4편. 스레드란 무엇인가? – 하나의 프로세스에서 동시에 여러 일을 처리하는 원리

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4편. 스레드란 무엇인가? – 하나의 프로세스에서 동시에 여러 일을 처리하는 원리

 

📚 목차
1. 스레드란 - 하나의 프로그램에서 여러 일을 처리하는 방법
2. 멀티스레딩의 장단점 - 빠르지만 위험한 동시 실행
3. 파이썬으로 실습으로 배우는 쓰레드 - 두 작업을 동시에 실행해 보기
4. 스레드 간 자원 공유 - 메모리 효율과 충돌의 두 얼굴
5. 실무 속 스레드 활용 사례 - 요청이 몰려도 끊김 없이 처리하는 법
✔ 마무리 - 스레드는 실무 개발의 기본 설계 요소

 

우리는 스마트폰으로 음악을 들으며 동시에 채팅하고, 알림을 받고, 지도 앱으로 길을 찾기도 합니다.

이처럼 여러 기능이 동시에 실행되는 이유는 단순히 ‘기기가 빠르기 때문’이 아닙니다.

그 핵심에는 바로 '스레드(thread)'라는 동시 실행의 기본 단위가 있습니다.

이 글을 읽고 나면,
- 왜 게임에서 프레임이 끊기는지,
- 웹사이트가 멈추는 이유가 무엇인지,
- 서버가 사용자 요청을 동시에 처리하는 방식이 어떤 것인지

스레드라는 개념으로 이해할 수 있게 됩니다.

 

1. 스레드란? – 하나의 프로그램에서 여러 일을 처리하는 법

우리가 사용하는 대부분의 프로그램은 하나의 흐름으로만 동작하지 않습니다.

예를 들어 웹 브라우저에서는 각 탭마다 웹 페이지가 독립적으로 동작하며, 문서 편집기에서는 글을 쓰는 동시에 자동 저장이 이루어집니다. 이렇게 여러 작업이 동시에 처리되는 것처럼 보이는 이유는 무엇일까요?

 

그 핵심에는 바로 스레드(Thread)라는 개념이 있습니다.

스레드는 프로세스 내부에서 실행되는 독립적인 작업 흐름 단위로, 하나의 프로그램이 여러 작업을 병렬로 수행할 수 있도록 만들어 줍니다.

 

✔️ 스레드와 프로세스의 차이

🔸프로세스(Process): 실행 중인 프로그램의 독립된 실행 단위. 자체 메모리 공간을 가짐
🔸스레드(Thread): 하나의 프로세스 내에서 실행되는 실행 흐름. 프로세스의 메모리를 공유함

프로세스와 스레드 관계

✔️ 쉽게 비유해 보기

프로세스를 하나의 사무실이라고 생각해 봅시다.

그 안에서 일하는 직원들이 바로 스레드입니다.

사무실이 충분히 넓고 자원이 풍부하다면, 여러 명의 직원이 동시에 각자의 업무를 처리할 수 있습니다.

단, 이들은 같은 문서함이나 프린터 등을 함께 사용하기 때문에, 업무 중 충돌이 생기지 않도록 협업(동기화)이 중요합니다.

프로세스와 스레드의 동작을 사무실에 비유한 그림

프로세스: 사무실
 ├─ 스레드 1: 이메일 확인
 ├─ 스레드 2: 보고서 작성
 └─ 스레드 3: 프린터 출력 대기
→ 동일한 문서 자료함(메모리 공간)을 함께 사용

이렇게 스레드는 하나의 프로그램이 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있도록 도와주는 기본 단위입니다.

 

2. 멀티스레딩의 장단점 – 빠르지만 위험한 동시 실행

🔷 멀티스레딩이란 무엇인가?

멀티스레딩(Multithreading)은 하나의 프로세스 안에서 여러 개의 스레드를 동시에 실행하는 방식입니다.

각 스레드는 프로세스 내부의 독립적인 실행 흐름으로 동작하며, 공통된 메모리 공간을 공유합니다.

멀티스레딩을 사용하면 한 프로그램이 마치 여러 개의 작업을 동시에 수행하는 것처럼 동작하게 됩니다.

 

예를 들어
🔸문서 편집 프로그램이 자동 저장, 맞춤법 검사, 사용자 입력 처리를 동시에 수행하는 것처럼 보일 때
🔸채팅 앱이 여러 대화방에서 메시지를 동시에 수신 및 출력할 때

이처럼 복수의 기능이 끊김 없이 병렬적으로 동작할 수 있도록 돕는 핵심 기술이 바로 멀티스레딩입니다.

멀티스레딩 예시: 문서편집기

멀티스레딩 구조 예시

[프로세스: 문서 편집기]
├─ 스레드 1: 사용자 입력 처리
├─ 스레드 2: 자동 저장
└─ 스레드 3: 맞춤법 검사
→ 동시에 실행되어 사용자 경험 향상

 

🔷 멀티스레딩의 장점

멀티스레딩은 특히 다음과 같은 상황에서 유용합니다
🔸UI 멈춤 방지

멀티스레딩을 통해 사용자 인터페이스(UI)와 백그라운드 작업을 분리할 수 있기 때문에, 사용자가 프로그램을 사용하는 도중에도 멈춤 현상 없이 부드럽게 동작합니다.

 

▸ Ubuntu에서 GIMP(이미지 편집 툴)로 대용량 이미지를 필터 처리할 때, 필터 작업이 백그라운드 스레드에서 실행되므로 사용자는 여전히 메뉴를 탐색하거나 다른 이미지를 열 수 있습니다.

▸Windows에서 Microsoft Word로 문서 작업 중에 맞춤법 검사나 자동 저장이 동작해도 커서나 마우스 반응은 전혀 느려지지 않습니다.

 

만약 멀티스레딩이 없었다면?

→ UI와 저장 작업이 같은 흐름에서 실행되기 때문에, 사용자는 저장이 끝날 때까지 아무것도 할 수 없게 됩니다.

 

🔸백그라운드 작업 최적화

멀티스레딩은 눈에 보이지 않는 비동기 작업들을 사용자 행동과 동시에 처리할 수 있게 해 줍니다.

즉, 사용자는 프로그램을 계속 사용하면서, 시스템은 조용히 필요한 작업을 진행합니다.

 

▸ Ubuntu에서 apt upgrade 중에도 다른 터미널 명령을 입력하거나, 업그레이드 프로세스가 진행되는 동안 동시에 백업 로그 저장이 가능합니다.

▸ Windows에서 브라우저(예: Chrome)가 여러 탭을 열고 있는 상태에서, 백그라운드에서 탭을 미리 로드하거나 자동 업데이트를 수행해도 사용자는 계속 다른 탭을 탐색할 수 있습니다.

 

또한, 멀티스레딩은 사용자 경험(UX)을 향상하는 데 핵심 역할을 합니다.

예를 들어, 동영상 플레이어에서 영상 재생은 주 스레드, 자막 동기화는 백그라운드 스레드에서 처리되어 끊김 없이 보입니다.

 

🔸효율적인 메모리 사용

멀티스레드는 프로세스 하나의 메모리 공간을 여러 실행 흐름이 공유합니다.

따라서 같은 기능을 여러 개의 프로세스로 나누는 것보다 메모리 사용량이 훨씬 적고, 데이터 전달 속도도 빠릅니다.

 

▸ Ubuntu 서버에서 Python으로 개발한 웹 애플리케이션이 클라이언트 요청마다 새로운 스레드를 생성해 처리하는 구조라면, 같은 메모리 공간 내에서 데이터베이스 커넥션 객체나 설정 값을 공유하며 효율적으로 작동합니다.

▸Windows 데스크탑 프로그램이 이미지 100장을 동시에 썸네일로 변환해야 하는 경우, 각각의 작업을 스레드로 실행하면 중복된 이미지 데이터를 공유하면서 병렬로 빠르게 처리할 수 있습니다.

 

반면, 멀티프로세싱은 각각의 프로세스가 자기만의 메모리 공간을 차지하므로, 작업은 독립적이지만 메모리 낭비가 커질 수 있습니다.

 

🔷 멀티스레딩 단점 - 그림자

멀티스레딩은 그만큼 설계가 어려운 기술이기도 합니다.
특히 여러 스레드가 동시에 공유 자원에 접근할 경우, 예상치 못한 오류나 충돌이 발생할 수 있습니다.

 

🔸 레이스 컨디션(Race Condition)

여러 스레드가 동시에 같은 데이터를 수정하려 할 때, 실행 순서에 따라 값이 뒤죽박죽 되는 문제

 

🔸 데드락(Deadlock)

두 스레드가 서로의 자원을 기다리며 무한히 대기 상태에 빠지는 현상

 

🔸 디버깅 난이도 증가

스레드는 실행 순서가 매번 다르기 때문에 문제 재현이 어렵고, 원인 파악도 까다로움

 

✔️ 예시

🔸스레드 A가 로그 파일에 기록 중인데, 스레드 B도 같은 파일에 동시에 접근하면 출력 내용이 꼬이거나 일부 손실될 수 있음

🔸백업 스레드와 저장 스레드가 서로의 잠금(Lock)을 기다리며 프로그램이 멈추는 교착 상태 발생 가능

 

정리하자면, 멀티스레딩은 프로그램을 더 빠르고 부드럽게 만드는 훌륭한 도구이지만, 그만큼 공유 자원 관리, 실행 순서 제어, 충돌 방지를 잘 설계해야 안정적인 프로그램을 만들 수 있습니다.

 

3. 파이썬 실습으로 배우는 스레드 – 두 작업을 동시에 실행해 보기

스레드를 이해하는 가장 좋은 방법은 직접 만들어 보는 것입니다.

Python에서는 내장 모듈인 threading을 이용해 복잡한 설정 없이도 간단하게 스레드를 생성하고 실행해 볼 수 있습니다.

이번 예제에서는 두 개의 스레드가 동시에 실행되며 메시지를 출력하는 간단한 구조를 구현해 봅니다.

 

✔️ 예제 코드: 두 스레드가 동시에 메시지를 출력

import threading
import time

# 스레드에서 실행할 작업 정의
def job(name):
    for i in range(3):
        print(f"{name} 스레드 작업 중 ({i})")
        time.sleep(1)

# 두 개의 스레드 생성
t1 = threading.Thread(target=job, args=("A",))
t2 = threading.Thread(target=job, args=("B",))

# 스레드 실행 시작
t1.start()
t2.start()

# 두 스레드가 끝날 때까지 기다림
t1.join()
t2.join()

print("모든 작업 완료!")

✔️ 주요 코드 설명

🔸 threading.Thread()

→ 새로운 스레드를 생성할 때 사용하는 생성자입니다.

target=job은 실행할 함수, args=("A",)는 인자로 전달할 값을 의미합니다.

🔸start()

→ 스레드의 실행을 시작합니다. 이 시점부터 job() 함수가 실행됩니다.

🔸join()

→ 메인 스레드(=현재 프로그램 실행 흐름)가 t1과 t2 스레드가 종료될 때까지 기다립니다.

즉, 두 스레드가 모두 끝나야 "모든 작업 완료!" 메시지가 출력됩니다.

🔸time.sleep(1)
→ 각 반복에서 1초씩 쉬도록 하여, 스레드가 교차 실행되는 모습을 관찰하기 쉽게 만들어줍니다.

 

✔️ 실행 방법

🔸 Ubuntu (터미널)

1. 코드를 thread_test.py 파일로 저장합니다.
2. 아래 명령어를 실행합니다

python3 thread_test.py

 

🔸 Windows (명령 프롬프트 또는 PowerShell)
1. 메모장에 코드를 저장한 후 확장자를 .py로 저장합니다.
2. 명령 프롬프트(cmd) 또는 PowerShell을 열어 아래 명령어를 실행합니다.

python thread_test.py

※ Python이 설치되어 있지 않다면, https://www.python.org/downloads/ 에서 먼저 설치 후 실행해야 합니다.

 

✔️ 실행 결과 예시

A 스레드 작업 중 (0)
B 스레드 작업 중 (0)
A 스레드 작업 중 (1)
B 스레드 작업 중 (1)
A 스레드 작업 중 (2)
B 스레드 작업 중 (2)
모든 작업 완료!

실행 결과를 보면, A 스레드와 B 스레드가 교대로 또는 뒤섞여서 실행되는 것을 확인할 수 있습니다.

이는 두 개의 스레드가 실제로 동시에 실행되고 있다는 증거입니다.

실행할 때마다 출력 순서는 바뀔 수 있습니다. 이것이 바로 멀티스레딩의 특성입니다 – CPU 스케줄러가 어떤 스레드를 먼저 실행할지는 매번 달라지기 때문입니다.

 

✔️ 이 실습을 통해 얻을 수 있는 포인트

🔸스레드는 기존 함수에 약간의 코드만 추가해서 손쉽게 생성할 수 있다는 점
🔸하나의 프로그램 안에서 동시에 여러 작업이 실행되는 흐름을 직접 체험할 수 있다는 점
🔸join()을 사용하여 스레드 종료를 기다리는 방식을 이해할 수 있다는 점

 

초보자 입장에서 멀티스레딩을 처음 실습할 때는, 이렇게 출력 결과의 순서가 바뀌는 모습을 직접 눈으로 보며 병렬 실행의 개념을 직관적으로 익히는 것이 매우 중요합니다.

이제 다음 단계로는 스레드 간 자원 공유와 동기화 문제를 실험해 보는 것도 좋은 흐름이 될 것입니다.

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4. 스레드 간 자원 공유 – 메모리 효율과 충돌의 두 얼굴

하나의 프로세스 안에서 실행되는 스레드들은 같은 메모리 공간을 공유합니다.

이것은 스레드 간의 데이터 교환을 빠르고 효율적으로 해주지만, 동시에 큰 문제를 야기할 수도 있습니다.

 

✔️ 왜 공유하는가?

스레드들은 하나의 작업을 나눠서 수행하기 때문에 서로 정보를 주고받아야 할 때가 많습니다.

만약 각 스레드가 자신만의 메모리를 갖는다면 데이터를 공유하는 데 비용이 큽니다.

그래서 프로세스 전체가 가진 메모리(코드, 전역 변수, 힙 영역 등)를 스레드들이 함께 사용하는 구조를 채택합니다.

 

🔸 공유되는 대표 자원

▸ 전역 변수
▸ 동적으로 할당된 객체(예: 리스트, 딕셔너리)
▸ 파일 핸들, 네트워크 소켓 등

이 덕분에 스레드 간 통신은 빠르지만, 동시에 같은 자원을 조작할 때 충돌 가능성이 생깁니다.

이것이 바로 "동기화(Synchronization)" 문제가 발생하는 이유입니다.

 

🔷 실험 코드: 락 없이 두 스레드에서 동시에 변수 증가하기

아래는 두 개의 스레드가 count라는 변수를 동시에 증가시키는 예제입니다.

이때 동기화를 하지 않으면 기대한 결과와 다른 값이 출력됩니다.

import threading

count = 0

def increment():
    global count
    for _ in range(100000):
        count += 1

# 두 개의 스레드 생성
t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)

# 스레드 시작
t1.start()
t2.start()

# 스레드 종료 대기
t1.join()
t2.join()

# 결과 출력
print("최종 값:", count)

✔️ 코드 설명

🔸count는 두 스레드가 함께 사용하는 공유 자원입니다.
🔸두 스레드는 increment() 함수를 반복 실행하며 count를 증가시킵니다.
🔸join()은 메인 스레드가 두 스레드가 끝날 때까지 기다리게 합니다.

 

✔️ 예상 vs 실제 출력 결과

🔸기대 결과: 100,000 + 100,000 = 200,000

→ 두 스레드가 각각 10만 번씩 count를 증가시키므로, 최종 결과는 200,000이 되어야 합니다.

🔸실제 출력: 170,000 ~ 199,000 사이의 값이 나올 수 있음

→ 실행할 때마다 결과가 달라지며, 간혹 200,000에 가까운 값이 나올 수도 있지만 절대 보장되지 않습니다.

 

🔸 원인:

스레드가 동시에 count에 접근하여 값을 덮어쓰는 일이 발생하기 때문입니다.

이 현상을 재현 불가능한 오류(Non-deterministic Bug) 또는 레이스 컨디션(Race Condition)이라고 합니다.

 

✔️ 왜 이런 일이 생길까?

count += 1은 한 줄로 보이지만, 3단계로 분해되는 복합 연산입니다:

1. 현재 count 값을 읽는다        → temp = count
2. 1을 더한 값을 계산한다        → temp = temp + 1
3. 결과를 다시 count에 저장한다  → count = temp

이 사이에 다른 스레드가 끼어들면 아래와 같은 상황이 벌어질 수 있습니다.

순서	스레드 A	스레드 B	count 값
1	count 읽음: 100	-	100
2	-	count 읽음: 100	100
3	temp+1 → 101	temp+1 → 101	100
4	count ← 101	count ← 101	101

→ 총 2번 증가했지만 실제로는 1만 증가됨 → 1번 덮어쓰기 발생

 

✔️ 락(Lock)을 사용한 안전한 변수 증가

이제 위 문제를 해결해보겠습니다.
Python의 threading.Lock()을 사용하면 동시에 하나의 스레드만 자원에 접근하도록 제어할 수 있습니다.

import threading

count = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global count
    for _ in range(100000):
        with lock:  # 🔐 락을 걸고 안전하게 증가
            count += 1

t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)

t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print("최종 값:", count)

실행 결과

$ python3 thread_lock.py
최종 값: 200000

 

🔷 실무 적용 팁

이러한 문제는 단순한 코드뿐 아니라 실무에서도 매우 자주 발생합니다.

🔸시나리오 1: 로그 파일 쓰기 중 충돌

▸ 스레드 A는 사용자 요청 로그를 저장하고,
▸ 스레드 B는 서버 오류 로그를 기록합니다.
▸ 동시에 같은 파일에 접근하면 문장이 뒤섞이거나 파일이 손상될 수 있습니다.

 

🔸시나리오 2: 센서 데이터 실시간 기록

▸ 여러 IoT 센서가 온도 데이터를 하나의 테이블에 실시간으로 기록합니다.
▸ 락 없이 처리하면 데이터가 덮어써지거나 일부 누락될 수 있습니다.

 

🔸시나리오 3: 스레드 간 충돌 상황

스레드 A → 읽기: count = 100
           → 더하기: 100 + 1 = 101
           → 쓰기: count = 101

스레드 B → 읽기: count = 100 (A가 쓰기 전에 읽음)
           → 더하기: 100 + 1 = 101
           → 쓰기: count = 101 ← A의 증가를 덮어씀

→ 기대한 값: 102, 실제 값: 101

이처럼 스레드 A와 B가 동시에 같은 변수에 접근할 경우, 서로의 연산 결과를 덮어쓰는 문제가 발생합니다.

 

✔️ 해결 방법은?

파이썬에서는 threading.Lock()과 같은 락 객체를 사용해 한 번에 하나의 스레드만 특정 자원에 접근하도록 제한할 수 있습니다.

이 외에도 상황에 따라 다음과 같은 동기화 도구를 활용할 수 있습니다:

🔸RLock (재귀 락): 동일한 스레드가 여러 번 연속해서 락을 획득해야 할 경우 사용합니다.
🔸Semaphore (세마포어): 동시에 접근 가능한 스레드의 수를 제한할 수 있습니다.
🔸Queue (큐): 스레드 간 안전하게 데이터를 주고받기 위한 구조로, 내부적으로 자동 동기화를 지원합니다.

 

5. 실무 속 스레드 활용 사례 – 요청이 몰려도 끊김 없이 처리하는 법

웹 서버, 채팅 서비스, 스트리밍 플랫폼처럼 다수의 사용자 요청이 동시에 들어오는 시스템은 한 순간의 지연이나 병목도 치명적일 수 있습니다. 특히 사용자가 많을수록 요청 처리의 속도와 안정성은 서비스 품질에 직결되며, 이를 처리하는 데 중요한 역할을 하는 것이 바로 스레드입니다.

사용자의 요청이 몰릴 때 – 스레드로 해결하는 사례

만약 프로그램이 하나의 스레드만 사용한다면, 사용자의 요청을 하나씩 순차적으로 처리해야 하므로 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다

🔸요청 처리 지연
🔸사용자 인터페이스 정지
🔸전체 시스템 속도 저하

이러한 상황에서 멀티스레드는 요청을 병렬로 처리하여 응답 속도와 시스템 안정성을 유지하는 중요한 역할을 합니다.

 

✔️ 웹 서버 – 다수의 사용자 요청을 동시에 처리

사용자가 동시에 웹사이트를 접속하면 웹 서버는 요청을 빠르게 수신하고, 각각의 응답을 처리해야 합니다.

이때 각 요청을 하나의 스레드로 분리하여 처리하면, 사용자마다 독립적으로 응답을 받을 수 있습니다.

 

🔸 예: 사용자가 100명이라면, 각 요청을 동시에 처리하지 않으면 응답 지연이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 서버는 멀티스레드 또는 이벤트 기반 비동기 처리 방식을 사용합니다.

Nginx는 자체적으로 비동기 I/O를 처리하는 고성능 웹 서버로, 스레드를 사용하지 않고도 수천 개의 연결을 동시에 유지할 수 있습니다. 내부적으로는 이벤트 루프 방식을 사용하여 요청들을 빠르게 분산 처리합니다.

사용자 요청 1 → 스레드 A: 페이지 렌더링
사용자 요청 2 → 스레드 B: 이미지 불러오기
사용자 요청 3 → 스레드 C: 데이터베이스 조회
→ 모든 요청을 병렬 처리하여 빠른 응답 제공

 

✔️ 채팅 서버 – 실시간 메시지 처리

여러 사용자가 동시에 메시지를 보내고 받을 때, 서버는 각 클라이언트와 독립적으로 연결을 유지해야 합니다.
이를 위해 각 사용자의 연결을 별도의 스레드 또는 비동기 이벤트 루프로 처리합니다.

 

🔸 예: 채팅방에 100명이 접속 중일 때, 각 연결에 대해 하나의 스레드를 유지

Python에서는 socket + threading 또는 asyncio를 통해 서버를 구성할 수 있으며,Node.js는 이벤트 기반으로, Java는 ExecutorService로 멀티스레딩을 관리합니다.

 

✔️ API 서버 – 비동기 요청을 병렬로 처리

예를 들어 쇼핑몰 앱에서 수많은 사용자가 동시에 결제 요청을 보낼 경우, 서버는 각각의 요청을 병렬로 처리해야 합니다.

이때 각 요청을 스레드로 나눠 처리함으로써 특정 요청이 오래 걸리더라도 다른 요청이 지연되지 않도록 설계할 수 있습니다.

 

실무에서는 Python의 ThreadPoolExecutor나 Java의 FixedThreadPool, Go의 고루틴 등을 활용하여 요청을 분산 처리합니다.

 

✔️ 실무 적용

🔸스레드 개수를 무작정 늘리면 오히려 CPU 컨텍스트 스위칭 오버헤드가 발생할 수 있으므로, 보통은 스레드 풀(Thread Pool)이나 이벤트 기반 처리 방식과 혼용합니다.

 

🔸Python에서는 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor, Java에서는 Executors.newFixedThreadPool() 같은 라이브러리로 쉽게 구현이 가능합니다.

🔸사용자 요청이 많은 시스템에서는 멀티스레딩이 기본 설계 요소로 자리 잡고 있으며, 실제로는 멀티프로세스 + 멀티스레드 + 비동기 I/O가 복합적으로 사용됩니다.

 

✔ 마무리 - 스레드는 실무 개발의 기본 설계 요소

스레드는 단순한 기술 개념이 아닙니다.

하나의 프로그램이 동시에 여러 작업을 수행할 수 있도록 해주는 핵심 실행 단위이며, 서버, 게임, GUI, 실시간 서비스 등 모든 현대 소프트웨어에서 기본 전제로 활용됩니다.

 

실무에서는 스레드를 단순히 "빠르게 만들기 위한 도구"가 아니라, 안정성과 확장성을 고려한 아키텍처 설계의 중요한 축으로 봅니다.

🔸웹 서버는 요청당 스레드 혹은 비동기 처리로 응답 속도를 높이고,

🔸게임 엔진은 물리 계산, 렌더링, 입력 처리를 각 스레드에 나눠 부드러운 동작을 유지하며,

🔸채팅 시스템이나 알림 서비스는 사용자 연결을 스레드 또는 이벤트 루프로 관리해 실시간성을 확보합니다.

하지만 그만큼 스레드는 디버깅이 어렵고, 공유 자원 충돌이 발생하기 쉬우며, 설계가 미흡하면 치명적인 문제를 유발할 수 있습니다.

따라서 다음과 같은 흐름으로 학습과 적용을 이어가는 것이 중요합니다

🔸 단순한 멀티스레딩 실습으로 병렬 처리 개념 익히기
🔸 자원 공유 구조와 동기화 방법(threading.Lock 등) 학습
🔸 실무에서의 적용 방식(Thread Pool, 비동기 루프 등) 탐색
🔸 실제 병목/데드락/경합 조건 재현 실습을 통한 감각 익히기

스레드는 빠른 성능을 위한 도구가 아니라, 올바른 설계를 위한 기초입니다.

실무 개발자에게 있어, 스레드는 반드시 이해하고 통제해야 할 대상입니다.

 

 

 

※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.

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