JVM 미트업 학습 내용: 멀티스레딩과 가비지 컬렉션 심층 분석
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JVM 기반의 Java 개발자, 백엔드 개발자, 시스템 프로그래머, 멀티스레딩 및 메모리 관리 개념을 깊이 이해하고 싶은 미들 및 시니어 개발자에게 이 콘텐츠를 추천합니다.
🔖 주요 키워드

핵심 기술
JVM 환경에서의 멀티스레딩 기본 개념, 주요 문제점(Race Condition, Deadlock) 및 해결 방안, 효율적인 스레드 관리를 위한 기법(Thread Pool, Atomic Variables, Semaphore) 그리고 자동 메모리 관리 기법인 가비지 컬렉션(GC)의 중요성과 원리에 대한 내용을 다룹니다.
기술적 세부사항
- 멀티스레딩: 단일 프로세스 내에서 여러 스레드를 동시에 실행하여 CPU 효율성을 높이고 멀티태스킹을 가능하게 합니다.
- 스레드: 프로그램 내의 작은 실행 단위.
- 프로세스 내 모든 스레드는 메모리를 공유합니다.
- 모바일 앱 UI 새로고침, 백그라운드 데이터 페치, 파일 다운로드 등에 활용.
- 메인 스레드 vs 데몬 스레드:
- 메인 스레드: 프로그램 시작 시 기본으로 실행되며, 종료 시까지 프로그램이 대기합니다 (예:
public static void main()
). - 데몬 스레드: 메인 스레드를 지원하는 백그라운드 스레드로, 메인 스레드 종료 시 함께 종료됩니다 (예: 가비지 컬렉터, 로그 기록기).
- 메인 스레드: 프로그램 시작 시 기본으로 실행되며, 종료 시까지 프로그램이 대기합니다 (예:
- Race Condition: 여러 스레드가 공유 데이터를 동시에 접근하고 수정할 때 발생하는 예측 불가능한 결과입니다.
- 예: 은행 계좌 잔액 동시 증감 시 오류 발생 가능.
- 해결책:
synchronized
키워드 또는 Lock 사용.
- Deadlock: 두 개 이상의 스레드가 서로 자원을 해제하기를 기다리며 무한 대기하는 상태입니다.
- 예: 스레드 1이 Lock A를 잡고 Lock B를 기다리고, 스레드 2는 Lock B를 잡고 Lock A를 기다리는 경우.
- 예방책: 리소스 잠금 순서 통일,
tryLock()
과 같은 타임아웃 기반 잠금 사용.
- 스레드 동기화: 공유 자원에 대한 동시 접근을 제어하여 데이터 일관성을 유지합니다.
- 예: Java의
synchronized
메소드를 통해 한 번에 하나의 스레드만 접근하도록 보장.
- 예: Java의
- 스레드 풀: 스레드를 반복적으로 생성하는 대신, 미리 생성된 스레드 풀을 재사용하여 성능을 향상시킵니다.
- Java 예시:
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(5);
- 활용 사례: 웹 서버, 백그라운드 배치 작업, 예약된 작업.
- Java 예시:
- 원자 변수 (Atomic Variables): Lock 없이 스레드 안전한 연산을 제공하며, 저수준 CPU 명령어를 사용하여 Race Condition을 방지합니다.
- Java 예시:
AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); count.incrementAndGet();
- 활용 사례: 카운팅, 고유 ID 생성, 메트릭 추적.
- Java 예시:
- 세마포어 (Semaphore): 특정 공유 자원에 동시에 접근할 수 있는 스레드 수를 제한하는 메커니즘입니다.
- 예: 주차 공간 5개 제한 시 6번째 차 대기.
- Java 예시:
Semaphore sem = new Semaphore(3); sem.acquire(); sem.release();
- 활용 사례: API 요청 제한, 데이터베이스 커넥션 풀.
- 가비지 컬렉션 (Garbage Collection, GC): 프로그램에서 더 이상 사용되지 않는 메모리를 자동으로 해제하는 프로세스입니다.
- 장점: 메모리 누수 방지, 개발자 부담 감소, 성능 향상, 메모리 관련 버그(dangling pointers, double free) 예방.
개발 임팩트
멀티스레딩과 가비지 컬렉션의 원리를 이해함으로써, 애플리케이션의 응답성 및 성능을 향상시키고 메모리 관련 오류를 줄여 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히 동시성 제어 메커니즘들을 효과적으로 활용하여 견고한 동시성 프로그램을 개발하는 데 기여합니다.
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