8편. Python 멀티스레딩 vs GIL – Java와 Python 병렬 처리 방식 비교
📚 목차
1. Java 병렬 처리 구조: Thread, Runnable, Executor
2. Python의 병렬 처리 방식: GIL을 피하는 전략들
3. GIL(Global Interpreter Lock) 구조와 병목 현상의 원리
4. 멀티스레드 vs 멀티프로세스 전략 비교
5. 실습 - 같은 연산, 다른 결과: Java vs Python
✔ 마무리 - 병렬 처리 전략의 선택 기준
멀티코어 CPU 환경이 기본이 된 지금, 병렬 처리는 대용량 연산과 실시간 처리를 위한 핵심 기술입니다.
특히 서버 사이드 애플리케이션, 데이터 분석, AI 모델 실행 등에서는 병렬 구조의 설계 방식이 전체 성능을 좌우합니다.
Java는 언어 수준에서 멀티스레딩을 강력하게 지원해 왔으며, 스레드 풀 기반의 병렬 처리(ExecutorService)는 이미 서버 프로그래밍의 표준입니다. 반면 Python은 GIL(Global Interpreter Lock)이라는 구조적 제약으로 인해 병렬 처리 전략이 완전히 다르게 작동합니다.
이 글에서는 Java와 Python의 병렬 처리 방식을 비교하고, 같은 연산을 병렬 처리했을 때 어떤 차이가 발생하는지를 실습과 함께 살펴봅니다.
1. Java 병렬 처리 구조 – Thread, Runnable, Executor
Java는 JVM(Java Virtual Machine) 수준에서 멀티스레드를 지원하며, 운영체제의 멀티코어 프로세싱을 효과적으로 활용하여 진정한 병렬 처리를 가능하게 합니다. 여러 개의 CPU 코어를 동시에 사용하여 작업을 분할 처리할 수 있습니다.
Java에서 멀티스레드는 다음과 같은 방식으로 구성됩니다:
🔸 Thread:
java.lang.Thread 클래스를 직접 상속받아 run() 메서드를 오버라이드하여 스레드가 수행할 작업을 정의합니다.
가장 기본적인 스레드 생성 방식이지만, Java는 단일 상속만 허용하므로, 이미 다른 클래스를 상속받은 경우 이 방식을 사용할 수 없습니다. 간단하고 독립적인 작업을 수행할 때 주로 사용됩니다.
🔸 Runnable:
스레드가 실행할 로직을 java.lang.Runnable 인터페이스로 분리합니다.
Runnable 인터페이스는 run() 메서드 하나만 가지고 있습니다.
이 방식은 Thread 클래스를 상속받지 않으므로, 다른 클래스를 상속받을 수 있으며 코드의 재사용성과 유연성을 높입니다. 대부분의 경우 Runnable을 구현하는 것이 권장됩니다.
🔸 ExecutorService:
java.util.concurrent 패키지에 포함된 스레드 풀 기반의 병렬 처리 프레임워크입니다.
스레드를 직접 생성하고 관리하는 복잡성과 오버헤드를 줄여주며, 미리 생성된 스레드들을 재사용하여 성능을 최적화합니다.
복잡하고 대규모의 병렬 작업을 효율적으로 관리하고 스케줄링하는 데 매우 유용합니다.
✔️ 예제 1 - Thread 상속 방식
MyThread 클래스는 Thread를 상속받아 run() 메서드를 오버라이드합니다. main 메서드에서 MyThread의 인스턴스를 생성하고 start() 메서드를 호출하면, 각 스레드의 run() 메서드가 별도의 실행 흐름으로 동시에 수행됩니다.
public class MyThread extends Thread {
private String name; // 스레드의 이름을 저장할 변수
public MyThread(String name) {
this.name = name;
}
@Override // Thread 클래스의 run 메서드를 오버라이드합니다.
public void run() {
// 이 블록 내의 코드는 별도의 스레드에서 실행됩니다.
System.out.println("Hello from: " + name);
}
public static void main(String[] args) {
// 두 개의 MyThread 인스턴스를 생성하여 각각 "Thread-1", "Thread-2" 이름을 부여합니다.
MyThread t1 = new MyThread("Thread-1");
MyThread t2 = new MyThread("Thread-2");
// start() 메서드를 호출하여 스레드를 시작합니다.
// start()는 내부적으로 새로운 스레드를 생성하고 해당 스레드에서 run() 메서드를 호출합니다.
// 이 두 스레드는 거의 동시에 실행될 수 있습니다.
t1.start();
t2.start();
}
}
✔️ 예제 2 - ExecutorService를 용한 병렬 처리
ExecutorService는 스레드 풀을 관리하며, Runnable 또는 Callable 작업을 제출하여 실행합니다.
이 예제에서는 2개의 스레드를 가진 스레드 풀을 생성하고, 두 개의 Runnable 작업을 제출합니다.
스레드 관리를 ExecutorService가 대신해주므로 개발자는 작업 자체에 집중할 수 있습니다.
import java.util.concurrent.*; // ExecutorService, Executors 등을 사용하기 위한 import
public class ExecutorExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 고정된 2개의 스레드를 가진 스레드 풀을 생성합니다.
// 이 스레드 풀은 제출된 작업을 처리하기 위해 최대 2개의 스레드를 동시에 사용할 수 있습니다.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
// 첫 번째 Runnable 작업 (람다 표현식 사용)
Runnable task1 = () -> {
System.out.println("Executing Task 1");
// 실제 작업 내용 (예: 복잡한 계산, 파일 I/O 등)
};
// 두 번째 Runnable 작업
Runnable task2 = () -> {
System.out.println("Executing Task 2");
// 실제 작업 내용
};
// 스레드 풀에 작업을 제출합니다.
// executor가 사용 가능한 스레드를 할당하여 task1을 실행합니다.
executor.submit(task1);
// executor가 사용 가능한 스레드를 할당하여 task2를 실행합니다.
executor.submit(task2);
// 더 이상 새로운 작업을 제출하지 않을 것임을 executor에게 알립니다.
// 이미 제출된 작업들은 모두 완료될 때까지 실행됩니다.
executor.shutdown();
// 모든 제출된 작업이 완료될 때까지 main 스레드가 대기하도록 할 수 있습니다 (선택 사항).
// executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);
}
}
2. Python 병렬 처리 방식 – GIL을 피하는 전략들
Python은 동시성 및 병렬 처리를 위한 다양한 모듈을 제공하지만, CPython 인터프리터의 내부적인 GIL(Global Interpreter Lock)의 존재로 인해 Java와는 다른 접근 방식을 필요로 합니다.
Python은 크게 세 가지 병렬 처리 모듈을 제공합니다:
✔️threading – I/O 바운드 작업에 적합
threading 모듈은 Java의 Thread와 유사하게 스레드를 사용하여 동시성을 구현합니다.
하지만 위에서 언급된 GIL의 영향으로 인해 CPU 연산 위주의 작업에서는 진정한 병렬 처리가 어렵습니다.
이는 한 번에 하나의 Python 스레드만이 CPU를 사용할 수 있도록 제한되기 때문입니다.
따라서 threading은 주로 I/O 바운드(예: 네트워크 통신, 파일 읽기/쓰기, 데이터베이스 쿼리 등) 작업에 적합합니다.
I/O 작업 중에는 GIL이 해제될 수 있어 다른 스레드가 실행될 기회를 얻기 때문입니다.
import threading
import time
def task_io_bound(name):
"""
I/O 바운드 작업을 시뮬레이션합니다.
(예: 네트워크 요청, 파일 읽기/쓰기 대기)
"""
print(f"[{name}] I/O 작업 시작...")
time.sleep(2) # 2초 동안 대기 (GIL 해제)
print(f"[{name}] I/O 작업 완료!")
print("--- threading 모듈 예시 (I/O 바운드 작업) ---")
# 두 개의 스레드 생성
t1 = threading.Thread(target=task_io_bound, args=("Thread-1",))
t2 = threading.Thread(target=task_io_bound, args=("Thread-2",))
# 스레드 시작
t1.start()
t2.start()
# 모든 스레드가 완료될 때까지 대기
t1.join()
t2.join()
print("모든 threading 작업 완료.")threading은 동시성을 제공하지만, GIL 때문에 CPU 연산에는 비효율적입니다.
✔️ multiprocessing – CPU 바운드 작업용
multiprocessing 모듈은 운영체제 수준에서 별도의 프로세스를 생성하여 병렬 처리를 수행합니다.
각 프로세스는 독립적인 Python 인터프리터와 자신만의 메모리 공간을 가지며, 각각 독립적인 GIL을 갖습니다.
따라서 multiprocessing은 GIL의 제약을 받지 않고 멀티코어 CPU를 효과적으로 활용하여 진정한 병렬 처리(Real Parallelism)를 가능하게 합니다.
CPU 바운드(CPU 집약적인 계산) 작업에 매우 적합합니다.
import multiprocessing
import time
def task_cpu_bound(name, iterations):
"""
CPU 바운드 작업을 시뮬레이션합니다 (예: 복잡한 계산).
"""
print(f"[{name}] CPU 작업 시작...")
result = 0
for i in range(iterations):
result += i * i # 간단한 계산 수행
print(f"[{name}] CPU 작업 완료! 결과의 일부: {result % 1000}")
if __name__ == '__main__':
print("--- multiprocessing 모듈 예시 (CPU 바운드 작업) ---")
# 두 개의 프로세스 생성
p1 = multiprocessing.Process(target=task_cpu_bound, args=("Process-1", 50_000_000))
p2 = multiprocessing.Process(target=task_cpu_bound, args=("Process-2", 50_000_000))
# 프로세스 시작
p1.start()
p2.start()
# 모든 프로세스가 완료될 때까지 대기
p1.join()
p2.join()
print("모든 multiprocessing 작업 완료.")각 프로세스는 별도 GIL을 사용하므로 병렬성이 보장됩니다.
✔️ concurrent.futures – 고수준 API
이 모듈은 ThreadPoolExecutor와 ProcessPoolExecutor를 제공하여 병렬 처리를 더 쉽게 구현할 수 있도록 돕는 고수준(High-level) API입니다.
개발자가 스레드나 프로세스의 생성 및 관리에 직접 신경 쓰지 않고 작업을 제출하고 결과를 받을 수 있게 하여 코드의 복잡성을 줄여줍니다.
어떤 종류의 풀(스레드 또는 프로세스)을 사용할지는 작업의 특성(I/O 바운드 vs. CPU 바운드)에 따라 결정합니다.
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import time
def example_task(name, duration):
"""
간단한 작업을 시뮬레이션합니다.
"""
print(f"[{name}] 작업 시작... ({duration}초 소요)")
time.sleep(duration)
print(f"[{name}] 작업 완료!")
return f"{name} 완료됨"
print("--- concurrent.futures 모듈 예시 (ThreadPoolExecutor) ---")
# ThreadPoolExecutor를 사용하여 I/O 바운드 작업에 적합
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
# 작업 제출
future1 = executor.submit(example_task, "Task A (Thread)", 2)
future2 = executor.submit(example_task, "Task B (Thread)", 1)
# 결과 가져오기
print(f"결과: {future1.result()}")
print(f"결과: {future2.result()}")
print("ThreadPoolExecutor 작업 완료.")
print("\n--- concurrent.futures 모듈 예시 (ProcessPoolExecutor) ---")
# ProcessPoolExecutor를 사용하여 CPU 바운드 작업에 적합 (__main__ 보호 필요)
# 실제 CPU 바운드 작업은 위에 multiprocessing 예시와 유사합니다.
# 여기서는 간단히 time.sleep으로 대체합니다.
# 주의: ProcessPoolExecutor는 Windows에서 if __name__ == '__main__': 블록 안에 있어야 합니다.
if __name__ == '__main__':
with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
# 작업 제출
future3 = executor.submit(example_task, "Task C (Process)", 2)
future4 = executor.submit(example_task, "Task D (Process)", 1)
# 결과 가져오기
print(f"결과: {future3.result()}")
print(f"결과: {future4.result()}")
print("ProcessPoolExecutor 작업 완료.")ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor는 쓰레드/프로세스 선택을 추상화해줍니다.
3. GIL 구조와 병목 현상의 원리
GIL은 Python(특히 CPython 구현)의 핵심 구조로, 한 번에 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 제한하는 메커니즘입니다.
즉, 아무리 멀티코어 CPU를 가진 시스템이라 할지라도, 여러 Python 스레드가 동시에 CPU를 사용하여 Python 코드를 실행하는 것은 불가능합니다. 이는 마치 턴제 게임처럼, 오직 하나의 스레드만이 "자기 차례"에 코드를 실행할 수 있는 것과 같습니다.
✔️ GIL의 영향
| 작업 종류 | GIL 영향 | 추천 방식 |
| CPU 바운드 연산 | ❌ 병렬 불가 | multiprocessing |
| I/O 바운드 | ⭕ 일부 동시성 허용 | threading, asyncio |
비유: 여러 명의 요리사가 한 주방을 "순서대로" 사용하는 상황과 같습니다.
누구든 작업은 가능하지만 동시에 조리하진 못합니다.
▪️ CPU 연산 위주 작업 (CPU-bound tasks):
GIL로 인해 CPU 연산이 많은 작업(예: 복잡한 수학 계산, 이미지 처리)에서는 멀티스레딩이 진정한 병렬성을 제공하지 못합니다.
여러 스레드를 사용하더라도 결국 하나의 스레드만 실행되므로, 오히려 스레드 간 전환(Context Switching) 오버헤드 때문에 단일 스레드보다 성능이 저하될 수 있습니다.
▪️ I/O 중심 작업 (I/O-bound tasks):
스레드가 I/O 작업(예: 파일 읽기/쓰기, 네트워크 요청, 데이터베이스 접근)을 수행하는 동안에는 GIL을 일시적으로 해제할 수 있습니다.
GIL이 해제되면 다른 스레드가 Python 바이트코드를 실행할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. 따라서 I/O 중심 작업에서는 GIL의 큰 영향 없이 여러 작업이 동시에 진행되는 것처럼 보이는 동시성(Concurrency)을 확보할 수 있습니다.
▪️ 진정한 병렬 처리:
Python에서 여러 CPU 코어를 활용하여 진정한 병렬 처리(Real Parallelism)를 얻기 위해서는 multiprocessing 모듈을 사용하여 별도의 프로세스를 생성하는 것이 필수적입니다.
각 프로세스는 독립적인 Python 인터프리터와 고유의 GIL을 가지므로, 서로 영향을 주지 않고 병렬로 실행될 수 있습니다.
4. 멀티스레드 vs 멀티프로세스 전략 비교
| 항목 | Java | Python threading | Python multiprocessing |
| 병렬성 지원 | ✅ O | ❌ GIL로 제한 | ✅ O |
| 생성 비용 | 낮음 | 낮음 | 높음 |
| 메모리 공유 | 쉬움 | 쉬움 | 어려움 |
| 데이터 동기화 | 필요 | 필요 | 필요 (IPC) |
| 적합한 작업 | CPU+I/O 혼합 | I/O 바운드 | CPU 바운드 |
Java는 멀티스레딩으로 진정한 병렬 처리가 가능하지만, Python은 GIL(Global Interpreter Lock) 때문에 threading 모듈로는 병렬성이 제한됩니다.
대신, multiprocessing 모듈을 사용하면 프로세스 기반으로 GIL의 영향을 받지 않고 CPU 작업을 병렬로 수행할 수 있습니다.
각 방법은 작업 성격에 따라 적절히 선택해야 하며, 메모리 공유 방식과 생성 비용, 데이터 동기화 방식에서도 차이가 있습니다.
5. 실습 – 같은 연산, 다른 결과: Java vs Python
✔️ 목
1부터 10억(10⁹ )까지 더하는 연산을 4개 스레드/프로세스로 병렬 수행하여 성능을 비교합니다. 이 연산은 CPU 집약적인 작업입니다.
✔️ Java – ExecutorService + Callable 활용
이 예제는 ExecutorService와 Callable 인터페이스를 사용하여 1부터 10억까지의 숫자를 4개의 스레드에 분배하여 병렬로 합산합니다. Callable은 runnable과 달리 작업 결과를 반환할 수 있어 각 스레드의 부분 합계를 효율적으로 취합할 수 있습니다.
import java.util.concurrent.*; // ExecutorService, Executors, Callable, Future 등을 사용하기 위한 import
public class ParallelSum {
// Callable 인터페이스를 구현하여 반환값을 가질 수 있는 병렬 작업 단위를 정의합니다.
static class SumTask implements Callable<Long> {
private long start, end; // 이 작업이 합산할 숫자의 시작과 끝 범위
SumTask(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override // Callable 인터페이스의 call() 메서드를 구현합니다.
public Long call() {
long sum = 0;
// 지정된 범위 내의 모든 숫자를 합산합니다.
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
return sum; // 계산된 부분 합계를 반환합니다.
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 4개의 스레드를 고정적으로 사용하는 스레드 풀을 생성합니다.
// 이는 4개의 CPU 코어를 활용하기 위함입니다.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
long N = 1_000_000_000L; // 총 합산할 숫자 범위의 끝 (10억)
long quarter = N / 4; // 각 스레드가 처리할 범위의 크기 (2억 5천만)
// 각 스레드에 10억을 4등분한 범위를 할당하여 SumTask를 제출합니다.
// submit() 메서드는 Future 객체를 반환하며, 이는 비동기적으로 실행될 작업의 결과를 나타냅니다.
Future<Long> f1 = executor.submit(new SumTask(1, quarter));
Future<Long> f2 = executor.submit(new SumTask(quarter + 1, quarter * 2));
Future<Long> f3 = executor.submit(new SumTask(quarter * 2 + 1, quarter * 3));
Future<Long> f4 = executor.submit(new SumTask(quarter * 3 + 1, N));
// 각 Future 객체에서 get() 메서드를 호출하여 해당 작업의 결과를 가져옵니다.
// get()은 작업이 완료될 때까지 블로킹(대기)합니다.
long total = f1.get() + f2.get() + f3.get() + f4.get();
// 모든 작업이 완료된 후 스레드 풀을 정상적으로 종료합니다.
executor.shutdown();
System.out.println("Total Sum: " + total);
}
}
✔️ Python – threading (성능 저하)
threading 모듈을 사용하여 동일한 합산 작업을 시도합니다.
result 리스트는 모든 스레드가 공유하는 공간으로, 각 스레드가 자신의 부분 합계를 저장합니다.
하지만 이 예제는 CPU 연산 위주 작업이므로 GIL의 영향을 크게 받아, 실제로는 병렬적인 성능 향상을 기대하기 어렵습니다.
import threading # 스레드를 사용하기 위한 모듈
def compute_sum(start, end, result, index):
"""
지정된 범위 (start부터 end까지)의 합계를 계산하고
그 결과를 공유 리스트 `result`의 `index` 위치에 저장합니다.
이 함수는 각 스레드의 타겟 함수로 사용됩니다.
"""
total = 0
for i in range(start, end + 1):
total += i
result[index] = total # 계산된 부분 합계를 공유 리스트에 저장
# 모든 스레드가 계산한 부분 합계를 저장할 공유 리스트를 초기화합니다.
# 멀티스레딩에서는 동일한 프로세스 내에서 메모리를 공유합니다.
result = [0] * 4
threads = [] # 생성된 스레드 객체들을 저장할 리스트
# 10억까지의 범위를 4등분합니다.
ranges = [(1, 250_000_000), (250_000_001, 500_000_000),
(500_000_001, 750_000_000), (750_000_001, 1_000_000_000)]
for i, (s, e) in enumerate(ranges):
# 각 범위에 대해 새로운 스레드를 생성합니다.
# target: 스레드가 실행할 함수 (compute_sum)
# args: 타겟 함수에 전달할 인자 튜플
t = threading.Thread(target=compute_sum, args=(s, e, result, i))
threads.append(t)
t.start() # 스레드 실행을 시작합니다. (GIL 때문에 한 번에 하나의 스레드만 Python 코드를 실행할 수 있습니다.)
# 모든 스레드가 자신의 작업을 완료할 때까지 메인 스레드가 대기합니다.
for t in threads:
t.join() # 스레드가 종료될 때까지 기다립니다.
# 모든 스레드의 부분 합계를 더하여 최종 합계를 출력합니다.
print("Total Sum (threading):", sum(result))
# 👉 이 방식은 Python의 GIL(Global Interpreter Lock)의 영향으로 인해 CPU 연산 위주 작업에서 성능 향상 효과가 거의 없거나
# 오히려 스레드 전환 오버헤드로 인해 단일 스레드 실행보다 더 오래 걸릴 수 있습니다.
# 이는 GIL이 한 번에 하나의 Python 스레드만 파이썬 바이트코드를 실행할 수 있도록 제한하기 때문입니다.
✔️ Python – multiprocessing (GIL 우회)
multiprocessing 모듈을 사용하여 10억까지의 합산 작업을 4개의 독립적인 프로세스로 분할하여 처리합니다.
각 프로세스는 자신만의 Python 인터프리터와 GIL을 가지므로, 멀티코어 CPU에서 진정한 병렬성을 달성할 수 있습니다. multiprocessing.Queue를 사용하여 프로세스 간에 결과를 안전하게 전달합니다.
import multiprocessing # 멀티프로세싱을 위한 모듈
def compute_sum(start, end, queue):
"""
지정된 범위 (start부터 end까지)의 합계를 계산하고
그 결과를 `queue`에 넣습니다. 각 프로세스의 타겟 함수로 사용됩니다.
"""
total = sum(range(start, end + 1)) # 파이썬의 sum() 함수를 사용하여 범위의 합계를 계산
queue.put(total) # 계산된 부분 합계를 큐에 넣습니다. (프로세스 간 통신)
if __name__ == '__main__': # Windows 환경에서 multiprocessing을 사용하려면 이 블록 안에 코드를 넣어야 합니다.
# 프로세스 간 안전하게 데이터를 주고받기 위한 큐를 생성합니다.
queue = multiprocessing.Queue()
# 10억까지의 범위를 4등분합니다.
ranges = [(1, 250_000_000), (250_000_001, 500_000_000),
(500_000_001, 750_000_000), (750_000_001, 1_000_000_000)]
processes = [] # 생성된 프로세스 객체들을 저장할 리스트
for s, e in ranges:
# 각 범위에 대해 새로운 프로세스를 생성합니다.
# target: 프로세스가 실행할 함수 (compute_sum)
# args: 타겟 함수에 전달할 인자 튜플
p = multiprocessing.Process(target=compute_sum, args=(s, e, queue))
processes.append(p)
p.start() # 프로세스 실행을 시작합니다. (각 프로세스는 독립적인 GIL을 가집니다.)
# 모든 프로세스가 자신의 작업을 완료할 때까지 메인 프로세스가 대기합니다.
for p in processes:
p.join() # 프로세스가 종료될 때까지 기다립니다.
# 큐에서 각 프로세스가 계산한 부분 합계를 가져와 최종 합계를 계산합니다.
total = sum(queue.get() for _ in processes) # 모든 프로세스가 put() 한 결과를 큐에서 가져옵니다.
print("Total Sum (multiprocessing):", total)
# ✅ 멀티프로세싱을 사용하면 각 프로세스가 독립적인 Python 인터프리터를 가지므로 GIL의 제약을 받지 않고
# Java처럼 멀티코어 CPU를 활용하여 진정한 병렬 처리 성능을 낼 수 있습니다.
# 이는 CPU 집약적인 작업에서 효율적인 시간 단축을 가능하게 합니다.
✔ 마무리 - 병렬 처리 전략의 선택 기준
Java 개발자에게 병렬 처리는 이미 익숙한 영역일 수 있습니다. Thread, Runnable, Executor 같은 개념은 서버 개발과 백엔드 시스템에서 자주 활용되기 때문입니다.
하지만 Python에서는 GIL이라는 구조적 차이로 인해 전혀 다른 전략이 요구됩니다. 익숙한 문법으로 멀티스레드를 작성하더라도, 실제로는 CPU가 하나의 스레드만 실행하도록 제한되기 때문에, 기대한 성능 향상을 얻기 어렵습니다.
Python에서는 멀티코어를 효과적으로 활용하려면 multiprocessing, ProcessPoolExecutor와 같은 프로세스 기반 전략을 반드시 선택해야 합니다.
📌요약
🔸 Java는 OS 수준 스레드를 활용해 진정한 병렬 처리가 가능하며, ExecutorService를 통해 안정적인 스레드 풀 운영이 가능합니다.
🔸 Python의 threading은 동시성에는 유용하지만 GIL로 인해 CPU 바운드 연산에 병목이 발생합니다.
🔸 multiprocessing은 GIL의 제약을 피할 수 있는 유일한 방법이며, CPU 병렬 작업에 최적화된 방식입니다.
🔸 concurrent.futures는 작업을 스레드/프로세스로 구분해 고수준 API로 처리할 수 있어 Python 초중급 개발자에게 특히 유용합니다.
🔸 실습에서 보았듯이 동일한 연산도 언어와 구조에 따라 처리 속도가 극명하게 달라집니다.
병렬 처리를 할 때는 단순히 멀티스레드처럼 보이는 코드가 아니라, 실제로 멀티코어를 활용하는 구조인지를 반드시 확인해야 합니다.
Java 개발자라면, Python에서의 병렬 처리가 더 많은 전략적 고민을 요구한다는 사실을 인식하고, 작업 유형에 따라 threading과 multiprocessing을 명확히 구분하는 습관을 들이시길 권장합니다.
Python은 코드 작성이 간결한 만큼, 내부 구조의 이해 없이는 성능을 끌어내기 어렵습니다. 익숙한 병렬 처리 개념을 언어의 제약에 맞게 재해석하는 것이 바로 성능 중심 개발자의 첫걸음입니다.
※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.
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