📘 Multi Process && Multi Thread

멀티 프로세스

멀티 프로세스(Multi Process)는 하나의 프로그램을 여러 개의 프로세스로 나누어 동시에 실행하는 방식이다.

앞에서 설명했듯이 프로세스는 각각 독립된 메모리 공간(Address Space)을 가진다. 따라서 여러 프로세스가 동시에 실행되더라도 서로의 메모리에 직접 접근할 수 없다.

예를 들어 웹 브라우저를 생각해보자.

크롬(Chrome)은 각 탭을 하나의 프로세스로 실행한다. 어떤 탭에서 오류가 발생해도 다른 탭이 종료되지 않는 이유는 바로 이 때문이다.

이해하기 쉽게 맥도날드를 비유로 들어보자
프로세스가 맥도날드 가게 하나라면, 멀티 프로세스는 맥도날드 지점을 여러 개 여는 것과 비슷하다.

강남점, 홍대점, 신촌점처럼
각 가게는 완전히 독립된 공간에서 운영된다.

만약 홍대점에서 문제가 생겨 문을 닫더라도 강남점이나 신촌점은 정상적으로 운영된다.

이처럼 멀티 프로세스는 각 프로세스가 서로 독립적으로 동작하기 때문에 안정성이 높다.

하지만 멀티 프로세스 구조가 항상 좋은 것만은 아니다.

프로세스는 서로 완전히 독립된 메모리 공간을 사용하기 때문에 프로세스를 새로 생성하는 데에는 비교적 많은 비용이 들어간다.
또한 여러 프로세스를 동시에 실행하려면 운영체제가 CPU를 번갈아가며 할당해 주어야 한다.

여기서 등장하는 개념이 바로 Context Switching이다.

Context Switching은 CPU가 한 프로세스를 실행하다가 다른 프로세스로 작업을 바꾸는 과정을 말한다.

조금 더 쉽게 이해하기 위해 다시 맥도날드 예시를 들어보자.

아까 멀티 프로세스를 여러 개의 맥도날드 지점이라고 설명했다. 이번에는 직원 한 명이 여러 손님을 상대하는 상황을 생각해보자.

손님 A 주문 받기 → 잠깐 멈춤
손님 B 주문 받기 → 잠깐 멈춤
손님 C 계산 → 다시 A 햄버거 만들기

이렇게 직원이 계속 일을 바꿔가며 처리하면 겉으로 보기에는 여러 손님을 동시에 응대하는 것처럼 보인다.

하지만 일을 바꿀 때마다 직원은 이전 주문이 어디까지 진행됐는지 기억해야 하고, 다음 주문 내용을 확인해야 하고, 필요한 재료를 다시 확인해야 한다.

이처럼 작업을 바꿀 때마다 준비 과정이 필요한 것이 바로 Context Switching이다.

운영체제에서도 비슷하다.

CPU가 한 프로세스를 실행하다가 다른 프로세스로 바뀔 때는 CPU 레지스터 상태 저장, 프로그램 실행 위치 저장, 다음 프로세스 상태 불러오기와 같은 작업이 필요하다.

이 과정이 바로 Context Switching 비용이다.

그래서 멀티 프로세스는 안정성이 높은 대신 이러한 전환 비용이 발생한다는 특징이 있다.

멀티 프로세스 vs 멀티 프로세서

발음이 비슷해서 둘이 그냥 억양 차이라고 생각할 수 있는데 엄연히 다르다.
프로세스(process)는 프로그램의 실행 상태를 말하고, 프로세서(processer)는 CPU 코어를 일컫는다.
따라서 멀티 프로세스는 하나의 프로그램에서 여러 개의 프로세스를 실행하는 것을 의미하고, 멀티 프로세서는 여러 개의 CPU 코어가 하나의 시스템에서 동시에 실행되는 것을 의미한다.

개발자의 관점에서 본 Multi Process

이론적인 설명은 충분히 했으니 이제 개발자의 관점에서 한 번 생각해보자.

“그래서 멀티 프로세스가 우리가 코딩하는 데 실제로 도움이 되는 걸까?”

ㅇㅇ당연하다. 특히 CPU 연산이 많은 작업에서는 멀티 프로세스가 큰 도움이 된다.

예를 들어 Python에서는 multiprocessing이라는 모듈을 이용해 새로운 프로세스를 생성할 수 있다.

코드를 한번 살펴보자.

import multiprocessing

def hello():
    print("프로세스 실행")

if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=hello)
    p2 = multiprocessing.Process(target=hello)

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

이 코드는 hello()라는 함수를 실행하는 두 개의 프로세스를 생성한다.

start()를 호출하면 새로운 프로세스가 생성되면서 함수가 실행되고, join()은 해당 프로세스가 끝날 때까지 기다리는 역할을 한다.

즉 하나의 프로그램 안에서 여러 개의 프로세스가 동시에 실행되는 구조가 되는 것이다.

실제 개발에서는 대량의 데이터 처리, 이미지 처리, 머신러닝 학습, 수치 계산과 같은 CPU 연산 작업과 같은 상황에서 멀티 프로세스를 사용한다.

예를 들어 이미지 1000장을 처리해야 한다고 가정해보자.

프로세스를 하나만 사용하면 이미지를 하나씩 순서대로 처리해야 한다.

하지만 멀티 프로세스를 사용하면
프로세스 1 → 이미지 1~250 처리
프로세스 2 → 이미지 251~500 처리
프로세스 3 → 이미지 501~750 처리
프로세스 4 → 이미지 751~1000 처리

이처럼 하나의 큰 작업을 여러 개의 프로세스로 나누어 처리할 수 있다.

이렇게 되면 각 프로세스가 서로 다른 CPU 코어에서 동시에 작업을 수행할 수 있기 때문에 전체 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있다.

즉 멀티 프로세스는 단순히 프로그램을 여러 개 실행하는 개념이 아니라, 큰 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누어 병렬로 처리하기 위한 방법이라고 볼 수 있다.

특히 데이터 처리, 영상 처리, 머신러닝 학습처럼 CPU 연산이 많은 작업에서는 이러한 구조가 프로그램의 성능을 크게 향상시키는 중요한 요소가 된다.

---

멀티 스레드

멀티 스레드(Multi Thread)는 하나의 프로세스 안에서 여러 개의 스레드를 동시에 실행하는 방식이다. 앞에서 설명했듯이 스레드는 프로세스가 할당받은 자원을 이용하는 실행 흐름의 단위이다.

멀티 프로세스가 여러 개의 가게를 운영하는 구조였다면 멀티 스레드는 가게는 하나지만 직원이 여러 명인 구조라고 생각하면 된다.

맥도날드 예시로 다시 생각해보자.

직원이 한 명뿐이라면

손님 A 주문 받기 → 햄버거 만들기 → 감자튀김 튀기기 → 계산 → 손님 B 주문 받기

이렇게 모든 일을 순서대로 처리해야 한다.

하지만 직원이 여러 명이라면 상황이 달라진다.

직원 1 → 주문 받기 직원 2 → 햄버거 만들기 직원 3 → 계산

이렇게 같은 가게 안에서 여러 작업이 동시에 진행될 수 있다.

이것이 바로 멀티 스레드 구조이다.

멀티 스레드는 하나의 프로세스 안에서 실행되기 때문에 Code, Data, Heap 영역을 서로 공유한다.

그래서 데이터를 주고받는 과정이 빠르고 프로세스를 새로 생성하는 것보다 훨씬 가볍다.

멀티 스레드의 특징

•	스레드 생성 비용이 작다
•	메모리 사용량이 적다
•	데이터 공유가 쉽다
•	프로그램 응답성이 좋아진다

예를 들어 웹 서버를 생각해보자.

여러 사용자가 동시에 접속하면 각 요청을 하나의 스레드가 처리할 수 있다.

요청 1 → Thread 1
요청 2 → Thread 2
요청 3 → Thread 3


이렇게 여러 요청을 동시에 처리할 수 있기 때문에 웹 서버의 처리 성능이 크게 향상된다.

하지만 멀티 스레드 구조에도 단점이 존재한다.

스레드는 같은 프로세스 안에서 메모리를 공유하기 때문에 여러 스레드가 동시에 같은 데이터를 수정하면 문제가 발생할 수 있다.

이때 등장하는 개념이 바로 Race Condition(경쟁 상태)이다.

---

Race Condition

Race Condition은 여러 실행 흐름이 같은 데이터를 동시에 수정하려 할 때 발생하는 문제를 말한다.

이름 그대로 누가 먼저 실행되느냐에 따라 결과가 달라지는 상황이다.

다시 맥도날드 예시로 생각해보자.

직원 두 명이 같은 주문서를 보고 있다고 가정하자. 현재 주문서에는 이렇게 적혀 있다.

햄버거 재고 : 10개

손님 두 명이 동시에 햄버거를 주문한다.

직원 A → 재고 확인 → 10개
직원 B → 재고 확인 → 10개

직원 A → 1개 판매 → 재고 9개
직원 B → 1개 판매 → 재고 9개

하지만 실제로는 햄버거가 2개 팔렸기 때문에 재고는 8개가 되어야 한다.

이처럼 여러 실행 흐름이 동시에 같은 데이터를 수정하면서 데이터가 꼬이는 문제가 발생할 수 있다.

이것이 바로 Race Condition이다.

이러한 문제를 해결하기 위해 멀티 스레드 환경에서는 동기화(Synchronization) 기법을 사용한다.

대표적인 방법으로는 Mutex, Semaphore, Lock등이 존재한다.

이러한 기법들은 한 번에 하나의 스레드만 자원에 접근하도록 제한하여 데이터 충돌을 방지하는 역할을 한다. 이에 대해서는 추후 자세히 설명을 해보겠다.

---

정리

지금까지 멀티 프로세스와 멀티 스레드의 개념을 살펴보았다.

멀티 프로세스는 프로세스마다 독립된 메모리 공간을 사용하기 때문에 안정성이 높지만 프로세스 생성 비용과 Context Switching 비용이 크다.

반면 멀티 스레드는 같은 프로세스 안에서 메모리를 공유하기 때문에 더 빠르고 효율적으로 작업을 처리할 수 있지만 Race Condition과 같은 동기화 문제가 발생할 수 있다.

따라서 실제 시스템에서는 프로그램의 특성과 목적에 따라 멀티 프로세스와 멀티 스레드를 적절히 선택하거나 두 방식을 함께 사용하는 구조를 사용한다.

우리가 아무 생각 없이 누르는 버튼 하나 뒤에는, 수많은 프로세스와 스레드가 동시에 움직이고 있다.