[운영체제] Concurrency(동시성)과 Parallelism(병렬성) 이해하기

Concurrency와 Parallelism은 헷갈리기 쉬운 개념입니다. 이름도 Concurrency(동시성)과 Parallelism(병렬성)으로 이름만 들었을 때는 이 둘의 차이를 구분하기 어렵습니다. Concurrency와 Parallelism의 특징을 정리하면 다음과 같습니다.

Concurrency (동시성)	Parallelism (병렬성)
동시에 실행되는 것처럼 보이는 것	실제로 동시에 실행되는 것
논리적인 개념	물리적인 개념
싱글코어, 멀티코어에서 가능	멀티코어에서만 가능

표만 봤을 때는 내용이 잘 와닿지 않습니다. Concurrency와 같은 경우 "동시에 실행되는 것처럼 보이는 것은 뭐지?"라는 생각이 들 수 있습니다. 그림과 함께 그리고 동기화 관점에서 Concurrency가 왜 동시에 실행되는 것처럼 보이는 것인지 정리해보려 합니다.

 

Parallelism

Parallelism은 여러 코어에서 여러 작업을 동시에 수행하는 것입니다. 코어가 하나밖에 없다면 병렬적으로 프로그램을 실행할 수 없습니다.

CPU는 single core의 성능을 올리는 데 한계를 느끼고 multi-core 체제로 넘어갔습니다. 여러 코어에서 여러 작업을 동시에 수행하면서 성능을 올리려 한 것입니다.

하나의 코어에서 하던 작업을 세 개의 코어에서 나누어 하니 이론적으로는 성능이 3배까지 좋아질 수 있습니다. 모든 작업을 병렬적으로 수행하기는 어려우니 3배의 성능 향상을 기대하긴 어렵지만 기존 보다는 성능이 향상될 것입니다. 하지만 여러 작업을 동시에 수행하니 race condition 혹은 동기화 문제가 발생할 수 있습니다.

 

Concurrency

Concurrency는 빠르게 전환하며 여러 작업을 수행하여 동시에 여러 작업이 실행되는 것처럼 보이는 것입니다. 한 개의 코어에서도 여러 작업을 Concurrent하게 실행할 수 있고 작업 간에는 context switch가 일어납니다.

Concurrent하게 실행되는 Task들은 운영체제의 스케줄링 정책에 의해 실행되며 서로 복잡하게 엉켜있습니다. 이들이 어떻게 엉켜있는지 생각하는 건 어려우니 동시에 실행된다고 생각하는 게 Concurrency 입니다. 그렇기 때문에 Task가 동시에 수행될 때 생길 수 있는 문제점, 대표적으로 동기화 문제가 발생할 수 있습니다.

 

동기화 문제는 Concurrent한 Task 사이에서 발생한다

동기화 문제는 여러 작업이 동시에 공유된 자원에 접근하려 할 때 발생합니다. 동시에라는 말 때문에 멀티코어에서만 발생할 것 같지만 한 코어에서 concurrent하게 동작하는 task 사이에서도 동기화 문제가 발생합니다.

한 코어에서 실행되는 Task1과 Task2가 동시에 공유자원인 data에 접근하려 합니다.

원래대로 라면 data에 1을 더하고 다시 1을 뺐으니 작업이 끝난 후 data에 100이 들어가 있어야 합니다. 하지만 동기화 문제가 발생하면 data에 99나 101이 들어있을 수 있습니다.

Task1이 data에 100을 읽어 1을 더하고 있는 사이(1) Task2에서도 data를 읽어(1') 갑니다. 이 때는 아직 Task1이 data를 101로 업데이트 하기 전이기 때문에 Task2도 100이라는 값을 읽게 됩니다. Task1은 data += 1을 실행(2)하고 data를 101로 업데이트(3) 합니다. Task2는 data를 100으로 읽었으므로 100에서 1을 뺀(2') 99로 data 값을 업데이트(3') 합니다. 동기화 문제가 발생하면 예상되는 결과와 다른 결과가 생길 수 있습니다. 이렇듯 Concurrent Task 사이에는 동기화 문제가 발생할 수 있기 때문에 이를 막기 위한 동기화 기법을 사용해주어야 합니다.

 

결론

concurrency를 이해하면 동기화를 이해하는 데 도움이 됩니다. 동기화에 대한 설명을 보다보면 Concurrent라는 단어를  자주 만나게 됩니다. Concurrent하게 동작하는 프로세스나 쓰레드가 동기화 문제를 일으키기 때문이겠죠.

Concurrent access to shared data may result in data inconsistency.

Concurrent를 제대로 이해하지 못했을 때 이를 단순히 동시에 라고 해석하고 '그럼 단일 프로세서에서는 동기화 문제가 안생기나?'라고 생각하곤 했습니다. 그러나 이제는 빠르게 전환하며 실행되며 동시에 실행되는 것처럼 보이는 것이라 이해하고 이러한 종류로 실행되는 것들이 동기화 문제를 발생시킬 수 있다는 점을 염두할 수 있습니다. 이 점이 concurrency를 이해해야 하는 이유가 아닌가  생각이 드네요.