728x90 레이스컨디션2 [PYTHON] 레이스 컨디션(Race Condition)을 방지하는 2가지 동기화 기법 : Lock과 RLock의 결정적 차이와 해결 방법 멀티스레딩 환경에서 파이썬 프로그램을 개발하다 보면 예상치 못한 데이터 오염이나 프로그램 중단 현상을 겪게 됩니다. 그 중심에는 '레이스 컨디션(Race Condition)'이라는 고질적인 문제가 자리 잡고 있습니다. 여러 스레드가 동일한 자원에 동시에 접근하여 수정을 시도할 때 발생하는 이 문제는, 시스템의 신뢰성을 무너뜨리는 치명적인 버그의 원인이 됩니다. 이 글에서는 파이썬 threading 모듈이 제공하는 가장 기본적인 상호 배제(Mutual Exclusion) 도구인 Lock과 RLock의 동작 원리를 심층 분석하고, 실무에서 발생하는 데드락(Deadlock) 문제를 해결하는 구체적인 방법을 제시합니다.1. 레이스 컨디션이란 무엇이며 왜 발생하는가?레이스 컨디션은 두 개 이상의 스레드가 공유 데.. 2026. 3. 18. [PYTHON] Shared Memory 프로세스 데이터 공유 동기화 문제 해결 방법 4가지와 차이 분석 서론: 파이썬 멀티프로세싱의 한계와 공유 메모리의 등장파이썬은 GIL(Global Interpreter Lock)로 인해 진정한 병렬 처리를 구현하기 위해 multiprocessing 모듈을 사용합니다. 하지만 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 갖기 때문에 데이터를 주고받는 과정에서 IPC(Inter-Process Communication) 비용이 발생합니다. 이를 극복하기 위해 파이썬 3.8부터 도입된 Shared Memory는 데이터 복사 없이 메모리 주소를 직접 공유하여 성능을 비약적으로 향상시켰습니다. 그러나 '공유'에는 반드시 책임이 따릅니다. 여러 프로세스가 동시에 같은 메모리 공간에 접근할 때 발생하는 레이스 컨디션(Race Condition)과 데이터 무결성(Data Integrity) 문.. 2026. 2. 25. 이전 1 다음 728x90
