이 시리즈를 시작하고 참 오래도 걸렸네요 -_-;; 그래도 어떻게든 끝은 봐야겠기에 마지막 포스트를 씁니다! 이번 포스트에서는 간단한 예제를 하나 보여드리려고 합니다. 아주 간단한 예제이므로 굉장히 부주의한 코드가 곳곳에 숨어있으므로 주의 하시기 바랍니다. 허허허허허-_-;;;;


- 그래 무엇을 만들거냥?

보여드릴 예제는 멀티 다운로더 입니다. 다운로드 받을 url을 입력하면 동시에 여러 개의 파일을 다운로드할 수 있게 해주는 프로그램이죠. UI는 WPF로 구성합니다.


- 시이작!

자 그럼 우선, WPF 응용 프로그램을 MultiDownloader라는 이름으로 작성합니다. 작성되고 나면 MainWindow.xaml을 열어서 프로그램의 기본 UI를 다음과 같이 작성합니다.

<Window x:Class="MultiDownloader.MainWindow"
        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        Title="멀티 다운로드" Height="318" Width="800">
    <Grid Height="284">
        <GroupBox Header="다운로드 목록" Height="238" HorizontalAlignment="Left" 
                  Margin="4,39,0,0" Name="groupBox1" VerticalAlignment="Top" 
                  Width="770">
            <ScrollViewer Height="216" Name="scrollViewer1" Width="754">
                <StackPanel Height="216" Name="downloadStack" Width="738" />
            </ScrollViewer>
        </GroupBox>
        <Button Content="추가" Height="23" HorizontalAlignment="Left" 
                Margin="10,10,0,0" Name="btnAddDownload" VerticalAlignment="Top" 
                Width="75" Click="btnAddDownload_Click" />
    </Grid>
</Window>

아주 간단한 UI인데요, 완성하면 다음과 같은 모양이 됩니다.

이제 '추가'버튼을 눌렀을 때 다운로드할 URL을 입력받을 창을 하나 만들어 보죠. 프로젝트에 AddDownload.xaml이라는 이름으로 창을 하나 추가합니다. 그리고 UI를 다음과 같이 작성합니다.

<Window x:Class="MultiDownloader.AddDownload"
        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        Title="다운로드 추가" Height="115" Width="581" WindowStartupLocation="CenterOwner">
    <Grid>
        <Label Content="주소 :" Height="28" HorizontalAlignment="Left" 
               Margin="10,10,0,0" Name="label1" VerticalAlignment="Top" />
        <TextBox Height="23" HorizontalAlignment="Left" Margin="57,15,0,0" 
                 Name="txtDownloadLink" VerticalAlignment="Top" Width="490" 
                 AcceptsReturn="False" />
        <Button Content="추가" Height="23" HorizontalAlignment="Left" 
                Margin="391,44,0,0" Name="btnOK" VerticalAlignment="Top" 
                Width="75" Click="btnOK_Click" />
        <Button Content="취소" Height="23" HorizontalAlignment="Left" 
                Margin="472,44,0,0" Name="btnCancel" VerticalAlignment="Top" 
                Width="75" Click="btnCancel_Click" />
    </Grid>
</Window>

그러면 다음과 같은 모양이 됩니다.

그리고 AddDownload.xaml.cs에 다음과 같이 코드를 작성합니다.

using System.Windows;
using System.Text.RegularExpressions;
 
namespace MultiDownloader
{
    /// <summary>
    /// AddDownload.xaml에 대한 상호 작용 논리
    /// </summary>
    public partial class AddDownload : Window
    {
        //이벤트 형식을 선언한 델리게이트
        public delegate void AddDownloadLink(string url);
        //옵션 삭제 버튼을 처리할 이벤트
        public event AddDownloadLink AddDownloadLinkEvent;
        Regex regex;
 
        public AddDownload()
        {
            InitializeComponent();
 
            //올바른 URL을 검증할 정규식
            regex = new Regex(@"(http|ftp|https):\/\/[\w\-_]+(\.[\w\-_]+)+([\w\-\.,@?^=%&amp;:/~\+#]*[\w\-\@?^=%&amp;/~\+#])?");
        }
 
        private void btnOK_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            var result = regex.Match(txtDownloadLink.Text);
 
            //올바른 URL이 아닐경우
            if (!result.Success)
            {
                MessageBox.Show("입력하신 문자열은 올바른 URL이 아닙니닭.");
                return;
            }
 
            //다운로드 상태창을 하나 추가하는 이벤트 호출.
            if (AddDownloadLinkEvent != null)
            {
                AddDownloadLinkEvent(txtDownloadLink.Text);
            }
 
            this.Close();
        }
 
        private void btnCancel_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            this.Close();
        }
    }
}

(위 코드의 정규식이 잘 안보이는데요, 옮겨 적자면 @"(http|ftp|https):\/\/[\w\-_]+(\.[\w\-_]+)+([\w\-\.,@?^=%&amp;:/~\+#]*[\w\-\@?^=%&amp;/~\+#])?" 입니다.)

정규식을 통해서 올바른 URL이 입력되었는지를 검증하고, 올바른 URL이 입력되었다면 MainWindow로 하여금 입력된 URL에 대한 다운로드 상태를 보여주는 다운로드 상태창을 하나 추가할 것을 이벤트로 알려줍니다. 그러면, 이제 다운로드 상태창을 작성해볼까욤. 프로젝트에 DownloadStatus.xaml이라는 이름으로 사용자 정의 컨트롤을 하나 추가합니다. 그리고 UI를 다음과 같이 구성합니다.

<UserControl x:Class="MultiDownloader.DownloadStatus"
             xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
             xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
             xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006" 
             xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008" 
             mc:Ignorable="d" 
             d:DesignHeight="24" d:DesignWidth="735">
    <Grid Width="735">
        <Label Height="24" HorizontalAlignment="Left" Name="lblFileName"
               VerticalAlignment="Top" Width="154" />
        <ProgressBar Height="24" HorizontalAlignment="Left" Margin="393,1,0,0" 
                     Name="downloadProgress" VerticalAlignment="Top" Width="246" />
        <Button Content="시작" Height="24" HorizontalAlignment="Left" 
                Margin="649,1,0,0" Name="btnOrder" VerticalAlignment="Top" 
                Width="40" Click="btnOrder_Click" />
        <Button Content="삭제" Height="24" HorizontalAlignment="Left" 
                Margin="695,1,0,0" Name="btnDelete" VerticalAlignment="Top" 
                Width="40" Click="btnDelete_Click" />
        <Label Content="진행 :" Height="25" HorizontalAlignment="Left" 
               Margin="160,-1,0,0" Name="label1" VerticalAlignment="Top" />
        <Label Height="25" HorizontalAlignment="Right" Margin="0,0,348,0" 
               Name="lblStatus" VerticalAlignment="Top" Width="188" />
    </Grid>
</UserControl>

그러면 다음과 같은 모양이 됩니다.

그리고 DownloadStatus.xaml.cs에 다음과 같이 코딩합니다.

using System;
using System.ComponentModel;
using System.Linq;
using System.Net;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows;
using System.Windows.Controls;
using System.Windows.Media;
 
namespace MultiDownloader
{
    /// <summary>
    /// DownloadStatus.xaml에 대한 상호 작용 논리
    /// </summary>
    public partial class DownloadStatus : UserControl
    {
        private Task downloadTask;
        private CancellationTokenSource cts;
        private bool isStarted = false;
        private bool isCanceled = false;
        private string url;
        private string fileName;
        WebClient client;
 
        //이벤트 형식을 선언한 델리게이트
        public delegate void DeleteThisStatus(DownloadStatus ds);
        //옵션 삭제 버튼을 처리할 이벤트
        public event DeleteThisStatus DeleteThisStatusEvent;
 
        /// <summary>
        /// 다운로드 상태창 생성자
        /// </summary>
        /// <param name="url">다운로드할 URL</param>
        public DownloadStatus(string url)
        {
            InitializeComponent();
 
            this.url = url;
            string[] temp = url.Split(new char[] {'/'});
            fileName = temp[temp.Length - 1];
            lblFileName.Content = fileName;
        }
 
        /// <summary>
        /// 다운로드 시작/취소 버튼
        /// </summary>
        private void btnOrder_Click(object sender, System.Windows.RoutedEventArgs e)
        {
            ToggleStatus();
 
            if (isStarted)
            {
                try
                {
                    isCanceled = false;
                    StartDownload();
                }
                catch (Exception)
                {
                    MessageBox.Show("다운로드 중 오류가 발생했습니다.");
                    ToggleStatus();
                }
            }
            else
            {
                CancelDownload();
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// 다운로드 취소
        /// </summary>
        private void CancelDownload()
        {
            isCanceled = true;            
            cts.Cancel();
            btnDelete.IsEnabled = true;
        }
 
        /// <summary>
        /// 다운로드 시작
        /// </summary>
        private void StartDownload()
        {
            cts = new CancellationTokenSource();
                        
            downloadProgress.Foreground = new SolidColorBrush(
                Colors.Green);
 
            downloadTask = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    try
                    {
                        //비동기로 다운로드 작업을 시작
                        client = new WebClient();
                        client.DownloadFileAsync(new Uri(url), fileName);
                        client.DownloadFileCompleted += 
                            new AsyncCompletedEventHandler(client_DownloadFileCompleted);
                        client.DownloadProgressChanged += 
                            new DownloadProgressChangedEventHandler(
                                client_DownloadProgressChanged);
                    }
                    catch (Exception)
                    {
                        throw;
                    }
                }, cts.Token);
 
            downloadTask.Wait();
        }
 
        //다운로드의 진행도가 바뀔 때마다 호출됨.
        void client_DownloadProgressChanged(object sender, DownloadProgressChangedEventArgs e)
        {
            //다운로드가 취소된 경우.
            if (isCanceled)
            {
                isCanceled = !isCanceled;                
                client.CancelAsync();
 
                downloadProgress.Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() =>
                {
                    downloadProgress.Foreground = new SolidColorBrush(Colors.Red);
                }));
 
                return;
            }
 
            //다운로드가 계속 진행되는 경우, 진행도를 업데이트
            downloadProgress.Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() =>
            {
                downloadProgress.Value = e.ProgressPercentage;
            }));
 
            lblStatus.Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() =>
                {
                    lblStatus.Content = string.Format("{0}수신, {1}%",
                        FormatBytes(e.BytesReceived),
                        e.ProgressPercentage);
                }));
        }
 
        //다운로드 완료시 호출
        void client_DownloadFileCompleted(object sender, System.ComponentModel.AsyncCompletedEventArgs e)
        {
            downloadProgress.Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() =>
            {
                downloadProgress.Foreground = new SolidColorBrush(Colors.OrangeRed);
            }));
        }
 
        //버튼의 상태를 관리
        private void ToggleStatus()
        {
            isStarted = !isStarted;
            if (isStarted)
            {
                btnOrder.Content = "취소";
                btnDelete.IsEnabled = false;
            }
            else
            {
                btnOrder.Content = "시작";
                btnDelete.IsEnabled = true;
            }
        }
 
        //다운로드 완료 상태 설정
        private void CompletedStatus()
        {
            btnOrder.IsEnabled = false;
        }
 
        //다운로드 받은 크기를 표시할 메서드
        private static string FormatBytes(long bytes)
        {
            string[] magnitudes =
                new string[] { "GB""MB""KB""Bytes" };
            long max = (long)Math.Pow(1024, magnitudes.Length);
 
            return string.Format("{1:##.##} {0}",
                magnitudes.FirstOrDefault(magnitude => bytes > (max /= 1024)),
                (decimal)bytes / (decimal)max).Trim();
        }
 
        //삭제 버튼 처리기
        private void btnDelete_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            if (DeleteThisStatusEvent != null)
            {
                DeleteThisStatusEvent(this);
            }
        }
    }
}

다운로드를 실행할 Task와 취소 요청을 처리할 CancellationTokenSource, 그리고 URL에 대한 다운로드를 처리할  WebClient객체가 변수로 선언되어 있구요, 추가로 삭제버튼을 누를시에 MainWindow로 하여금 해당 다운로드를 삭제하도록 통지하는 이벤트 역시 정의되어 있습니다. 다운로드를 시작하면 Task객체를 통해서 작업을 할당하고 그에 대한 취소 토큰을 설정해줍니다. 그리고 추가로 다운로드의 상태를 표시할 때 사용할 코드들로 구성이 되어 있습니다. 그러면 마지막으로 MainWindow.xaml.cs로 가서 모든 코드를 엮어 볼까욤.

using System.Collections.Generic;
using System.Windows;
 
namespace MultiDownloader
{
    /// <summary>
    /// MainWindow.xaml에 대한 상호 작용 논리
    /// </summary>
    public partial class MainWindow : Window
    {
        //다운로드 상태창을 저장할 리스트
        private List<DownloadStatus> statusList = new List<DownloadStatus>();
 
        public MainWindow()
        {
            InitializeComponent();
        }
 
        //다운로드 링크 추가버튼 처리기
        private void btnAddDownload_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            AddDownload addDownload = new AddDownload();
            addDownload.AddDownloadLinkEvent +=
                    addDownload_AddDownloadLinkEvent;
            addDownload.ShowDialog();
        }
 
        //다운로드 링크 추가성공 처리기
        void addDownload_AddDownloadLinkEvent(string url)
        {
            DownloadStatus downloadStatus = new DownloadStatus(url);
            downloadStatus.DeleteThisStatusEvent += 
                new DownloadStatus.DeleteThisStatus(
                    downloadStatus_DeleteThisStatusEvent);
            statusList.Add(downloadStatus);
            downloadStack.Children.Add(downloadStatus);
        }
 
        //다운로드 상태창 제거 처리기
        void downloadStatus_DeleteThisStatusEvent(DownloadStatus ds)
        {
            downloadStack.Children.Remove(ds);
        }
    }
}

별다른 내용 없이, 그저 이벤트들에 대한 처리기로 구성이 되어 있음을 알 수 있습니다. 다운로드를 추가할 때, AddDownload를 생성하면서 추가버튼이 눌릴 때 발생할 이벤트에 대한 처리와 다운로드 상태 창을 추가하면서 삭제 버튼이 눌릴 때 어떻게 처리할 지에 대한 코드인 것이죠.


- 그럼 실행해보자!

네, 이제 작성이 완료 되었습니다. 그럼 실행을 해봐야죵~? 프로그램을 실행하고 SQL서버 2008 Express에 대한 다운로드 링크를 추가해본 모습입니다.

그리고 시작을 눌러서 진행하면 다음과 같이 각자 다운로드를 시작합니다.

완성된 소스는 맨 아래에 첨부해드리겠습니다~!


- 끗.

네. 뭐 만들고 보니 별 거 없네요. ㅎㅎㅎㅎ 그래도 시리즈를 마무리 지은 거 같아서 마음은 한 결 가볍습니다. 도움이 되신 분이 있으면 좋겠구요, 허접한 시리즈 보시느라 고생하셨습니다. 끗!

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
이번에는 TPL에서 제공하는 옵션에 대해서 알아보겠습니다. 병렬 작업을 위해서는 먼저 병렬로 수행할 수 있게끔 작업을 분할하는 일이 먼저 수행되어야 합니다. 예를 들어서 10000개의 데이터를 4개의 스레드가 나눠서 처리해야 하고, 각 10000개의 작업이 독립적이라면, 이걸 공평하게 4등분 할 것인지, 혹은 다른 방법을 사용할 것인지등을 결정하는 것 말이죠.


- 두 가지 선택.

TPL에서 작업 분할을 할때 사용하는 방법으로 구간 분할과 로드 밸런싱이 있습니다. 구간 분할을 루프의 크기를 스레드의 개수만큼 공평하게 나눠서 처리하는 것을 말합니다. 단순하죠.  :) 그리고 로드밸런싱은
처리할 구간을 미리 정하지 않고, 처리해야 할 작업에 따라서 각 스레드가 처리할 구간의 크기나 스레드의 개수가 유동적으로 변하게 됩니다. 이때 스레드하나가 이 작업을 담당하게 됩니다. 이 스레드는 작업 상황을 지켜보면서 그때 그때 스레드를 생성해서 작업을 맡기등의 역할을 맡게 되는 거죠. 그래서 작업을 끝낸 스레드가 다음에 처리할 구간을 할당받기 전까지 기다리는 시간이 필요하고, 이런 동기화에 따른 부하가 발생하게 되는 거죠. 나눠주는 구간의 크기가 작을 수록 스레드는 자주 구간을 할당받으려고 기다려야 하고 성능은 더 저하되는 거죠. :)

Parallel.For의 기본 동작은 로드 밸런싱을 사용하도록 되어 있습니다. 그래서 위에서 언급한 동기화 이슈가 자주 발생하는 경우 싱글스레드로 실행되는 for루프에 비해서 그다지 성능의 우위를 보이지 못하게 됩니다. 예제로 확인해볼까욤? ㅋㅋ

using System;

using System.Linq;

using System.Threading.Tasks;

using System.Collections.Concurrent;

using System.Collections.Generic;

 

namespace Exam20

{

    class Program

    {

        static void RangeParallelForEach(int[] nums)

        {

            List<int> threadIds = new List<int>();

            var part = Partitioner.Create(0, nums.Length);

 

            Parallel.ForEach(part, (num, state) =>

            {

                if (!threadIds.Contains(Task.CurrentId.Value))

                {

                    threadIds.Add(Task.CurrentId.Value);

                }

 

                for (int i = num.Item1; i < num.Item2; i++)

                {

                    nums[i] = nums[i] * nums[i];

                }

            });

 

            Console.WriteLine("Thread ID list of RangeForEach");

            foreach (var id in threadIds)

            {

                Console.WriteLine("{0}", id.ToString());

            }

        }

 

        static void ParallelFor(int[] nums)

        {

            List<int> threadIds = new List<int>();

 

            Parallel.For(0, nums.Length, (i) =>

            {

                if (!threadIds.Contains(Task.CurrentId.Value))

                {

                    threadIds.Add(Task.CurrentId.Value);

                }

 

                nums[i] = nums[i] * nums[i];

            });

 

            Console.WriteLine("Thread ID list of ParallelFor");

            foreach (var id in threadIds)

            {

                Console.WriteLine("{0}", id.ToString());

            }

        }

 

        static void Main(string[] args)

        {

            int max = 50000000;

            int[] nums1 = Enumerable.Range(1, max).ToArray<int>();

            int[] nums2 = Enumerable.Range(1, max).ToArray<int>();

 

            ParallelFor(nums1);

            RangeParallelForEach(nums2);

        }

    }

}

위 코드를 보면 로드밸런싱을 사용하는 Parallel.For와 Partitioner.Create 메서드를 이용해서 구간분할을 사용하도록 설정한 Parallel.ForEach를 사용하는 코드를 포함하고 있습니다. 이렇게 수행하면서 각 방법 별로 몇 개의 스레드가 생성되는지 확인한 결과를 볼까요.

Thread ID list of ParallelFor
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
--------------중략--------------
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
Thread ID list of RangeForEach
102
103
104
105
106
107
108
Press any key to continue . . .

구간 분할을 사용하는 경우(RangeForEach)는 고작 7개의 스레드가 생성되어서 작업을 처리한 것에 비해서, 로드밸런싱을 사용한 경우는 무려 101개의 스레드가 생성된 것을 볼 수 있습니다. 스레드가 많이 교체되면서 생기는 비효율성은 굳이 말을 안해도 되겠죵. 그렇다면 다음과 같은 코드로 실제로 어떤 속도의 차이가 발생하는지 확인을 해보시져 :)

using System;

using System.Linq;

using System.Threading.Tasks;

using System.Collections.Concurrent;

 

namespace Exam21

{

    class Program

    {

        static void NormalFor(int[] nums)

        {

            for (int i = 0; i < nums.Length; i++)

            {

                nums[i] = nums[i] * nums[i];

            }

        }

 

        static void ParallelFor(int[] nums)

        {

            Parallel.For(0, nums.Length, (i) =>

            {

                nums[i] = nums[i] * nums[i];

            });

        }

 

        static void RangeParallelForEach(int[] nums)

        {

            var part = Partitioner.Create(0, nums.Length);

 

            Parallel.ForEach(part, (num, state) =>

            {

                for (int i = num.Item1; i < num.Item2; i++)

                {

                    nums[i] = nums[i] * nums[i];

                }

            });

        }

 

        static void Main(string[] args)

        {

            int max = 50000000;

            int[] nums1 = Enumerable.Range(1, 10).ToArray<int>();

            int[] nums2 = Enumerable.Range(1, 10).ToArray<int>();

            int[] nums3 = Enumerable.Range(1, 10).ToArray<int>();

 

            //JIT컴파일을 위해.

            NormalFor(nums1);

            ParallelFor(nums2);

            RangeParallelForEach(nums3);

 

            nums1 = Enumerable.Range(1, max).ToArray<int>();

            nums2 = Enumerable.Range(1, max).ToArray<int>();

            nums3 = Enumerable.Range(1, max).ToArray<int>();

 

            DateTime normalForStart = DateTime.Now;

            NormalFor(nums1);

            DateTime normalForEnd = DateTime.Now;

            TimeSpan normalForResult = normalForEnd - normalForStart;

 

            DateTime parallelForStart = DateTime.Now;

            ParallelFor(nums2);

            DateTime parallelForEnd = DateTime.Now;

            TimeSpan parallelForResult = parallelForEnd - parallelForStart;

 

            DateTime rangeForStart = DateTime.Now;

            RangeParallelForEach(nums3);

            DateTime rangeForEnd = DateTime.Now;

            TimeSpan rangeForResult = rangeForEnd - rangeForStart;

 

            Console.WriteLine("Single-threaded for : {0}", normalForResult);

            Console.WriteLine("Load-balancing Parallel.For : {0}", parallelForResult);

            Console.WriteLine("Range-partition Parallel.ForEach : {0}", rangeForResult);

        }

    }

}

좀 어글리한 코드이긴 하지만, 싱글 스레드를 사용한 for루프와 로드 밸런싱을 사용하는 Parallel.For, 그리고 구간 분할을 사용하도록 한 Parallel.ForEach의 성능을 각각 비교한 코드입니다. 그럼 결과를 확인해보죠!

Single-threaded for : 00:00:00.3000763
Load-balancing Parallel.For : 00:00:00.3430858
Range-partition Parallel.ForEach : 00:00:00.2130545
Press any key to continue . . .

조금은 의외의 결과가 나왔습니다. 오히려 병렬로 작업을 처리한 Parallel.For가 순차적으로 실행되는 for루프에 비해서 낮은 성능을 낸 것이죠. 왜 그럴까욤? 첫 번째 원인은 너무 빈번하게 스레드 간의 작업 전환을 하느라 오버헤드가 컸던 점을 들 수 있을 것 같구요. 그리고 다음은, 병렬 작업에 사용되는 델리게이트의 내용이 너무 짧아서 입니다. 위 코드를 보면 델리게이트의 내용이 간단한 연산 한 줄로 이루어진 것을 볼 수 있는데요. 위 처럼 호출 수가 작은 경우는 큰 문제가 되지 않지만, 위의 코드 처럼 많은 횟수를 호출하는 경우 델리게이트 호출은 부담이 됩니다. 델리게이트의 내용을 처리하는 것 보다 델리게이트를 호출하는 시간이 더 많이 걸리게 되면서 일반 for루프보다도 못한 성능을 보여주는 거죠. 그래서 Partitioner.Create메서드를 이용해서 큰 작업 덩어리로 잘라줘서 이 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 그 결과 위와 같은 시간이 나오게 된거죠.

어떻나요? 단순히 for루프를 Parallel.For로 교체하는 것만 가지고는 제대로된 성능을 기대하기 힘듭니다. 혹시, "어? 뭐야 당신 이전 포스트에서는 단순히 Parallel.For를 쓰기만 해도 성능이 좋아진다며?" 하는 생각이 드셨다면... 당신은 저의 팬...???!?!? ㅋㅋㅋㅋ 아마 기억하시는 분은 없겠죠. 암튼, 주의하고 볼일 입니다. 오늘은 여기까징~! :)
저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
지난 포스팅에서 Break와 Stop메서드의 차이에 대해서 시덥잖은 퀴즈를 남겼었는데욤, 뭐 별로 궁금한 분들이 없거나 너무 쉬워서 코에서 바람 좀 내뿜은 분들이 많으리라 생각합니다. 저는 이게 뭔 차이인지 잠깐 헤맸습니다만... 허허허 :) 그럼 차이점에 대해서 잠깐 이야기를 해볼까욤.


- Parallel.For와 for의 브레끼는 닮았더라.

Parallel.For의 Break메서드는 for의 break와 좀 닮았습니다. for루프에서 break를 만나게 되면 그 즉시 for루프를 중단하게 됩니다. 그리고 break가 걸리기 전 까지의 인덱스에 대해서는 루프가 실행되었음을 보장할 수 있습니다. for루프는 처음부터 순차적으로 실행되기 때문이죠. 그런데 Parallel.For에서는 루프문의 길이에 대해서 각각의 스레드가 조금씩 나눠서 담당하게 됩니다. 예를 들면 1-10000까지의 구간이라면, 스레드 하나가 1-5000까지, 다른 스레드가 5001-10000까지 뭐 이런식으로 말이죠. 이런 상황에서 5100번째 인덱스에서 Break가 호출된다면 어떻게 될까요? 기존의 for루프를 사용하던 관점에서 보자면 당연히 5109번째 인덱스까지는 다 처리되었을 거라고 예상하게 됩니다. 이런 개발자의 기대를 저버리지 않기 위해서 Break메서드를 호출하게 되면 Break가 호출된 인덱스보다 작은 인데스에 대해서 남아있는 작업은 모두 실행하도록 합니다. 예제를 볼까요?

using System;

using System.Threading.Tasks;

 

namespace ConsoleApplication1

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            Parallel.For(0, 20, (i, loopState) =>

            {

                if (i == 10)

                {

                    loopState.Break();

                    Console.WriteLine("Break at {0}", i.ToString());

                }

                else

                {

                    Console.WriteLine(i.ToString());

                }

            });

        }

    }

}


아주 간단하게 0부터 19까지 Parallel.For루프를 돌면서 i가 10일때 Break를 호출해서 루프를 중단하도록 하는 코드입니다. 실행할 때마다 결과가 다르게 나오는데요, 그 중에 가장 설명하기 좋은 결과를 고르면!

0

1

2

3

4

6

5

Break at 10

7

8

9

Press any key to continue . . .


대략 이렇습니다. 스레드가 구간을 나눠서 루프를 실행하는데, 먼저 실행한 스레드가 0-6까지를 처리하고 다른 스레드가 10을 처리하는 순간 Break를 만나게 되는 거죠. 하지만 여기서 중단 되지 않고, 다른 스레드가 7, 8, 9를 처리하도록 해줍니다. 그래서 10에서 Break가 호출되었더라도 바로 중단하지 않고 10보다 작은 인덱스가 모두 처리되도록 해주는 것이죠.


- 장비를 정지합니다... 어 안되잖아?

Break를 즉시 중단하는 개념으로 생각하다 보면 조금은 이상할 수 있습니다만, 사실 기존의 for루프와 유사한 동작을 제공한다는 개념에서는 바람직한 동작이 아닌가 싶습니다. 그런데, 데이터에서 뭔가를 검색하는 경우는 어떨까요? 4명이 근무하는 사무실을 생각해봅시다. 뭔가 중요한 서류를 찾아야 해서 사장 이하 4명이 구역을 나눠서 사무실을 뒤지기 시작합니다. 한 명은 책상을, 한 명은 캐비넷을, 또 한 명은 창고를, 또 한 명은 잉여짓을. 이렇게 4명이 찾다가 누군가 한 명이 그 서류를 발견했습니다!!! 그러면 그 사람은 '심봤다 어허으어릉러허엏엉 나 심봤쪄영 뿌우 'ㅅ'~'하고 외치겠죠? 그러면 그 사람들은 그 찾는 작업을 멈추게 됩니다. 그게 정상이겠죠. '그럴리가 없엉 어흐어흐어흐러라어헝'하면서 나머지를 계속 찾는 사람은 '안돼에~'. 허허허허 :)

이런 경우에는 Parallel.For를 즉시 중시해야 합니다. 그럴때! 바로 Stop을 호출하게 됩니다.

using System;

using System.Threading.Tasks;

 

namespace ConsoleApplication1

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            Parallel.For(0, 20, (i, loopState) =>

            {

                if (i == 10)

                {

                    loopState.Stop();

                    Console.WriteLine("Stop at {0}", i.ToString());

                }

                else

                {

                    Console.WriteLine(i.ToString());

                }

            });

        }

    }

}

Break대신에 Stop을 호출한 코드죠. 결과능!

0

5

Stop at 10

Press any key to continue . . .


짤 없습니다. 그냥 중단해버리는 거죠. 자 지난 포스팅에서 왜 Stop을 호출한 게 미세하게 빨랐는지 아시겠나요? 소수는 1과 자신 외에 하나라도 나눌 수 있는 숫자가 존재하면 안되는 거죠. 그래서 for루프에서 숫자를 바꿔가면서 나눠보다가 하나라도 나눠지는 게 발견되면 그 즉시 중단하는 게 맞는 거죠. Break는 발견되더라도, 그 보다 작은 인덱스에 대해서는 모두 수행하게 되기 때문에 Stop에 비해서 아주 미세하게 느린 결과가 나오게 되는 거죵. 허허허허허 :) 참 별 내용 없네요 ㅠㅠ...

그럼 오늘은 여기까징~!
저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

김명신님께서 또 아주 좋은 지적을 해주셨습니다~~ List<T>도 ConcurrentBag<T>이든 하나의 컬렉션을 이용하는 건 바람직하지 않은 것 같다는 의견이셨는데요, 동감합니다 :) 그래서 제 나름대로 해결책을 강구해봤는데욤. 스레드 로컬 변수를 이용해서 스레드 별로 작업을 시키고, 나중에 하나의 리스트로 모으는 것입니다. 코드를 볼까욤~?

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
 
namespace ConsoleApplication1
{
    class Program
    {
        static readonly object _sync = new object();
 
        static IEnumerable<long> GetPrimeNumber(long num)
        {
            List<long> primeList = new List<long>();
 
            Parallel.For<List<long>>(0, num + 1, 
                () => new List<long>(), //스레드 로컬 변수 초기화
                (i, outerLoopState, subList) =>
            {
                bool isPrime = true;
                Parallel.For(2, i, (j, loopState) =>
                {
                    if (i % j == 0)
                    {
                        isPrime = false;
                        loopState.Break();
                    }
                });
 
                if (isPrime)
                {
                    subList.Add(i); //스레드 로컬 리스트에 추가
                }
 
                return subList;
            },
            (subList) => //각 스레드 종료 후에 취합
            {
                lock (_sync)
                {
                    primeList.AddRange(subList);
                }
            });
 
            return primeList;
        }
 
        static void Main(string[] args)
        {
            Stopwatch sw = new Stopwatch();
            sw.Start();
            IEnumerable<long> primeList = GetPrimeNumber(99999);
            sw.Stop();
 
            Console.WriteLine("Elapsed : {0}, Found prime counts : {1}",
                sw.Elapsed.ToString(),
                primeList.Count());
            //뭔가 한다.
        }
    }
}

위 코드를 보면, Parallel.For 루프에서 스레드 로컬 변수를 사용하도록 밑줄 친 부분들이 추가된 것을 볼 수 있습니다. 즉 이 Parallel.For는 List<long>타입의 스레드 지역 변수를 사용하며, 그 지역변수를 어떻게 초기화 할 것인지를 명시하고, 각 스레드가 종료할 때 지역 변수를 리턴하도록 한 것이죠. 그리고 Parallel.For의 마지막 매개변수로, 각 스레드가 종료할 때 어떤 동작을 취할 것인가를 명시하는데, 스레드가 끝날 때 리턴한 지역 변수가 매개변수로 들어오게 됩니다. 이렇게 하면 동기화를 좀 더 줄일 수 있는 것이죠. 그래서, 이왕 코드를 고친 김에 시간을 재봤습니다.

   ConcurrentBag<T>사용(초)  스레드 지역 변수 사용(초)
 GetPrimeNumber(99999)  2.54  2.52 
 GetPrimeNumber(199999)  9.32  9.25
 GetPrimeNumber(299999)  20.03  19.96

미세하게 스레드 지역 변수를 사용한 쪽이 빠르긴 한데요, 위 코드의 경우 하나의 리스트로 값을 합치는 데 시간이 좀 소요되어서 큰 속도 향상이 없는 것으로 보입니다. 동기화해서 수행해야 하는 작업이 간단할 수록 속도차이는 벌어질 것으로 보이는데요, 가능하면 각자 작업 후에 하나로 합치는 쪽이 더 효율적일 것 같네요.

부족한 실력이다 보니 이 이상 뭐가 떠오르지 않네요 -_-;; 더 나은 방법이 있으면 알려주세용~ :)

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

신석현님께서 아주 좋은 지적을 해주셨습니다. 제가 예제로 사용한 코드를 돌리면 매번 prime count가 다르게 나온다는 것이었습니다. 참고를 위해서~~ 다시 그 문제의 코드를 붙여 보겠습니당. :)

using System;

using System.Collections.Concurrent;

using System.Collections.Generic;

using System.Diagnostics;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

 

namespace ConsoleApplication1

{

    class Program

    {

        static IEnumerable<long> GetPrimeNumber(long num)

        {

            List<long> primeList = new List<long>();

 

            Parallel.For(0, num + 1, (i) =>

            {

                bool isPrime = true;

                Parallel.For(2, i, (j, loopState) =>

                {

                    if (i % j == 0)

                    {

                        isPrime = false;

                        loopState.Break();

                    }

                });

 

                if (isPrime)

                {

                    primeList.Add(i);

                }

            });

 

            return primeList;

        }

 

        static void Main(string[] args)

        {

            Stopwatch sw = new Stopwatch();

            sw.Start();

            IEnumerable<long> primeList = GetPrimeNumber(99999);

            sw.Stop();

 

            Console.WriteLine("Elapsed : {0}, Found prime counts : {1}",

                sw.Elapsed.ToString(),

                primeList.Count());

            //뭔가 한다.

        }

    }

}


이 코드에서 문제가 되는 곳은 바로~!!!!! List<T>를 사용했다는 점입니다. Parallel.For를 돌리면, 여러 스레드가 구역을 나눠서 동시에 Parallel.For안의 코드를 돌리게 되는데요. 이 과정에서 스레드 간의 충돌이 생겨서 그렇습니다. 문제를 찾아보기 위해서 리플렉터로 List<T>.Add(T)의 코드를 찾아보니...

public void Add(T item)

{

    if (this._size == this._items.Length)

    {

        this.EnsureCapacity(this._size + 1);

    }

    this._items[this._size++] = item;

    this._version++;

}


이렇게 되어 있습니다. 여기서 7번째 줄의 'this._size++'부분이 문제가 되는 것 같습니다. 제가 11번째 포스팅에서 적은 내용 처럼 말이죠. 그래서 size가 1증가 되기 전에 같은 같은 인덱스에 값이 두번 쓰여지는 것이 아닌가 하는 추측이 가네욤!!! :)

그래서 가설을 확인해보기 위해서 List<T>를 여러스레드가 동시에 사용가능한 ConcurrentBag<T>로 바꿔서 테스트를 진행해봤습니다. 그랬더니!! 매번 같은 prime count가 나오는 것을 볼 수 있었습니다. 하하하하하 ㅠ_ㅠ;; 참고로 ConcurrentBag<T>.Add<T>의 코드를 봤더니 내부적으로...

private void AddInternal(ThreadLocalList<T> list, T item)

{

    bool lockTaken = false;

    try

    {

        Interlocked.Exchange(ref list.m_currentOp, 1);

        if ((list.Count < 2) || this.m_needSync)

        {

            list.m_currentOp = 0;

            Monitor.Enter(list, ref lockTaken);

        }

        list.Add(item, lockTaken);

    }

    finally

    {

        list.m_currentOp = 0;

        if (lockTaken)

        {

            Monitor.Exit(list);

        }

    }

}


위와 같은 코드를 사용하더군요. Monitor를 사용해서 동기화를 시키고 있죠~? 하하하 :) 날카로운 질문을 해주신 신석현님께 감사드립니다 :)

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

자~ 그럼 이제 부터는 다시 병렬 프로그래밍으로 돌아가서 조금 이야기를 해보도록 할 까욤~? 오래전에 써놓은 자료를 보다보니..... 제가 쓴 내용이지만 무슨 내용인지 이해가 안되는 글이 많아서 다시 정리를 하느라 조금 애를 먹고 있습니다. 하하하하 :) 뭐 제 수준이 딱 거기 까지니까 말이죵 호호호호.


- 병렬 작업을 중단할 때능?

기존의 for루프를 중단할 때는 그냥 간단하게 break하나 추가해넣으면 되었습니다. for루프는 정해진 순서에 따라서 순차적으로 실행되기 때문에 특정 조건에서 break를 만나서 루프가 중단 된다고 하더라도 항상 취소되기 이전까지의 내용은 모두 실행이 되었음을 보장할 수 있었죠. 즉,

for (int i = 0; i < 100; i++)

{

    if (i == 50)

    {

        break;

    }

}


위와 같은 코드가 있다고 할 때, i가 50이되어서 for루프가 중단된다고 할 때, i가 0-49일때는 이미 다 진행된 상태라는 것이죠. 그런데 이런 루프를 빠르게 처리하기 위해서 여러 스레드를 동시에 사용하는 Parallel.For를 사용했다고 한다면... 각 스레드가 나눠서 진행중인 작업을 어떻게 중단 시켜야 할까요?


- 브레이크를 걸자.

일단은 기존의 for루프와 가장 유사한 형태를 보이는 것 부터 살펴봅시당. 일단 비교를 위해서 다음과 같은 예제를 먼저 살펴보겠습니다.

using System;

using System.Collections.Concurrent;

using System.Collections.Generic;

using System.Diagnostics;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

 

namespace ConsoleApplication1

{

    class Program

    {

        static IEnumerable<long> GetPrimeNumber(long num)

        {

            List<long> primeList = new List<long>();

 

            for (long i = 0; i <= num; i++)

            {

                bool isPrime = true;

                for (long j = 2; j < i; j++)

                {

                    if (i % j == 0)

                    {

                        isPrime = false;

                        break;

                    }

                }

                if (isPrime)

                {

                    primeList.Add(i);

                }

            }

 

            return primeList;

        }

       

        static void Main(string[] args)

        {

            Stopwatch sw = new Stopwatch();

            sw.Start();

            IEnumerable<long> primeList = GetPrimeNumber(99999);

            sw.Stop();

 

            Console.WriteLine("Elapsed : {0}, Found prime counts : {1}",

                sw.Elapsed.ToString(),

                primeList.Count());

            //뭔가 한다.

        }

    }

}


아주 간단한 코드인데요, 1부터 사용자가 입력한 숫자 중에서 소수를 구해서 리스트에 추가하는 코드입니다. 그리고 각 수가 소수인지 검사하는 부분에서 1이 아닌 수로 나눠지는 케이스가 발견 되면 그 즉시 break를 이용해서 중단을 시키고 있죠. 위 코드를 실행하면 CPU점유율은 아래와 같이 단일 스레드를 이용하는 것을 볼 수 있습니다.


그리고 위 코드를 3번 실행해서 얻은 평균 실행 시간은 6.28초 입니다. 그렇다면 위 코드의 Parallel.For버전을 살펴 볼까욤?

using System;

using System.Collections.Concurrent;

using System.Collections.Generic;

using System.Diagnostics;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

 

namespace ConsoleApplication1

{

    class Program

    {

        static IEnumerable<long> GetPrimeNumber(long num)

        {

            List<long> primeList = new List<long>();

 

            Parallel.For(0, num + 1, (i) =>

            {

                bool isPrime = true;

                Parallel.For(2, i, (j, loopState) =>

                {

                    if (i % j == 0)

                    {

                        isPrime = false;

                        loopState.Break();

                    }

                });

 

                if (isPrime)

                {

                    primeList.Add(i);

                }

            });

 

            return primeList;

        }

       

        static void Main(string[] args)

        {

            Stopwatch sw = new Stopwatch();

            sw.Start();

            IEnumerable<long> primeList = GetPrimeNumber(99999);

            sw.Stop();

 

            Console.WriteLine("Elapsed : {0}, Found prime counts : {1}",

                sw.Elapsed.ToString(),

                primeList.Count());

            //뭔가 한다.

        }

    }

}


for를 Parallel.For로 바꿨고, break역시 Parallel.For의 인자로 넘어오는 loopState변수에 대해서 Break메서드를 호출하는 것으로 변경되었습니다. 이 코드를 실행해보면, 아래와 같이 CPU의 4개의 코어가 모두 동작하는 것을 볼 수 있습니다.




그리고 역시 위 코드를 3번 실행해서 얻은 평균 실행 시간은 5.32 초입니다. 전에 비해서 약 15%의 성능향상이 있었습니다. 물론 소수를 구하는 알고리즘 자체를 더 개선할 수도 있지만, 단순히 싱글 스레드를 이용한 코드와 작업을 병렬화 시켜서 멀티 코어를 이용한 코드간의 차이가 이정도라면 의미가 있지 않을까요? 그리고 좀더 CPU를 많이 사용하는 코드일 수록 그 차이는 더 벌어지겠죠 :)


- 그런데 사실은...

위 코드에서 몇자를 바꾸고 나면, 코드의 평균 실행 시간이 5.29초로 조금 더 떨어지게 됩니다. 그 코드를 올려드릴 테니 어디를 수정한 건지 한번 찾아보시죵 :)

using System;

using System.Collections.Concurrent;

using System.Collections.Generic;

using System.Diagnostics;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

 

namespace ConsoleApplication1

{

    class Program

    {

        static IEnumerable<long> GetPrimeNumber(long num)

        {

            List<long> primeList = new List<long>();

 

            Parallel.For(0, num + 1, (i) =>

            {

                bool isPrime = true;

                Parallel.For(2, i, (j, loopState) =>

                {

                    if (i % j == 0)

                    {

                        isPrime = false;

                        loopState.Stop();

                    }

                });

 

                if (isPrime)

                {

                    primeList.Add(i);

                }

            });

 

            return primeList;

        }

        

        static void Main(string[] args)

        {

            Stopwatch sw = new Stopwatch();

            sw.Start();

            IEnumerable<long> primeList = GetPrimeNumber(99999);

            sw.Stop();

 

            Console.WriteLine("Elapsed : {0}, Found prime counts : {1}",

                sw.Elapsed.ToString(),

                primeList.Count());

            //뭔가 한다.

        }

    }

}


어딘지 찾으셨나요? 바로 loopState변수에 대해서 Break를 호출하던 것을 Stop으로 바꿔준 것입니다. 그래서 조금 더 효율적인 코드가 되는 것이죠. 왜 그럴까요? 그거에 대해서는!!!! 다음 포스팅에서 ㅋㅋㅋㅋㅋ


- 참고자료
http://stackoverflow.com/questions/1510124/program-to-find-prime-numbers

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

- 뭐 좀 더 편한 방법이?

지난 포스팅에서는 Monitor를 좀 더 간편하게 사용할 수 있게 해주는 lock구문에 대해서 살펴봤었습니다. 그런데... 더 편한 방법이 있다는 군요. 한 줄이면 된다고 합니다. 긴 말 필요없이 예제를 보죠!

using System;

using System.Threading.Tasks;

using System.Threading;

 

namespace Exam25

{

    class Program

    {

        static readonly int count = 10000000;

        static int sum = 0;

 

        static void IncreaseByOne()

        {

            for (int i = 0; i < count; i++)

            {

                Interlocked.Increment(ref sum);

            }

        }

 

        static void Main(string[] args)

        {

            Task task = Task.Factory.StartNew(IncreaseByOne);

 

            for (int i = 0; i < count; i++)

            {

                Interlocked.Decrement(ref sum);

            }

 

            task.Wait();

            Console.WriteLine("Result = {0}", sum);

        }

    }

}

위 예제는 정확하게 lock을 사용한 예제와 동일한 결과를 냅니다. Interlocked라는 클래스에 정의된 메서드를 통해서 1씩 증가시키고 감소를 시킨거죠. 즉, lock사용해서 명시적으로 락을 획득하는 대신에 스레드 안전한 방식으로 값을 증가시키고 감소시키도록 하는 것입니다. 그런데, 여기까지만 보면 약간의 의문이 생깁니다. 생각보다 더 간단해 보이지가 않는 다는 말이죠. 허허허허 :)

그런데 한 가지 장점이 더 있습니다. 바로 수행 속도 인데요. 잠금을 획득하고 해제하는 게 시간이 많이 걸리는 작업이다 보니, lock을 사용하는 것보다 Interlocked를 사용하는 게 조금 더 빠릅니다. 그럼 얼마나 더 빠르다는 건지 간단한 코드를 통해서 직접 확인을 해볼까욤?

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading;

namespace Exam26
{
    class Program
    {
        readonly static object sync = new object();
        static readonly int count = 10000000;
        static int sum = 0;       

        static void SpeedTest()
        {
            DateTime lockStart = DateTime.Now;
            for (int i = 0; i < count; i++)
            {
                lock (sync)
                {
                    sum++;
                }
            }
            DateTime lockEnd = DateTime.Now;
            TimeSpan lockResult = lockEnd - lockStart;

            sum = 0;

            DateTime InterlockedStart = DateTime.Now;

            for (int i = 0; i < count; i++)
            {
                Interlocked.Increment(ref sum);
            }
            DateTime InterlockedEnd = DateTime.Now;
            TimeSpan InterlockedResult = InterlockedEnd - InterlockedStart;

            Console.WriteLine("lock Result : {0}", lockResult);
            Console.WriteLine("Interlocked Result : {0}", InterlockedResult);
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            //JIT 컴파일 수행
            SpeedTest();

            SpeedTest();
        }
    }
}


수행된 결과를 볼까요?

lock Result : 00:00:00.3270844
Interlocked Result : 00:00:00.1820249
lock Result : 00:00:00.3090990
Interlocked Result : 00:00:00.1820285
Press any key to continue . . .

두 번째 실행된 결과를 보면 Interlocked를 사용한 쪽이 70%정도 더 빠른 속도를 보이는 것을 할 수 있습니다. 위 코드 같이 단순한 연산이 많이 수행되는 경우에는 Interlocked를 사용하는 쪽이 조금 더 유리할 수 있겠죠. 물론 요즘 세상에 별로 신경쓸만한 차이는 아니라고 생각이 듭니다. 하하하하 그냥 이런 것도 있다는 거죠 :)

그럼, 오늘도 이만 하구요~ 다음에 또 뵙죵 하하하 :)

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
- 인류 발전의 원동력.

귀.찮.다. 이 세자로 이루어진 표현이 인류의 발전을 이끌어왔다면 확대해석일까욤. 정말 죠낸죠낸쵸오낸 귀찮다 보니 사람들은 어떻게 하면 반복적인 작업을 줄일 수 있을까 하는 문제를 생각하게 됩니다. 그래서 더 나은 방법을 고안해 내고, 더 빠르고 더 간편한 시스템, 그리고 나아가서 자동화를 생각하게 됩니다. 그러다 보니, 수작업으로 이루어진 프로세스는 실수의 여지가 많은 반면에 자동화로 이루어진 프로세스에서는 그 여지가 굉장히 줄어들게 되는 부수적인 효과를 얻게 되는 것이죠.

물론 귀찮음으로 인해서 인류는 많은 퇴보도 했을 겁니다. 복잡하고 비효율적인 것도 몸에 익으면 편하게 느껴지게 됩니다. 그리고 더 깔끔한 방법으로 바꾸려 하면 머리속에서는 엄청난 저항이 일어나게 되죠. 이미 한번 구성되어서 굳어진 뇌의 회로를 다시 구성해야 한다는 그...... 귀찮음. 허허허허허허


- 락에 자동화를 도입!

지난 포스트에서 Monitor를 이용해서 락을 거는 방법을 알아봤습니다. 하지만 어떤가요? 매번 try-finally블록을 사용해서 락을 걸고 해야 한다면? 그리고 Enter는 있는데 Exit를 깜빡하게 빼먹었다면? 어머나!!!!

그래서 C#에서는 귀찮음을 싫어하는 인류의 특성을 감안해서 간편한 Syntactic Sugar를 제공합니다. lock이라는 구문이 바로 그것입니다. 하하하하 :) 그럼 간단한 예를 보죠.

using System;

using System.Threading.Tasks;

 

namespace Exam24

{

    class Program

    {

        readonly static object sync = new object();

        static readonly int count = 10000000;

        static int sum = 0;

 

        static void IncreaseByOne()

        {

            for (int i = 0; i < count; i++)

            {

                lock (sync)

                {

                    sum += 1;

                }

            }

        }

 

        static void Main(string[] args)

        {

            Task task = Task.Factory.StartNew(IncreaseByOne);

 

            for (int i = 0; i < count; i++)

            {

                lock (sync)

                {

                    sum -= 1;

                }

            }

 

            task.Wait();

            Console.WriteLine("Result = {0}", sum);

        }

    }

}

어떤가요? Monitor를 사용해서 해주던 번거로운 작업이 lock이라는 구문으로 임계영역을 감싸주는 것으로 간단하게 해결 되었습니다. 자, 그럼 lock이라는 편리한 구문 뒤에 실제로 생성되는 코드를 한번 확인해 볼까욤?

private static void Main(string[] args)

{

    Task task = Task.Factory.StartNew(new Action(Program.IncreaseByOne));

    for (int i = 0; i < count; i++)

    {

        object CS$2$0000;

        bool <>s__LockTaken1 = false;

        try

        {

            Monitor.Enter(CS$2$0000 = sync, ref <>s__LockTaken1);

            sum--;

        }

        finally

        {

            if (<>s__LockTaken1)

            {

                Monitor.Exit(CS$2$0000);

            }

        }

    }

    task.Wait();

    Console.WriteLine("Result = {0}", sum);

}

 

private static void IncreaseByOne()

{

    for (int i = 0; i < count; i++)

    {

        object CS$2$0000;

        bool <>s__LockTaken0 = false;

        try

        {

            Monitor.Enter(CS$2$0000 = sync, ref <>s__LockTaken0);

            sum++;

        }

        finally

        {

            if (<>s__LockTaken0)

            {

                Monitor.Exit(CS$2$0000);

            }

        }

    }

}

위에서 볼 수 있듯이 생성되는 코드는 Moniter를 이용한 코드와 정확하게 같은 코드를 사용하고 있습니다. 대신에 훨씬 간단하죠? 물론 lock구문을 통해서 락을 걸어줄 객체는 Monitor를 사용할 때와 동일하게 readonly static이어야 합니다.
 
락을 거는 대상이 되는 잠금 객체에 대해서 조금 덧붙이자면, 락을 걸어줄 객체는 값 형(Value 타입)이 아닌 참조 형(Reference 타입) 객체여야 합니다. 왜냐면, 값 형의 경우는 다른 변수에 값을 대입할 때 값을 복사해서 넘겨 주기 때문에 매번 메모리에 동일한 값이 새로 생겨나게 됩니다. 이렇게 되면 Enter메서드에서 받는 잠금 객체와 Exit메서드에서 받는 잠금 객체가 서로 다른 객체가 되므로 SynchronizationLockException이 발생하게 됩니다. 반면에 참조 형 객체의 경우는 동일한 객체에 대한 참조를 복사해서 넘겨주므로 항상 동일한 객체에 대해서 Enter와 Exit를 호출하게 되겠죠.

그럼~ 다음에 또 뵙죵~ :)
저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

우와~!!!! 증말 오랜만입니다. 이게 얼마만이죠? 하하하하하하하하-_-

기다리는 분이 아무도 없다는 건 알지만, 저 자신을 위해서 그냥 한번 호들갑을 떨어봤습니다. 허허허허 원래 제가 쓰는 포스팅이 다 그렇죠. 병렬 프로그래밍에 대해서 정리해놓은 자료가 조금 있었는데요, 매우 늦긴 했지만 그래도 일단 공부하면서 정리해놓은 자료를 그냥 썩히기는 아까워서 조금씩 옮겨 적어볼까 합니다. 그래서 다시 시작하는 거지요! 호호호호 :)

언제나 그렇듯이 제 포스팅은 공부하면서 정리하는 겁니다. 다른 분들이 적으시는 것 처럼 내공이 깊지도 않고, 그다지 실용적이지도 않지요. 의견이 있으시면 거침없이! 하지만 예의는 쪼금 지켜 주시면서! 가르침을 더 해주시면 읽으시는 분들에게 더 도움이 될 겁니다. 짧은 인생 Love & Peace! 그럼 또 초큼씩 풀어 볼까욤? ㅋㅋㅋ


- 화장실이 한 개!!!

4인 가족 기준으로 화장실이 한 개라고 생각을 하면..... 어머나!!! 끔찍해!!! 출근 시간이 되면 화장실에 응가를 때리러 러시아워가 벌어집니다. 먼저 들어간 사람은 느긋하게 다이빙하는 응가에 예술 점수를 매기면서 시간을 보낼 수 있지만, 출근 시간과 이제 그만 포기하자고 하는 장과 협상을 벌이면서 조마조마해야 하죠. 화장실을 원하는 사람은 4명인데, 화장실이 하나이다 보니, 먼저 들어간 사람이 화장실을 선점하고 문을 잠가서 락을 걸어버리면, 화장실을 원하는 다른 사람들은 그 락이 해제 될 때까지 인고의 시간을 보내야 하는 거죠. 어머나 슬픈이야기...ㅠㅠ

그러면 락을 걸지 못하게 하면 효과적인 해결책이 될까요? 일보고 있는데 갑자기 문을 열고 들어와서는 '난 얼굴 씻고 이빨만 닦으련다 변기를 쓰는 것도 아니니 너랑 내가 이 화장실을 평화롭게 공유하면서 각박한 출근 시간에 조그마한 훈훈함이라도 나눠가지지 않겠느냐' 하면 뭐 괘안을 수도 있겠습니다만.... 조금만 더 생각을 해보면 말이죠. 응가라는 건 굉장한 집중이 요구됩니다. 그리고 아무도 보는 사람이 없다는 안도감 속에서야 차분히 진행될 수 있는 일종의 비밀 의식 같은 거죠. 화장실을 공유하는 훈훈함 속에서 응가를 제대로 할 수 는 없습니다. 그리고 세면을 하는 사람 역시 은은하게 풍겨나오는 향기에 정신을 빼앗기다 보면 어서빨리 탈출하고 싶은 욕구에 사로잡히게 되어 세면을 제대로 할 수 없게 됩니다.

즉, 락을 거는 게 가장 효율적이라는 거죠. 여담이지만 그래서 저는 공중화장실에서는 응가를 안하는 편입니다. 정신 사나워서 집중을 할 수 없거든요. :)


- 그래서 필요한 동기화

그래서 프로그래밍을 하면서도 동기화에 신경을 써줘야 합니다. 컴퓨터의 자원을 한정적이고 그걸 호시탐탐 선점하려는 스레드의 욕구를 잘 제어해줘야 하기 때문이죠. 그럼 동기화 없이 스레드의 탐욕에 맡긴 결과가 어떻게 되나 한번 볼까요. 후후후후

using System;

using System.Threading.Tasks;

 

namespace Exam22

{

    class Program

    {

        static readonly int count = 10000000;

        static int sum = 0;

 

        static void IncreaseByOne()

        {

            for (int i = 0; i < count; i++)

            {

                sum += 1;

            }

        }

 

        static void Main(string[] args)

        {

            Task task = Task.Factory.StartNew(IncreaseByOne);

 

            for (int i = 0; i < count; i++)

            {

                sum -= 1;

            }

 

            task.Wait();

            Console.WriteLine("Result = {0}", sum);

        }

    }

}

두 개의 스레드를 이용해서, 주 스레드에서는 sum의 값을 1씩 감소 시키고, 추가 스레드에서는 증가 시키도록 해놓은 평범한 예제입니다. 하지만, 서로 뺏고 뺏기는 리얼 야생 탐욕이 살아 숨쉬는 정글의 법칙이 녹아들어 있습니다. 결과를 보시죠.

Result = 17104

계속하려면 아무 키나 누르십시오...

분명히 같은 횟수로 1씩 증가시키고 감소를 시켰는데 이런 결과가 나오다니!!! 매번 실행 할때 마다 다른 값이 나오긴 하지만, 이 결과는 분명 이상합니다. 오래전 포스팅이지만 원자성에 대해서 잠깐 이야기를 한적이 있었는데요, 특정 작업이 실행 될 때 그 작업 외에 다른 작업이 끼어들어서는 안된다는 원칙을 이야기 하는 것입니다. 그렇다면! 위에서 사용중인 +=, -= 연산자는 분명히 원자성을 위반하고 있는 것으로 보입니다.

단순하게 'a += 1' 을 가지고 생각해볼까욤. 이 연산은 몇 가지 단계 나누어 집니다. 우선 a의 값을 가져오고, 가져온 값을 1 증가 시키고, 증가된 값을 다시 a에 대입하는 단계로 나누어 지는 거죠. 그런데 a값을 가져온 직후에 다른 스레드가 a의 값을 변화시킨다면 어떻게 될까요? 이런 거 말로 설명하면 설명하는 사람도 읽는 사람도 불통에 빠지게 됩니다. 현재 sum이라는 변수의 값이 5라고 가정하고 간단하게 표를 통해 설명 해보죠 ㅋ

 증가 스레드(sum += 1 수행) 감소 스레드(sum -= 1 수행) 
   5를 읽어옴
 5를 읽어옴  
 1증가시킴  
 6을 저장  
  1감소시킴 
  4를 저장 

위와 같은 순서로 수행이 된다면?

분명히 1증가와 1감소가 수행되었지만, 결과는 1감소만 수행된 셈이죠. 이런식으로 서로 방해와 방해를 하다보면 이상한 결과가 나오게 되는 겁니다. 그래서 화장실에 락을 걸어서 순서를 정해서 사용하도록 하듯이, 순서를 정해줘야 하는 겁니다. 하하하하 :)

- 모니터로 락을 걸자! 락을 걸자!

자 그럼 아주 간단하게, 모니터로 락을 걸어 볼까요? 준비물은 여러분이 지금 보고 있는 모니터를 사용하면 됩니....는 훼이크고 Monitor라는 클래스를 이용해서 락을 걸어보겠습니다. Enter와 Exit라는 메서드를 이용해서 락을 걸고 빠져나가도록 통제를 하게 되는 데요. 참고로 이렇게 둘 이상의 스레드가 동시에 접근하면 안되기 때문에 락을 걸어야 하는 부분을 임계여역(Critical Section)이라고 합니다. 허허허허. 그럼 Monitor를 사용한 예제를 한번 보시죰.

using System;

using System.Threading.Tasks;

using System.Threading;

 

namespace Exam23

{

    class Program

    {

        readonly static object sync = new object();

        static readonly int count = 10000000;

        static int sum = 0;

 

        static void IncreaseByOne()

        {

            for (int i = 0; i < count; i++)

            {

                bool locked = false;

                Monitor.Enter(sync, ref locked);

                try

                {

                    sum += 1;

                }

                finally

                {

                    if (locked)

                    {

                        Monitor.Exit(sync);

                    }

                }

            }

        }

 

        static void Main(string[] args)

        {

            Task task = Task.Factory.StartNew(IncreaseByOne);

 

            for (int i = 0; i < count; i++)

            {

                bool locked = false;

                Monitor.Enter(sync, ref locked);

                try

                {

                    sum -= 1;

                }

                finally

                {

                    if (locked)

                    {

                        Monitor.Exit(sync);

                    }

                }

            }

 

            task.Wait();

            Console.WriteLine("Result = {0}", sum);

        }

    }

}

자, 코드를 보면 락이 걸려있는지를 판별하기 위해서 readonly static으로 sync라는 변수를 선언하고, 그 변수에 대해서 락을 걸로 해제하는 것으로 특정영역에 대한 락을 걸도록 했습니다. 그리고 Monitor를 통해서 들어가고 나오는 순서를 정해주고 있죠. 만약에 주 스레드에서 sync에 대해서 락을 획득하고 sum을 감소시키는 중이라면, 다른 스레드는 sync에 대한 락이 해제 될 때까지 임계영역에 들어가지 못하고 대기하게 됩니다. 그렇다면? 각자가 원하는 작업을 하는 동안 다른 스레드가 방해를 하지 못하겠죵?

참고로 락을 걸고 해제하는 대상이 되는 sync라는 객체를 보면, readonly이므로 객체의 값을 변경시킬 수 없는 immutable한 객체이고, static이므로 유일하게 존재하게 됩니다. 이렇게 복사본이 없고, 값을 변경시킬 수 없는 객체에 대해서 락을 거는 것이 안전한 방법이지요. 위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나오게 됩니다.

Result = 0

계속하려면 아무 키나 누르십시오...

이거시 바로 우리가 기대했던 결과지요. 하하하하하하하하. 아... 좀 불편한 자세로 포스팅을 하고 있으려니 허리가..... 일단 오늘은 여기까지 하겠슴니다 하하하하 :)

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
- 뜬금없이 뭐여..?

지금까지는 닷넷 4.0에 추가된 TPL과 PLINQ를 통해서 멀티 스레드 프로그래밍을 하는 방법을 살펴봤습니다. 그러면, 잠깐 추억을 되살릴겸, 뭐가 어떻게 달라졌는지도 한번 비교해 볼겸 해서, 닷넷 3.5까지의 멀티 스레드 프로그래밍 방법을 잠깐 살펴보도록 하겠습니다. 호호호호


- Thread와 다이다이로 작업하던 시절.

TPL은 System.Threading.Tasks를 사용해서, ThreadPool을 내부적으로 사용한다고 말씀을 드렸었습니다. 하지만, 그것 닷넷 4.0이나, 닷넷 3.5에서는 Reactive Extension(Rx)을 통해서 추가적으로 지원하는 기능이구요. 그 이전에는 직접적으로 Thread나 ThreadPool을 이용해서 프로그래밍 해야 했습니다. 그럼 Thread를 직접 사용하던 코드를 예제로 한번 보시죠.

using System;
using System.Threading;

namespace Exam18
{
    class Program
    {
        static readonly int max = 10000;

        public static void PrintAsync()
        {
            for (int count = 0; count < max; count++)
            {
                Console.Write("|");
            }
            Console.WriteLine("추가 스레드 끝");
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            ThreadStart threadStart = PrintAsync;
            Thread thread = new Thread(threadStart);

            //추가 스레드 시작
            thread.Start();

            //현재 작업중인 스레드에서도 반복문 시작
            for (int count = 0; count < max; count++)
            {
                Console.Write("-");
            }
            Console.WriteLine("메인 스레드 끝");

            //혹시 현재 스레드가 빨리 끝나더라도,
            //추가 스레드가 끝날 때 까지 기다리기.           
            thread.Join();
        }
    }
}

<코드1> Thread와 다이다이로.

<코드1>을 보면, 맨 처음에 Task를 소개해드리면서 사용했던 예제를 Thread를 사용하도록 바꾼 코드입니다. 차이점이 있다면, ThreadStart타입의 델리게이트를 사용해야 한다는 것과, Wait()메서드가 아니라 Join()메서드를 사용한다는 것이죠. 결과를 보시면, Task를 사용했던 것과 동일합니다.

---------|||||||-|||||||||||--------------|||||||||-------------|||||------|||||||||||---------
-||||||||--------|||||||||||||-----메인 스레드 끝||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||추가 스레드 끝
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과1> Thread를 사용한 결과.

그리고 Thread를 보면, Task와 마찬가지로 실행을 제어할 수 있도록 몇가지 속성을 제공하는데요, 그 목록을 보면 아래와 같습니다.

 속성  설명 
 Join()  추가 스레드가 완료되기 전에 메인 스레드가 완료되면, 추가 스레드가 하던 작업은 다 날아간다. 그래서 추가 스레드의 작업이 완료될 때까지 메인 스레드가 기다리도록 한다.
 IsBackground  이 속성은 기본적으로 false이다. 즉, 스레드는 기본적으로 foreground작업인데, 그 때문에 스레드가 완료되기 전까지는 프로세스를 종료시킬 수 없다. 이 속성을 true로 주면, 스레드의 작업이 완료되기 전에도 프로세스를 종료시킬 수 있다.
 Priority  Join메서드를 사용한 경우에, 이 속성을 통해서 스레드의 우선순위를 바꿀 수 있다.
 ThreadState  이 속성을 통해서 스레드의 상태를 파악할 수 있는데, Aborted, AbortRequested, Background, Runnging, Stopped, StopRequested, Suspended, SuspendRequested, Unstarted, WaitSleepJoin등의 상태 값을 얻을 수 있다.
 Thread.Sleep()  현재 실행 중인 스레드의 실행을 명시한 시간만큼 일시정시 시키는 메서드이다.
 Abort()  이름 그대로, 스레드를 중지시키는 메서드. ThreadAbortException이 발생된다.
<표1> Thread의 속성.

위의 Thread멤버 중에서, Task에도 있는 건, Join()과 ThreadState뿐입니다. 왜 그럴까요? 일반적으로 권장되지 않는 것들이기 때문이죠. 그래서 닷넷 프레임워크 4.0으로 프로그래밍 할 때는, 위에서 언급한 것들 중에서 Task에 없는 속성들을 될 수 있으면 사용하지 말아야 합니다.


- ThreadPool을 사용해보자.

ThreadPool을 사용하면, 새로운 스레드를 계속 해서 생성하기 보다 기존에 있는 스레드를 재활용해서 추가적인 스레드 생성을 막을 수 있습니다. 참고로, TPL이 내부적으로 ThreadPool을 사용한다고 말씀드렸었죠? 그럼 ThreadPool을 사용하는 예제도 한번 보시죠.

using System;
using System.Threading;

namespace Exam19
{
    class Program
    {
        static readonly int max = 10000;

        public static void PrintAsync(object state)
        {
            for (int count = 0; count < max; count++)
            {
                Console.Write(state.ToString());
            }
            Console.WriteLine("추가 스레드 끝");
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            ThreadPool.QueueUserWorkItem(PrintAsync, "|");
           
            //현재 작업중인 스레드에서도 반복문 시작
            for (int count = 0; count < max; count++)
            {
                Console.Write("-");
            }
            Console.WriteLine("메인 스레드 끝");

            //혹시 현재 스레드가 빨리 끝나더라도,
            //추가 스레드가 끝날 때 까지 기다리기.           
            Thread.Sleep(1000);
        }
    }
}

<코드2> ThreadPool을 사용한 코드.

<코드2>를 보시면, ThreadPool을 사용하고 있는데요. QueueUserWorkItem메서드를 통해서 작업을 추가하고 있습니다. 그러면, 자동으로 스레드를 활용해서 작업을 시작하게 되구요. 결과는 앞선 예제와 동일합니다. 그런데, ThreadPool을 사용할 때 장점만이 있는 건 아닌데요. 작성한 코드외에도 다른 라이브러리등에서 내부적으로 시간이 많이 걸리는 I/O작업 등에 ThreadPool을 사용한다면, 그 작업이 끝날 때까지 기다려야 하거나, 심한 경우에는 데드락이 발생하기도 합니다. 그리고 Thread나 Task를 사용할 때와는 다르게 ThreadPool은 실행 중인 작업에 접근할 수 있는 방법이 없습니다. 그래서 실행 중인 작업을 조종한다거나, 상태를 확인할 수 가 없죠. 그래서 <코드2>를 보시면, Join()이나 Wait()대신에, Thread.Sleep()메서드를 통해서 추가 스레드가 끝날 때까지 메인 스레드를 기다리게 합니다.


- 마치면서

오늘은 닷넷 3.5 까지의 멀티 스레드 프로그래밍 방법에 대해서 알아봤는데요. 크게 다른 모습은 없습니다. 다만, 좀 더 안전하고 간단한 방법을 제공하는 것이죠. 대한민국도 16강에 진출했는데 오늘은 여기까지 하시죠!...응??


- 참고자료

1. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley
저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
- 이건 또 무슨 신개념 속담 드립인거.

저는 늘 의문을 품어왔습니다...는 훼이크고 이번 포스트를 준비하면서 의문을 가지게 되었습니다. 분명 병렬 프로그래밍의 정신은 남아도는 코어를 활용해서 협력을 해서 작업을 좀 더 빨리 끝내자고 하는 건데요, 그런면에서 '백지장도 맞들면 낫다'는 말은 병렬 프로그래밍의 정신을 잘 표현하는 선조들의 지혜라고 볼 수 있습니다. 그런데요.... 과연 백지장같이 갓난 아기도 혼자들 수 있는 걸 같이 드는게 과연 나은 일일까요? 오히려 혼자 할 때보다 못한 결과를 가져오지는 않을까요? 오늘은 그에 대한 이야기입니다.


- LINQ도 맞들면 낫다, 어헣.

LINQ는 데이터 쿼리에 가까운 표현을 사용하면서, 데이터 쿼리시에 직관적이고 선언적인 코드를 활용할 수 있도록 해주었는데요. 거기에 이전 포스트들에서 설명드렸던 Parallel.For나 Parallel.ForEach처럼 매우 간단하게 남아도는 코어를 활용할 수 있도록 하는 방법을 제공합니다.

using System;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading;

namespace Exam15
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int[] nums = Enumerable.Range(1, 10000).ToArray();

            Func<int, int> square = (num) => {
                Console.WriteLine(Task.CurrentId);
                Thread.Sleep(10);
                return num * num;
            };

            nums = nums.AsParallel()
                .Select(square)
                .ToArray();
        }
    }
}

<코드1> LINQ를 맞드는 예제.

<코드1>을 보시면, 1부터 1000까지의 숫자를 가진 배열을 생성하고, 각 수를 제곱한 수를 구하는 코드입니다. 기존의 LINQ코드와 다른 점이 있다면, 제곱 연산을 수행하기 위한 데이터 소스인 nums에 대해서 AsParallel()을 호출했다는 것입니다. <코드1>에선 AsParallel()의 리턴타입이 ParallelQuery<int>인데요, LINQ에서는 Enumerable을 사용하지만, PLINQ에서는 ParallelEnumerable을 사용합니다.

<코드1>을 보면, 정말 간단하게 병렬 프로그래밍이 구현되는데요. 정말 저렇게 간단한 방법으로 병렬 쿼리가 실행되는지 확인하기 위해서 Task.CurrentId를 통해서 실행중인 스레드의 Id를 출력하도록 했습니다. 그리고 비교적 일관성 있는 결과를 얻기 위해서 Thread.Sleep를 통해서 실행을 조금 여유롭게 해줬죠. 결과를 보실까요?

(생략)
3
1
4
2
3
1
4
2
3
1
4
2
3
1
4
2
3
1
4
2
3
1
4
2
3
1
4
2
3
1
4
2
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과1> LINQ를 맞든 결과.

3->1->4->2의 패턴이 반복되는 걸 확인하실 수 있습니다. 물론, 실행도중에 패턴은 바뀌기도 합니다만, 분명 AsParallel()메서드를 호출하는 것 만으로도 병렬 프로그래밍이 구현된 것이죠. 그런데, 출력되는 스레드의 아이디를 보면, 딱 4개만 생성된 걸 확인할 수 있는데요. 제 컴퓨터의 CPU가 쿼드코어라서 딱 4개만 생성된 것 같습니다. 그런데 왜 딱 4개만 생성된 걸까요? 이전에 TPL을 활용해서 작업할 때는 4개 이상의 스레드도 생성되어서 작업을 처리했는데 말이죠. 그건 PLINQ가 병렬 쿼리를 처리하는 방식에서 원인을 찾을 수 있습니다.

제가 술을 먹고 만취한 상태에서 글을 적어서 그럴까요? 아래 내용은 새빨간 거짓말 입니다!!! 낄낄낄-_-;;; 스레드가 4개만 생성된 건, PLINQ가 분할 알고리즘으로 구간 분할을 사용하기 때문에 그렇습니다. 그리고 정확한 설명은, PLINQ는 ParallelEnumerable타입 같이 병렬 쿼리를 돌려도 안전한 타입에 대해서는 주저없이 쿼리를 병렬화 해서 작업을 하지만, IEnumerable타입 같이 병렬로 쿼리를 돌릴 때, 안전하다고 보장할 수 없는 경우에는 순차적인 쿼리로(정확히 말하지만, 순차적인 쿼리가 아니라 Chunk 분할 알고리즘을 통해서 데이터 소스에 락을 걸고, 스레드가 한번에 작업할 덩어리를 떼어주는 형태로)작업을 하게 됩니다. 오해 없으시길 바랍니다! 어헣-_-;;;

PLINQ는 AsParallel()메서드로 데이터 소스에 대해서 병렬처리를 원했다고 하더라도 항상 병렬적으로 처리를 하지는 않습니다. 예를 들면, 작업이 너무나 간단해서, 병렬적으로 처리할 때 오히려 손해를 보는경우가 있습니다. 작업이 너무 간단하기 때문에 각 스레드가 처리하는 작업의 시간이 매우 짧고, 그래서 작업 처리에 걸리는 시간보다, 스레드 간의 작업전환에 더 많은 시간이 걸리는 것이죠. 그래서 PLINQ는 AsParallel()이 호출되면, 우선 쿼리를 분석합니다. 그리고 그 쿼리가 간단하다는 판단을 하면, 병렬적으로 처리하기 보다는 순차적으로 처리를 하게 되는 것이죠. <결과1>에서 스레드가 4개가 돌아간 것은, CPU의 코어가 4개 이기 때문에, 코어별로 스레드가 한 개씩 생성된 것입니다. 각 코어의 입장에서 보자면, 스레드가 한 개씩 있는 셈이므로 작업전환이 필요없겠죠. 참고로, 듀얼 코어인 제 노트북에서 실행한 결과는 아래와 같습니다.

(생략)
1
2
1
2
1
1
2
1
2
1
2
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과2> 듀얼 코어에서 맞든 LIINQ 결과.

그런가 하면, 몇 개의 스레드를 생성할 것인지 명시해 줄 수도 있는데요. <코드2>와 같이 3개의 스레드를 명시해주고 결과를 보겠습니다.

using System;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading;

namespace Exam16
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int[] nums = Enumerable.Range(1, 10000).ToArray();

            Func<int, int> square = (num) =>
            {
                Console.WriteLine(Task.CurrentId);
                Thread.Sleep(10);
                return num * num;
            };

            nums = nums.AsParallel()
                .WithDegreeOfParallelism(3)               
                .Select(square)
                .ToArray();
        }
    }
}

<코드2> LINQ를 맞들 스레드의 개수를 지정하는 코드.

(생략)
1
3
2
3
1
2
1
3
2
1
3
2
1
3
2
1
3
2
3
1
2
3
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과3> 3개의 스레드로 맞든 LINQ 결과.

패턴은 약간 불안정할 때도 있지만, 대략 1->2->3의 순서를 유지하고 있습니다. 그런데, 왜 이렇게 스레드의 개수를 정해 줄 수도 있게 했을까요? 바로 최적화 때문입니다. 기본적으로 PLINQ의 알고리즘은 많은 경우를 테스트해서 최적화 알고리즘을 만들어 놓았기 때문에, 대부분의 경우는 기본옵션으로 실행하는 것이 가장 좋은 결과를 냅니다. 하지만, 그렇지 못한 경우가 있을 수 있는데요. 그럴 때, 테스트를 통해서 적절한 스레드 개수를 지정할 수 있도록 옵션을 둔 것이죠.

위에서 쿼리 식이 단순하면, 순차적으로 실행한다고 말씀을 드렸는데요, 쿼리 식이 병렬로 실행하기에 안전하지 못한 경우에, 순차적으로 실행하다고 말씀을 드렸는데요, 그런 경우도 병렬적으로 실행을 강제할 수 있습니다. 쿼리 식에 '.WithExecutionMode(ParallelExecutionMode.ForceParallelism)'메서드를 추가하면, 기본 알고리즘과는 상관없이 무조건 병렬적으로 실행하도록 합니다. 실행시간을 테스트한다거나 할때 유용하게 사용할 수 있는 옵션이겠죠.


- LINQ 맞들기 취소는 어떠케?

이번에는 PLINQ 쿼리를 취소하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 지금까지 취소에는 CancellationTokenSource를 활용했었죠? 마찬가지 입니다. 똑같이 Token을 활용해서 취소에 사용하되, 사용하는 방법이 조금씩 다른 것 뿐이지요.

using System;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam17
{
    class Program
    {
        public static int[] SimpleParallelTask(int[] source,
            CancellationToken token)
        {
            Func<int, int> square = (num) =>
            {
                Console.WriteLine(Task.CurrentId);
                Thread.Sleep(10);
                return num * num;
            };
           
            return source.AsParallel()
                .WithCancellation(token)
                .WithDegreeOfParallelism(3)
                .Select(square)
                .ToArray();
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            CancellationTokenSource cts =
                new CancellationTokenSource();

            Console.WriteLine("끝내려면 아무키나 누르세요");

            int[] nums = Enumerable.Range(1, 10000).ToArray();

            Task task = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    nums = SimpleParallelTask(nums, cts.Token);
                }, cts.Token);

            Console.Read();

            cts.Cancel();
            Console.WriteLine("-------------------------------------");

            try
            {
                task.Wait();
            }
            catch (AggregateException)
            {
                Console.WriteLine("쿼리가 중간에 취소되었습니다.");
            }
        }
    }
}

<코드3> LINQ 맞들기 취소하기.

<코드3>을 보면, AsParallel메서드의 결과로 리턴되는 ParallelQuery타입에 포함된 .WithCancellation메서드를 사용해서 PLINQ 쿼리에 CancellationToken을 넘겨준다는 것을 제외하고는 Parallel.For, Parallel.ForEach와 동일한 방법을 사용하고 있습니다. 결과도 예측할 수 있듯이 동일합니다.

(생략)
1
3
2
1
3
2
1
3
2
1
3
2
1
3
2
1
3

-------------------------------------
쿼리가 중간에 취소되었습니다.
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .

<결과4> LINQ 맞들기를 취소한 결과.


- 마치면서

어떠셨나요? '백지장도 맞들면 낫다'는 속담이 PLINQ에서는 항상 참이 아니라는 게 말이죠. 이래서 병렬 프로그래밍이 어려운가 봅니다. 어허허허헣. 악플 사절(죽을때 까지 미워할거임)! 피드백 환영! 호호호호^^


- 참고자료

1. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley
저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

- 취소는 어렵지.

약속은 하는 것 보다, 취소하는 게 어렵습니다. 게다가 취소할 때는 적절한 타이밍을 놓치면, 안 좋은 기억만 남기게 되죠. 그래서 프로그램에서도 취소를 제대로 할 수 있도록 지원하는 게 중요합니다. 누구나 실수 할 수 있거든요.


- TPL과 함께 취소 좀 더 쉽게하기. 어헣.

TPL은 두가지 형태의 병렬성을 지원합니다. 첫 번째는 작업 병렬성(Task Parallel)이고, 두 번째는 데이터 병렬성(Data Parallelism)입니다. 작업 병렬성은 하나 이상의 작업이 동시에 진행되는 것을 말하구요, 데이터 병렬성은 연속적인 데이터에 대해서 동일한 작업이 동시적으로 수행되는 것을 말합니다. 기존까지 Task클래스와 관련해서 살펴봤던게 작업 병렬성을 위한 것이었다면, 이번에는 데이터 병렬성을 지원하는 부분을 살펴보겠습니다.

데이터 병렬성을 매우 손쉽게 지원하기 위해서 System.Threading.Tasks.Parallel클래스에 병렬성을 지원하는 for와 foreach를 추가했습니다. Parallel.For와 Parallel.ForEach가 바로 그 것인데요. 하나씩 살펴보겠습니다.

using System;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam13
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int[] nums = Enumerable.Range(1, 1000).ToArray<int>();
            Parallel.For(0, 1000, (i) =>
            {
                nums[i] = nums[i] * nums[i];
            });

            for (int i = 0; i < 10; i++)
            {
                Console.WriteLine(nums[i].ToString());               
            }
        }
    }
}

<코드1> 간단한 병렬 예제.

<코드1>을 보면, 1부터 1000까지의 정수 배열을 만든 뒤에, 각각의 수를 제곱하는 코드입니다. i번째의 숫자를 제곱해서 그 결과를 i번째 인덱스에 넣는 작업과, i+1번째의 숫자를 제곱해서 그 결과를 i+1번째 인덱스에 넣는 작업은 별개의 작업이며, 동시에 수행가능한 작업이죠. 저렇게 for와 거의 비슷한 모양으로 작성하고, for대신에 Parallel.For를 써주는 것 만으로도 남아도는 CPU의 코어를 활용할 수 있다니. 간편하죠?

Parallel.ForEach와 병렬 루프에서 예외를 처리하는 부분은 이미 다룬 부분이기 때문에 건너뛰구영. 바로, 병렬 루프를 취소하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 지난 포스트에서 작업을 취소하는 방법에 대해서 알아봤었는데요. 이번에도 크게 다르지 않습니다. 동일하게 CancellationTokenSource와 CancellationToken클래스를 활용합니다. 다만, 방법이 약간 다른데요, 예제를 보시죠.

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading;

namespace Exam14
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            CancellationTokenSource cts =
                new CancellationTokenSource();
            ParallelOptions parallelOptions =
                new ParallelOptions
                {
                    CancellationToken = cts.Token
                };
            cts.Token.Register(
                () => Console.WriteLine("Cancelling....")
            );

            Console.WriteLine("끝내려면 엔터키를 누르세용.");

            IEnumerable<string> files =
                Directory.GetFiles("C:\\음악", "*", SearchOption.AllDirectories);
            List<string> fileList = new List<string>();

            Console.WriteLine("파일 개수 : {0}", files.Count());

            Task task = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    try
                 {
                        Parallel.ForEach(files, parallelOptions,
                        (file) =>
                        {
                            FileInfo fileInfo = new FileInfo(file);
                            if (fileInfo.Exists)
                            {
                                if (fileInfo.Length >= 10000000)
                                {
                                    fileList.Add(fileInfo.Name);
                                }
                            }
                        });
                 }
                 catch (OperationCanceledException)
                 {
                 }
                });

            Console.Read();

            cts.Cancel();
            task.Wait();
           
            foreach (var file in fileList)
            {
                Console.WriteLine(file);
            }
            Console.WriteLine("총 파일 개수 : {0}",fileList.Count());
        }
    }
}

<코드2> 병렬 루프에서의 작업 취소.

<코드2>를 보면, Parallel.ForEach이용해서, 음악 파일 중에서 10메가가 넘는 파일만 찾아서 리스트에 담고 있습니다. 그리고 루프 취소와 모니터링을 위해서 CancellationTokenSource, CancellationToken클래스를 활용하고 있습니다. 다른점이 있다면, 병렬 루프에 옵션을 주기 위해서 ParallelOptions클래스를 사용하고 있다는 것이죠. 그리고 생성된 ParallelOptions타입의 객체에 Token을 주고, 그 객체를 Parallel.ForEach루프에 매개변수로 넘겨주고 있습니다. 결과를 보면, 늦게 취소를 한 경우에는 리스트가 모두 완성된 반면에, 빨리 취소를 한 경우에는 리스트가 만들어지다가 만 걸 확인할 수 있죠.

끝내려면 엔터키를 누르세용.
파일 개수 : 2746

Cancelling....

(중략...)

05 サンクチュアリ.mp3
06 空のように 海のように.mp3
07 月の虹.mp3
총 파일 개수 : 380
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .

<결과1> 늦게 취소해서 다 완성된 리스트.

끝내려면 엔터키를 누르세용.
파일 개수 : 2746

Cancelling....

(중략...)

01.mp3
02.mp3
03.mp3
01.うるわしきひと.mp3
총 파일 개수 : 256
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .

<결과2> 중간에 취소해서 만들어지다 만 리스트.

ParallelOptions를 통해서 CancellationToken을 받은 병렬 루프는 내부적으로, IsCancellationRequested속성을 계속해서 주시하고 있습니다. 그리고, 이 취소 요청이 들어와서 이 속성이 true가 되면, 그 이후로는 새로운 루프가 시작되는 걸 막아버리는 것이죠. 그리고 병렬 루프가 취소되었음을 외부에 알릴 수 있는 유일한 방법이 OperationCanceledException을 통해서 인데요. <코드2>를 보면, catch를 통해서 예외를 잡긴하지만, 무시해버렸습니다. 그래서 Register메서드를 통해서 등록된 "Cancelling...."이라는 메세지가 출력되고 프로그램이 종료된 것이죠.


- 마치면서

역시 병렬처리를 간단하게 만들어 주는 만큼, 병렬처리를 취소하는 방법도 최대한 간단하게 만들어 주네요. TPL만쉐이! 어헣.


- 참고자료

1. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley
2. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd537608.aspx
3. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd537609.aspx

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

- 뭐, 미안하다고?

선진국에 가보면, 약간만 부딛힐 듯한 상황이라면, 서로 'Excuse me', '스미마셍'같이 서로를 배려하는 모습을 볼 수 있습니다. 우리나라에서는 아직 길을 걸으면서 뒷 사람에게 담배연기를 선사한다던가, 뭐 그리 급한지 보행자일 때는 운전자를, 운전할 때는 보행자를 씹으면서 급하게 서두르는 모습을 쉽게 볼 수 있습니다. 층간소음이 일어나면 오히려 윗집이 더 큰소리를 치기도 하죠. 시민의식으로 겨루는 한일전에서도 완승을 거뒀으면 좋겠다는 생각을 합니다만, 저 역시 모범시민은 아니기에 같이 노력해야겠죠. 어허허허헣. 오늘은 닷넷이 예절을 얼마나 잘 지키는 지, 한번 살펴보겠습니다.


- Stop it, Now!

위 소제목을 보시고, 잭 바우어를 떠올렸다면, 24시의 팬이시겠군요. 잭 바우어는 너무나도 급한 상황을 많이 만나는데요, 상대방에게는 정말 미안하지만, 상황을 해결하기 위해서 윽박지르고, 때로는 때리고, 아주 때로는 다리를 쏘는 등등등! 의 방법을 사용합니다.

아흙. 닷넷의 멀티 스레드 환경을 한번 생각해보죠. 여러개의 스레드가 작업을 처리하는 동안, 하나의 스레드는 사용자의 UI에서 입력을 기다립니다. 그리고 사용자가 취소버튼을 누르면, 사용자의 의지를 이어받아서 다른 스레드들을 취소해야 하는데요. 기존의 .NET 3.5까지는 작업 중인 스레드를 취소하는 게 매우 무례했습니다. 취소해야 할 때는 기냥 바로 끼어들어서 취소해버렸기 때문이죠. 그렇게 하면, 데이터 업데이트가 이뤄지는 도중에 취소되어서 부분적으로만 데이터가 업데이트 된다든지, 자원해제가 제대로 안 된다든지 하는 부작용의 위험이 항상 존재합니다. 그래서 가능하면, 다른 방법이 전혀 없을 때, 이렇게 하는 것이 좋겠죠?

물론 기존의 방식도 여전히 활용가능하지만, 이젠 닷넷이 많이 예의를 갖췄습니다. 닷넷 4.0에 새롭게 추가된 PLINQ나 TPL을 사용하는 경우에는 취소 요청 접근법(cancellation request approach)만 사용할 수 있는데요, 이런 방식을 협력적인 취소(cooperative cancellation)이라고 합니다. 즉, 한 스레드가 다른 스레드를 강제로 종료시키는 게 아니라, 작업 취소 API를 통해서 작업을 취소해줄 것을 요청하는 것이죠. 취소 플래그를 통해서 취소요청을 받은 작업은 취소요청에 어떻게 응답할 것인지 선택할 수 있습니다. 예제를 하나 보시죠.

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading;

namespace Exam11
{
    class Program
    {
        static void PrintDash(CancellationToken cancellationToken)
        {
            cancellationToken.Register(Canceled);

            while (!cancellationToken.IsCancellationRequested)
            {
                Console.Write("-");
            }
        }

        static void Canceled()
        {
            Console.WriteLine("작업이 취소되었군요!!");
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            string stars = "*".PadRight(Console.WindowWidth - 1, '*');

            CancellationTokenSource cancellationTokenSource =
                new CancellationTokenSource();

            Task task = Task.Factory.StartNew(
                () => PrintDash(cancellationTokenSource.Token));
           
            Console.ReadLine();

            cancellationTokenSource.Cancel();
            Console.WriteLine(stars);
            task.Wait();
            Console.WriteLine("작업의 완료상태 : {0}", task.Status);
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

<코드1> 취소 요청 접근법.

<코드1>은 그냥 평범하게 '-'를 출력하는 예제입니다. 하지만, 새로운 클래스가 몇개 보이는데요. CancellationTokenSource, CancellationToken클래스말이죠.

namespace System.Threading
{
    [ComVisible(false)]
    [DebuggerDisplay("IsCancellationRequested = {IsCancellationRequested}")]
    public struct CancellationToken
    {
        public CancellationToken(bool canceled);
       
        public static bool operator !=(CancellationToken left, CancellationToken right);

        public static bool operator ==(CancellationToken left, CancellationToken right);

        public bool CanBeCanceled { get; }

        public bool IsCancellationRequested { get; }

        public static CancellationToken None { get; }

        public WaitHandle WaitHandle { get; }

        public bool Equals(CancellationToken other);

        public override bool Equals(object other);

        public override int GetHashCode();

        public CancellationTokenRegistration Register(Action callback);

        public CancellationTokenRegistration Register(Action<object> callback, object state);

        public CancellationTokenRegistration Register(Action callback, bool useSynchronizationContext);

        public CancellationTokenRegistration Register(Action<object> callback, object state, bool useSynchronizationContext);

        public void ThrowIfCancellationRequested();
    }
}

<코드2> 구조체 CancellationToken.

CancellationToken클래스는 말 그대로, 현재 이 토큰이 어떤 상태에 있는지 모니터링 하기 위한 정보를 갖고 있습니다. 이 토큰이 현재 취소 요청을 받았는지, 취소요청을 받으면 어떤 행동을 취할 것인지 등을 확인하고, 설정할 수 있습니다.

namespace System.Threading
{
    [ComVisible(false)]
    public sealed class CancellationTokenSource : IDisposable
    {
        public CancellationTokenSource();

        public bool IsCancellationRequested { get; }

        public CancellationToken Token { get; }

        public void Cancel();

        public void Cancel(bool throwOnFirstException);

        public static CancellationTokenSource CreateLinkedTokenSource(params CancellationToken[] tokens);

        public static CancellationTokenSource CreateLinkedTokenSource(CancellationToken token1, CancellationToken token2);

        public void Dispose();
    }
}

<코드3> CancellationTokenSource 클래스

그리고 CancellationTokenSource는 CancellationToken의 기반이 되는 클래스로(Source라는 이름이 붙어있죠), CancellationTokenSource에서 생성된 각각의 Token에 대해서 취소를 요청하는 역할을 합니다. CancellationTokenSource에서 Cancel메서드로 취소요청을 하면, 같은CancellationTokenSource에서 생성된 Token들은 전부 취소요청을 받는 셈이죠.


한가지 주목해서 보실 점은 CancellationToken가 클래스가 아니라 구조체라는 것입니다. 즉, Token을 매번 다른 객체에 넘겨줄 때마다 새로운 복사본이 생성된다는 것이죠. 그래서 각각의 스레드에 넘겨진 Token은 각각 독립적인 복사본 이므로, Cancel메서드는 스레드 안전성(thread-safe)을 확보할 수 있습니다. 만약에 참조가 그냥 복사된다면, 각각의 스레드가 Token에 손을 대면, 다른 스레드가 참조하는 Token에도 동일한 변화가 생겨서 예측불가능한 일이 벌어지겠죠.

<코드1>을 보면, 병렬적으로 수행되는 작업에서 취소 요청을 모니터링하기 위해서, CancellationToken을 인자로 넘겨주는 것을 볼 수 있습니다. 그래서 PrintDash메서드 내부에서 IsCancellationRequested속성을 통해서 작업 취소 요청이 들어왔는지 계속 해서 확인하게 되죠. 그럼 <코드1>을 실행 해볼까요?

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
--작업이 취소되었군요!!
*******************************************************************************
작업의 완료상태 : RanToCompletion

계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .

<결과1> <코드1>의 실행결과.

<결과1>을 보면, 작업의 완료상태를 출력하는 부분이 있는데요, 이 부분에서 RanToCompletion이 출력되고 있습니다. 그래서 만약, ContinueWith메서드로 연쇄 작업을 연결하고, 옵션을 OnlyOnCanceled로 설정해준다고 하더라도, 연쇄작업은 실행되지 않습니다. 작업은 완료된 상태이기 때문에, 연쇄 작업이 취소되었다는 에러메세지만 확인할 수 있을 뿐이죠. 그렇다면, 연쇄작업을 이용해서 <코드1>과 동일한 결과를 내려면 어떻게 해야 할까요?

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading;

namespace Exam12
{
    class Program
    {
        static void PrintDash(CancellationToken cancellationToken)
        {
            while (!cancellationToken.IsCancellationRequested)
            {
                Console.Write("-");
            }

            if (cancellationToken.IsCancellationRequested)
            {
                cancellationToken.ThrowIfCancellationRequested();
            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            string stars = "*".PadRight(Console.WindowWidth - 1, '*');

            CancellationTokenSource cancellationTokenSource =
                new CancellationTokenSource();

            Task task = Task.Factory.StartNew(
                () => PrintDash(cancellationTokenSource.Token),
                cancellationTokenSource.Token);

            Task canceledTask = task.ContinueWith(
                (antecedentTask) => Console.WriteLine("작업이 취소되었군요!!"),
                TaskContinuationOptions.OnlyOnCanceled);

            Console.ReadLine();

            cancellationTokenSource.Cancel();
            Console.WriteLine(stars);
            canceledTask.Wait();
            Console.WriteLine("작업의 완료상태 : {0}", task.Status);
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

<코드4> <코드1>과 동일하지만, 연쇄작업을 사용하는 코드.

<코드4>가 바로, <코드1>과 동일한 결과를 내는 코드입니다.(사실 완전히 같지는 않습니다. 실행해보면, '작업이 취소되었군요!'라는 멘트가 출력되는 위치가 다르지요.) 이런식으로 연쇄작업을 연결해놓고, 병렬로 실행되는 메서드 안에서, ThrowIfCancellationRequested()메서드를 통해서, 취소되었을 때, 취소되었다는 표시를 하도록 한 것이죠. 그러면, 연쇄 작업이 바톤을 이어받아서 실행을 계속하게 됩니다. 그리고 또 한가지 차이점은 작업을 생성할 때, 인자로 Token을 넘겨준다는 것이지요.


- 마치면서.

요즘 월드컵을 보면 16강이 가능할 것 같다는 생각이 들기도 하는데요. 꼭! 갔으면 좋겠네요!! ......이게 마무리 멘트라니-_-!! 어헣.


- 참고자료

1. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

- To be continue??

한 때, 뮤직비디오를 드라마 처럼 만드는 게 유행했던 때가 있었습니다. 기억하시나요? 한창 조성모가 데뷔했을 때로 기억하는데요. 노래 한곡에 뮤직비디오가 여러편이 있어서, 하나가 공개 되고 나면, 'To be continue..'라는 자막이 나오면서 애간장을 태우곤 했었죠. 그게 오늘 내용과 무슨 상관이냐!?!? 별 상관없습니다-_- 어허허헣.


- 뒤를 부탁해, ContinueWith

지금까지는 작업을 만들어서 돌리고, 작업이 종료되면 그냥 끝났었는데요. 한 작업이 어떤 상태로 끝났을 때, 그 상태에 따라서 다른 작업이 연쇄적으로 일어나도록 설정하고 싶은 경우가 있겠죠. Task클래스에는 그런 경우를 위해서 ContinueWith라는 메서드가 준비되어 있습니다. 낄낄낄. 이 메서드는 선행 작업(antecedent task)에 하나 이상의 연쇄적인 작업을 연결 시켜놓고, 선행 작업의 상태나 종료에 따라서 연쇄적으로 이후 작업이 실행되도록 설정할 수 있도록 해줍니다. 그러면, 선행 작업의 상태에 대해서 설정가능한 상태가 뭐가 있는지 한번 확인해볼까요?

 상태  설명 
 None  아무 값도 명시되지 않으면 사용되는 기본 값으로, 선행작업의 상태와 관계없이, 선행작업이 종료되면 바로 시작된다.
 NotOnRanToCompletion  선행작업이 끝난 상태에서는 연쇄작업을 실행계획에 넣지 않는다.
 NotOnFaulted  선행작업이 처리안된 예외를 던지면, 연쇄작업을 실행계획에 넣지 않는다.
 NotOnCanceled  선행작업이 취소되면, 연쇄작업을 실행계획에 넣지 않는다.
 OnlyOnRanToCompletion  선행작업이 정상적으로 완료된 상태에서만 연쇄작업을 실행계획에 추가시킨다.
 OnlyOnFaulted  선행작업이 처리안된 예외를 던지는 상태에서만 연쇄작업을 실행계획에 추가시킨다.
 OnlyOnCanceled  선행작업이 취소된 상태에서만 연쇄작업을 실행계획에 추가시킨다.
<표1> http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.threading.tasks.taskcontinuationoptions.aspx에서 참조한 상태값과 설명

그리고 ContinueWith메서드는 Task타입의 객체를 리턴하는 데요, 그 덕분에 연쇄적으로 작업에 작업을 계속해서 추가할 수도 있습니다. 그러면, 예제를 한번 확인해볼까요?

using System;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam9
{
    class Program
    {
        static string Calc(object from)
        {
            long sum = 0;
            long start = (long)from;
            Console.WriteLine("현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : {0}",
                Task.CurrentId);

            for (long i = start; i < 100000000; i++)
            {
                sum += i;
                if(i == 100000 || i == 200000)
                {
                    //100000에 이르면, 그냥 실행을 종료시킨다.
                    throw new ApplicationException("그냥 에러가 났음");
                }
            }
            Console.WriteLine("계산 끝");
            return sum.ToString();
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            Task<string> task = new Task<string>(
                Calc, 1L);

            task.Start();

            Task<string> justDoIt = task.ContinueWith<string>(
                (antecedentTask) =>
                {
                    Console.WriteLine("이전 작업 상태 : {0}", antecedentTask.Status);
                    return Calc(100001L);
                },
                TaskContinuationOptions.None);

            Task<string> justDoIt2 = justDoIt.ContinueWith<string>(
                (antecedentTask) =>
                {
                    Console.WriteLine("이전 작업 상태 : {0}", antecedentTask.Status);
                    return Calc(200001L);
                },
                TaskContinuationOptions.None);

            try
            {
                Console.WriteLine(task.Result);
            }
            catch (AggregateException ex)
            {
                foreach (var item in ex.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine("에러 : {0}", item.Message);
                }
            }
            finally
            {
                try
                {
                    Console.WriteLine(justDoIt.Result);
                }
                catch (AggregateException ex)
                {
                    foreach (var item in ex.InnerExceptions)
                    {
                        Console.WriteLine("에러 : {0}", item.Message);
                    }
                }
                finally
                {
                    Console.WriteLine(justDoIt2.Result);
                    Console.WriteLine("끝");
                }
            }
        }
    }
}

<코드1> 연쇄작업 물리기.

<코드1>은 Calc메서드를 실행하는 작업을 하나 시작하고, 그 작업에 연쇄작업을 하나 연결하고, 그 연쇄작업에 또 연쇄작업을 하나 연결한 예제입니다. 연쇄작업의 옵션을 보면, 전부 'TaskContinuationOptions.None'로 되어 있는데요. <표1>에서 확인해보면, 선행작업이 어떤 식으로 종료되든, 종료가 되면 이어서 실행하도록 하는 옵션이죠. 그리고 Calc메서드를 보면, for루프의 카운트가 100000과 200000에 이르면, 예외를 던지고 실행을 종료하도록 했습니다. 그리고 작업을 보면, task는 1부터, justDoIt은 100001부터 실행하므로 둘다 예외를 만나겠죠. 그리고 마지막 justDoIt2는 200001부터 실행하므로 실행을 종요하게 됩니다. 그럼 결과를 보죠.(설명을 위한 예제이므로 실제로 이렇게 짜면 곤란하겠죠)

현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 1
이전 작업 상태 : Faulted
현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 2
이전 작업 상태 : Faulted
현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 3
에러 : 그냥 에러가 났음
에러 : 그냥 에러가 났음
계산 끝
4999979949900000

계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과1> 연쇄작업 실행 결과.

우리가 예측한대로, 선행작업이 실패하면서, 바로 다음작업이 연쇄적으로 실행되는 걸 확인할 수 있습니다. 지난 포스트에서 Wait메서드를 통해서 추가적으로 생성된 스레드의 결과를 기다리거나, Result속성을 통해서 결과값을 요청하지 않으면 추가스레드의 결과는 그냥 무시된다고 했었는데요. 연쇄작업도 마찬가지 입니다. 연쇄작업을 연결해 놓았다고 해도, Wait로 기다리거나 Result를 요구하지 않으면 그냥 무시되어 버리는 것이죠. <코드1>에서 justDoIt2.Result부분을 아래 처럼 주석처리하고 실행해보죠.

finally
{
    //Console.WriteLine(justDoIt2.Result);
    Console.WriteLine("끝");
}
<코드2> 주석 처리.

그리고 결과는 보면,

현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 1
이전 작업 상태 : Faulted
현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 2
이전 작업 상태 : Faulted
현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 3
에러 : 그냥 에러가 났음
에러 : 그냥 에러가 났음

계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과2> 작업이 무시된 결과

justDoIt2가 진행하던 작업의 결과는 무시된 걸 확인할 수 있습니다.

<표1>에서 None옵션은 선행작업이 어떤 이유로 종료가 되었든, 종료가 되었다면 바로 이어서 연쇄작업을 실행하도록 하는 옵션인데요. 그러면, <코드1>과 동일한 결과를 가져오려면 어떤 옵션을 사용하면 되는 걸까요? 한번 생각해보시죠. 어헣. 힌트는 예외를 던지고 종료되는 작업의 상태를 보시면 바로 정답이 나옵니당. 정답은 <코드3>을 보시죠!

Task<string> justDoIt = task.ContinueWith<string>(
    (antecedentTask) =>
    {
        Console.WriteLine("이전 작업 상태 : {0}", antecedentTask.Status);
        return Calc(100001L);
    },
    TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted);

Task<string> justDoIt2 = justDoIt.ContinueWith<string>(
    (antecedentTask) =>
    {
        Console.WriteLine("이전 작업 상태 : {0}", antecedentTask.Status);
        return Calc(200001L);
    },
    TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted);

<코드3> 같은 결과를 가져오는 코드

그렇씁니다. OnlyOnFaulted는 선행작업이 처리안된 예외를 던지는 상태에서만 연쇄작업을 실행시키는 옵션이죠. 어허허허헣.

그렇다면, 작업의 성공이나 실패를 자동으로 통지하도록 하는 방법을 사용할 수 있을 것 같습니다.

using System;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam10
{
    class Program
    {
        static string Calc(object from)
        {
            long sum = 0;
            long start = (long)from;
            Console.WriteLine("현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : {0}",
                Task.CurrentId);

            for (long i = start; i < 100000000; i++)
            {
                sum += i;
                if (i == 100000)
                {
                    //100000에 이르면, 그냥 실행을 종료시킨다.
                    throw new ApplicationException("그냥 에러가 났음");
                }
            }
            Console.WriteLine("계산 끝");
            return sum.ToString();
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            Task<string> task = new Task<string>(
                Calc, 1L);

            task.Start();

            Task completedTask = task.ContinueWith(
                (antecedentTask) =>
                {
                    Console.WriteLine("Task State: 무사 완료!!");
                    //작업 완료 후에 이어서 뭔가를 처리
                },
                TaskContinuationOptions.OnlyOnRanToCompletion);

            Task faultedTask = task.ContinueWith(
                (antecedentTask) =>
                {
                    Console.WriteLine("Task State: 처리되지 않은 예외 발견!!");
                },
                TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted);

            try
            {
                completedTask.Wait();
                faultedTask.Wait();
            }
            catch (AggregateException ex)
            {
                foreach (var item in ex.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine("에러 : {0}", item.Message);
                }
            }
        }
    }
}

<코드4> 연쇄 작업으로 상태를 감지

<코드4>를 보시면, 작업이 무사히 끝났을 때와 처리안된 예외가 생겨서 종료될 때에 실행되도록 연쇄작업을 두개 연결해 놓았습니다. 일단 결과를 보면요,

현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 1
Task State: 처리되지 않은 예외 발견!!
에러 : 작업이 취소되었습니다.
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과3>

예상대로, OnlyOnFaulted로 설정된 연쇄작업이 실행된 것을 확인할 수 있습니다. 왜냐면 작업을 1부터 시작하도록 했기 때문에, 카운트가 100000에 다다르면, 처리안된 예외가 발생하기 때문이죠. 작업의 상태값을 100001L이상으로 설정하면, OnlyOnRanToCompletion으로 설정된 연쇄작업이 실행되겠죠.

그런데, 두 경우다 예외가 하나씩 잡히는 걸 확인할 수 있습니다. '작업이 취소되었습니다'라는 예외인데요. 이유는 간단합니다. task에 OnlyOnRanToCompletion와 OnlyOnFaulted인 연쇄작업 두개를 연결했기 때문에, 둘 중 하나만 항상 실행이 됩니다. 그래서 둘 중에 하나는 실행이 되지 못한채, 선행작업이 끝나버리는 거죠. 그래서 Wait메서드를 통해서 기다리고 있던 작업은 종료되지 못하고 취소가 되는 마는 것이죠.


- 마무리

오늘은 선행작업의 상태에 따라서 연쇄적으로 작업을 실행하는 예제를 살펴봤습니다. 다음에 뵙쬬!


- 참고자료

1. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

- 인생이 원하는 대로 가지는 않더라.

우리는 인생을 살면서, 여러가지 계획을 세웁니다. 하지만, 보통 계획을 세울 때, 예외적인 상황을 감안하지 않는 경우가 많습니다. 그래서 늘 일정은 실패로 끝나게 되고, '아, 난 안되나 보다.'하고 절망하게 되는 것이죠. 자세한 내용은 최인철 교수님의 '프레임'을 참고하시면..... 순간 책 소개 코너로 빠져들뻔 했군요. 어헣.

아무튼, 우리는 인생에서 뿐만 아니라 프로그래밍에서도 생각외의 순간을 많이 만나게 됩니다. '도대체 어떤 **가 이런 거 까지 해볼까?'하는 생각으로 안이하게 프로그래밍을 하다보면 기상 천외한 버그 리포트를 받게 됩니다. 그래서 예외 처리가 중요한 것이죠. 오늘은 병렬 프로그래밍에서 예외 처리 하는 법에 대해서 간단하게 이야기를 해보려고 합니다.


- 차이점 하나.

기존의 프로그래밍에서는 그저 예외를 발생시 처리하고 싶은 구문을 try로 감싸면 되었는데요. 병렬 프로그래밍에서는 어떨까요? Task.Start()를 try로 감싸면 결과를 얻을 수 있을까요? 한번 실험해보죠.

using System;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam5
{
    class Program
    {
        static string Calc(object from)
        {
            long sum = 0;
            long start = (long)from;
            Console.WriteLine("현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : {0}",
                Task.CurrentId);

            for (long i = start; i < 100000000; i++)
            {
                sum += i;
                if (i == 100000)
                {
                    //100000에 이르면, 그냥 예외를 던진다ㅋ.
                    throw new ApplicationException("그냥 에러가 났음");
                }
            }
            Console.WriteLine("계산 끝");
            return sum.ToString();
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            Task<string> task = new Task<string>(
                Calc, 1L);

            try
            {
                task.Start();
            }
            catch (AggregateException ex)
            {
                foreach (var item in ex.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine("에러 : {0}", item.Message);
                }
            }

            Console.WriteLine(task.Result);
        }
    }
}

<코드1> Start를 try로 감싸기

<코드1>을 보시면, task.Start()를 try로 감싸고 있습니다. 과연 실행중에 던지는 예외를 잘 받을 수 있을까요? 결과는 아래와 같습니다.

현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 1

처리되지 않은 예외: System.AggregateException: 하나 이상의 오류가 발생했습니다.
---> System.ApplicationException: 그냥 에러가 났음
   위치: Exam5.Program.Calc(Object from) 파일 C:\Users\boram\Documents\Visual St
udio 10\Projects\Chapter9\Exam7\Program.cs:줄 21
   위치: System.Threading.Tasks.Task`1.InvokeFuture(Object futureAsObj)
   위치: System.Threading.Tasks.Task.InnerInvoke()
   위치: System.Threading.Tasks.Task.Execute()
   --- 내부 예외 스택 추적의 끝 ---
   위치: System.Threading.Tasks.Task.ThrowIfExceptional(Boolean includeTaskCance
ledExceptions)
   위치: System.Threading.Tasks.Task.Wait(Int32 millisecondsTimeout, Cancellatio
nToken cancellationToken)
   위치: System.Threading.Tasks.Task`1.get_Result()
   위치: Exam5.Program.Main(String[] args) 파일 C:\Users\boram\Documents\Visual
Studio 10\Projects\Chapter9\Exam7\Program.cs:줄 45
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .

<결과1> <코드1>의 실행 결과

<결과1>을 보면, 예외는 전혀 잡히지 않았습니다. 왜 일까요? 작업에서 실행하는 코드(여기서는 Calc메서드)는 Start메서드 내에서 실행되는 게 아니라, Start메서드로 작업이 시작된 이후에야 별도로 시작되기 때문이죠. 그래서 Start메서드에 try를 걸어봤자 예외는 잡을 수 없습니다.

가만히 생각해보면, 작업 안에서 처리되는 예외(즉, Calc메서드 내에서 발생하고 처리되는 예외)는 전혀 고민할 필요가 없겠죠. 하지만, 처리되지 못한 예외가 발생하는 경우는 바깥에서 처리할 방법을 찾아야 합니다.

CLR 2.0 버전까지는 이런 처리되지 못한 예외가 발생하면, 예외가 버블링되면서, 상위 계층으로 전파되면서 결국에는 윈도우 에러 보고 대화상자를 열게 만들고, 프로그램은 종료되었습니다. 하지만, 작업 내부에서 처리되지 못한 예외라고 하더라도, 작업 바깥에서 처리할 수 있는 방법이 있다면, 프로그램이 종료되는 것 보다는 바깥에서 처리할 수 있게 하는 게 더 나은 방법이겠죠.

작업내부에서 처리 안된 예외(unhandled exception)가 발생했다면, 그 예외는 일단 작업을 마무리 짓는 멤버(Wait(), Result, Task.WaitAll(), Task.WaitAny())가 호출되기 전까지는 조용히 기다립니다. 그리고 마무리 멤버의 호출에서 처리 안된 예외가 발생하게 되는 것이죠. <코드1>에서 Start메서드를 try블록으로 감쌌지만, 예외를 잡을 수 없었던 이유가 바로 여기에 있습니다. 처리 안된 예외는 마무리 멤버와 함께 발생하기 때문이죠. 그러면, <코드1>을 수정해서, 예외를 제대로 잡도록 수정해보겠습니다.

task.Start();

try
{
    Console.WriteLine(task.Result);
}

catch (AggregateException ex)
{
    foreach (var item in ex.InnerExceptions)
    {
        Console.WriteLine("에러 : {0}", item.Message);
    }
}

<코드2> Result를 try로 감싸라.

<코드2>를 보면, 작업을 마무리 짓는 멤버 중의 하나인, Result를 try블록으로 감싸고 있습니다. 그리고 결과를 보면,

현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 1
에러 : 그냥 에러가 났음
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과2> 제대로 처리된 예외.

예외가 제대로 처리 된 것을 확인할 수 있습니다.


- 차이점 둘.

혹시 <코드1>, <코드2>를 주의 깊게 보신 분이라면, 처음보는 예외 하나를 발견하셨을지도 모르겠습니다. 바로 AggregateException인데요, 이에 대해서 이야기를 좀 해보겠습니다.

AggregateException은 닷넷 프레임워크 4.0에서 처음 추가된 예외 타입인데요, MSDN의 설명을 보면(http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.aggregateexception.aspx), '프로그램 실행 중에 발생하는 하나 또는 여러개의 에러를 표현하는 수단'이며, 주로 TPL과 PLINQ에서 활용되고 있다고 합니다.

aggregate는 여러 개의 작은 것들을 서로 합치는 이미지를 갖고 있는데요, AggregateException은 그렇다면 여러 개의 예외를 하나로 합치는 예외타입이라는 말이 됩니다. 그런데, 여러 개의 예외는 어디서 오는 걸까요? 예전에 작성했던 예제를 조금 수정해서 확인 해보도록 하죠.

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam7
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            IEnumerable<string> files =
                Directory.GetFiles("C:\\음악", "*", SearchOption.AllDirectories);
            List<string> fileList = new List<string>();

            Console.WriteLine("파일 개수 : {0}", files.Count());
           
            Parallel.ForEach(files, (file) =>
            {
                FileInfo fileInfo = new FileInfo(file);
                if (fileInfo.Exists)
                {
                    if (fileInfo.Length >= 15000000)
                    {
                        throw new ApplicationException("15메가 넘는 파일이!!");
                    }
                    else if (fileInfo.Length >= 1000000)
                    {
                        fileList.Add(fileInfo.Name);
                    }
                    Console.Write("{0}", Task.CurrentId.ToString());                   
                }
            });
        }
    }
}

<코드3> 약간 수정된 예제.

<코드3>이 바로 그 예제인데요, 예제를 보면, 음악 폴더에서 15메가 넘는 파일이 발견되면, 예외를 발생하도록 되어있습니다. flac같은 파일로 보자면, 15메가 넘는 파일은 흔히 있겠지만, 저는 서민이라 mp3를 선호합니다. 어헣-_-. 아무튼, 이 예제를 실행 시켜보면요, 간혹 15메가 넘는 파일이 몇개는 있기 마련이기 때문에, 실행 중에 에러가 나게 되어 있습니다. 한번 디버깅을 해보죠.


<그림1> 병렬 스택 창

<그림1>의 병렬 스택을 보시면요, 병렬 ForEach문에 의해서 4개의 작업자 스레드가 생성된 걸 확인할 수 있습니다.(리스트의 크기나, CPU자원 상태등에 따라서 개수는 계속해서 변합니다.)

<그림2> 병렬 작업 창

그리고 <그림2>의 병렬 작업창을 보면, 2번 스레드가 15메가 넘는 파일을 만난 것을 확인할 수 있습니다. 그러면, 2번 스레드가 예외를 던질텐데, 나머지 작업은 어떻게 될까요? 처리 되지 않은 예외가 발생하는 순간, 다른 작업들은 모두 날아가버립니다.

그런데, 각 스레드 별로 파일 리스트를 쪼개서 줬을 텐데요. 각 스레드가 각자의 목록을 가지고 작업을 하다보면, 각 스레드 별로 15메가가 넘는 파일을 발견하게 될 것입니다. 이런 예외들을 만날 때 마다 처리하지 말고, 모두 모아서 한번에 처리하려면 어떻게 해야 할까요? 그래서 바로 AggregateException을 사용하는 거죠.

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Concurrent;

namespace Exam8
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            IEnumerable<string> files =
                Directory.GetFiles("C:\\음악", "*", SearchOption.AllDirectories);
            List<string> fileList = new List<string>();

            Console.WriteLine("파일 개수 : {0}", files.Count());

            var exceptions = new ConcurrentQueue<Exception>();

            try
            {
                Parallel.ForEach(files, (file) =>
                {
                    FileInfo fileInfo = new FileInfo(file);
                    if (fileInfo.Exists)
                    {
                        try
                        {
                            if (fileInfo.Length >= 15000000)
                            {
                                throw new ApplicationException("15메가 넘는 파일이!!");
                            }
                            else if (fileInfo.Length >= 1000000)
                            {
                                fileList.Add(fileInfo.Name);
                            }
                            Console.Write("{0}", Task.CurrentId.ToString());
                        }
                        catch (Exception ex)
                        {
                            exceptions.Enqueue(ex);
                        }
                    }
                });

                throw new AggregateException(exceptions);
            }
            catch (AggregateException ex)
            {
                foreach (var item in ex.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine("\n에러 : {0}", item.Message);
                }

                Console.Write("\n파일 리스트 계속해서 보기(엔터키를 치세요)");
                Console.ReadLine();
            }
            finally
            {
                foreach (string file in fileList)
                {
                    Console.WriteLine(file);
                }

                Console.WriteLine("총 파일 개수 : {0}", fileList.Count());
            }
        }
    }
}

<코드4> AggregateException을 사용.

ConcurrentQueue는 Queue긴 하지만, 여러 스레드에 의해서 동시에 큐에 추가를 하거나 해도 안전하도록 만들어진(thread-safe) Queue입니다. 그 큐에서 예외가 발생할 때마다, 예외를 저장해뒀다가, 한꺼번에 AggregateException으로 던지는 것이죠. 그리고 바깥쪽의 catch블록에서 예외를 받아서 내부의 예외 목록을 하나씩 처리하는 것입니다.

(생략)
에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

에러 : 15메가 넘는 파일이!!

파일 리스트 계속해서 보기(엔터키를 치세요)

<결과 3> 처리과정에서 생긴 예외를 모두 모아서 처리.


- 마무리.

오늘 예외처리에 대해서 봤습니다. 다음은~? 작업을 연쇄적으로 처리할 수 있도록 하는 부분을 보겠습니돠. 그럼 평안하시길. 어허허허허헣.


- 참고자료

1. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley
2. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd460695.aspx
3. http://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/ee321571.aspx
4. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.aggregateexception.aspx

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

- 잡설없이 바로 고고고!

지난 포스트의 마지막 예제에서 Task 클래스의 IsCompleted라는 속성을 사용했었습니다. 이름 그대로, 해당 작업이 끝났는지를 확인할 수 있는 속성인거죠. 이런 속성말고는 또 뭐가 있을까요? 몇 가지 쓸모 있는 속성을 들을 예제를 통해서 확인해보도록 하죠.

using System;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam4
{
    class Program
    {
        static string Calc(object from)
        {
            long sum = 0;
            long start = (long)from;
            Console.WriteLine("현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : {0}",
                Task.CurrentId);

            for (long i = start; i < 100000000; i++)
            {
                sum += i;
            }
            return sum.ToString();
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            Task<string> task = new Task<string>(Calc, 1L);

            task.Start();

            Console.WriteLine("추가 스레드의 ID {0}",
                task.Id);

            Console.WriteLine("추가 스레드에 제공된 상태 값 : {0}",
                task.AsyncState.ToString());

            while (!task.IsCompleted)
            {
                if (task.Status == TaskStatus.Running)
                {
                    Console.Write(".");
                }
            }

            Console.WriteLine("");
            //여기서 추가 스레드가 끝날 때 까지 기다린다.
            Console.WriteLine(task.Result);
            System.Diagnostics.Trace.Assert(
                task.IsCompleted);
        }
    }
}

<코드1> 유용한 속성을 사용한 예제

<코드1>은 기본적으로 유용하게 사용되는 속성들을 활용한 간단한 예제입니다. 우선 결과를 볼까요?

추가 스레드의 ID 1
현재 이 메서드를 실행중인 스레드 ID : 1
추가 스레드에 제공된 상태 값 : 1
................................................................................................................................................................
................................................................................................................................................................
................................................................................................................................................................
................................................................................................................................................................
................................................................................................................................................................
................................................................................................................................................................
...............................................................................................................................................................
................................................................................................................................................................
-중략-
................................................................................................................................................................
......................................................................................
4999999950000000
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과1> 실행 결과

그럼 속성을 하나씩 확인 해보면서 왜 저런 결과가 나왔는지 확인해보죠.

 속성명  설명 
 Task.CurrentId  현재 Task.CurrentId 호출을 처리하는 스레드의 Id
 AsyncState  스레드에 추척가능한 값을 부여한다. 예를 들어서 스레드가 3개가 있고, 각각 1,2,3 이라는 값을 부여했다면, 각각의 스레드의 AsyncState는 1,2,3 이므로 이 값을 다른 용도로 사용할 수도 있고, 스레드를 구별하는데 사용할 수도 있다. 
 Id  각각의 작업에 부여되는 고유한 Id
 Status  현재 작업의 상태를 표시한다. Created, WatingForActivation, WaitingForRun, Running, WaitingForChildrenToComplete, RanToComplete, Canceled, Faulted등이 있다. 
<표1> 유용한 속성들

네 각각의 속성을 한번 정리해봤습니다. 어헣. 추가 스레드의 아이디는 1이었죠. 그리고, Calc메서드를 실행하는 스레드도 역시 아이디가 1인 추가 스레드이기 때문에, Calc메서드 안에서 Task.CurrentId로 현재 실행중인 스레드의 아이디를 출력하면 1이 출력되는 것이구요. 스레드를 생성하면서, 상태값으로 1을 넘겨줍니다. 그래서, 그 상태값을 Calc메서드 내부에서 받아서 사용하기도 하고, 추후에 스레드의 상태값을 출력해볼 수도 있는 것이죠.


- 스레드 자세히 들여다 보기

그럼 비주얼 스튜디오에 새로 추가된 툴을 이용해서, 어떤 스레드가 생성되는지 한번 확인해보도록 하겠습니다. 아마, 뒤에서 더 자세하게 설명드리겠지만, 오늘은 그냥 간단하게 살펴보는 정도로 하도록 하죠. <코드1>에 아래와 같이 코드를 추가합니다.

Debugger.Break();

Console.WriteLine("추가 스레드의 ID {0}",
    task.Id);

Console.WriteLine("추가 스레드에 제공된 상태 값 : {0}",
    task.AsyncState.ToString());
           
while (!task.IsCompleted)
{
    if (task.Status == TaskStatus.Running)
    {
        Debugger.Break();
        Console.Write(".");
    }
}

<코드2> 수정한 코드

Debugger클래스는 System.Diagnostics에 정의되어 있는데요, 브레이크 포인트를 걸지 않아도, Break메서드가 호출된 곳에서 실행을 멈추고 디버거를 사용할 수 있습니다. 다만, 그냥 Debug모드로 놓고 컴파일하지 않고 실행(Ctrl + F5)을 하면, 계속 에러가 나니 주의하시구요.

우선 F5로 실행을 하신다음에, 첫번째 브레이크 포인트에 걸리면, '디버그'메뉴에서 '창'메뉴로 들어가서 '스레드', '병렬스택', '병렬작업'을 띄웁니다. 그리고 '스레드'를 보면,

<그림1> 스레드 창

다음과 같이 현재 떠있는 스레드의 목록을 볼 수 있습니다. 저 중에, '.NET SystemEvents'라고 된 스레드는 이벤트의 발생을 주시하고 있는 스레드이구요, 'vshost.RunParkingWindow'라고 된 스레드는 비주얼 스튜디오 호스팅 프로세스입니다. 그리고 '주 스레드'는 현재 Main메서드를 실행 중인 스레드를 말하구요. 그리고 ID가 4112라고 된 스레드가 추가로 생성한 스레드입니다. 어째서 그런지 확인을 해볼까요? 병렬 스택 창을 한번 확인해보죠.


<그림2> 병렬 스택 창

위 그림은 병렬 스택 창에서 스레드 그룹의 제목('4개 스레드'라고 쓰인 부분)에 마우스를 올리면 어떤 스레드가 있는지 보여주는 장면입니다. 총 3개의 스레드가 있는데, 앞에서 설명드린 3개의 스레드외에 작업자 스레드가 하나 있는 걸 보실 수 있습니다. 바로 저 스레드가 우리가 추가로 생성한 스레드인거죠. 그런데, 호출 스택에 Main메서드를 실행하는 주 스레드만 한 단계 진행한 걸 볼 수 있는데요, 그렇다면 아직 추가 스레드에 작업이 물린 상태는 아닌 것 같습니다. 그러면, F5키를 눌러서 다음으로 넘어가 볼까요? 그리고 병렬 스택을 보면,


<그림 3> 바뀐 병렬 스택 창

이미 추가 스레드도 작업에 들어간 상태이다 보니, 추가 스레드가 한 단계 더 진행해서, Calc메서드를 실행하고 있다고 나옵니다. 그리고 병렬 작업 창을 한번 볼까요?

<그림 4> 병렬 작업 창

상태는 실행 중(== TaskStatus.Running)이고, 할당된 스레드는 4112번 작업자 스레드라는 걸 확인할 수 있습니다. 이런 디버깅 툴을 잘 활용하면, 복잡한 병렬 프로그래밍을 하는 데 좀 더 편안하게 작업할 수 있겠죠? 이 디버깅 툴에 대해서는 나중에 좀 더 자세하게 설명드리도록 하지용.


- 마무리

앤더스 헬스버그는 C#에 영향을 미치는 3대 트렌드가 선언적, 동시적, 동적 프로그래밍 이라고 했는데요, 선언적 프로그래밍은 이미 LINQ를 통해서 편하게 지원되고, PLINQ로 확장이 되었죠. 그리고 동적 프로그래밍은 dynamic타입과 DLR을 통해서 지원이 되구요. 그리고 동시적 프로그래밍은 TPL과 이런 다양한 툴을 통해서 좀 더 제대로된 지원을 하고 있습니다. 제대로만 쓴다면, 비주얼 스튜디오 2010에서 쫌 편하게 작업할 수 있겠네요. 늘 문제가 되는건 제대로 쓸 줄도 모르면서 불평만 하는 저 같은 양민이져 어헣-_-.


- 참고자료

1. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley
2. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd554943.aspx
3. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/microsoft.win32.systemevents.aspx
4. http://social.msdn.microsoft.com/Forums/en-US/wpf/thread/f8ccec3a-25db-4d3b-a90a-e758f6243356/

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
- 작업해본 적이나 있수?

물론이죠-_-;; 이 나이에 작업해 본 적도 없으면, 마법사 정도가 아니라, 신이 됐겠죠. 어헣. 오늘의 작업은 그 작업은 아니고... 스레드와 관련된 작업입니다. 부디 오해 없으시길 바라고, 작업의 기본은 다른 연예 서적에서 얻으시길.


- Task 시작하기.

지난 포스트에서 했던 예제를 한번 돌아보겠습니다.

using System;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam2
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            const int max = 10000;

            //현재 작업중인 스레드외에 추가로 스레드를 생성
            Task task = new Task(() =>
                {
                    for (int count = 0; count < max; count++)
                    {
                        Console.Write("|");
                    }
                });

            //추가 스레드 시작
            task.Start();

            //현재 작업중인 스레드에서도 반복문 시작
            for (int count = 0; count < max; count++)
            {
                Console.Write("-");
            }

            //혹시 현재 스레드가 빨리 끝나더라도,
            //추가 스레드가 끝날 때 까지 기다리기.           
            task.Wait();
        }
    }
}

<코드1>

Main메서드를 실행하는 스레드 외에 또 하나의 스레드를 추가로 생성해서, 두 개의 스레드로 화면에 다른 문자열을 출력하는 예제였죠. 이 예제를 보면, Task라는 클래스를 사용하고 있습니다. 이 클래스는 닷넷 프레임워크 4.0에 새롭게 추가된 클래스인데요. 기존의 멀티스레드 프로그래밍을 한 단계 높은 추상화를 통해서 프로그래머의 실수를 줄이고, 좀 더 직관적인 코드를 작성할 수 있게 해주는 TPL(Task Parallel Library)에 포함되어서 추가된 클래스입니다. 중심에 있는 클래스라고 볼 수 있죠.

Task클래스는 관리되지 않는 스레드를 한단계 감싸서 추상화를 시킨 클래스입니다. 내부적으로 스레드 풀을 사용하는 데요, 내부적으로는 System.Threading.ThreadPool을 사용해서 요청에 따라 스레드를 새로 생성하거나, 이미 생성된 스레드를 재활용해서 부하를 줄입니다.

새로운 Task가 실행할 동작은 델리게이트를 통해서 명시해주는데요, <코드1>에서 굵게 처리된 부분이 바로 그 부분입니다. 카운트에 따라서 문자열을 출력하는 델리게이트를 생성자에 넘겨주고 있는 거죠. 물론, 이렇게 델리게이트를 넘겨준다고 해서 바로 스레드가 실행되는 건 아닙니다. Start메서드를 통해서 실행을 해줘야만 스레드가 실행되는 것이죠.


- Task가 끝날 때?

그러면, <코드1>은 두개의 스레드가 실행이 되면서 서로 다른 문자열을 번갈아 가면서 출력하겠죠. 여기서 한가지 생각해볼게 있습니다. 콘솔 어플리케이션은 Main메서드의 실행으로 시작하고, Main메서드의 끝과 함께 종료됩니다. 그렇다면, Main메서드의 실행을 맡은 스레드가 종료되었는데, 추가로 생성한 스레드의 작업이 안끝났다면 어떤 일이 벌어질까요?

//현재 작업중인 스레드외에 추가로 스레드를 생성
Task task = new Task(() =>
    {
        for (int count = 0; count < max; count++)
        {
            Console.Write("|");
        }
        Console.WriteLine("추가 스레드 끝");
    });

//추가 스레드 시작
task.Start();

//현재 작업중인 스레드에서도 반복문 시작
for (int count = 0; count < max; count++)
{
    Console.Write("-");               
}
Console.WriteLine("메인 스레드 끝");

//혹시 현재 스레드가 빨리 끝나더라도,
//추가 스레드가 끝날 때 까지 기다리기.           
//task.Wait();

<코드2>

<코드1>을 <코드2>와 같이 수정한 다음에 실행해보죠. 그러면, 둘 중의 어떤 스레드가 빨리 끝날까요? 그건 그때 그때 다릅니다-_- 그래서 아래와 같은 두 경우가 생길 수 있죠.

||||-----||||||||--------------|||||||||||||-------------||||||||||||-----------||||||---------------||||||||||||------------|||||||||||-----------||||||||||||--|||||||||||||-------|||||||||||-------------||||||||||||--------------||||||||||----------------|||---------------||||||||||||||-----||-------------||||||||||||----------------|||||||||||||-------------||||||||||||-------------|||---|------||||||||||||||-----------------|---------------||||||||||||||---------------메인 스레드 끝
|계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과1> 메인스레드가 먼저 끝나는 경우

|----------------|||||||||||||-----------||||||||||||||---------||||||||||||-----||||||||||||||||---------------||||||||||||||--------------||-----------||||||||------------|||||||||||||||-------------|--------------|||||||-------------|||||---||추가 스레드 끝----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------메인스레드 끝
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과2> 추가 스레드가 먼저 끝나는 경우

<결과2>는 추가 스레드가 먼저 끝나면서 모든 결과가 출력이 되었지만, <결과1>은 Main메서드의 실행을 맡은 메인 스레드가 먼저 끝나면서 프로그램이 종료되었고, 따라서 추가스레드의 나머지 결과는 날아가 버렸습니다. Wait메서드는 메인 스레드가 먼저 끝나더라도, 추가 스레드가 끝날 때까지 기다리게 하는 역할을 합니다. 그래서 메인 스레드가 빨리 끝나더라도, 항상 추가 스레드의 결과까지 제대로 출력되게 되는 것이죠.

||||||||--------|||||||||||||||--------------|||||||||||||------------|||||||||||||--------||||
||-메인 스레드 끝||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||추가 스레드 끝
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과3> Wait메서드를 사용한 경우


- 가는 길은 여러갈래.

앞에서 스레드의 시작은 Start메서드를 통한다고 말씀 드렸지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 생성과 동시에 실행을 시킬 수도 있습니다.

Task task = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    for (int count = 0; count < max; count++)
                    {
                        Console.Write("|");
                    }
                    Console.WriteLine("추가 스레드 끝");
                });
<코드3> 생성과 동시에 스레드 시작

<코드1>의 Task생성 부분을 <코드3>과 같이 수정하고, Start메서드 호출부분을 주석처리하면, 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

그리고 <코드1>에서는 메인스레드가 추가 스레드가 끝날 때까지 기다리기 위해서 Wait메서드를 사용했지만, 다른 방법도 있습니다. 만약에 추가 스레드에 입력된 델리게이트가 결과값을 반환하고, 메인 스레드에서 그 결과값을 사용해야 한다면, 메인 스레드는 추가 스레드의 작업이 끝나서 결과가 나올 때까지 기다립니다. Wait메서드 없이도 말이죠. 어찌보면 당연한 이야기죠 ㅋ

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam3
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Task<string> task = Task.Factory.StartNew<string>(
                () =>
                {
                    long sum = 0;
                    for (long i = 0; i < 100000000; i++)
                    {
                        sum += i;
                    }
                    return sum.ToString();
                });

            foreach (char busySymbol in BusySymbols())
            {
                if (task.IsCompleted)
                {
                    Console.WriteLine('\b');
                    break;
                }
                Console.WriteLine(busySymbol);
            }

            Console.WriteLine();
            //여기서 추가 스레드가 끝날 때 까지 기다린다.
            Console.WriteLine(task.Result);
            System.Diagnostics.Trace.Assert(
                task.IsCompleted);
        }

        private static IEnumerable<char> BusySymbols()
        {
            string busySymbols = @"-\|/-\|/";
            int next = 0;
            while (true)
            {
                yield return busySymbols[next];
                next = (++next) % busySymbols.Length;
                yield return '\b';
            }
        }
    }
}

<코드 4> 결과 기다리기.

<코드4>는 추가 스레드의 결과를 계속 기다리다가, 결과가 나오는 순간, 출력하고 끝납니다.


- 멀티스레드 쉽고만?

이라고 생각하시면 곤란하구요-_-;; 열심히 공부 중인데, 역시 어렵습니다. 다만, Task클래스가 상당히 많은 부분을 간소화 시켜 주기 때문에, 한 층 더 편해진 느낌이랄까요? 오늘 여기까지!


- 참고자료

1. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley
저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

- 개념!!

군 생활을 하다 보면, 개념 없는 사람들을 많이 보게 됩니다. 가끔은 '내가 평생 이런 놈을 다시 볼 수 있을까?'싶은 사람도 보게되죠. 그리고 인간관계란 과연 무엇인지 원점에서 다시 생각해 보게 됩니다. 개념 없는 사람들도 사회에서 담당하는 역할이 있는 셈이죠. 오늘은 병렬 프로그래밍에 필요한 개념들을 같이 채워볼까 합니다. 개념 충만한 사람들은 훠이훠이~ 절로 가시고(저는 종교의 다양성을 존중합니당. 교회로 가실 분은 교회로..), 개념 없는 사람들만 저랑 같이 개념을 채워 보시져. 훗.


- 기본 개념!!!

스레드(Thread)

스레드는 다른 순차적 명령 집합(sequence of instructions)과 동시적으로 실행 가능한 순차적 명령 집합을 이야기 합니다. 예를 들면, 뭔가 작업을 처리하는 스레드가 있고, 그 작업의 현황을 화면에 표시하는 스레드가 있는 것 처럼 말이죠. 두 스레드는 서로 다른 순차적 명령 집합을 가지며, 동시적으로 실행 가능하죠. 그리고 두 개 이상의 스레드를 동시적으로 실행하는 것을 멀티스레딩(multithreading)이라고 합니다. 흔히 이야기 하는 동시성이나 병렬성도 최대한 효율적으로 스레드를 여러개 사용하는 것이므로, 멀티스레드의 범주에 들어간다고 할 수 있겠습니다. 운영체제는 이런 멀티 스레드를 동시적으로 처리하는 것 처럼 보여주기 위해서 시간 쪼개기(time slicing)이라는 기법을 활용합니다. 즉, 사람이 눈치채지 못할 정도로 빠른 시간만큼 한번에 하나씩 스레드를 처리하는 것이죠. 단순하게 생각해서, 음악을 들으면서 비주얼 스튜디오로 코딩을 한다면, 사람이 눈치채지 못할 정도의 속도로, 예를 들면 1/24초 정도의 속도로 한번은 음악재생, 한번은 비주얼 스튜디오, 또 한번은 음악 재생, 또 한번은 비주얼 스튜디오 이런식으로 번갈아 가면서 처리하는 것이죠. 이걸 문맥 교환(context switching)이라고 합니다. <그림1>을 보시죠.

<그림1>본격 OS 스케쥴링 그림.jpg

<그림1>에서 나온 것 처럼, 사용자가 눈치채지 못 할만큼의 속도로 두 작업을 번갈아 가면서 CPU가 처리하도록 OS가 스케쥴을 조절하는 것이죠. 그런데 만약, 스레드가 너무 많아서 제대로 CPU를 점거하지도 못하고, 작업을 계속해서 교체하게 되면 어떻게 될까요? 실제로 CPU가 작업을 처리하는 시간보다, 문맥 교환에 더 많은 시간이 들어가게 되므로, 음악이 벅벅 끊기는 등의 지름유발상황이 생기겠죠. 그럼, 시간 쪼개기를 한번 시뮬레이트 해 볼까영? 어헣.

using System;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam2
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            const int max = 10000;

            //현재 작업중인 스레드외에 추가로 스레드를 생성
            Task task = new Task(() =>
                {
                    for (int count = 0; count < max; count++)
                    {
                        Console.Write("|");
                    }
                });

            //추가 스레드 시작
            task.Start();

            //현재 작업중인 스레드에서도 반복문 시작
            for (int count = 0; count < max; count++)
            {
                Console.Write("-");
            }

            //혹시 현재 스레드가 빨리 끝나더라도,
            //추가 스레드가 끝날 때 까지 기다리기.           
            task.Wait();
        }
    }
}

<코드1>아주 단순한 코드

<코드1>은 아주 단순한 코드입니다. 콘솔 어플리케이션의 실행을 담당하는 스레드 외에, 추가로 스레드를 하나 더 생성해서, 두 스레드에서 똑같은 반복문을 돌면서 서로 다른 문자를 출력하게 하는 거죠. 결과를 볼까요?

-|---||||||||||||||||------|||||||||||||||---------------|||||||||||||-----------||||||--------------|||||||||||||--------------|||||||||||||------------||||||||--------------||||||||||||----------||||||||||||||---------|||||||||||||--------|||||||||||||||--------------|||||||||||||||-------------||||||||||||-||||||||||-----------------|||||||||||||||-------------||||||||||||||--|||||||||||||-------|||||||---------------|||||||||||||||----------||||||||||||||---------|||||||||-----------------||||||||||||||-------------|||||||||||||-------------||||||||||-----------------|||||||||||||------------|||||||||||||-----------||||||||------|||||||||||||--------|||||||||||||||-----||||||||||||||-------------||||||||||||----------------|||||||||||||---------------|||||--------------|||||||||||||----||||||||||||||||--------------|||||||||||||||---------||||||||||||-----------|||---------------||||||||||||||||----------------||||||-------------|||||||||----|||||||||||||||||-------------||||||||||||||-||||||||||||||-------------||||||||-------|||||||||||||||--------|--|||---------|||||||||||||--------|||||||||||---|||||||||||||||----------------|||||||||||||||--------------||||-----------------------------------------------------------------------------------------------
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .

<결과1>평범한 결과

서로 다른 문자가 출력되는 곳이 바로, 시간 쪼개기로 인한 문맥 교환이 일어나는 곳입니다. 정해진 시간만큼 한 스레드가 CPU를 점거하고 작업을 하는 것이죠. 그러면, 약간 방해를 해볼까요? 코드를 다음과 같이 약간 수정해봅니다.

Console.ReadLine();

//추가 스레드 시작
task.Start();

<코드2>수정된 아주 평범한 코드

그리고 이 프로그램이 사용자의 입력을 기다리는 동안, 다음과 같이 프로세스의 우선순위를 낮춰버립니다.

<그림2>프로세스 우선순위 낮추기 ㅋ

그리고 한번 실행해 볼까요? 프로세스의 우선순위가 낮아지면, 실행중인 작업이 우선순위가 높은 다른 프로세스에게 방해를 받을 가능성이 높아지는 거죠.

---------|||||||----||||||||||||||||-----||||||||||||--------||||||||||||||------------|||||||||----------------||||||||||||||------------||||||||||||||-------------|||||||||||----------------|||||||||||||-----------||||||||||||||-------------||||||||||||--------||||||||||||||------------|||||||||||||||-------------|||||||||||||------||||||||||||||-------------||||||||||||||--------------|||||||||||-----------||||---------------|||||||||||||-------------||||||||||||||-------|||||||||||||----|||||||||||||--------------|||||||||||||||-------------|||||||||||||-|||||||||||---------------||||-------------|||||||||||||-------------|||||||||||||---------|----------------|||||||||||||-------------||||||||||||||-----------||||||||||||---------------|||||---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .

<결과2>낮은 우선순위 결과

그런데, <결과2>를 보니, 얼마나 방해를 받은 건지 솔직히 잘 모르겠네요.('-'가 마지막에 막 출력된 건, '|'를 출력하는 스레드가 빨리 작업을 끝내서 입니당) 제 컴이 쿼드에 2.7GHz짜리인데, 아마도 이정도로는 방해가 안되는 거 같습니다. 그래서! 비주얼 스튜디오 2010 20개랑, 음악을 틀고, 바이러스 검사를 돌리고, 인터넷 익스플로러 8도 창을 7개정도 띄워놓고 실험을 해봤습니다.

-||||||||||||||||-------------|---------------|--------------||||||||||----------||||||||||||||-----------||||||||||||--------------|||||||||||---------||||||||-|||||||----|||||||||------------|||||||||||||-------------|||-----------||||||||---------------||||||||||||||-------------||||||-------------||||||||||--------||||||||||||||----|||||||||||||||--------------||||||||||||-----------||||||||||----------------|||||||||||----------|------------||-|||||||||------||-------|||--------------|||||||||||||------------|||||||||||||-------------|||||||||||----|||||||||||-----||||||||||||||---------------||||||||||||||------------|||||||||----------------||||||||||||--------|||||||||||||-------------|||||||||-------|||------------|||||-----|||||||------||||||||||||||||---------------------||||||------|||||||||||||||-------------||||||||||||||-------------||||||||||||--------||||||||||||||||-------------||||||||||--------------|||||||||-------||||------|----||||||-----||||||||||||||-------------|||||||||------------|||||||||||-------||||||||||||||--------------||||||||||||||--------------||||||||||--------||||
|--------------||||||||||||||||-----------|||||||||||||--|||||||||||------||||||||----------------||----||||||||||||||-----||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .

<결과3>갖가지 태클을 가한 결과

<결과3>을 보시면, 어느 정도 패턴이 불안정 해진 걸 보실 수 있습니다. 제대로 처리도 못하고, '|'이거 딱 한개 출력하고 문맥 교환이 일어난 부분도 꽤 보이네요.


원자성(Atomicity)

원자성은 뭘까요? 원자성을 만족하는 조건을 보지요. 아래 조건 중에서 하나를 만족하면 원자성을 만족하는 것입니다.

1. 작업을 처리하기 위한 명령어 집합은 다른 작업이 끼어들기 전에 반드시 완료되어야 한다.
2. 작업을 처리 중인 시스템의 상태는, 작업을 처리하기 전의 시스템의 상태로 돌아갈 수 있어야 한다. 즉, 아무 작업도 처리되지 않은 시스템의 상태로 돌아갈 수 있어야 한다.

예를 들면, 은행 계좌에서 돈을 송금하는 걸 생각해보면요. 돈을 송금하기위한 몇가지 단계가 있습니다. 일단 계좌에 돈이 있는지 확인하고, 보낼 계좌가 존재하는지 확인하고, 그리고 돈을 실제로 송금하는 것이죠. 이렇게 송금을 위한 각 단계를 밟는 와중에, 돈을 인출한다던가 하는 작업이 끼어들면 안되겠죠. 그리고 송금 절차가 완료되기 전에는 계좌에 아무런 변화가 없어야 하는 거죠.

C#에서 num++같은 연산을 보면, num의 값을 가져오고, num의 값을 1 증가시키고, num에 증가된 값을 넣는 절차를 밟는데요. ++연산자는 원자성을 만족하지 못합니다. 그래서 num에 증가된 새 값을 넣기 전에, 다른 스레드가 원래 값을 변경 시켜버린다던가 하는 일이 벌어질 수 있죠.


데드락(Deadlock)

데드락은 죽음을 잠근다는 뜻이므로, 죽지 않는다는 뜻입니다. 네, 저를 죽이려고 달려드는 사람들의 모습이 보이네요. 모두들 잠깐만 진정하시고....-_- 이건 서로 볼을 꼬집고서, '니가 먼저 안놓으면, 나도 안놓을 꺼임'하고 외치고 있는 꼬마들을 생각하시면 됩니다. 꼬맹이들은 괜한데서 자존심을 세우죠. 그래서 먼저 놓으면 지는거라고 생각해서 안 놓습니다. 그래서 서로 계속해서 볼을 꼬집고 질질 짜게 되는 거죠. ㅋㅋㅋ

한 스레드는 A라는 자원을 점거하고, B를 가지고 와야 A를 놓아줍니다. 그리고 또 다른 스레드는 B라는 자원을 점거하고, A를 가져와야 B를 놓아준다고 해보죠. 그러면 이 스레드들은 서로 상대방이 가진 자원을 하염없이 기다리는 상황이 됩니다. 죽을 때까지 그 상태로 기다리겠죠. 그래서 이건 데드락입니다. 어헣.


- 정리하면서

위에서 설명드린 원자성이나 데드락은 여러개의 스레드에서 어떤 순서로 명령어를 실행하느냐에 따라서 복잡하게 발생합니당. 이런 프로그램을 짜려면 머리 빠지겠죠. 아이 무셔워라. 그래서 조심해야 하는 것이고, 이런 실수를 최대한 줄여주는 도구가 있어야 하는 것이죠!!

이게 왠 운영체제 수업이냐 하고 반감을 가지시는 분덜도 있으시리라 생각이 됩니다. 모.. 복습했다 생각하시고 어헣. 좋은게 좋은거니깐.. 어헣.


- 참고자료

1. http://www.cafeaulait.org/course/week11/03.html
2. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wesley

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

- 끝은 또 다른 시작일 뿐.

인생에서는 항상 뭔가가 끝나면 뭔가가 시작되기 마련입니다. 직장을 그만두면, 직장인은 끝나지만, 백수가 시작되죠. 직장을 구하면, 백수가 끝나고 직장인을 시작하는 것이구요. 길고 길었으며, 별로 인기 없었던 Welcome to dynamic C#이 끝나고, 앞으로도 얼마나 길고 길지 모르며, 인기도 없을 Welcome to Parallel C#이 시작됩니다. 인생에선 끝이 안나는 것도 있더군요. 허접함은 불치병이라고 들었습니다. 시한부면 좋으련만. 흥. 그래도 이 팀 블로그에서 유일하게 만나실 수 있는 허접함의 향연이니, 나름 즐겁지 않으신가요. 어헣어헣.


- 자 언제나 그렇듯이 개념정리 부터 갑시다.

언제나 그렇죠. 제 글은 언제나 그래영. 우선 개념정리부터 하고 들어갑니당. 이 시리즈가 병렬적 C#에 대한 글이니, 우선 관련된 개념부터 정리하고 들어가야죠. 어헣. 이 바닥에서 흔히 사용되지만 쫌 헷갈리는 용어가 두 개 있죠. 바로, 동시성(Concurrency)와 병렬성(Parallelism)이죠. 여러분은 이거 잘 구분되시나영? 되시면 건너 뛰시구요, 안되면? 이 글은 바로 당신과 나를 위한 글인거죠. 아.. 이건 운명적 만남. 어헣.

이 개념을 잘 정리한 글을 찾아서 인터넷을 뒤졌는데, 그 결과 나름 정리한 결과는 다음과 같습니다.

1. 첫번째 정리(동시성 vs 병렬성)

동시성과 병렬성은 같은 의미가 아니다. 만약, T1과 T2라는 두 개의 작업이 시간상 언제 어떻게 수행될지 미리 정해져있지 않다면, 그 두 작업은 동시적이라고 말할 수 있다. 즉, 

  T1은 T2보다 빨리 수행되고 종료될 수 있다.
  T2는 T1보다 빨리 수행되고 종료될 수 있다.
  T1과 T2는 같은 시간에 동시에 실행될 수 있다.(이거슨 레알 병렬성.)
  T1과 T2는 교차적으로 수행될 수 있다.

2. 두번째 정리(동시적 vs 병렬적)

병렬성이라는 말은 여러개의 동일한 작업을 동시에 수행하는 것을 의미한다.(각각의 동시에 수행되는 동일한 작업들은 서로 독립적이다.) 동시성이라는 것은 여러개의 작업을 공통된 목표를 향해서 동시에 수행하는 것을 의미한다.

둘을 확실히 구분하기 힘든 것은, 동시성을 위해서 병렬성을 활용할 수 있다는 것이다. 예를 들어서 퀵소트 알고리즘을 생각해보면, 퀵소트 알고리즘의 각 분리된 단계는 병렬적으로 정렬될 수 있다. 하지만 전체 알고리즘은 동시적이다. 즉, 퀵소트 알고리즘은 동시적 이면서도(각 분할된 단계에서 나온 결과를 종합해서 하나의 공통된 목표를 추구하므로), 각 분할된 단계의 정렬은 병렬적일 수 있는 것이다. 그리고 병렬적인 각 단계의 정렬은 서로 무관하며, 서로 다른 데이터에 대해서 정렬을 하는 것이다. 그래서 좀 헷갈리긴 하겠지만, 전체 알고리즘을 병렬 퀵소트라고 부를 수도 있는 것이다.



- 넌 여전히 말이 많구나.

즉, 동시성과 병렬성은 서로 다른 개념이지만, 서로 같이 사용되는 경우가 있어서 확실히 구분하기가 애매한 경우도 있다는 말인데요. 어디 한번, 예제를 구경해보면서 이야기를 하시죠.

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;

namespace Exam1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<string> files = new List<string>();
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\음악", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 10.0", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 9.0", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Windows Mobile 6 SDK", "*", SearchOption.AllDirectories));
            List<string> fileList = new List<string>();

            foreach (var file in files)
            {
                FileInfo fileInfo = new FileInfo(file);
                if (fileInfo.Exists)
                {
                    if (fileInfo.Length >= 10000000)
                    {
                        fileList.Add(file);
                    }
                }
            }

            foreach (var file in fileList)
            {
                Console.WriteLine(file);
            }
        }
    }
}

<코드1> 일단 그냥 평범한 예제

<코드1>은 그냥 평범한 예제입니다. 명시해준 폴더에 있는 모든 파일을 검색해서 10메가가 넘는 파일의 목록을 만드는 프로그램이죠. 위 코드에서 왜 디렉토리를 저렇게 명시해줬냐고 물으신다면?!? 그냥 권한 때문에 접근 못하는 디렉토리가 있어서, 파일이 많은 디렉토리 위주로 골랐다고 대답해드리지요. 어헣. <코드1>을 동시성을 활용할 수는 없을까요? 만약에 동시성을 활용한다면, 어디를 동시적으로 실행 할 수 있을까요? 정답을 맞추시는 분께는 2박 3일로 하와이!!! 의 사진을 구경할 수 있는 기회를 드리겠습니다. 구글협찬이구요, PC는 개인지참입니다..... 아.. 상품대박.

foreach (var file in files)
{
    FileInfo fileInfo = new FileInfo(file);
    if (fileInfo.Exists)
    {
        if (fileInfo.Length >= 10000000)
        {
            fileList.Add(file);
        }
    }
}
<코드2> <코드1>에서 동시성을 활용가능한 곳!

넵, 바로 <코드2>가 동시성을 활용가능한 곳이지요. 왜냐면, 각 파일이름을 가지고 파일을 가져와서, 파일의 크기를 검사하는 각각의 작업은 서로 전혀 상관없기 때문이죠. '마재윤이조작이라니.jpg'라는 파일과 '박세식바보똥깨.avi'라는 파일에 대해서 동시에 작업이 진행된다고 해서 서로 겹치는 것도 없고, 문제가 될 것도 없습니다. 오히려, 순차적으로 수행할 때보다, 3-4개정도로 쪼개서 동시에 작업을 수행하면 훨씬 빨라지겠죠. 그래서! 여기서 병렬성을 활용하게 됩니다.

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<string> files = new List<string>();
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\음악", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 10.0", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 9.0", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Windows Mobile 6 SDK", "*", SearchOption.AllDirectories));
            List<string> fileList = new List<string>();

            Parallel.ForEach(files, (file) =>
            {
                FileInfo fileInfo = new FileInfo(file);
                if (fileInfo.Exists)
                {
                    if (fileInfo.Length >= 1000000)
                    {
                        fileList.Add(file);
                    }
                }
            });

            foreach (var file in fileList)
            {
                Console.WriteLine(file);
            }
        }
    }
}

<코드3> 병렬성! 을 활용한 버전.

<코드3>에서 굵게 처리된 부분이 바로 변경된 부분입니다. 나머지는? 똑같죠잉~~. 어헣. 굵게 처리된 부분은 .NET 4.0에서 새로 추가된 부분이며, 추후에 더 자세하게 설명드릴 기회가 있을 것 같군뇨오! 그러니깐 일단 궁금증일랑 고이접어 나빌레라~ 하시고, <코드3>을 봅시당. <코드3>에서 분명 각 리스트를 몇 부분으로 쪼개서 수행시간을 줄이려고 병렬성을 도입했지만, 각 작업의 결과는 한 개의 리스트에 추가됩니다. 즉, 10메가 넘는 파일의 목록을 만든다는 공통의 목표를 달성하기 위해서 병렬성을 사용한 것이죠. 즉, 위 코드는 병렬성을 활용한 동시적 코드입니다. 이게 위에서 열심히 동시성과 병렬성을 설명드린 내용인 거죠.


- 그래서? 얼마나 빠른기고?

자~ 그럼 얼마나 빠른건지 어디 한번 확인해봅시다.

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;

namespace Exam1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<string> files = new List<string>();
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\음악", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 10.0", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 9.0", "*", SearchOption.AllDirectories));
            files.AddRange(Directory.GetFiles("C:\\Program Files (x86)\\Windows Mobile 6 SDK", "*", SearchOption.AllDirectories));
            List<string> seqFileList = new List<string>();
            List<string> parFileList = new List<string>();

            DateTime seqStart = DateTime.Now;
            //순차적 방식
            foreach (var file in files)
            {
                FileInfo fileInfo = new FileInfo(file);
                if (fileInfo.Exists)
                {
                    if (fileInfo.Length >= 10000000)
                    {
                        seqFileList.Add(file);
                    }
                }
            }
            DateTime seqEnd = DateTime.Now;
            TimeSpan seqResult = seqEnd - seqStart;

            DateTime parStart = DateTime.Now;
            //병렬적 방식
            Parallel.ForEach(files, (file) =>
            {
                FileInfo fileInfo = new FileInfo(file);
                if (fileInfo.Exists)
                {
                    if (fileInfo.Length >= 1000000)
                    {
                        parFileList.Add(file);
                    }
                }
            });
            DateTime parEnd = DateTime.Now;
            TimeSpan parResult = parEnd - parStart;

            Console.WriteLine("순차적 방식 : {0}",seqResult);
            Console.WriteLine("병렬적 방식 : {0}", parResult);
        }
    }
}

<코드4> 비교를 해보자!

<코드4>처럼 순차적 방식과 병렬적 방식의 시작 시간과 끝 시간을 기록해서 두 방식에서 걸리는 시간을 측정해봤습니다. 결과능~?

순차적 방식 : 00:00:01.6270960
병렬적 방식 : 00:00:00.6230368
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .
<결과1> 비교 결과.

그렇쿤뇨. 병렬적 방식이 두배 이상 빠르게 나온 걸 볼 수 있습니다. 그저 기존의 루프를 병렬 루프로 바꾼 것 뿐인데 말이죠.


- 마무리 합시다.

일단 오늘은 기본적인 개념을 명확하게 하고, 아주 간략하게 예제를 봤습니다. 일단 .NET 4.0에서 병렬 프로그래밍이 상당히 편해진 거 같긴하죠? 조금씩 더 자세히 알아보도록 하지요. 어헣.


- 참고자료

1. http://blogs.sun.com/yuanlin/entry/concurrency_vs_parallelism_concurrent_programming
2. http://my.opera.com/Vorlath/blog/2009/10/08/parallel-vs-concurrent
3. Essential C# 4.0, Mark Michaelis, Addison Wisley

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License

-신 캐릭터의 등장.

언제나 새로운 캐릭터의 등장은 가슴을 설레이게 하는거 같습니다. 디아블로 같은 액션 RPG도, 스타크래프트같은 전략시뮬에서도, 미연시에서...... 그리고 비주얼스튜디오에서도 말이죠. Axum은 딱히 비주얼스튜디오 2010에 포함되기로 이야기 되는 언어는 아닙니다만, 왠지 2010이나 그 이후버전에선 정식으로 편입되어서 중요한 역할을 할 것같은 느낌이 들어서 아주 조금씩 소개를 드려볼까 합니다. 물론 Welcome to Parallel world에서는 Axum만 다루진 않을 거구요 기타 다른 병렬프로그래밍에 대한 이슈들을 쌩초보의 입장에서 공부하면서 정리해보고자 합니다. 신기한게 보이면 그냥 못지나치는 성격이라 시간은 부족해지는데 일은 계속해서 늘리고 있군요. 아무튼, 관심있는분들의 많은 따쓰한 피드백을 기다리며 시작해보겠습니다. 

-Axum????

Axum은 위에서 설명드린것 처럼 딱히 아직 구체적인 계획은 없고 그저 실험적으로 개발되고 있는 새로운 언어입니다. 가이드문서에서는 아래와 같이 설명을 하고 있군요.

Writing a parallel program typically requires partitioning the solution into a number of parallel tasks. Some problems are easily amenable to parallelization because the tasks can run independently of each other. In other problems the tasks have interdependencies and require coordination. ......... With Axum, we offer a language that allows programmers to arrange coordination between components in a way that is close to their natural conception of the solution. In other words, if you can model your solution in terms of interactive components, encoding it in Axum will be straightforward, and you will likely avoid many common concurrency-related bugs. 

병렬 프로그램을 작성하려면, 프로그램을 여러개의 작은 병렬작업들로 쪼개는 작업이 필요합니다. 몇가지 문제들은 애초에 서로 독립적으로 수행될 수 있으니깐 쉽게 병렬화시킬 수 있습니다. 다른 몇가지 문제들은 서로 연관되어 있기 때문에 순서를 잘 정해줘야 합니다. .... Axum은 그러한 수행순서등을 솔루션이 원래 동작해야 하는 시나리오에 근접하게 잘 정리하도록 도와주는 새로운 언어입니다. 부연 설명을 하자면, 문제해결을 위한 솔루션을 컴포넌트들의 상호작용모델로 그려낼 수 있다면, 이런 솔루션을 Axum으로 표현하는 작업은 매우 직관적이고 쉬울 것입니다. 그래서 프로그래머들은 매우 흔히 발생하는 동시성과 관련된 버그를 피할 수 있게 되는 것이죠.


즉, 병렬프로그래밍을 지원하기 위한 새로운 DSL이라고 생각하면 될 것 같기도 하군요. Axum은 C#과 비슷한 점이 많기도 하고 틀린점도 있는데 대강정리해보면 아래와 같습니다.

-C#과 Axum이 가진 공통점은 :
      모든 C# 3.0의 람다와 LINQ쿼리 같은 표현식들
      모든 C# 3.0의 yield와 yield break같은 구문들
      메서드와 필드 정의들
      델리게이트와 이뉴머레이션 타입들 

-Axum에서 볼 수 없는 C#의 요소들
      클래스, 인터페이스와 구조체
      연산자 정의들
      프로퍼티
      상수 필드와 상수지역변수
      정적 필드와 정적 메서드 

-Axum에서만 볼 수 있는 요소들
      에이전트 와 도메인
      채널
      스키마
      네트워크
      Interleaved control flow


그렇다는 하는 군요. 아무튼, 정리해보면 'Axum은 C#과 비슷한 점도 있고 틀린점도 있으며 병렬프로그래밍을 지원하기 위해서 새롭게 실험적으로 개발되고 있는 DSL이다' 정도가 되려나요?

DSL이라는 말은 제가 붙인겁니다만, 아무튼 모냥을 보니 병렬프로그래밍이라는 부분에 특화된 모습을 보이면서 class정의는 C#, F#, Managed C++, Visual Basic.NET등의 언어를 통해서 하거나 C#을 통해 직접 정의할 수 있다는 걸로 봐서는 DSL이라고 보는게 맞는거 같기도 하군요. 여담이지만 위에서 언급한 4개의 언어의 순서는 제 맘대로 한건 아니구요 문서에 있는 순서를 그대로 언급한 겁니다. F#도 이제 MS내에서도 중요하게 생각하고 있다는 걸까요? 왠지 급흐뭇해 지는 군요.
(찾아보니 이전에 Maestro라는 코드네임으로 개발되던 언어였고 DSL이 맞군요 ㅋ)


여담2 이지만 이런 구절도 있었습니다. "Axum is a .NET language and can use libraries written in other .NET language such as C#, Visual Basic or F#." 이제 F#도 C#과 VB.NET으로 대표되는 주요언어에 포함되는 느낌이로군요 캬캬캬.

아무튼, Axum은 여기서 받으실 수 있습니다. 그리고 그 사이트에서 문서도 보실 수 있구요. 좀 더 자세한 이야기는 다음포스트로 넘기기로 할까요?

-나만 몰랐던가? concurrency와 parallel은 다른 것이다!

일단, 사전적 정의를 보자면 아래과 같습니다.

concurrent - 무언가가 시간적으로 동시에 일어나는 이미지
parallel - 무언가 동일한게 시간&공간적으로 다른곳에 존재하는 이미지

그리고 여기에 대한 좋은 설명이 있어서 참고해봤는데요, 싱글코어 CPU에서 실행되는 두개의 concurrent한 스레드는 concurrent하지만, parallel하지는 않다는 이야기이고... parallel은 멀티코어, 멀티CPU, 분산환경에서 얻을 수 있는 장점이라는 이야기더군요 즉, concurrent하다고 해서, parallel한것은 아니라는 것입니다.

 

- 참고자료

1. Axum Programmer's Guide, Microsoft Corporation
2. AXUM LANGUAGE OVERVIEW, Niklas Gustafsson
3. http://blogs.sun.com/yuanlin/entry/concurrency_vs_parallelism_concurrent_programming


신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License