[Computer Science] 프로세스와 스레드: 기초부터 동기화까지 완벽 정리

멀티코어 시대, 성능 최적화를 위해서는 프로세스와 스레드를 제대로 이해하는 것이 필수입니다. 이 글에서는 기초 개념부터 실무 적용까지, 실제 사례와 함께 자세히 알아보겠습니다.

프로세스와 스레드, 무엇이 다를까?

프로세스(Process)란?

프로세스는 실행 중인 프로그램을 의미합니다. 더 정확히는 독립적인 메모리 공간을 가진 실행 단위입니다.

프로세스의 특징:

• 독립된 메모리 공간 보유 (Code, Data, Heap, Stack)
• 자체 Process Control Block (PCB) 소유
• 다른 프로세스와 메모리 격리
• 생성/종료 비용이 높음
• 프로세스 간 통신(IPC)이 복잡

스레드(Thread)란?

스레드는 프로세스 내의 경량 실행 단위입니다. 같은 프로세스 내 스레드들은 메모리를 공유합니다.

스레드의 특징:

• 프로세스의 메모리 공유 (Code, Data, Heap 영역)
• 각자의 Stack과 Program Counter 보유
• 자체 Thread Control Block (TCB) 소유
• 생성/종료 비용이 낮음
• 스레드 간 통신이 간단 (메모리 공유)

graph TB subgraph Process["프로세스 메모리 구조"] Code["Code 영역
(공유)"] Data["Data 영역
(공유)"] Heap["Heap 영역
(공유)"] Stack1["Stack 1
(Thread 1 전용)"] Stack2["Stack 2
(Thread 2 전용)"] Stack3["Stack 3
(Thread 3 전용)"] end Thread1["Thread 1
PC: 0x1234"] Thread2["Thread 2
PC: 0x5678"] Thread3["Thread 3
PC: 0x9ABC"] Thread1 -.-> Stack1 Thread2 -.-> Stack2 Thread3 -.-> Stack3 Thread1 -.-> Code Thread2 -.-> Code Thread3 -.-> Code style Code fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Data fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Heap fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Stack1 fill:#0f3460,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Stack2 fill:#0f3460,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Stack3 fill:#0f3460,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Thread1 fill:#533483,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Thread2 fill:#533483,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Thread3 fill:#533483,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Process fill:#0a0a0a,stroke:#16213e,stroke-width:3px,color:#eee

핵심 차이점 비교

구분	프로세스	스레드
메모리	독립적	공유 (Stack만 독립)
통신	IPC 필요 (복잡)	메모리 공유 (간단)
컨텍스트 스위칭	느림 (높은 비용)	빠름 (낮은 비용)
안정성	높음 (격리됨)	낮음 (동기화 필요)
생성 비용	높음	낮음

생성부터 종료까지: 라이프사이클

스레드 라이프사이클

stateDiagram-v2 [*] --> New: Thread 객체 생성 New --> Runnable: start() 호출 Runnable --> Running: 스케줄러 선택 Running --> Runnable: yield() 또는
우선순위 낮아짐 Running --> Blocked: I/O 대기
Lock 대기 Blocked --> Runnable: I/O 완료
Lock 획득 Running --> Terminated: 실행 완료
예외 발생 Terminated --> [*] style New fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Runnable fill:#0f3460,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Running fill:#533483,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Blocked fill:#8b0000,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Terminated fill:#2d4a2b,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee

Java 스레드 생성 예제:

// 1. Thread 클래스 상속
class MyThread extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Thread running: " + Thread.currentThread().getName());
    }
}

// 2. Runnable 인터페이스 구현 (권장)
class MyTask implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Task running: " + Thread.currentThread().getName());
    }
}

// 사용
MyThread thread1 = new MyThread();
thread1.start();  // run()이 아닌 start() 호출!

Thread thread2 = new Thread(new MyTask());
thread2.start();

// 스레드 종료 대기
thread1.join();
thread2.join();

참고: GeeksforGeeks - Java Thread Creation

⚠️ 주의사항:

• run() 직접 호출: 새 스레드 생성 안 됨 (일반 메서드 호출)
• start() 호출: JVM이 새 스레드 생성 + run() 실행
• 스레드는 한 번 종료되면 재시작 불가능

Python 스레드 생성 예제:

import threading
import time

def task():
    print(f"Thread running: {threading.current_thread().name}")
    time.sleep(1)
    print("Task completed")

# 스레드 생성 및 시작
thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()

# 스레드 종료 대기
thread.join()
print("Main thread continues")

프로세스 라이프사이클

프로세스도 스레드와 유사한 라이프사이클을 가지지만, 메인 스레드를 포함한 모든 non-daemon 스레드가 종료되어야 프로세스가 종료됩니다.

from multiprocessing import Process
import time

def worker():
    print("Worker process started")
    time.sleep(1)
    print("Worker process completed")

# 프로세스 생성 및 시작
process = Process(target=worker)
process.start()

# 프로세스 종료 대기
process.join()
print(f"Process exit code: {process.exitcode}")

컨텍스트 스위칭: 왜 비용이 발생할까?

컨텍스트 스위칭(Context Switching)은 CPU가 현재 실행 중인 스레드의 상태를 저장하고, 다른 스레드의 상태를 불러와 실행하는 과정입니다.

컨텍스트 스위칭 발생 원인

graph TD A["CPU 실행 중
Thread A"] --> B{컨텍스트 스위칭
발생 조건} B -->|"1. 자발적"| C["I/O 대기
Lock 대기
sleep() 호출"] B -->|"2. 비자발적"| D["높은 우선순위
스레드 깨어남"] B -->|"3. 시간 소진"| E["타임 슬라이스
소진 (10ms)"] C --> F["Thread A 상태 저장
(레지스터, PC 등)"] D --> F E --> F F --> G["Thread B 상태 복원"] G --> H["CPU 실행 중
Thread B"] style A fill:#533483,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style B fill:#0f3460,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style C fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style D fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style E fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style F fill:#8b0000,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style G fill:#8b0000,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style H fill:#533483,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee

프로세스 vs 스레드 컨텍스트 스위칭 비용

프로세스 컨텍스트 스위칭이 더 비싼 이유:

1. 메모리 공간 전환
   • 가상 메모리 주소 공간 변경
   • TLB(Translation Lookaside Buffer) 플러시
   • 캐시 무효화
2. 더 많은 상태 정보
   • PCB(Process Control Block) 전체 저장/복원
   • 파일 디스크립터, 시그널 핸들러 등
3. 커널 개입
   • 프로세스 간 전환은 커널 모드 진입 필요

스레드 컨텍스트 스위칭:

• 같은 메모리 공간 사용 (주소 공간 유지)
• TCB(Thread Control Block)만 저장/복원
• 레지스터, 스택 포인터, PC만 변경

실무 적용: 언제 무엇을 사용할까?

Python의 GIL과 선택 전략

Python의 GIL(Global Interpreter Lock)은 한 번에 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행할 수 있게 제한합니다.

graph LR subgraph "CPU 집약 작업" CPU1["Thread 1"] -.->|GIL 경쟁| GIL1[GIL] CPU2["Thread 2"] -.->|대기| GIL1 CPU3["Thread 3"] -.->|대기| GIL1 GIL1 -.->|병목| Result1["느린 실행"] end subgraph "I/O 집약 작업" IO1["Thread 1"] -->|I/O 시 GIL 해제| Wait1[I/O 대기] IO2["Thread 2"] -->|실행 가능| GIL2[GIL] IO3["Thread 3"] -->|실행 가능| GIL2 GIL2 -->|효율적| Result2["빠른 실행"] end style CPU1 fill:#8b0000,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style CPU2 fill:#4d0000,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style CPU3 fill:#4d0000,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style GIL1 fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Result1 fill:#8b0000,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style IO1 fill:#0f3460,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style IO2 fill:#0f3460,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style IO3 fill:#0f3460,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Wait1 fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style GIL2 fill:#1a1a2e,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style Result2 fill:#2d4a2b,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee

선택 기준:

작업 유형	선택	이유
CPU 집약적	멀티프로세스	GIL 우회, 각 CPU 코어 활용
I/O 집약적	멀티스레드	I/O 대기 시 GIL 해제, 낮은 생성 비용
혼합형	프로세스 + 스레드	프로세스 풀 + 각 프로세스 내 스레드 풀

실전 예제:

import threading
import multiprocessing
import time

# CPU 집약적 작업 - 프로세스 사용
def cpu_bound_task(n):
    count = 0
    for i in range(n):
        count += i * i
    return count

# I/O 집약적 작업 - 스레드 사용
def io_bound_task(url):
    import requests
    response = requests.get(url)
    return len(response.content)

# CPU 작업: 멀티프로세스
if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(cpu_bound_task, [10000000] * 4)
    
    # I/O 작업: 멀티스레드
    urls = ['https://example.com'] * 10
    threads = []
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=io_bound_task, args=(url,))
        threads.append(t)
        t.start()
    
    for t in threads:
        t.join()

웹 서버의 멀티스레드 전략

웹 서버는 대부분 I/O 집약적 작업(DB 쿼리, 네트워크 통신)을 처리하므로 멀티스레드 방식을 선호합니다.

Tomcat의 스레드 풀 방식:

// Tomcat 설정 예시 (server.xml)
<Connector port="8080" 
           maxThreads="200"        // 최대 스레드 수
           minSpareThreads="10"    // 최소 유휴 스레드 수
           maxConnections="10000"  // 최대 동시 연결 수
           acceptCount="100"/>     // 대기 큐 크기

장점:

• 요청마다 스레드 할당 → 동시 처리 가능
• 스레드 풀로 생성/종료 비용 최소화
• 메모리 공유로 세션 관리 용이

Node.js의 이벤트 루프 방식:

Node.js는 단일 스레드 + 비동기 I/O 모델을 사용합니다.

// 비동기 I/O - 스레드 블로킹 없음
const fs = require('fs');

fs.readFile('large-file.txt', (err, data) => {
    if (err) throw err;
    console.log('File read completed');
});

// I/O 대기 중에도 다른 요청 처리 가능
console.log('This runs immediately');

비교:

방식	Tomcat (멀티스레드)	Node.js (이벤트 루프)
동시성	스레드 기반	비동기 I/O 기반
확장성	스레드 수 제한	단일 스레드, 높은 동시성
CPU 작업	가능 (별도 스레드)	블로킹 (Worker 필요)
메모리	높음 (스레드당 Stack)	낮음 (단일 스레드)

메모리 공유의 양날의 검

장점:

• ✅ 빠른 데이터 접근 (같은 메모리 공간)
• ✅ 스레드 간 통신 비용 최소화
• ✅ 캐시 효율성 증가

단점:

• ❌ Race Condition 위험
• ❌ 동기화 오버헤드
• ❌ 디버깅 어려움

베스트 프랙티스:

// 1. 불변 객체 사용 (공유해도 안전)
public final class ImmutableConfig {
    private final String value;
    
    public ImmutableConfig(String value) {
        this.value = value;
    }
    
    public String getValue() {
        return value;  // 변경 불가능
    }
}

// 2. 스레드 로컬 변수 사용
public class ThreadLocalExample {
    private static ThreadLocal<Integer> threadLocal = 
        ThreadLocal.withInitial(() -> 0);
    
    public void increment() {
        threadLocal.set(threadLocal.get() + 1);  // 스레드별 독립 값
    }
}

// 3. 결과만 공유 (작업 분리)
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
List<Future<Integer>> futures = new ArrayList<>();

// 각 스레드가 독립적으로 작업
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    final int value = i;
    futures.add(executor.submit(() -> value * value));
}

// 결과만 수집
for (Future<Integer> future : futures) {
    int result = future.get();  // 안전하게 결과 수집
}

동기화 메커니즘: Monitor와 Lock

Monitor: Java의 내장 동기화

Java의 모든 객체는 Monitor(모니터)를 가지고 있습니다. 이는 JVM이 자동으로 제공하는 intrinsic lock(내재 락)입니다.

Monitor 동작 원리:

sequenceDiagram participant T1 as Thread 1 participant M as Monitor (객체) participant T2 as Thread 2 T1->>M: synchronized 메서드 호출 M->>M: 모니터 획득 Note over M: Thread 1이 모니터 소유 T2->>M: synchronized 메서드 호출 M-->>T2: 대기 (BLOCKED) T1->>T1: 메서드 실행 T1->>M: 메서드 종료 M->>M: 모니터 자동 반납 M->>T2: 모니터 획득 Note over M: Thread 2가 모니터 소유 T2->>T2: 메서드 실행 T2->>M: 메서드 종료 M->>M: 모니터 반납

참고: GeeksforGeeks - Monitor in Java

Synchronized 키워드 사용:

class BankAccount {
    private int balance = 1000;
    
    // 메서드 레벨 동기화
    public synchronized void withdraw(int amount) {
        if (balance >= amount) {
            balance -= amount;
            System.out.println("출금: " + amount + ", 잔액: " + balance);
        }
    }
    
    // 블록 레벨 동기화 (더 세밀한 제어)
    public void deposit(int amount) {
        synchronized(this) {  // this 객체의 모니터 사용
            balance += amount;
            System.out.println("입금: " + amount + ", 잔액: " + balance);
        }
    }
}

// 사용 예
BankAccount account = new BankAccount();

Thread t1 = new Thread(() -> account.withdraw(100));
Thread t2 = new Thread(() -> account.deposit(200));

t1.start();
t2.start();

핵심 개념:

• ✅ JVM이 자동으로 모니터 획득/반납 관리
• ✅ 예외 발생 시에도 자동 반납 (안전)
• ✅ 같은 스레드는 재진입 가능 (Reentrant)
• ❌ 타임아웃 설정 불가
• ❌ 공정성(Fairness) 보장 안 됨

ReentrantLock: 명시적 동기화

ReentrantLock은 synchronized보다 더 유연한 기능을 제공합니다.

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

class Counter {
    private int count = 0;
    private final Lock lock = new ReentrantLock();  // Fair Lock도 가능
    
    public void increment() {
        lock.lock();  // 명시적 획득
        try {
            count++;
        } finally {
            lock.unlock();  // 반드시 finally에서 해제!
        }
    }
    
    // 타임아웃과 함께 시도
    public boolean tryIncrementWithTimeout() {
        try {
            if (lock.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {  // 1초 대기
                try {
                    count++;
                    return true;
                } finally {
                    lock.unlock();
                }
            }
            return false;  // 획득 실패
        } catch (InterruptedException e) {
            return false;
        }
    }
    
    public int getCount() {
        return count;
    }
}

Synchronized vs ReentrantLock:

기능	Synchronized	ReentrantLock
사용 편의성	간단 (자동 관리)	복잡 (수동 관리)
타임아웃	불가능	tryLock(timeout)
인터럽트	불가능	lockInterruptibly()
공정성	불공정	공정/불공정 선택 가능
조건 변수	wait()/notify()	Condition 객체
성능	약간 빠름	약간 느림

Python의 Lock

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    
    # 방법 1: 수동 acquire/release
    lock.acquire()
    try:
        counter += 1
    finally:
        lock.release()
    
    # 방법 2: Context Manager (권장)
    with lock:
        counter += 1  # 자동으로 acquire/release

threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(100)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

print(f"Counter: {counter}")  # 200 (안전하게 증가)

위험한 함정: Deadlock

Deadlock(교착 상태)는 두 개 이상의 스레드가 서로가 가진 자원을 기다리며 무한 대기하는 상황입니다.

Deadlock 발생 예제

class Resource {
    private final String name;
    
    public Resource(String name) {
        this.name = name;
    }
    
    public synchronized void useWith(Resource other) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + 
                          ": " + name + " 획득");
        
        try {
            Thread.sleep(100);  // 시뮬레이션
        } catch (InterruptedException e) {}
        
        // 다른 자원의 락 필요!
        other.doSomething();
    }
    
    public synchronized void doSomething() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + 
                          ": " + name + " 사용");
    }
}

// Deadlock 발생!
Resource r1 = new Resource("Resource 1");
Resource r2 = new Resource("Resource 2");

Thread t1 = new Thread(() -> r1.useWith(r2), "Thread-1");
Thread t2 = new Thread(() -> r2.useWith(r1), "Thread-2");

t1.start();
t2.start();

// Thread-1: r1 획득 → r2 대기
// Thread-2: r2 획득 → r1 대기
// → 둘 다 영원히 대기! 💀

graph LR T1["Thread 1"] -->|보유| R1["Resource 1
Lock"] T1 -.->|대기| R2["Resource 2
Lock"] T2["Thread 2"] -->|보유| R2 T2 -.->|대기| R1 R1 -.->|필요| T2 R2 -.->|필요| T1 style T1 fill:#533483,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style T2 fill:#533483,stroke:#16213e,stroke-width:2px,color:#eee style R1 fill:#8b0000,stroke:#16213e,stroke-width:3px,color:#eee style R2 fill:#8b0000,stroke:#16213e,stroke-width:3px,color:#eee

Deadlock 방지 전략

1. Lock 순서 정하기 (가장 효과적)

// 모든 스레드가 같은 순서로 락 획득
class SafeResource {
    private static final Object lock1 = new Object();
    private static final Object lock2 = new Object();
    
    public void safeOperation() {
        // 항상 lock1 → lock2 순서
        synchronized(lock1) {
            synchronized(lock2) {
                // 작업 수행
            }
        }
    }
}

2. Nested Lock 피하기

// 나쁜 예
synchronized void method1() {
    synchronized(otherObject) {  // Nested lock!
        // 위험
    }
}

// 좋은 예
void method1() {
    Object temp;
    synchronized(this) {
        temp = getData();
    }
    // Lock 해제 후 다른 작업
    processData(temp);
}

3. Timeout 사용

Lock lock1 = new ReentrantLock();
Lock lock2 = new ReentrantLock();

public boolean safeOperationWithTimeout() {
    try {
        if (lock1.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
            try {
                if (lock2.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                    try {
                        // 작업 수행
                        return true;
                    } finally {
                        lock2.unlock();
                    }
                }
            } finally {
                lock1.unlock();
            }
        }
        return false;  // Deadlock 회피
    } catch (InterruptedException e) {
        return false;
    }
}

4. Lock-Free 자료구조 사용

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

// Lock 없이 안전한 증가
AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

// 여러 스레드에서 동시 호출해도 안전
counter.incrementAndGet();  // 원자적 연산

실전 예제: 안전한 멀티스레드 카운터

문제: Race Condition

// 위험한 코드!
class UnsafeCounter {
    private int count = 0;
    
    public void increment() {
        count++;  // Read-Modify-Write (비원자적!)
    }
    
    public int getCount() {
        return count;
    }
}

// 결과: 기대값 2000, 실제값 1500 (예측 불가)
UnsafeCounter counter = new UnsafeCounter();

Thread t1 = new Thread(() -> {
    for (int i = 0; i < 1000; i++) counter.increment();
});
Thread t2 = new Thread(() -> {
    for (int i = 0; i < 1000; i++) counter.increment();
});

t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();

System.out.println(counter.getCount());  // 2000이 아님!

참고: GeeksforGeeks - Atomic Variables

해결책 1: Synchronized

class SynchronizedCounter {
    private int count = 0;
    
    public synchronized void increment() {
        count++;  // 모니터로 보호됨
    }
    
    public synchronized int getCount() {
        return count;
    }
}

해결책 2: ReentrantLock

class LockedCounter {
    private int count = 0;
    private final Lock lock = new ReentrantLock();
    
    public void increment() {
        lock.lock();
        try {
            count++;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
    
    public int getCount() {
        lock.lock();
        try {
            return count;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

해결책 3: AtomicInteger (최고 성능)

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

class AtomicCounter {
    private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
    
    public void increment() {
        count.incrementAndGet();  // Lock-free!
    }
    
    public int getCount() {
        return count.get();
    }
}

성능 비교:

방식	10,000회 증가 시간	특징
Unsafe	~5ms	❌ 잘못된 결과
Synchronized	~50ms	✅ 안전, 느림
ReentrantLock	~55ms	✅ 유연, 약간 느림
AtomicInteger	~15ms	✅ 안전, 빠름, Lock-free

핵심 정리

언제 무엇을 사용할까?

프로세스 선택:

• ✅ CPU 집약적 작업 (Python의 경우)
• ✅ 완전한 격리 필요
• ✅ 안정성이 최우선
• ❌ 메모리 공유 빈번
• ❌ 빠른 생성/종료 필요

스레드 선택:

• ✅ I/O 집약적 작업
• ✅ 메모리 공유 필요
• ✅ 빠른 컨텍스트 스위칭 필요
• ✅ 웹 서버, 네트워크 애플리케이션
• ❌ CPU 집약적 작업 (Python GIL)

동기화 메커니즘 선택:

상황	권장 방식
간단한 동기화	synchronized
타임아웃 필요	ReentrantLock
고성능 카운터	AtomicInteger
대기/알림 패턴	wait()/notify() 또는 Condition
읽기 많음	ReadWriteLock

베스트 프랙티스

1. 공유 최소화
   • 불변 객체 사용
   • Thread Local 변수 활용
   • 결과만 공유
2. Lock 범위 최소화

   // 나쁜 예
   synchronized void bigMethod() {
       doA();
       doB();  // 동기화 불필요한 부분도 포함
       doC();
   }
      
   // 좋은 예
   void bigMethod() {
       doA();
       synchronized(this) {
           doB();  // 필요한 부분만
       }
       doC();
   }
   

3. Deadlock 방지
   • Lock 순서 일관성 유지
   • Nested Lock 피하기
   • Timeout 설정
4. 적절한 동시성 도구 사용
   • ExecutorService로 스레드 풀 관리
   • CompletableFuture로 비동기 작업
   • ConcurrentHashMap 같은 동시성 컬렉션

마무리하며

프로세스와 스레드는 현대 소프트웨어 개발의 핵심 개념입니다. 올바른 선택과 사용법을 익히면:

• 🚀 성능 최적화: 멀티코어를 효과적으로 활용
• 🛡️ 안정성 향상: 동기화 문제 예방
• 💡 확장성 확보: 대용량 트래픽 처리

하지만 잘못 사용하면 Deadlock, Race Condition 같은 디버깅 악몽에 빠질 수 있습니다. 기초를 탄탄히 하고, 상황에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

여러분의 프로젝트에서는 어떤 전략을 사용하고 계신가요? 겪었던 동시성 문제나 해결 경험을 댓글로 공유해주세요! 🙌

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자신만의 철학을 만들어가는 중입니다.

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