스레딩과 멀티프로세싱: 차이점 및 사용 사례

멀티스레딩과 멀티프로세싱은 Python에서 코드 일부를 동시에 실행하는 두 가지 기술입니다. 둘 다 성능 향상이라는 목표를 공유하지만 구현과 다양한 작업에 대한 적합성에는 뚜렷한 차이가 있습니다.

핵심 개념

• 스레드: 단일 프로세스 내에서 생성되고 동일한 메모리 공간을 공유합니다.
• 프로세스: 자체 메모리 공간이 있고 프로세스 간 통신(IPC)을 통해 상호 작용하는 격리된 엔터티.

데이터 공유

• 스레드는 공유 데이터에 액세스하고 수정할 수 있지만 프로세스에는 데이터 교환을 위한 명시적인 메커니즘이 필요합니다.

GIL(전역 인터프리터 잠금)

• Python의 CPython 인터프리터에는 여러 스레드가 Python 코드를 동시에 실행하는 것을 방지하는 GIL이 있습니다.
• 이 제한은 특히 병렬 실행을 방해할 수 있습니다. CPU 바인딩된 작업.
• 프로세스에는 GIL이 적용되지 않습니다.

리소스 관리

• 스레드를 생성하고 파기하는 것은 프로세스보다 저렴하고 빠릅니다.
• 프로세스는 대량으로 사용되거나 자주 통신할 때 상당한 리소스를 소비할 수 있습니다.

스레드 및 프로세스를 사용해야 하는 경우

• 스레드: 다음 작업에 적합합니다.

  • 실시간 응답이 필요한 작업(예: GUI 이벤트 처리)
  • 과도한 계산이 필요하지 않음
  • 데이터를 쉽게 공유할 수 있음

• 프로세스: 다음 작업에 적합함:

  • CPU 집약적입니다.
  • 큰 메모리 요구 사항이 있습니다.
  • 민감하거나 격리된 데이터가 포함됩니다.
  • 시간이 중요하지 않습니다.

병렬 실행을 위한 대기열

큐(예: threading.Queue 또는 multiprocessing.Queue)를 사용하여 작업 풀을 관리하고 동시에 실행되는 작업 수를 제한할 수 있습니다.

# Create a queue
queue = multiprocessing.Queue()

# Initialize a process pool
pool = multiprocessing.Pool(4)

# Submit jobs to the pool
for job_argument in job_list:
    pool.apply_async(job, (job_argument,), callback=queue.put)

# Retrieve results from the queue
while not queue.empty():
    result = queue.get()
    # Process result...

추가 리소스

• [파이썬의 멀티스레딩과 멀티프로세싱 비교](https://realpython.com/python-multithreading/ )
• [Python에서 Concurrent.futures 모듈 사용](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Python 동시성 및 병렬성](https: //www.coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism)