synchronized 키워드는 해당 메소드나 블록을 한번에 한 스레드씩 수행하도록 보장한다. 많은 프로그래머가 동기화를 배타적 실행, 즉 한 스레드가 변경하는 중이라서 상태가 일관되지 않은 순간의 객체를 다른 스레드가 보지 못하게 막는 용도로만 생각한다. 이 관점에서 동기화를 제대로 사용하면 어떤 메소드도 이 객체의 상태가 일관되지 않은 순간을 볼 수 없을 것이다.
맞는 설명이지만, 동기화에는 중요한 기능이 하나 더 있다. 동기화 없이는 한 스레드가 만든 변화를 다른 스레드에서 확인하지 못할 수 있다. 동기화는 일관성이 깨진 상태를 볼 수 없게 하는 것은 물론, 동기화된 메소드나 블록에 들어간 스레드가 같은 락의 보호하에 수행된 모든 이전 수정의 최종 결과를 보게 해준다.
언어 명세상 long과 double 외의 변수를 읽고 쓰는 동작은 원자적(atomic)이다. 여러 스레드가 같은 변수를 동기화 없이 수정하는 중이라도, 항상 어떤 스레드가 정상적으로 저장한 값을 온전히 읽어옴을 보장한다는 뜻이다. 때문에 성능을 높이려면 원자적 데이터를 읽고 쓸 때는 동기화하지 말아야겠다고 생각하기 쉬운데, 아주 위험한 발상이다. 자바 언어 명세는 스레드가 필드를 읽을 때 항상 '수정이 완전히 반영된' 값을 얻는다고 보장하지만, 한 스레드가 저장한 값이 다른 스레드에게 '보이는가'는 보장하지 않는다. 동기화는 배타적 실행뿐 아니라 스레드 사이의 안정적인 통신에 꼭 필요하다.
공유 중인 가변 데이터를 비록 원자적으로 읽고 쓸 수 있을지라도 동기화에 실패하면 처참한 결과로 이어질 수 있다. 다른 스레드를 멈추는 작업을 생각해보자. Thread.stop 메소드는 안전하지 않아 이미 오래전에 사용 자제(deprecated) API로 지정되었으니, Thread.stop은 사용하지 말자! 다른 스레드를 멈추는 올바른 방법은 다음과 같다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | // 적절히 동기화해 스레드가 정상 종료된다. public class StopThread { private static boolean stopRequested; private static synchronized void requestStop() { stopRequested = true; } private static synchronized boolean stopRequested() { return stopRequested; } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread backgroundThread = new Thread(() -> { int i = 0; while (!stopRequested()) i++; }); backgroundThread.start(); TimeUnit.SECONDS.sleep(1); requestStop(); } } | cs |
쓰기 메소드(requestStop)와 읽기 메소드(stopRequested) 모두를 동기화했음에 주목하자. 쓰기 메소드만 동기화해서는 충분하지 않다. 쓰기와 읽기 모두가 동기화되지 않으면 동작을 보장하지 않는다. 사실 이 두 메소드는 단순해서 동기화 없이도 원자적으로 동작한다. 동기화는 배타적 수행과 스레드 간 통신이라는 두 가지 기능을 수행하는데, 이 코드에서는 그중 통신 목적으로만 사용된 것이다.
반복문에서 매번 동기화하는 비용이 크진 않지만 속도가 더 빠른 대안이 있다. 위 코드에서 stopRequested 필드를 volatile으로 선언하면 동기화를 생략해도 된다. volatile 한정자는 배타적 수행과는 상관없지만 항상 가장 최근에 기록된 값을 읽게 됨을 보장한다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | // volatile 필드를 사용해 스레드가 정상 종료된다. public class StopThread { private static volatile boolean stopRequested; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread backgroundThread = new Thread(() -> { int i = 0; while (!stopRequested()) i++; }); backgroundThread.start(); TimeUnit.SECONDS.sleep(1); requestStop(); } } | cs |
volatile은 주의해서 사용해야 한다. 예를 들어 다음은 일련번호를 생성할 의도로 작성한 메소드다.
1 2 3 4 5 6 | // 잘못된 코드 - 동기화가 필요하다! private static volatile int nextSerialNumber = 0; public static int generateSerialNumber() { return nextSerialNumber++; } | cs |
이 메소드는 매번 고유한 값을 반환할 의도로 만들어졌다. 여기서 문제는 증가 연산자(++)인데, 이 연산자는 코드상으로는 하나지만 실제로는 nextSerialNumber 필드에 두 번 접근한다. 먼저 값을 읽고, 그런 다음 1 증가한 새로운 값을 저장하는 것이다. 만약 두 번째 스레드와 똑같은 값을 돌려받게 되는데, 이런 오류를 안전 실패(safe failure)라고 한다.
generateSerialNumber 메소드에 synchronized 한정자를 붙이면 이 문제가 해결된다. 동시에 호출해도 서로 간섭하지 않으며 이전 호출이 변경한 값을 읽게 된다는 뜻이다. 메소드에 synchronized를 붙였다면 nextSerialNumber 필드에서는 volatile을 제거해야 한다. 이 메소드를 더 견고하게 하려면 int 대신 long을 사용하거나 nextSerialNumber가 최댓값에 도달하면 예외를 던지게 하자.
java.util.concurrent.atomic 패키지의 AtomicLong을 사용해보자. 이 패키지에는 락 없이도(lock-free) 스레드 안전한 프로그래밍을 지원하는 클래스들이 담겨 있다. volatile은 동기화의 두 효과 중 통신 쪽만 지원하지만 이 패키지는 원자성(배타적 실행)까지 지원한다. 더구나 성능도 동기화 버전보다 우수하다.
1 2 3 4 5 6 | // java.util.concurrent.atomic을 이용한 락-프리 동기화 private static final AtomicLong nextSerialNum = new AtomicLong(); public static long generateSerialNumber() { return nextSerialNum.getAndIncrement(); } | cs |
언급한 문제들을 피하는 가장 좋은 방법은 물론 애초에 가변 데이터를 공유하지 않는 것이다. 불변 데이터만 공유하거나 아무것도 공유하지 말자. 다시 말해 가변 데이터는 단일 스레드에서만 쓰도록 하자.
한 스레드가 데이터를 다 수정한 후 다른 스레드에 공유할 때는 해당 객체에서 공유하는 부분만 동기화해도 된다. 그러면 그 객체를 다시 수정할 일이 생기기 전까지 다른 스레드들은 동기화 없이 자유롭게 값을 읽어갈 수 있다. 이런 객체를 사실상 불변(effectively immutable)이라 하고 다른 스레드에 이런 객체를 건네는 행위를 안전 발행(safe publication)이라 한다. 객체를 안전하게 발행하는 또 다른 방법으로는 클래스 초기화 과정에서 객체를 정적 필드, volatile 필드, final 필드, 혹은 보통의 락을 통해 접근하는 필드에 저장해도 된다. 그리고 동시성 컬렉션에 저장하는 방법도 있다.
여러 스레드가 가변 데이터를 공유한다면 그 데이터를 읽고 쓰는 동작은 반드시 동기화해야 한다. 동기화하지 않으면 한 스레드가 수행한 변경을 다른 스레드가 보지 못할 수도 있다. 공유되는 가변 데이터를 동기화하는 데 실패하면 응답 불가 상태에 빠지거나 안전 실패로 이어질 수 있다. 이는 디버깅 난이도가 가장 높은 문제에 속한다. 간헐적이거나 특정 타이밍에만 발생할 수도 있고, VM에 따라 현상이 달라지기도 한다. 배타적 실행은 필요 없고 스레드끼리의 통신만 필요하다면 volatile 한정자만으로 동기화할 수 있다. 다만 올바로 사용하기가 까다롭다.