Concurrency_And_Parallelism_Python

섹션	제목	날짜	확인
Multithreading	Difference between Process And Thread	21/06/26	✅
Multithreading	Python's GIL	21/06/29	✅
Multithreading	Thread(1) - Basic	21/06/30	✅
Multithreading	Thread(2) - Daemon, Join	21/06/30	✅
Multithreading	Thread(3) - ThreadPoolExecutor	21/06/30	✅
Multithreading	Thread(4) - Lock, Deadlock	21/07/01	✅
Multithreading	Thread(5) - Prod and Cons Using Queue	21/07/04	✅
Parallelism with Multiprocessing	Process vs Thread, Parallelism	21/07/04	✅
Parallelism with Multiprocessing	multiprocessing(1) - Join, is_alive
Parallelism with Multiprocessing	multiprocessing(2) - Naming, Parallel processing
Parallelism with Multiprocessing	multiprocessing(3) - ProcessPoolExecutor
Parallelism with Multiprocessing	multiprocessing(4) - Sharing state
Parallelism with Multiprocessing	multiprocessing(5) - Queue, Pipe
Concurrency, CPU Bound vs I/O Bound	What Is Concurrency
Concurrency, CPU Bound vs I/O Bound	Blocking vs Non-Blocking I/O
Concurrency, CPU Bound vs I/O Bound	Multiprocessing vs Threading vs AsyncIO
Concurrency, CPU Bound vs I/O Bound	I/O Bound(1) - Synchronous
Concurrency, CPU Bound vs I/O Bound	I/O Bound(2) - threading vs asyncio vs multiprocessing
Concurrency, CPU Bound vs I/O Bound	CPU Bound(1) - Synchronous
Concurrency, CPU Bound vs I/O Bound	CPU Bound(2) - Multiprocessing

process 와 thread

(1).프로세스

• 운영체제 -> 할당 받는 자원 단위(실행 중인 프로그램)
• CPU동작 시간, 주소공간(독립적)
• Code, Data, Stack, Heap -> 독립적
• 최소 1개의 메인스레드 보유
• 파이프, 파일, 소켓등을 사용해서 프로세스간 통신(Cost 높음)-> Context Switching

(2). 스레드

• 프로세스 내에 실행 흐름 단위
• 프로세스 자원 사용
• Stack만 별도 할당 나머지는 공유(Code, Data, Heap)
• 메모리 공유(변수 공유)
• 한 스레드의 결과가 다른 스레드에 영향 끼침
• 동기화 문제는 정말 주의(디버깅 어려움)

(3).멀티 스레드

• 한 개의 단일 어플리케이션(응용프로그램) -> 여러 스레드로 구성 후 작업 처리
• 시스템 자원 소모 감소(효율성), 처리량 증가(Cost 감소)
• 통신 부담 감소, 디버깅 어려움, 단일 프로세스에는 효과 미약, 자원 공유 문제(교착상태), 프로세스 영향준다.

(4).멀티 프로세스

• 한 개의 단일 어플리케이션(응용프로그램) -> 여러 프로세스로 구성 후 작업 처리
• 한 개의 프로세스 문제 발생은 확산 없음(프로세스 Kill)
• 캐시 체인지, Cost 비용 매우 높음(오버헤드), 복잡한 통신 방식 사용

프로세스는 운영체제로부터 자원을 할당받는 작업의 단위이고, 스레드는 프로세스가 할당받은 자원을 이용하는 실행의 단위이다.

멀티 스레드는 멀티 프로세스보다 적은 메모리 공간을 차지하고 Context Switching이 빠른 장점이 있지만, 동기화 문제와 하나의 스레드 장애로 전체 스레드가 종료 될 위험을 갖고 있다.
멀티 프로세스는 하나의 프로세스가 죽더라도 다른 프로세스에 영향을 주지 않아 안정성이 높지만, 멀티 스레드보다 많은 메모리공간과 CPU 시간을 차지하는 단점이 있다.
두 방법은 동시에 여러 작업을 수행하는 점에서 동일하지만, 각각의 장단이 있으므로 적용하는 시스템에 따라 적합한 동작 방식을 선택하고 적용해야 한다.

(5).Context Switching

• CPU는 한번에 하나의 프로세스만 실행 가능하다.
• CPU에서 여러 프로세스를 돌아가면서 작업을 처리하는 데 이 과정을 Context Switching라 한다.
• 구체적으로, 동작 중인 프로세스가 대기를 하면서 해당 프로세스의 상태(Context)를 보관하고, 대기하고 있던 다음 순서의 프로세스가 동작하면서 이전에 보관했던 프로세스의 상태를 복구하는 작업을 말한다.

참조: https://wooody92.github.io/os/%EB%A9%80%ED%8B%B0-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%84%B8%EC%8A%A4%EC%99%80-%EB%A9%80%ED%8B%B0-%EC%8A%A4%EB%A0%88%EB%93%9C/