원자적 연산의 의미

Question

원자적 연산의 의미가,   i = 1; 과 같이 한번의 수행으로 끝나는 동작이지만   넓은 의미에서는 일종의 트랜잭션처럼, 여러 코드뭉치지만 하나의 연산으로 취급할 때에도 사용되나요? (강의 2:14참고)

김영한 · Answer

안녕하세요. 티티티님 원자적 연산(Atomic Operation)의 의미는 다음과 같습니다. 컴퓨터 과학에서 원자적 연산 의 기본 의미는 해당 연산이 더 이상 나눌 수 없는 단위로 수행된다는 것 을 뜻합니다. 즉, 이 연산은 중단되지 않고, 다른 연산과 간섭 없이 완전히 실행되거나 전혀 실행되지 않는 성질 을 가집니다. 이는 마치 핵분열이 불가능하다고 여겨졌던 과거의 원자(atom) 개념처럼, 더 이상 쪼갤 수 없는 가장 작은 작업 단위를 의미합니다. 예시를 통한 이해: volatile int i = 0; 일 때, i = 1; 이라는 연산은 원자적 연산 입니다. 이는 오른쪽에 있는 값 1 을 왼쪽 변수 i 에 대입하는 단 하나의 순서로 실행되기 때문입니다. 하지만 i = i + 1; 또는 i++ 와 같은 연산은 겉보기와 달리 원자적 연산이 아닙니다 . 이 연산은 다음과 같이 여러 단계로 나누어 실행됩니다: i 의 값을 읽어온다. 읽어온 값에 1 을 더한다. 더한 값을 다시 i 변수에 대입한다. 멀티스레드 환경에서는 이 세 단계 중 1번과 3번 연산 사이에 다른 스레드가 i 의 값을 변경할 수 있어 문제가 발생할 수 있습니다. "여러 코드 뭉치지만 하나의 연산으로 취급"하는 경우 질문 주신 "넓은 의미에서는 일종의 트랜잭션처럼, 여러 코드뭉치지만 하나의 연산으로 취급할 때에도 사용되나요?"에 대한 답변은 '네, 맞습니다' 입니다. 엄밀히 말해 원자적 연산 자체는 나눌 수 없는 단일 작업이지만, 여러 단계로 구성된 논리적인 작업을 멀티스레드 환경에서 마치 하나의 원자적 연산처럼 안전하게 보이도록 처리할 때 이러한 개념이 적용됩니다. 이는 크게 두 가지 방식으로 달성됩니다. 동기화(Synchronization) 방식 (락 기반) synchronized 키워드나 Lock 등을 사용하여 임계 영역(critical section) 을 설정할 수 있습니다. 임계 영역은 여러 스레드가 동시에 접근하면 데이터 불일치나 예상치 못한 동작이 발생할 수 있는 위험하고 중요한 코드 부분입니다. 이러한 동기화 메커니즘은 한 번에 하나의 스레드만 해당 임계 영역에 접근하도록 강제합니다. 따라서 i = i + 1; 처럼 여러 단계로 이루어진 연산이라도, 전체 과정이 다른 스레드의 방해 없이 순차적으로 실행되도록 보장하여 논리적으로는 하나의 원자적 단위처럼 작동하게 만듭니다. 이는 비관적인 접근법으로, 항상 락을 획득하여 다른 스레드의 접근을 막습니다. CAS (Compare-And-Swap) 연산 기반 (락 프리) CAS 연산은 락을 사용하지 않고 원자적인 연산을 수행하는 방법으로, "락 프리(lock-free)" 기법이라고도 불립니다. 이는 낙관적(optimistic) 접근법으로, 충돌이 발생할 것이라고 가정하지 않고 일단 작업을 시도한 뒤, 충돌이 발생하면 재시도합니다. 핵심은 CPU 하드웨어 수준에서 두 개의 연산(값 확인, 값 변경)을 하나의 원자적인 명령으로 묶어서 제공 한다는 점입니다. 예를 들어, AtomicInteger 의 incrementAndGet() 메서드는 내부적으로 이 CAS 연산을 활용합니다. AtomicInteger 는 getValue 를 읽어온 후 compareAndSet(getValue, getValue + 1) 을 시도합니다. 만약 이 CAS 연산이 성공하면 true 를 반환하고, 실패하면 false 를 반환하며 do-while 루프를 통해 다시 시도합니다. 즉, 여러 단계의 연산(읽기-수정-쓰기)을 CAS 연산과 재시도(retry) 루프의 조합을 통해 마치 하나의 원자적인 연산처럼 안전하게 처리하는 것 입니다. 따라서, 원자적 연산의 엄밀한 정의는 '더 이상 나눌 수 없는 최소 단위'를 의미하지만, 실제 멀티스레드 프로그래밍에서는 synchronized 나 CAS와 같은 기술을 활용하여 여러 코드 뭉치나 논리적인 작업 단위를 마치 하나의 중단되지 않는 트랜잭션처럼 처리하여 동시성 문제를 해결하는 데 사용 됩니다. 이는 애플리케이션의 안정성과 정확성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 감사합니다.