[OS] 스레드와 멀티스레딩

1. Threads 기본 개념 및 정의

프로세스는 디스크에 설치된 프로그램이 메모리에 올라와 실행되는 단위. 이 프로세스는 더 작은 실행 단위인 스레드(Thread)로 분할될 수 있다. 스레드는 CPU 이용의 가장 기본적인 단위로, 경량급 프로세스(Lightweight Process)라고도 불린다. 하나의 프로세스 내에는 반드시 최소 하나의 스레드가 존재하며, 스레드로 분할되지 않은 프로세스는 헤비웨이트 프로세스(Heavyweight Process)라 한다.

• 스레드의 구성 요소: Thread ID, program counter(PC), register set, stack space
• Peer Thread: 동일 프로세스에서 파생된 스레드들로, 코드 섹션·데이터 섹션·운영체제 자원(파일 등)을 공유함
• Task: 코드 섹션 + 데이터 섹션 + OS 자원을 합쳐 일반적으로 Task라 부르기도 함
• 프로그램 카운터의 역할: 각 스레드가 어디까지 실행됐는지를 나타내며, 다음에 실행할 인스트럭션의 주소를 저장함
• 싱글 스레드 vs. 멀티 스레드: 싱글 스레드 프로세스는 하나의 실행 흐름만 존재하고, 멀티 스레드 프로세스는 코드·데이터·파일을 공유하면서 각 스레드가 독립적인 레지스터와 스택 공간을 보유함

싱글 스레드 프로세스와 멀티 스레드 프로세스의 구조 비교

멀티스레드의 장점

• 반응성(Responsiveness): 한 스레드가 블록(I/O 대기 등)되어도 다른 스레드가 CPU를 점유하여 처리 지속 가능 (Producer-Consumer 예시)
• 자원 공유(Resource Sharing): 피어 스레드 간 코드·데이터·OS 자원 공유로 효율적 운용
• 경제성(Economy): 별도의 자원 세트를 각 스레드가 보유하지 않으므로 자원 절약
• 멀티프로세서(MPA) 이용률 향상: 스레드 단위로 일감이 늘어나 여러 CPU가 동시에 각기 다른 스레드를 처리 가능

멀티 프로세스 vs. 멀티 스레드 비교

항목	멀티 프로세스	멀티 스레드
독립성	각 프로세스 독립 동작	peer 스레드 간 비독립(공유)
구성 요소	PC, 레지스터 셋, 스택 포인터	PC, 레지스터 셋, 스택 공간
메모리 공간	각자 별도 메모리 사용	동일 메모리 공간 공유
보호 필요성	상호 보호(메모리 침범 방지) 필요	동일 프로세스 파생이므로 보호 불필요

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2. User Level Threads vs Kernel Level Threads

스레드는 구현 위치에 따라 다음 3가지로 분류된다.

• User level threads
• Kernel level threads
• Hybrid(양쪽 모두 지원)

CPU는 커널 레벨 스레드만 인식하며, 유저 레벨 스레드가 실제로 처리되려면 반드시 커널 레벨 스레드에 매핑되어 일감을 전달해야 한다.

• User level threads:
  • POSIX API 등 사용자 라이브러리(API)를 통해 생성·종료·중지·재개 관리
  • OS(커널)와 무관하게 동작하므로 컨텍스트 스위칭이 매우 빠름
  • 부담 없이 다수 생성 가능(컴파일 시 결정 가능)
  • 단점: CPU 스케줄링 시 유저 레벨 스레드 개수가 보이지 않아 불공정 스케줄링(Unfair Scheduling) 발생 가능
• Kernel level threads:
  • 커널이 직접 지원하며, 생성 시 자원(메모리 등) 소모 및 오버헤드 발생
  • 시스템 자원을 고려한 최적 개수만 유지하는 방식으로 운용
  • 지원 OS: Solaris, Linux, Windows, macOS 등
  • 컨텍스트 스위칭 시 커널 호출 필요 → 상대적으로 느림
  • CPU에 직접 보이므로 공정한 스케줄링 가능
• Hybrid: 유저 레벨과 커널 레벨 모두 지원하는 현대 OS의 일반적 방식

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3. Multithreading Models

유저 레벨 스레드와 커널 레벨 스레드 간의 매핑 방식에 따라 세 가지 모델로 분류된다. 각 모델은 성능, 공정성, 자원 효율성 측면에서 서로 다른 장단점을 가진다.

Many-to-One (다대일) 모델

• 여러 유저 레벨 스레드 → 하나의 커널 레벨 스레드에 매핑
• 경합 발생, 커널 스레드가 블록되면 전체 CPU가 유휴 상태가 됨
• 단점: 병렬 처리 불가, 블록 시 전체 중단

Many-to-One 모델: 여러 유저 스레드가 하나의 커널 스레드에 매핑

One-to-One (일대일) 모델

• 유저 레벨 스레드 하나 ↔ 커널 레벨 스레드 하나 1:1 매핑
• 경합 없음, 한 스레드 블록 시 다른 스레드 처리 가능 → 병렬성 향상
• 단점: 유저 레벨에서 100개 생성 시 커널 레벨에서도 100개 필요 → 자원 오버헤드 과다
• 지원 OS: Windows XP 등

One-to-One 모델: 유저 스레드와 커널 스레드가 1:1 매핑

Many-to-Many (다대다) 모델

• 다수의 유저 레벨 스레드 → 적정 개수의 커널 레벨 스레드에 매핑 (user threads 개수 > kernel threads 개수)
• 커널 레벨 스레드 최적 개수 유지 가능(예: 50개 고정)
• 단점: 중요한 작업이 경합에서 계속 밀릴 수 있음

Many-to-Many 모델: 다수의 유저 스레드가 적정 수의 커널 스레드에 매핑

Two-Level (투 레벨) 모델 (하이브리드)

• Many-to-Many + One-to-One 혼합 운용
• 중요 작업은 1:1 모델 적용, 일반 작업은 다대다 모델 적용
• 성능과 자원 효율성을 동시에 확보

Two-Level 모델: Many-to-Many와 One-to-One의 하이브리드

유저 레벨 스레드는 부담 없이 만들 수 있지만, 커널 레벨 스레드는 하나 만들 때마다 자원이 필요하다.

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4. Threading Issues

스레드를 실제 시스템에서 운용할 때 고려해야 할 6가지 주요 이슈가 있다. 각 이슈는 스레드의 생성, 종료, 신호 처리, 자원 관리, 데이터 저장, 커뮤니케이션과 관련된다.

fork() & exec()

• 멀티스레드 환경에서 fork() 호출 시, 호출한 스레드만 복제할지 전체 피어 스레드를 복제할지가 이슈
• fork() 직후 exec()가 이어지면 호출 스레드만 복제, 그렇지 않으면 전체 피어 스레드 복제

Thread Cancellation

• 비동기식(Asynchronous) cancellation: 즉시 강제 종료 → 작업 결과 손실, 공유 변수 불일치 위험
• 지연(Deferred) cancellation: 코드 내 캔슬레이션 포인트(Cancellation Point)를 설정하여, 해당 지점 도달 시에만 종료 → 작업 결과 안전 보존, 공유 변수 무결성 유지 → 주로 이 방식 사용

Signal Handling

• 인터럽트/시그널 발생 시 처리 담당 스레드 지정 방식 4가지:
  1. 해당 작업을 수행 중인 스레드에게 전달
  2. 프로세스 내 모든 스레드에 브로드캐스트 → 여유 있는 스레드가 처리
  3. 전담 스레드 그룹(전담반) 지정
  4. 특정 스레드 하나를 전담 지정(다른 작업 금지)

Thread Pool

• 시스템 자원을 고려한 최적 개수의 커널 레벨 스레드를 미리 생성하여 풀(Pool)에 대기
• 일감 발생 시 풀에서 스레드를 꺼내 매핑 → 처리 완료 후 풀로 반환
• 장점: 스레드 생성 오버헤드 제거, 최적 개수 유지

Thread-Specific Data

• 피어 스레드 간 공유 데이터 외에, 각 스레드가 고유 데이터를 저장할 수 있어야 함
  • 예: 은행 트랜잭션 처리 시 각 스레드가 서로 다른 계좌번호·금액 등 고유 데이터 보유 필요
• 스레드 풀 환경에서 특히 중요(미리 생성된 스레드에 고유 데이터 저장 공간 필요)

Scheduler Activation

• 왜 필요한가?
  • M:M 모델에서의 근본적 문제: 유저 스레드 100개를 관리하는데, 커널 스레드가 몇 개 필요한지 누가 결정하지?
  • 유저 레벨 라이브러리는 커널 상황을 모름 (어떤 스레드가 블락됐는지)
  • 커널은 유저 스레드 존재를 모름 (몇 개가 실행 대기 중인지)

  → 서로 정보가 없으니까 커뮤니케이션 채널이 필요 = Scheduler Activation

• 유저 레벨 스레드 라이브러리와 커널 간 업콜(Upcall) 방식으로 커뮤니케이션

Scheduler Activation: 유저 레벨 라이브러리와 커널 간 Upcall 통신

• Upcall? 커널이 유저 라이브러리한테 먼저 알림을 보내는 것. 보통은 유저 → 커널 방향(시스템 콜)인데, 여기선 반대로 커널 → 유저 라이브러리 방향으로 이벤트를 통보
• 스레드가 I/O로 블락될 때
  1. 유저 스레드 A가 I/O 시스템 콜 호출
  2. 커널: “어, A가 블락됐네. 라이브러리한테 알려야겠다” → upcall 발생
  3. 커널: LWP(가상 CPU) 하나 새로 줌
  4. 유저 라이브러리: 새 LWP 받아서 대기 중인 스레드 B를 실행시킴
  5. 나중에 A의 I/O 완료되면 → 커널이 또 upcall로 알림
  6. 유저 라이브러리: A를 다시 runnable 상태로 만들어서 스케줄링
• CPU 바운드 작업 → 커널 레벨 스레드 수 증가

  • 실행할 유저 스레드는 10개인데 LWP가 2개뿐

    → 유저 라이브러리가 커널한테 “LWP 더 줘!” 요청 → 커널이 LWP(=커널 스레드) 추가 할당

• LWP(Lightweight Process): 유저 스레드 라이브러리가 제공하는 가상 CPU 개념. 유저 레벨 스레드와 커널 레벨 스레드 사이에 위치하며 1:1로 커널 스레드와 매핑

    [ 유저 스레드들 ]  ← 유저 레벨 라이브러리가 스케줄링
          ↕  (upcall)
    [    LWP들     ]  ← 가상 CPU (중간 다리 역할)
          ↕
    [ 커널 스레드들 ]  ← 커널이 실제 CPU에 스케줄링
  

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5. Pthreads, Windows XP, Linux

실제 운영체제에서 스레드를 어떻게 구현하고 관리하는지를 간략히 살펴본다. 각 OS는 스레드 관리 방식과 지원 모델에서 차이를 보인다.

• Pthreads:
  • POSIX API에서 제공하는 스레드 관련 라이브러리의 명칭
  • 스레드 생성·종료·중지·재개 등 관리 기능 제공
  • UNIX, Linux, macOS 등 대부분의 POSIX 호환 OS에서 사용
• Windows XP:
  • One-to-One 매핑 지원
  • 스레드 구성 요소: 스레드 ID, 레지스터 셋, 유저 스택 + 커널 스택(분리), 프라이빗 데이터 스토리지(Thread-Specific Data)
  • 스레드 컨텍스트 = 레지스터 컨텍스트 + 프라이빗 데이터 스토리지
• Linux 스레드:
  • 스레드보다 Task라는 용어를 주로 사용
  • clone() 시스템 콜을 이용하여 새로운 스레드(child task) 생성
  • Java(JVM) 스레드 상태: New → Runnable → Waiting/Blocked → Terminated (4가지 상태)