)에 병렬 처리를 적용하여 더 빠른 결과를 기대할 수 있습니다.
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <execution>
int main() {
std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};
std::for_each(std::execution::par, vec.begin(), vec.end(), [](int& n) {
n *= 2;
});
for (int n : vec) {
std::cout << n << " ";
}
return 0;
}위 코드에서 std::execution::par은 병렬 실행 정책을 의미하며, vec의 모든 요소를 병렬로 처리하여 성능을 높입니다. 단, 병렬 처리 시에는 공유 자원 접근에 주의해야 하며, 알고리즘 내부에 상태 변화가 없는 경우에만 사용하는 것이 안전합니다.
3. 원자 연산 (std::atomic)
std::atomic은 멀티스레딩 환경에서 동기화 없이 안전하게 정수나 포인터와 같은 간단한 자료형을 사용할 수 있도록 합니다. 내부적으로는 원자적(atomic) 연산을 보장하여, 여러 스레드가 동시에 값을 읽거나 쓸 때 경합 상태 없이 안전하게 동작합니다.
#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>
std::atomic<int> counter(0);
void incrementCounter() {
for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
counter.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
}
}
int main() {
std::thread t1(incrementCounter);
std::thread t2(incrementCounter);
t1.join();
t2.join();
std::cout << "Final counter value: " << counter.load() << std::endl;
return 0;
}위 예제는 counter를 std::atomic으로 선언하고, 두 스레드가 동시에 증가시켜도 정확히 2000이 출력됩니다. 이는 fetch_add() 연산이 원자적으로 동작하기 때문입니다.
std::memory_order는 메모리 일관성을 제어하는데 사용됩니다. 일반적인 경우 memory_order_relaxed가 성능상 유리하지만, 복잡한 동기화에는 acquire/release를 고려해야 합니다.
결론적으로, C++는 std::thread와 mutex, atomic 등의 도구를 통해 강력한 멀티스레딩 프로그래밍을 지원합니다. 병렬 알고리즘은 복잡한 동기화 없이도 고성능 프로그램을 작성하는 데 매우 유용하며, 정확한 이해와 활용이 필요합니다.