Welcome to Parallel C#(2) - 계속 되는 개념 찾기.

C# Parallel Programming 2010. 5. 27. 09:00 Posted by 알 수 없는 사용자

- 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?

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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.

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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.

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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

Welcome to Parallel C#(1) - 굿바이, 그리고 안녕~~?

C# Parallel Programming 2010. 5. 24. 09:00 Posted by 알 수 없는 사용자

- 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