동기와 비동기에 대해 들어가기 전에 스레드에 대해 먼저 이야기해보자.
PC 사양 중에 4코어 8스레드, 8코어 16스레드 라는 식의 말을 들어본 적이 있을 것이다.
스레드란 일을 하는 존재라고 생각해보자. 8스레드라면 일을 할 수 있는 존재가 8개, 16스레드라면 일을 할 수 있는 존재가 16개 라는 것이다.
아이폰 11 Pro기준 6코어라면 일을 할 수 있는 스레드가 6개가 있다는 것이다.
Thread1이 존재한다. 아래와 같은 작업이 Thread1에 순서대로 존재한다고 생각해보자.
| Task | 내용 | 걸리는 시간(예시) |
|---|---|---|
| Task1 | - | 4 |
| Task2 | - | 3 |
| Task3 | - | 2 |
| Task4 | - | 1 |
하나 하나의 작업을 보면 걸리는 시간이 다르다.
근데 통상적으로 일은 Thread1에서 처리하게 된다. 그러면 과부하가 생긴다.
이걸 분산시켜서 처리를 하는 것이 동시성 프로그래밍이다.
핸드폰에는 일을 하는 녀석이 사실 여러개가 있다.
그렇다면 일을 다른 쓰레드로 보내서 분산 처리를 할 수 있다.
이제 Task들을 Thread2, Thread3, Thread4 ... 다른 스레드로 보내버리는 것이다.
이러한 내용들은 아래와 같은 순서대로 살펴보자.
- Synchronous(동기) vs Asynchronous(비동기)
- Serial(직렬) vs Concurrent(동시)
- 동시성 (Concurrency) 프로그래밍이 필요한 이유는?
아래와 같이 Thread1에 Task가 몰려있다고 생각해보자.
| - | - | - | - | - |
|---|---|---|---|---|
| Thread 1 | Task1 | Task2 | Task3 | Task4 |
| Thread 2 | - | - | - | - |
| Thread 3 | - | - | - | - |
| Thread 4 | - | - | - | - |
작업을 분산처리 할 때, 작업(Task)을 다른 스레드로 보내버리고, 보낸 시점에 바로 다음 작업을 진행하는 것을 말한다.
이 때, 보낸 작업은 이제 신경쓰지 않는다.
| - | - | - | - | - |
|---|---|---|---|---|
| Thread 1 | - | Task2 | Task3 | Task4 |
| - | ↓↑ 즉시 리턴 | - | - | - |
| Thread 2 | Task1 | - | - | - |
| Thread 3 | - | - | - | - |
| Thread 4 | - | - | - | - |
비동기 처리 후, 보내진 시점에 보낸 작업을 기다리지 않고, 다음 작업이 이어서 시작된다.
| - | - | - | - |
|---|---|---|---|
| Thread 1 | Task2 | Task3 | Task4 |
| Thread 2 | Task1 | - | - |
| Thread 3 | - | - | - |
| Thread 4 | - | - | - |
작업을 처리하는 시간 자체가 오래걸린다고 가정해보자.
실제로 대부분의 작업중 네트워킹 때문에 오래걸리는 경우가 많다.
이런 네트워크 처리같은 경우, 비동기 처리를 하는 것이다.
이제 Thread1에선 그동안 다른 작업을 할 수 있는 것이다.
기다리지 않는다
보내진 작업이 끝났는지 여부는 특수한 처리를 하면 알 수 있다.
| - | - | - | - | - |
|---|---|---|---|---|
| Thread 1 | - | Task2 | Task3 | Task4 |
| - | ↓ 동기 ↑ | - | - | - |
| Thread 2 | Task1 | - | - | - |
| Thread 3 | - | - | - | - |
동기 처리 후, 보내진 시점에서 해당 작업이 끝날 때까지 다음 작업을 시작하지않고 기다린다.
| - | - | - | - | - |
|---|---|---|---|---|
| Thread 1 | Block | Task2 | Task3 | Task4 |
| - | ↓ 동기 ↑ | - | - | - |
| Thread 2 | Task1 | - | - | - |
| Thread 3 | - | - | - | - |
만약 보내진 작업이 오래걸린다면, 그동안 다른 작업을 할 수 없다.
작업을 다른스레드에서 하도록 시킨후, 비동기 동기 차이
- 비동기 : 보낸 작업이 끝나길 기다리지않고, 다음 작업을 진행한다.
- 기다리지 않아도 다음 작업을 생성할 수 있다.
- 동기 : 보낸 작업이 끝나길 기다렸다가, 다음 작업을 진행한다.
- 기다렸다가 다음 작업을 생성할 수 있다.
대부분은 서버와의 통신(네트워크 작업)때문이다.
아래 표를 보며 살펴보자.
동일하게 이렇게 작업이 존재한다고 가정해보자.
| - | - | - | - | - |
|---|---|---|---|---|
| Thread 1 | Task1 | Task2 | Task3 | Task4 |
| Thread 2 | - | - | - | - |
| Thread 3 | - | - | - | - |
| Thread 4 | - | - | - | - |
직렬처리는 스레드에 있던 작업을 다른 하나의 스레드로만 보내는 것이 직렬처리이다.
| - | - | - | - | - |
|---|---|---|---|---|
| Thread 1 | - | - | - | - |
| Thread 2 | Task1 | Task2 | Task3 | Task4 |
| Thread 3 | - | - | - | - |
| Thread 4 | - | - | - | - |
동시처리는 스레드에 있던 작업을 다른 여러개의 스레드로 보내는 것이다.
| - | - | - | - | - |
|---|---|---|---|---|
| Thread 1 | - | - | - | - |
| Thread 2 | Task1 | - | - | - |
| Thread 3 | Task2 | Task4 | - | - |
| Thread 4 | Task3 | - | - | - |
이 때, 몇개의 스레드로 분산할 지는 시스템이 알아서 결정한다. 중요한 것은 여러개의 스레드로 분산처리한다는 것이다.
(보통 메인에서) 분산처리 시킨 작업을
- Serial(직렬)처리 : 다른 한 개의 스레드에서 처리
- Concurrent(동시)처리 : 다른 여러개의 스레드에서 처리
그렇다면 무조건 동시가 좋을 거 같은데??라고 생각 할 수 있지만 작업에 순서가 필요할 수도 있다.
- Serial(직렬)처리 : 순서가 중요한 작업을 처리할 때 사용
- Concurrent(동시)처리 : 각자 독립적이지만 유사한 여러개의 작업을 처리할 때 사용
상용 앱 중 대부분은 이미지와 텍스트 들을 서버에서 가져온다.
각각의 이미지, 텍스트 자체를 다운받는 일은 동시 다발적으로 비슷한 일들을 처리하는 것이다.
이럴 때, 동시처리를 한다.
완전히 개념이 다른 말이다.
앱에 엄청나게 이미지를 다운로드하는 경우, 별다른 동시성 프로그래밍을 하지않으면, 스크롤시 버벅거리는 현상이 발생한다.
메인스레드에서 앱을 그리는 일도 하고 있는데, 이미지를 다운로드 하는 작업도 하고 있기 때문이다.
결국 동시성을 다루는 것은 성능 / 반응 / 최적화를 다루는 것이다.
이를 위해 GCD / Operation 이라는 것들을 사용한다.