코드가 더 빨라진다! 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 완벽 비교 - 코드카인 티스토리

안녕하세요😊 코드카인 여러분!

오늘은 개발자라면 한 번쯤 궁금해할 멀티스레딩(Multithreading)과 멀티프로세싱(Multiprocessing)의 차이를 살펴보겠습니다. 이 둘은 컴퓨터 성능을 극대화하고 프로그램의 속도를 높이는 데 필수적인 개념인데요. 과연 어떤 차이가 있고, 언제 무엇을 선택해야 할까요? 쉽게 이해할 수 있도록 일상생활에 빗대어 설명드릴게요! 😊

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🏃‍♂️ 멀티스레딩: 한 사람이 여러 일을 동시에 하는 방법

멀티스레딩은 하나의 프로세스 안에서 여러 작업(스레드)을 동시에 수행하는 방식이에요.
마치 한 사람이 요리를 하면서 동시에 설거지도 하고, 틈틈이 휴대폰으로 메시지를 확인하는 모습과 비슷하죠.

특징

1. 공유 메모리: 모든 스레드가 같은 메모리 공간을 공유해 DATA를 빠르게 주고받을 수 있어요.
2. 가볍다: 스레드는 프로세스보다 가볍고 생성 속도가 빠릅니다.
3. 충돌 위험: 공유 메모리 때문에 DATA 경합(Race Condition)이 발생할 수 있어요.

언제 사용하나요?

• I/O 중심 작업: 파일 읽기/쓰기, 네트워크 요청 등
• CPU 부담이 적은 작업: 비교적 간단한 연산이나 대기 시간이 많은 경우

예제 코드 (Python)

import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Thread: {i}")

thread = threading.Thread(target=print_numbers)
thread.start()
thread.join()  # 스레드가 작업을 마칠 때까지 대기
print("Main program finished.")

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🏢 멀티프로세싱: 여러 사람이 각자 일을 나눠 하는 방법

멀티프로세싱은 여러 프로세스가 독립적으로 실행되는 방식이에요.
이건 마치 여러 명의 요리사가 각각 독립된 주방에서 요리를 만드는 것과 비슷해요.
각 주방은 완전히 독립적이기 때문에 부딪힐 일이 적죠.

특징

1. 독립된 메모리: 각 프로세스는 고유의 메모리를 사용해 충돌 위험이 없어요.
2. 무겁다: 프로세스 생성과 관리에 더 많은 리소스가 필요합니다.
3. 병렬 처리: 진짜 여러 CPU에서 동시에 작업을 수행합니다.

언제 사용하나요?

• CPU 중심 작업: 대규모 연산, 데이터 분석, 머신러닝 모델 훈련 등
• 안정성이 필요한 작업: 데이터 충돌 없이 독립적으로 작업해야 할 때

예제 코드 (Python)

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Process: {i}")

process = Process(target=print_numbers)
process.start()
process.join()  # 프로세스가 작업을 마칠 때까지 대기
print("Main program finished.")

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🥊 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱: 장단점 비교

기준	멀티스레딩	멀티프로세싱
메모리 사용	메모리 공유로 효율적	독립된 메모리 사용으로 다소 비효율적
속도	스레드 생성/관리 속도가 빠름	프로세스 생성/관리가 느림
병렬 처리	CPU의 코어를 완전히 활용하지 못함	여러 CPU 코어를 활용한 진정한 병렬 처리 가능
안정성	DATA 경합 발생 가능	프로세스 간 간섭이 없어서 안정적

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🚦 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 선택 기준

• I/O 작업이 많다: 멀티스레딩을 선택하세요. 예를 들어, 웹 서버에서 여러 요청을 처리할 때 적합합니다.
• CPU 연산이 많다: 멀티프로세싱을 선택하세요. 대규모 DATA 연산, AI 모델 학습에 적합합니다.
• 안정성이 중요하다: 충돌이 우려될 땐 멀티프로세싱이 안전한 선택입니다.

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😊 마무리하며..

멀티스레딩과 멀티프로세싱은 프로그래밍의 중요한 도구지만, 사용 목적에 따라 적절히 선택해야 효과적이에요. 오늘 소개한 내용을 바탕으로 여러분의 코드가 더 빠르고 안정적으로 작동하길 응원할게요! 💪

궁금한 점은 언제든 댓글로 남겨주세요. 다음에 더 유익한 주제로 만나요! 😊