동시성
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생각해 보자: 동료가 URL 목록의 상태를 확인하는 기능인 CheckWebsites 함수를 작성했다.
이 코드는 각 URL을 확인하여 map으로 구성된 boolean 값 - 올바른 응답에는 true, 잘못된 응답에는 false 을 반환한다.
당신은 또한 WebsiteChecker를 통과해야 한다. 해당 함수는 단일의 URL을 필요로 하고 boolean 값을 반환한다. 이 기능은 모든 웹 사이트를 확인하는 데 사용된다.
을 통해 실제 HTTP 호출 없이 기능을 테스트할 수 있어 안정적이고 빠르게 사용할 수 있다.
이것이 그들이 썼던 테스트이다:
해당 함수는 생산 중이고 수백 개의 웹사이트들을 확인하는 데 사용되고 있다. 하지만 이 작업이 느리다고 당신의 동료의 불만이 쌓이기 시작한다. 그래서 그들은 이 기능의 속도를 높여달라고 요청했다.
변화에 대한 효과를 보기 위해 기준(benchmark)을 사용하여 CheckWebsites의 속도를 테스트해보겠다.
벤치마크는 100개의 url들을 사용한 CheckWebsites와 가짜의 구현체를 사용한 WebsiteChecker를 테스트한다. slowStubWebsiteChecker는 의도적으로 느리게 만들었다. 해당 코드는 time.Sleep를 사용하여 20ms를 기다렸다가 true 값을 반환한다.
벤치마크를 사용하려면 go test -bench=.를 실행하자. (혹은 만약 윈도우 PowerShell을 사용한다면 go test -bench="."이다.)
CheckWebsites가 2249228637 나노 초로 기준(benchmark)이 되었다 - 2와 1/4초이다.
이것을 좀 더 빨리 만들어 보자.
드디어 우리는 이제 동시성에 대해 얘기할 수 있다. 이는 '한 번의 진행에 1개보다 더 많은 일을 하는 것'을 뜻한다. 그리고 이 일은 우리가 매일 자연스럽게 하고 있다.
예를 들어, 나는 아침에 차를 한 잔 만들었다. 나는 주전자를 올려놓고 물이 끓는 동안 냉장고에서 우유를 가지고 왔고, 찬장에서 차를 꺼내고 내가 좋아하는 머그잔을 찾았으며, 컵에 티백을 넣고 물이 다 끓었으면 컵에 물을 따랐다.
내가 하지 않았던 것은 주전자를 올려놓고 거기에 서서 주전자의 물이 끓을 때까지 멍하니 바라보다가, 물이 다 끓으면 모든 일을 하는 것이다.
만약 당신이 첫 번째 방법으로 차를 만드는 방법이 왜 더 빠른지 이해한다면, CheckWebsites을 어떻게 더 빠르게 만들지 이해를 할 수 있을 것이다. 다음 웹 사이트에 요청을 보내기 전에 웹 사이트가 응답하기를 기다리는 대신에, 우리가 컴퓨터에게 대기하는 시간 동안 다음 요청을 하도록 만들어 보겠다.
보통 Go에서는 doSomething()이라는 함수를 호출했을 때 반환이 될 때까지 기다려야 한다(반환 값이 없다고 하더라도 함수가 끝날 때까지 기다린다). 우리는 이러한 연산을 동기(blocking) - 이것은 우리가 끝날 때까지 기다리도록 만든다라고 말한다. 동기적으로 실행되지 않는 연산은 goroutine이라고 하는 별도의 프로세스에서 실행된다. Go 코드를 상단부터 아래로 읽어 내려가는 동작을 생각하면, 각 함수를 만날 때마다 코드의 '내부'로 들어가 무슨 기능을 하는지 읽게 된다. 별도의 프로세스가 시작되면 원래 읽던 사람과는 다르게 다른 읽는 사람이 함수 내부를 읽어 내려가는 것과 같다.
Go에게 새로운 goroutine으로 실행하라고 말하기 위해서는 키워드 go를 함수 앞에 붙이는 방법: go doSomething()으로 함수 호출을 go statement로 바꿀 수 있다.
goroutine을 시작하는 유일한 방법은 go를 함수 호출 앞에 붙이는 것이기 때문에, goroutine을 시작하기 위해 종종 익명 함수를 사용하기도 한다. 익명 함수는 정규 함수 선언과 동일하게 보이지만 이름이 없다(당연하다). 위에 적힌 코드의 for 반복문 내의 몸체 부분에서 볼 수 있다.
익명 함수에는 유용하게 사용할 수 있는 여러 가지 기능들이 있는데, 이 중 2가지는 위에 사용을 했다. 첫 번째로, 선언된 것과 동시에 실행될 수 있다 - 그래서 익명 함수의 끝에 ()이 붙어있는 것이다. 두 번째로는 정의된 곳에서의 lexical scope에 대한 접근을 유지한다는 것이다 - 익명 함수를 선언할 때 사용할 수 있는 모든 변수들을 함수 본문에서도 사용할 수 있다.
위에 있는 익명 함수의 몸체 부분은 이전 반복 문의 몸체 부분과 동일하다. 유일한 차이점은 각 반복이 새로운 goroutine으로 시작이 되고, 현재의 프로세스(WebsiteChecker 함수)와 동시적으로 실행되어 각 결과를 결과 map에 추가한다는 것이다.
하지만 우리가 go test로 실행을 하면:
당신은 이 결과를 얻지 않았을 수 있다. 잠시 후에 얘기할 내용에서도 에러 메시지를 받을 수 있다. 그 메시지를 받더라도 걱정하지 말고 위의 결과를 얻을 때까지 계속해서 시도 해 보라. 혹은 성공 한 척해 보라. 너에게 달렸다. 동시성에 오신 것을 환영한다: 올바르게 처리하지 않으면 무슨 일이 일어날지 예측하기 힘들다. 걱정하지 말라 - 그래서 우리는 동시성을 예측할 수 있게 테스트를 작성하는 것이다.
CheckWebsites가 빈 map 값을 반환하는 것을 볼 수 있다. 무엇이 잘못되었을까?
for 반복문이 시작되고 난 후 goroutine들 중 하나도 결괏값을 results map에 추가할 시간이 없었다; WebsiteChecker 함수가 goroutine들에게는 너무 빨라서 비어있는 map이 반환되는 것이다.
이 점을 고치기 위해 우리는 goroutine들이 일들을 마칠 때까지 기다렸다가 반환하기만 하면 된다. 2초면 되지 않을까?
이제 테스트를 실행해서 값을 얻을 수 있다.(혹은 얻지 못할 수 있다 - 다음과 같이):
이것은 맞지 않다 - 왜 하나의 결과만 얻었을까? 시간을 늘려 시도를 해봐야 할 것 같다 - 원하는 만큼 해 보자. 작동이 되지 않을 것이다. 해당 문제는 변수 url이 모든 for 반복 때마다 재사용 된다는 것이다 - urls에서 매번 새로운 값을 가져간다. 하지만 우리의 각 goroutine들은 각 url 변수에 대한 참조를 가지고 있다 - 그들은 그들만의 독립된 복사본을 갖고 있지 않다. 그래서 그들은 모두 url이 반복이 끝날 때 갖는 값을 쓰고 있다 - 마지막 url 말이다. 이것이 우리가 결과로 마지막 url만 받은 이유이다.
이것을 고치기 위해:
각 익명 함수에 url 매개 변수인 - u - 를 부여한 다음 url을 인수로 하여 익명 함수를 호출하고, u의 값을 goroutine을 실행하는 루프의 반복에 대한 url 값으로 고정되도록 한다. u는 url의 값을 복사한 것이므로 변경되지 않는다.
당신이 운이 좋다면 얻을 것은:
하지만 만약 운이 좋지 않다면 (벤치 마크에서 실행하면 더 많은 시도가 이뤄질 가능성이 높다)
이 말이 길고 무섭지만, 숨을 쉬면서 스택 추적(stacktrace)을 읽기만 하면 된다: fatal error: concurrent map writes. 가끔, 테스트를 할 때, 2개의 goroutine들이 같은 시간에 결과 map에 쓸 때가 있다. Go에 있는 Map은 한 번에 여러 개를 쓰는 것을 싫어하기 때문에 fetal error가 난 것이다.
이것을 경쟁 상태 라고 하는데, 이는 소프트웨어 출력이 제어할 수 없는 이벤트의 타이밍과 시퀀스에 종속될 때 발생하는 버그이다. 각 goroutine이 결과 map에 쓰는 시간을 정확하게 제어할 수 없기 때문에, 두 개의 goroutine들이 동시에 결과 map을 쓰는 것에 취약하다.
당신은 이렇게 생긴 결과물을 받을 것이다:
세부 내용이 나왔고, 읽기 힘들다 - 하지만 WARNING: DATA RACE는 꽤 모호하지 않다. 오류 본문을 읽어보면 2가지의 다른 goroutine들이 map에 쓰려고 하는 것을 볼 수 있다.
Write at 0x00c420084d20 by goroutine 8:
은 아래와 같은 메모리 블록에 쓰고 있다.
Previous write at 0x00c420084d20 by goroutine 7:
그 윗줄을 보면 몇 번째 줄의 코드에서 일어난 일인지 볼 수 있다:
/Users/gypsydave5/go/src/github.com/gypsydave5/learn-go-with-tests/concurrency/v3/websiteChecker.go:12
그리고 goroutine 7번과 8번이 시작되는 코드 라인은:
/Users/gypsydave5/go/src/github.com/gypsydave5/learn-go-with-tests/concurrency/v3/websiteChecker.go:11
당신이 알아야 하는 것들은 모두 터미널에 출력 되어있다 - 당신이 해야 할 일은 이것을 읽을 만큼 참을 성이 있는 것이다.
우리는 채널 을 사용하여 goroutine들을 조직화함으로써 이 경쟁 상태를 해결할 수 있다. 채널들은 값을 수신하거나 전송할 수 있는 Go 데이터 구조이다. 이 연산들은, 세부 정보와 함께 서로 다른 프로세스 간의 통신을 가능하게 한다.
이 경우 우리는 부모 프로세스와 url을 사용하여 WebsiteChecker 함수를 수행하게 하는 각 goroutine들 간의 통신에 대해 생각해 보려 한다.
results map과 더불어 이제는 같은 방법으로 만든(make) resultChannel이 있다. chan result는 채널의 타입이다 - result 채널의. 새로운 타입인 result는 WebsiteChecher의 반환 값과 확인 중인 url을 연결하기 위해 만들어졌다 - 이것은 string과 bool로 이루어졌다. 두 값 중 어느 것도 이름을 붙일 필요가 없기 때문에, 각각의 값은 구조 내에서 익명으로 되어 있다; 이것은 값의 이름을 무엇으로 붙여야 할지 알기 어려울 때 유용할 수 있다.
이제 url을 사용하여 반복할 때, map에 바로 적는 것 대신에 wc로 각 요청 때마다 result 구조를 resultChannel에 보내는 수식 과 함께 보낸다. 이것은 <- 연산자를 사용하고, 좌측에 있는 채널과 우측의 값을 사용한다:
다음 for 반복문은 각 url 들에 대해 1번씩 반복된다. 내부에서는 받는 수식 을 사용하고 있는데, 이 식은 채널에서 수신한 값을 변수에 할당한다. 이것 또한 <- 연산자를 사용하지만, 2개의 피연산자들의 위치가 뒤바뀐다: 채널이 우측에 위치하고 우리가 할당할 변수는 좌측에 위치한다:
그런 다음 수신한 result를 사용하여 map을 갱신한다.
채널로 결과를 보내는 것으로, 우리는 결과 map에 쓰는 각 시간들을 제어할 수 있고, 한 번에 하나씩 이루어지는 것을 확실하게 할 수 있다. 각각이 wc를 호출하고, 각각 결과 채널로 보내지만, 이 일은 자체 프로세스 내에서 병렬적으로 수행되어 결괏값이 받는 수식을 사용하여 결과 채널에서 값을 추출할 때 각 결과가 한 번에 하나씩 처리된다.
병행적으로 수행되나 연속적으로 수행되었던 일을 바로잡아 우리는 더 빨리 만들고 싶던 부분의 코드를 병행적으로 만들었다. 그리고 우리는 채널을 사용하여 관련된 여러 프로세스들과 소통했다.
벤치마크를 실행하면:
23406615 nanoseconds - 0.023 seconds, about one hundred times as fast as original function. A great success.
해당 활동은 TDD에 있어 평소보다 조금 더 가벼운 주제다. 어떤 면에서 우리는 CheckWebsites 함수의 긴 리팩터링에 참여하고 있다; 입력과 출력은 변하지 않고, 더 빨라졌을 뿐이다. 그러나 우리가 작성한 벤치마크와 함께 시행한 테스트는, 소프트웨어가 여전히 작동 중이라는 신뢰를 유지하는 방식으로 Check Website를 리팩터링 할 수 있게 해주었고 실제로 더 빨라졌음을 보여주었다.
더 빨리 만들기 위해 우리가 배운 것
goroutines, Go에 있는 동시성의 기본 단위, 같은 시간에 1개보다 많은 웹사이트를 확인할 수 있게 해준다.
익명 함수, 각 웹사이트를 확인하는 동시성 프로세스를 시작하기 위해 사용했다.
채널, 다양한 프로세스들을 정리하고 통신할 수 있도록 도와주고, 경쟁 조건의 버그를 피할 수 있게 해준다.
the race detector은 동시적인 코드에 대한 문제를 디버깅하는 데 도움을 준다.
소프트웨어 구축 방법의 한 가지 공식인 애자일 방법은(종종 Kent Beck에게서 잘못 이해된다):
'work'는 테스트들을 통과하게 만드는 것이고, 'right'는 코드를 리팩토링하는 것, 그리고 'fast'는 코드를 최적화하는 것, 예를 들어 빠르게 실행되는 것이다. 우리는 그 코드를 바르게 만들어야 'make it fast(빠르게 동작하도록 만들기)'를 할 수 있다. 우리에게 주어진 것은 이미 작동 중임을 증명한 코드였기 때문에 리팩터링할 필요는 없어서 행운이다. 앞의 2단계를 수행하기 전에 'make it fast'를 시도하면 안 된다. 왜냐하면
[Premature optimization is the root of all evil(조급한 최적화는 모든 악의 근원이다)][popt] -- Donald Knuth
Go에 내장되어 있는 는 경쟁 상태를 알려주는 데 도움을 준다. 이 기능을 사용하려면, 테스트를 race 옵션과 함께 실행하면 된다: go test -race.
[popt]: