Understanding Python’s Global Interpreter Lock (GIL) and Its Impact on Concurrency

Python의 멀티프로세싱, 멀티스레딩

스레드 모듈: Python은 threading 모듈을 통해 스레드를 생성하고 관리할 수 있으며, Thread 클래스를 사용하여 스레드를 생성한다.
상호 배제: Lock, RLock, Semaphore와 같은 동기화 객체를 사용하여 상호 배제를 구현할 수 있다.
전역 인터프리터 잠금(GIL): Python은 GIL로 인해 한 번에 하나의 스레드만 실행될 수 있으며, CPU 바운드 작업에는 스레드보다 프로세스 기반 병렬 처리인 multiprocessing 모듈이 더 효과적일 수 있다.

예시 코드:

import threading

def thread_function(name):
    print(f"Thread {name} is running")

if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for index in range(5):
        thread = threading.Thread(target=thread_function, args=(index,))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

파이썬의 멀티스레딩은 비효율 적이다.

Python의 멀티스레딩이 실제로 비효율적인 이유는 전역 인터프리터 잠금(GIL, Global Interpreter Lock) 때문이다. GIL은 Python 인터프리터가 여러 스레드를 동시에 실행하는 것을 방지하는 메커니즘이다. 이는 Python의 메모리 관리와 관련된 복잡성을 줄이기 위한 설계로, 다음과 같은 이유로 인해 멀티스레딩을 효과적으로 사용할 수 없게 만든다:

GIL의 작동 방식

1. 하나의 스레드만 실행: GIL이 활성화된 상태에서는 Python 인터프리터가 단 하나의 스레드만 실행할 수 있다. 따라서 멀티스레딩을 사용하더라도 CPU 바운드 작업에서는 여러 스레드가 동시에 실행되지 않으며, 하나의 스레드가 CPU 자원을 차지하면 다른 스레드는 대기해야 한다.
2. 스레드 간 전환: Python의 스레드는 주기적으로 GIL을 통해 CPU 자원을 전환받는다. 그러나 이 전환 과정이 빈번하게 발생할 수 있어 오히려 성능 저하를 초래할 수 있다. 특히 CPU를 많이 사용하는 작업에서는 이러한 전환이 효율을 떨어뜨린다.

GIL의 장점과 단점

장점: GIL은 메모리 관리와 스레드 안전성을 간단하게 만들어 준다. 메모리 관리를 위한 복잡한 잠금 체계를 피할 수 있어 코드 작성이 더 쉬워진다.
단점: CPU 바운드 작업에서 멀티스레딩의 이점을 사용할 수 없게 된다. 이로 인해 Python은 GIL을 우회하기 위해 멀티프로세싱(multiprocessing) 모듈을 사용하는 것이 일반적이다. 멀티프로세싱은 각 프로세스가 독립적으로 실행되므로 GIL의 영향을 받지 않으며, 여러 CPU 코어를 효과적으로 활용할 수 있다.

멀티스레딩 사용 가능성

IO 바운드 작업: Python의 멀티스레딩은 IO 바운드 작업(예: 파일 읽기/쓰기, 네트워크 요청 등)에서 유용하다. IO 작업은 대기 시간이 길고 CPU 사용량이 낮기 때문에, GIL이 있는 동안에도 스레드가 대기하는 동안 다른 스레드가 CPU를 사용할 수 있다.
CPU 바운드 작업: 반면에 CPU를 많이 사용하는 작업(예: 수치 계산, 데이터 처리 등)에는 멀티프로세싱을 사용하는 것이 더 효과적이다. 이 경우 각 프로세스가 독립적으로 실행되기 때문에 GIL의 제약을 피할 수 있다.

파이썬이 GIL을 사용하는 이유

Python의 GIL(전역 인터프리터 잠금)은 멀티스레딩 환경에서 파이썬 프로그램의 실행을 안전하게 만들어주지만, 동시에 성능 저하의 원인이 되기도한다.

Python이 GIL(전역 인터프리터 잠금)을 사용하는 이유는 주로 메모리 관리와 스레드 안전성을 간소화하기 위해서이다. 구체적인 이유는 다음과 같다.

레퍼런스 카운팅
메모리 관리의 단순화: Python은 동적 메모리 관리를 사용하며, GIL은 여러 스레드가 동시에 메모리를 수정하는 것을 방지하여 메모리 관련 오류를 줄인다. GIL이 없으면, 여러 스레드가 동일한 객체에 접근할 때 발생할 수 있는 경쟁 조건과 데이터 손상을 방지하기 위해 복잡한 잠금 메커니즘이 필요하다.
스레드 안전성 보장: GIL을 사용하면 Python 객체에 대한 접근이 스레드 안전하게 유지된다. 즉, GIL 덕분에 어떤 시점에서도 오직 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행할 수 있으며, 이는 메모리 관리를 쉽게 하고 예기치 않은 버그를 줄이는 데 도움을 준다.
성능 최적화: 대부분의 Python 프로그램은 CPU 바운드보다는 I/O 바운드 작업을 많이 수행한다. GIL은 이러한 I/O 작업에서 성능 저하 없이 여러 스레드를 사용할 수 있도록 해준다. I/O 작업 중 스레드는 GIL을 대기할 수 있으므로, 다른 스레드가 CPU를 사용할 수 있게 된다.
설계 철학: Python의 설계 철학은 코드의 간결성과 가독성을 중시한다. GIL은 프로그래머가 멀티스레드를 사용할 때 발생할 수 있는 복잡성을 줄여 주므로, 프로그래밍의 단순성을 유지하는 데 기여한다.

결론적으로, GIL은 Python이 메모리 안전성을 보장하고 코드 작성의 복잡성을 줄이기 위해 채택한 메커니즘이다. 그러나 이로 인해 CPU 바운드 작업에서 멀티스레딩의 효율성이 떨어지는 단점도 존재한다.

GIL의 존재 이유(레퍼런스 카운팅을 중심으로)

GIL(전역 인터프리터 잠금)의 존재 이유는 Python의 메모리 관리 방식이 스레드에 안전하지 않기 때문이다. Python은 내부적으로 메모리를 관리할 때 레퍼런스 카운팅(reference counting) 방식을 사용한다. 이 방식은 객체가 더 이상 사용되지 않을 때 메모리를 해제하는 데 중요한 역할을 한다. 다음은 이 과정에서 GIL이 필요하게 되는 이유를 자세히 설명한 것이다.

레퍼런스 카운팅의 작동 방식

레퍼런스 카운팅이란?
- 레퍼런스 카운팅은 각 객체에 대한 참조(reference)의 개수를 세는 방식이다. Python에서는 객체가 생성될 때 그 객체에 대한 레퍼런스 카운트가 1로 초기화된다. 객체에 대한 새로운 레퍼런스가 생성될 때마다 카운트가 증가하고, 레퍼런스가 사라질 때마다 카운트가 감소한다. 레퍼런스 카운트가 0이 되면, 객체는 더 이상 사용되지 않는 것으로 판단되고 메모리가 해제된다.
문제 발생 가능성
- 만약 여러 스레드가 동시에 동일한 객체에 대한 레퍼런스 카운트를 수정하려고 하면, 레퍼런스 카운트가 정확하게 관리되지 않을 수 있다. 예를 들어, 스레드 A가 카운트를 증가시키는 동안, 스레드 B가 카운트를 감소시킨다면, 카운트가 일관되지 않게 될 수 있다. 이 경우, 한 스레드가 객체를 해제하고 다른 스레드가 여전히 해당 객체를 사용하려고 할 때 메모리 누수나 충돌이 발생할 수 있다.
GIL의 역할
- GIL은 이러한 문제를 방지하기 위해 도입되었다. GIL은 Python 인터프리터가 동시에 실행되는 스레드를 제어하며, 오직 하나의 스레드만이 Python 객체를 수정할 수 있도록 보장한다. 즉, GIL이 활성화된 상태에서는 한 스레드가 실행되는 동안 다른 스레드는 대기하게 된다. 이를 통해 메모리 관리의 안전성을 확보할 수 있다.
성능 저하의 원인
- GIL의 존재로 인해 Python의 멀티스레딩은 CPU 바운드 작업에서 성능 저하를 초래할 수 있다. CPU 바운드 작업은 계산이 많고 CPU 자원을 많이 사용하는 작업으로, 이러한 작업에서는 GIL 때문에 여러 스레드가 동시에 실행되지 않는다. 이로 인해 멀티스레딩을 통해 성능을 극대화할 수 있는 기회를 잃게 된다.
결론
- 결국, GIL은 Python의 메모리 관리가 스레드에 안전하지 않기 때문에 도입된 메커니즘이다. 레퍼런스 카운팅을 통해 메모리를 관리하는 과정에서 발생할 수 있는 문제를 예방하기 위해 GIL이 필요하며, 이는 Python의 스레드 안전성을 높이는 데 기여한다. 그러나 GIL은 멀티스레드의 성능을 제한하게 되며, 이로 인해 CPU 바운드 작업에서는 멀티프로세싱을 더 많이 활용하게 된다.

Python이 레퍼런스 카운팅을 사용하는 이유

1. 자동 메모리 관리

레퍼런스 카운팅은 객체의 메모리를 자동으로 관리할 수 있는 방법이다. 프로그래머가 직접 메모리를 할당하거나 해제할 필요 없이, Python이 객체의 사용 여부에 따라 메모리를 자동으로 관리할 수 있다. 이를 통해 메모리 누수와 같은 오류를 줄일 수 있다.

2. 직관적인 메모리 해제

레퍼런스 카운팅은 객체가 더 이상 사용되지 않을 때 즉시 메모리를 해제한다. 즉, 객체에 대한 참조가 0이 되면 즉시 메모리가 해제되기 때문에, 메모리 해제가 지연되지 않고 즉각적으로 이루어진다. 이는 실시간으로 메모리 사용량을 줄이는 데 유리하다.

3. 단순성

레퍼런스 카운팅 방식은 구현이 비교적 간단하고 직관적이다. 각 객체에 대한 레퍼런스 카운트를 유지하는 구조는 코드의 복잡성을 줄이고, 메모리 관리의 논리를 쉽게 이해할 수 있게 한다.

4. 성능

메모리 해제 과정이 즉시 이루어지기 때문에, GC(가비지 컬렉터) 기반의 메모리 관리 방식에 비해 성능이 좋을 수 있다. GC는 주기적으로 메모리를 검사하고 해제하기 때문에 불필요한 지연이 발생할 수 있다. 반면 레퍼런스 카운팅은 참조가 없어질 때 즉시 메모리를 해제하므로, 메모리 사용을 효율적으로 관리할 수 있다.

5. 다양한 상황에서의 적용 가능

레퍼런스 카운팅은 IO 바운드 작업 및 CPU 바운드 작업 모두에서 적용할 수 있으며, 다양한 프로그램 상황에서도 안정적인 메모리 관리가 가능하다.

하지만 레퍼런스 카운팅은 순환 참조와 같은 특정한 메모리 관리 문제를 해결하지 못하는 단점이 있으며, 이로 인해 Python은 추가적인 가비지 컬렉션 메커니즘도 함께 사용하여 이러한 문제를 보완하고 있다.

결론

결국, Python의 GIL은 멀티스레딩의 효율성을 제한하게 만든 주된 원인이다. IO 바운드 작업에서는 유용하지만, CPU 바운드 작업에서는 멀티프로세싱이 더 나은 성능을 제공한다. 이를 통해 개발자는 Python의 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 장단점을 이해하고, 적절한 상황에서 올바른 접근 방식을 선택할 수 있어야 한다.

Understanding Python's Global Interpreter Lock (GIL) and Its Impact on Concurrency

A Comprehensive Overview of Multithreading and Multiprocessing in Python