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프로그래밍을 하다보면 사용하지 않는 일명 "쓰레기"공간이 발생하여 프로그램의 성능을 저하시킨다. 자바에선 가비지 컬렉터가 이를 자동으로 탐지하여 해결해주는데 이 일을 해주는 가비지 컬렉터에 대해 알아보자. (이하 GC라고 하겠다.)

GC란

Person p1 = new Person("Kim");
Person p2 = new Person("Lee");

// p2가 가리키던 객체는 가비지가 된다.
p2 = p1;

Kim이라는 이름을 가진 p1 객체와 Lee라는 이름을 가진 p2객체가 있는데 p2라는 참조변수가 p1객체를 가리키게 한다면 원래 p2가 가리키던 Lee라는 객체는 더 이상 참조받을 수 없다. 즉 unreachable object가 되며 이를 가비지라고 한다.

가비지 컬렉션이란

JVM의 힙영역에서 사용하지 않는 객체를 삭제하는 프로세스를 말한다.

GC는 Mark and sweep 알고리즘을 통해 동작한다.

mark는 reachable한 객체와 unreachable한 객체를 식별하는 과정
sweep은 식별한 unreachable객체를 제거하는 과정
compact과정도 추가되기도 한다. (메모리 단편화를 방지)

언제 동작하는가

GC도 결국엔 JVM에 올라가기 때문에 기본적으로 런타임에 동작한다.

가비지 컬렉션이 실행되기에는 몇 가지 조건이 있는데, 다음 조건 중 하나라도 충족되면 JVM은 GC를 실행한다.

OS로부터 할당 받은 시스템의 메모리가 부족한 경우
관리하고 있는 힙에서 사용되는 메모리가 허용된 임계값을 초과하는 경우
프로그래머가 직접 GC를 실행하는 경우(Java에서는 System.gc()라는 메소드가 있지만 가급적 안 쓰는 것이 좋다.)

JVM의 Heap 메모리 구조

이렇게 생겼다. 여기서 우리는 오른쪽의 Permanent영역을 제외한 부분만 살펴보자. 참고로 Young 영역에서 발생하는 GC를 Minor GC, Old영역의 GC는 Major GC라고 한다. Minor GC와 Major GC를 따로 만든 이유는 대부분의 객체는 금방 가비지가 된다는 가설을 전제로 하고 GC를 설계했기 때문이다.

Minor GC의 범위에서 사용되는 객체들(파란영역)이 훨씬 많은것을 알 수 있다.

Young Generation

GC를 이해하기 위해서 객체가 제일 먼저 생성되는 Young 영역부터 알아보자. Young 영역은 3개의 영역으로 나뉜다.

Eden 영역
Survivor 영역(2개)

Survivor 영역이 2개이기 때문에 총 3개의 영역으로 나뉘는 것이다. 각 영역의 처리 절차를 순서에 따라서 기술하면 다음과 같다.

새로 생성한 대부분의 객체는 Eden 영역에 위치한다.
Eden영역이 꽉 차면 GC(Minor GC)가 발생한다.
Eden 영역에서 GC(Minor GC)가 한 번 발생한 후 살아남은 객체는 Survivor 영역 중 하나로 이동된다.
이때 Survivor영역은 둘 중 한쪽만 사용돼야 한다.
그렇기에 Minor GC가 발생할때 마다 두 군데의 Survivor 영역을 이동하며 저장된다.
GC가 발생할때마다 살아남은 객체들은 Age가 증가한다.
일정 Age에 도달한 객체들은 Old 영역으로 이동하게 된다.

이 절차를 확인해 보면 알겠지만 Survivor 영역 중 하나는 반드시 비어 있는 상태로 남아 있어야 한다. 만약 두 Survivor 영역에 모두 데이터가 존재하거나, 두 영역 모두 사용량이 0이라면 여러분의 시스템은 정상적인 상황이 아니라고 생각하면 된다.

Old Generation

Young 영역에서 오랫동안 살아남은 객체들이 넘어오는 곳이다. 이곳 역시 꽉차면 Major GC의 과정이 수행된다. 주로 5가지의 GC방식이 존재한다.

Serial GC
Parallel GC
Parallel Old GC(Parallel Compacting GC)
Concurrent Mark & Sweep GC
G1(Garbage First) GC

*stop-the-world란 GC를 실행하기 위해 JVM이 애플리케이션 실행을 멈추는것

Serial GC

GC를 처리하는 쓰레드가 1개(싱글 쓰레드)
다른 GC에 비해 stop-the-world 시간이 길다
Mark-Compact 알고리즘 사용

Parallel GC

Java8의 default GC
Young 영역의 GC를 멀티쓰레드로 수행
그렇기에 Serial GC에 비해 stop-the-world 시간이 짧다

Parallel Old GC

Parallel GC를 개선
Old영역에서도 멀티쓰레드로 GC 수행
Mark-Summary-Compact 알고리즘 사용

CMS GC

stop-the-world 시간을 줄이기 위해 고안됨
compact과정이 없음

G1 GC

CMS GC를 개선
Java9의 default GC
Heap영역을 일정한 크기의 Region으로 나눔
전체 Heap이 아닌 Region단위로 탐색
Compact 진행

참고:

https://d2.naver.com/helloworld/1329

https://mangkyu.tistory.com/118

[Java] Garbage Collection(가비지 컬렉션)의 개념 및 동작 원리 (1/2)

1. Garbage Collection(가비지 컬렉션)이란? [ Garbage Collection(가비지 컬렉션)이란? ] 프로그램을 개발 하다 보면 유효하지 않은 메모리인 가바지(Garbage)가 발생하게 된다. C언어를 이용하면 free()라는 함..

mangkyu.tistory.com

https://readystory.tistory.com/48

Java 가비지 컬렉터(GC) 이해하기

Garbage Collector(GC)란? 우선 GC가 뭐하는 녀석인지 살펴보겠습니다. 가비지 컬렉터는 가비지 컬렉션(Garbage Collection)을 해주는 녀석입니다. 한글로 하면 쓰레기 수집인데, 도대체 무슨 쓰레기를 수집

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스레드는 작업의 한 단위이다. 프로세스는 독자적인 메모리를 할당받아서 서로 다른 프로세스끼리는 일반적으로 서로의 메모리 영역을 침범하지 못한다. 하지만 프로세스 내부에 있는 여러 스레드들은 서로 같은 프로세스 내부에 존재하고 있기 때문에 같은 자원을 공유하여 사용할 수 있다. 같은 자원을 공유할 수 있기 때문에 동시에 여러 가지 일을 같은 자원을 두고 수행할 수 있고, 이는 곧 병렬성의 향상으로 이어진다.

잠깐 동시성과 병렬성을 짚고 넘어가자

동시성 VS 병렬성

동시성	병렬성
동시에 실행되는 것 같이 보이는 것	실제로 동시에 여러 작업이 처리되는 것
싱글 코어에서 멀티 쓰레드(Multi thread)를 동작 시키는 방식	멀티 코어에서 멀티 쓰레드(Multi thread)를 동작시키는 방식
한번에 많은 것을 처리	한번에 많은 일을 처리
논리적인 개념	물리적인 개념

첫번째 그림은 그냥 순차적으로 실행되는 모습(싱글코어)

두번째 그림은 동시성으로 실행되는 모습. 실제로 작업의 흐름은 한가닥이지만 여러 작업을 번갈아가며 조금씩 수행하기에 마치 동시에 진행되는 것 처럼 보인다. 작업 전환시마다 컨텍스트 스위칭이라고 비용이 발생한다.(싱글코어)

세번째 그림은 병렬성 작업으로 실제로 동시에 따로 작업이 진행되는 것이다.(멀티코어)

쓰레드 안정이 깨지는 상황

멀티 스레드 환경에서 스레드 안전(Thread-safe)한 프로그램을 제작하기 위해서는 어떤 경우에 스레드 안전하지 않은 동작이 생기는지 먼저 만들어볼 필요가 있다. 정말 간단한 예제로, 조회수 계산 로직이 있다. 특정 글을 조회하는 순산 원래 조회수에 1을 더한 값을 저장할 것이고, 여러 사용자가 동시에 접근할 것이므로 멀티 스레드 환경에서 동작한다고 가정해 보겠다.

public class CountingTest {
    public static void main(String[] args) {
        Count count = new Count();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(){
                public void run(){
                    for (int j = 0; j < 100; j++) {
                        System.out.println(count.view());
                    }
                }
            }.start();
        }
    }
}
class Count {
    private int count;
    public int view() {return count++;}
    public int getCount() {return count;}
}

해당 코드를 실행시켰을 때, 100명의 사용자가 100번 조회했으므로 100 * 100, 즉 10000번의 조회수가 나올것이라 예상 할 수 있다.

하지만 실제 결과값을 보았을 때는 10000번이 아닌 그보다 더 적은 조회수가 나온다. 그 이유는 조회수를 증가시키는 로직이 두 번의 동작으로 이루어지는데 동시에 여러 스레드가 접근하여 첫 번째 동작할 때의 자원과 두 번째 동작할 때의 자원 상태가 변하기 때문이다.

count++는

1. count변수 값을 조회한다.

2. count변수에 조회한 값에 1을 더한 값을 저장한다.

를 수행한다. 이때 발생하는 문제가 여러 쓰레드에서 count 변수를 동시에 조회하면 발생한다.

그림처럼 쓰레드1과 2에서 동시에 count변수의 값을 조회하면 둘 다 100이라는 값에 1을 더한 값을 count변수에 다시 저장하기에 102가 나와야하지만 실제론 101이 되는 것이다.

동시성을 제어하는 방법

1. 암시적 Lock

하나의 쓰레드가 접근했을때 다른 쓰레드는 접근하지 못하도록 Lock을 거는것이다. 동시성 문제를 해결할 수 있지만 한번에 하나의 쓰레드만 접근이 가능하므로 병렬성은 매우 떨어진다. 메서드에 synchronized 키워드를 붙이면 암시적 락을 적용할 수 있다.

메서드 Lock

class Count {
    private int count;
    public synchronized int view() {return count++;}
}

변수 Lock

class Count {
    private Integer count = 0;
    public int view() {
        synchronized (this.count) {
            return count++;
        }
    }
}

2. 명시적 Lock

synchronized 키워드 없이 명시적으로 ReentrantLock을 사용하는 Lock을 명시적 Lock이라고한다. 해당 Lock의 범위를 메서드 내부에서 한정하기 어렵거나, 동시에 여러 Lock을 사용하고 싶을 때 사용한다.

명시적 Lock을 사용한 예제

public class CountingTest {
    public static void main(String[] args) {
        Count count = new Count();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(){
                public void run(){
                    for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                        count.getLock().lock();
                        System.out.println(count.view());
                        count.getLock().unlock();
                    }
                }
            }.start();
        }
    }
}
class Count {
    private int count = 0;
    private Lock lock = new ReentrantLock();
    public int view() {
            return count++;
    }
    public Lock getLock(){
        return lock;
    };
}

3. 자원의 가시성을 책임지는 volatile

여러 쓰레드가 하나의 자원에 동시에 읽기/쓰기를 진행할때 항상 메모리에 접근하지 않는다. 성능 향상을 위해 CPU 캐시를 참조하여 값을 조회하는데 이 값과 메인 메모리의 값이 항상 일치하는지 보장할 수 없다. 즉, 변수를 조회하여 값을 읽었는데 실제 값과 다를 수 있다는 말이다. 실제 자원의 값(메인 메모리 값)을 볼 수 있는 개념을 자원의 가시성이라고 부르는에 이 자원의 가시성을 확보하지 못한것이다.

"멀티쓰레드 환경에서 쓰레드가 변수를 읽어올 때,

CPU 캐시에 저장된 값이 다르기 때문에 변수 값 불일치 문제가 발생"

public class SharedObject {
    public int counter = 0;
}

Thread-1은 counter값을 증가시키고 있지만 CPU Cache에만 반영되어있고 실제로 Main Memory에는 반영이 되지 않는 상태. 그렇기 때문에 Thread-2는 count값을 계속 읽어오지만 0을 가져오는 문제가 발생.

volatile은 이러한 CPU 캐시 사용을 막는다. 해당 변수에 volatile 키워드를 붙여주면 해당 변수는 캐시에 저장되는 대상에서 제외된다. 매 번 메모리에 접근해서 실제 값을 읽어오도록 설정해서 캐시 사용으로 인한 데이터 불일치를 막는다. 실제 메모리에 저장된 값을 조회하고 이를 통해 자원의 가시성을 확보할 수 있다.

public class SharedObject {
    public volatile int counter = 0;
}

volatile은 자원의 가시성을 확보해주지만 동시성 이슈를 해결하기에는 그리 충분하지 않다. 공유 자원에 read&write를 할 때는 동기화를 통해 해당 연산이 원자성을 이루도록 설정해주어야 동시성 이슈를 해결할 수 있다.

volatile이 효과적인 경우는 하나의 스레드가 wtite를 하고 다른 하나의 스레드가 read만 할 경우다. 이 경우 read만 하는 스레드는 CPU 캐시를 사용하고 다른 스레드가 write한 값을 즉각적으로 확인하지 못한다. volatile은 이런 경우 해당 자원에 가시성을 확보하게 해 줌으로써 동시성 이슈 해결에 도움을 줄 수 있다.

4. 쓰레드 안전한 객체 사용

Concurrunt 패키지를 통해 쓰레드 안전한 구조를 챙길 수 있다.

class Count {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
    public int view() {
            return count.getAndIncrement();
    }
}

5. 불변 객체

String 객체처럼 한번 만들면 그 상태가 변하지 않는 객체를 불변객체라고 한다. 불변 객체는 락을 걸 필요가 없다. 내부적인 상태가 변하지 않으니 여러 스레드에서 동시에 참조해도 동시성 이슈가 발생하지 않는다는 장점이 있다. 즉, 불변 객체는 언제라도 스레드 안전.

불변 객체는 객체의 상태를 변화시킬 수 있는 부분을 모두 제거해야한다. setter를 만들지 말고 final로 선언하면 된다.

참고:

https://deveric.tistory.com/104

[Java] Multi Thread환경에서 동시성 제어를 하는 방법

스레드(Thread)란 무엇일까요? 스레드가 무엇인지 설명하기 위해서는 그 상위 단위인 프로세스에 대해 이해할 필요가 있습니다. 일반적으로 특정 작업을 수행하는 소프트웨어를 우린 프로그램이

deveric.tistory.com

https://nesoy.github.io/articles/2018-06/Java-volatile

Java volatile이란?

nesoy.github.io

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지난번 JVM 포스팅에서 다음과 같은 개념을 다뤘다.

이때 Method Area에는 클래스, 인터페이스, 메소드, 필드, Static 변수가 보관되고

Heap Area에는 new 키워드로 생성된 객체와 배열이 보관된다고 했었다.

Method Area에 저장되는 Static 키워드는 지금까지 어디엔가 많이 붙혀서 써오긴 했는데 정확히 뭐하는 놈인지 모호했다. 이 기회에 정리해보자.

한 줄 요약

static 키워드를 사용한 변수는 클래스가 메모리에 올라갈 때 자동으로 생성이 된다.

즉, 인스턴스(객체) 생성 없이 바로 사용가능 하다. (그래서 편리하고 빠르다)

non-static 멤버 VS static 멤버

non-static 멤버

1. 공간적 특성: 멤버는 객체마다 별도로 존재한다.
1.1. 인스턴스 멤버 라고 부른다.
2. 시간적 특성: 객체 생성 시에 멤버가 생성된다.
2.1. 객체가 생길 때 멤버도 생성된다.
2.2. 객체 생성 후 멤버 사용이 가능하다.
2.3. 객체가 사라지면 멤버도 사라진다.
3. 공유의 특성: 공유되지 않는다.
3.1. 멤버는 객체 내에 각각의 공간을 유지한다.

static 멤버

1. 공간적 특성: 멤버는 클래스당 하나가 생성된다.
1.1. 멤버는 객체 내부가 아닌 별도의 공간에 생성된다.
1.2. 클래스 멤버 라고 부른다.
2. 시간적 특성: 클래스 로딩 시에 멤버가 생성된다.
2.1. 객체가 생기기 전에 이미 생성된다.
2.2. 객체가 생기기 전에도 사용이 가능하다. (즉, 객체를 생성하지 않고도 사용할 수 있다.)
2.3. 객체가 사라져도 멤버는 사라지지 않는다.
2.4. 멤버는 프로그램이 종료될 때 사라진다.
3. 공유의 특성: 동일한 클래스의 모든 객체들에 의해 공유된다.

Static 키워드를 사용하는 이유

1. 자주 변하지 않는 일정한 값이나 설정 정보같은 공용자원에 대한 접근시 매번 메모리에 로딩하는 것 보다 비용을 줄일 수 있고 효율을 높일 수 있기 때문.

2. 인스턴스 생성 없이 바로 사용가능하기 때문에 프로그램에서 공통으로 사용되는 데이터들을 관리할 때 사용된다.

예제로 알아보자

class Foo{
	public static String s1 = "i am static";
	public String s2 = "i am instance";
}


public class static_practice {
	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(Foo.s1);
		System.out.println(Foo.s2);	//에러
		
		Foo foo = new Foo();
		System.out.println(foo.s1);
		System.out.println(foo.s2); 
	}
}

Foo라는 클래스를 만들고 문자열 변수 두개를 초기화 시켰다. 한개는 static을 붙혔다.

여기서 주목할 것은 Foo.s1은 에러가 안떴고 Foo.s2는 에러가 발생했다는 것이다.

static 변수 s1은 new 키워드를 통해 객체를 생성하지 않아도 바로 사용할 수 있다. 반면 그냥 인스턴스 변수 s2는 객체를 생성한 후 접근이 가능하므로 에러가 발생한다.

class Foo{
	public static String s1 = "i am static";
	public String s2 = "i am instance";
}


public class static_practice {
	public static void main(String[] args) {
		//System.out.println(Foo.s1);
		//System.out.println(Foo.s2);
		
		Foo foo1 = new Foo();
		System.out.println("foo1.s1: "+foo1.s1);
		System.out.println("foo1.s2: "+foo1.s2);
		
		Foo foo2 = new Foo();
		System.out.println("foo2.s1: "+foo2.s1);
		System.out.println("foo2.s2: "+foo2.s2);
		
		System.out.println("====변경====");
		
		foo2.s1 = "changed s1 (foo2)";
		foo2.s2 = "changed s2 (foo2)";
		
		System.out.println("foo1.s1: "+foo1.s1);
		System.out.println("foo1.s2: "+foo1.s2);
		System.out.println("foo2.s1: "+foo2.s1);
		System.out.println("foo2.s2: "+foo2.s2);
	}
}

이번에는 static의 공유 속성을 알아보는 예제다.

결과부터 보면 이러하다.

====변경==== 부분에서 foo2객체의 값들을 다 바꾸었더니 건들지도 않은 foo1 객체의 static 변수 값도 바뀌었다

foo2의 값들은 당연히 바뀌는것이고.

Foo클래스의 static 변수는 해당 클래스의 모든 객체에 공통으로 사용되기 때문이다.

이처럼 static 변수, 메서드는 클래스 원형의 것을 참조하는 형태기에 한개라도 바뀌면 다 바뀐다.

참고:

https://youtu.be/hvTuZshZvIo

https://ifcontinue.tistory.com/2

static 개념 정리

프로그래밍을 공부하면 할 수록 기본이 얼마나 중요한지 느낀다. 스태틱 팩토리 메소드(Static Factory Method)를 공부하다가 순간 static이 정확히 뭐였지? 라는 생각이 들어 정리해보고자 한다.. (매일

ifcontinue.tistory.com

https://gmlwjd9405.github.io/2018/08/04/java-static.html

[Java] java static 멤버와 static 메서드 - Heee's Development Blog

Step by step goes a long way.

gmlwjd9405.github.io

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개발을 하면서 jvm, jdk, jre와 같은 용어들을 많이 보며 지나갔는데 한번 정리가 필요할 것 같아서 글을 쓴다.

JVM이란

JVM은 자바 가상머신으로 자바 바이트코드를 실행 할 수 있는 주체로 JVM 덕분에 CPU나 플랫폼(OS+CPU아키텍처)과 독릭접으로 동작 가능하다. 예를들어 리눅스에서 컴파일한 C프로그램을 윈도우에서 실행했을때 환경이 달라서 작동하지 않는다는 문제가 있다고 한다. C/C++은 플랫폼 종속적이기에 크로스컴파일이 필요하다.

자바는 JVM이 설치된 곳이라면 어디든 똑같이 작동한다. 하지만 이 JVM은 플랫폼 종속적이라는 모순이 있는데 어찌보면 당연한 것이다. 플랫폼이 다른 환경에서 일어나는 다양한 문제들을 JVM이 한번에 퉁쳐서 해결해 주기 때문이다. 또 JVM은 다른 하드웨어와 다르게 레지스터기반이 아닌 스택기반으로 동작한다. 이 부분도 해당 플랫폼이 레지스터를 사용하는지 안하는지 알 수 없기에 플랫폼 독립적으로 사용할 수 있는 스택을 사용하는 것이다.

자바 프로그램은 우리가 작성한 소스코드가 JAVAC compiler를 통해 바이트코드로 변환되고 이를 JVM이 읽어들이는 방식으로 진행된다.

JVM구조

JVM의 구조는 크게 보면, Garbage Collector, Execution Engine, Class Loader, Runtime Data Area로, 4가지로 나눌 수 있다.

1. Class Loader

JVM 내로 클래스 파일을 로드하고, 링크를 통해 배치하는 작업을 수행하는 모듈이다. 런타임 시에 동적으로 클래스를 로드한다.

2. Execution Engine

클래스 로더를 통해 JVM 내의 Runtime Data Area에 배치된 바이트 코드들을 명렁어 단위로 읽어서 실행한다. 최초 JVM이 나왔을 당시에는 인터프리터 방식이었기때문에 속도가 느리다는 단점이 있었지만 JIT 컴파일러 방식을 통해 이 점을 보완하였다. JIT는 바이트 코드를 어셈블러 같은 네이티브 코드로 바꿈으로써 실행이 빠르지만 역시 변환하는데 비용이 발생한다. 이 같은 이유로 JVM은 모든 코드를 JIT 컴파일러 방식으로 실행하지 않고, 인터프리터 방식을 사용하다가 일정한 기준이 넘어가면 JIT 컴파일러 방식으로 실행한다.

3. Garbage Collector

Garbage Collector(GC)는 힙 메모리 영역에 생성된 객체들 중에서 참조되지 않은 객체들을 탐색 후 제거하는 역할을 한다. 이때, GC가 역할을 하는 시간은 언제인지 정확히 알 수 없다.

4. Runtime Data Area

JVM의 메모리 영역으로 자바 애플리케이션을 실행할 때 사용되는 데이터들을 적재하는 영역. 이 영역은 크게 Method Area, Heap Area, Stack Area, PC Register, Native Method Stack로 나눌 수 있다.

Method Area, Heap Area는 모든 쓰레드에서 공유, 나머지는 쓰레드마다 각각 존재한다.

이 Runtime Data Area를 살펴보자

4.1. Method area

모든 쓰레드가 공유하는 메모리 영역. 메소드 영역은 클래스, 인터페이스, 메소드, 필드, Static 변수 등의 바이트 코드를 보관한다.

4.2. Heap area

모든 쓰레드가 공유하며, new 키워드로 생성된 객체와 배열이 생성되는 영역. 또한, 메소드 영역에 로드된 클래스만 생성이 가능하고 Garbage Collector가 참조되지 않는 메모리를 확인하고 제거하는 영역이다.

4.3. Stack area

메서드 호출 시마다 각각의 스택 프레임(그 메서드만을 위한 공간)이 생성한다. 그리고 메서드 안에서 사용되는 값들을 저장하고, 호출된 메서드의 매개변수, 지역변수, 리턴 값 및 연산 시 일어나는 값들을 임시로 저장한다. 마지막으로, 메서드 수행이 끝나면 프레임별로 삭제한다.

4.4. PC Register

쓰레드가 시작될 때 생성되며, 생성될 때마다 생성되는 공간으로 쓰레드마다 하나씩 존재한다. 쓰레드가 어떤 부분을 무슨 명령으로 실행해야할 지에 대한 기록을 하는 부분으로 현재 수행중인 JVM 명령의 주소를 갖는다.

4.5. Native method stack

자바 외 언어로 작성된 네이티브 코드를 위한 메모리 영역.

참고:

https://steady-coding.tistory.com/305

JVM 메모리 구조란? (JAVA)

안녕하세요? 코딩 중독입니다. 오늘은 JVM 메모리 구조에 대해 알아보겠습니다. JVM이란? JVM 메모리 구조를 설명하기 전에 JVM이 무엇인지 알아야 합니다. JVM은 Java Virtual Machine의 약자로, 자바 가상

steady-coding.tistory.com

https://youtu.be/UzaGOXKVhwU

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스프링을 많이 써온건 아니지만 그래도 쓰긴 쓰고있는 이 시점에서 문뜩 의문이 들었다. 친구가 나에게 만약 "스프링이 뭐야?" 라고 물어온다면 나는 뭐라고 대답 할 것인가? 스프링을 써오면서 이게 뭔지 정확히 모르고 사용해온 것 같아서 스스로 부끄러움을 느꼈다. 그래서 한번 조사해보았다. 스프링 기본 원리를.

한 마디로 요약하면?

"IoC와 AOP를 지원하는 경량의 컨테이너 프레임워크"

이제 이 문장을 하나씩 뜯어보자

컨테이너가 뭘까?

컨테이너는 특정 객체의 생성과 관리를 담당하며 객체 운용에 필요한 다양한 기능을 제공한다. 애플리케이션 운용에 필요한 객체를 생성하고 객체 간의 의존관계를 관리한다는 점에서 스프링도 일종의 컨테이너라고 할 수 있다.

컨테이너의 종류

스프링에서는 BeanFactory와 이를 상속한 ApplicationContext 두 가지 유형의 컨테이너를 제공한다. BeanFactory는 스프링 빈을 관리하고 조회하는 역할을 담당한다. BeanFactory를 전부 상속받는 ApplicationContext는 메시지 소스를 활용한 국제화 기능, 환경변수, 애플리케이션 이벤트, 편리한 리소스 조회 와 같은 편리한 부가기능이 있다. BeanFactory를 직접 사용할 일은 거의 없으며 보통 Applicationcontext를 사용한다.

자 그럼 IoC는 뭘까?

애플리케이션 개발 시 중요한점 중에 하나는 낮은 결합도와 높은 응집도이다. 스프링의 IoC는 객체 생성을 자바 코드로 직접 처리하는 것이 아니라 컨테이너가 대신 처리하게 한다. 그리고 객체와 객체 사이의 의존관계 역시 컨테이너가 처리한다. 이처럼 프로그램의 제어 흐름을 개발자가 직접 제어하는 것이 아니라 외부에서 관리하는 것을 제어의 역전(IoC)라고 한다.

의존성 주입

의존 관계란 객체와 객체간의 결합 관계이다. 한 객체에서 다른 객체의 변수나 메소드를 사용하려면 해당 객체의 레퍼런스 정보가 필요하다. DI기능을 사용하지 않고 순수 자바코드처럼 코드에서 new를 통해 객체를 직접 생성해서 사용하면 이는 높은 결합도를 가지게 된다. new를 사용하지 않고 의존성을 주입하는 방법은

1. XML을 통한 의존성 주입

2. 속성을 통한 의존성 주입

3. 어노테이션을 통한 의존성 주입

이 있는데 이중 3번에 대해서 3가지를 패턴을 소개하겠다.

1. 생성자 주입

@Component
public class SampleController {
    private SampleRepository sampleRepository;
 
    @Autowired
    public SampleController(SampleRepository sampleRepository) {
        this.sampleRepository = sampleRepository;
    }
}

2. 필드 주입

@Component
public class SampleController {
    @Autowired
    private SampleRepository sampleRepository;
}

3. Setter 주입

@Component
public class SampleController {
    private SampleRepository sampleRepository;
 
    @Autowired
    public void setSampleRepository(SampleRepository sampleRepository) {
        this.sampleRepository = sampleRepository;
    }
}

AOP는 뭘까?

직역하면 "관점지향프로그래밍"이다.

개발을 하다보면 코드 곳곳에서 공통적으로 요구되는 기능들이 있다. 예를들어 메소드들의 실행시간 로그라던가, 컨트롤러 호출 시 세션검사라던가 이런 기능을 구현하고 싶을때 모든 메소드마다 코드를 추가해가며 개발하기는 너무 비효율 적이기에 AOP라는 기능이 있는것이다.

즉, AOP는 중복을 제거하기에 아주 효과적인 방법이다.

이또한 XML을 사용한 설정과 어노테이션을 사용한 설정이 있는데 나는 주로 후자를 많이 사용했다. (XML 너무 복잡해ㅠㅠ) AOP에 관해서는 나중에 따로 포스팅을 해보겠다.

오늘은 간단하게 스프링이 무엇인지에 대한 얕은 개념들을 알아보았는데 사실 너무 방대해서 눈감고 더듬는 그런 느낌이다. 언젠가 내가 알던 개념들이 한군대로 파파팍 모이며 스프링의 전체 모양을 이해하는 날이 빨리 오면 좋겠다. (1일 1포스팅만 해도 훨씬 일찍 올듯..)

참고:

https://asfirstalways.tistory.com/334

https://atoz-develop.tistory.com/entry/Spring-%EC%9D%98%EC%A1%B4%EC%84%B1-%EC%A3%BC%EC%9E%85DI-Dependency-Injection%EC%9D%98-%EC%84%B8%EA%B0%80%EC%A7%80-%EB%B0%A9%EB%B2%95

Spring 의 시작, 프레임워크의 구성요소와 동작원리

Spring Framework의 구성요소와 동작원리 POJO 스프링의 특징을 살펴보면 POJO라는 단어가 등장한다. POJO란 Plain Old Java Object로 직역하자면 평범한 옛날 자바 객체이다. 말 그대로 자바 객체인 것이다..

asfirstalways.tistory.com

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블로그 이름이 하루에 딱 한개만임에도 불구하고 포스팅 3개만에 지키지 못했다ㅠㅠ

간만에 자전거좀 탄다는걸 신나가지고 너무 빡세게 타서 몸살이온것! 덕분에 이틀동안 누워만 있었다...

암튼 이번에는 소셜로그인 연습을 할 생각이다. 원래는 구글로그인부터 해보려했지만 왜인지 구글 클라우드에서 프로젝트를 생성하고 설정할때 "앱을 저장하는 중에 오류가 발생했습니다"가 떠서 진행이 안됐다. 해결법을 찾지 못하여서 네이버부터 해본다

공식문서: https://developers.naver.com/docs/login/api/api.md

네이버 아이디로 로그인 API 명세 - LOGIN

'네이버 아이디로 로그인 API는 네이버 로그인 인증 요청 API, 접근 토큰 발급/갱신/삭제 요청API로 구성되어 있습니다. 네이버 로그인 인증 요청 API는 여러분의 웹 또는 앱에 네이버 로그인 화면을

developers.naver.com

Naver Developers에서 애플리케이션 생성하기

네이버 로그인 api를 사용하기 위해 오픈 api 사용 신청을 해준다.

서비스 URL은 네이버 로그인하기 버튼이 있는 페이지를 지정

Callback URL은 로그인 후 결과 페이지를 지정

적으라는 것들 적은 후 저장하기 누르면

이렇게 ID와 Secret코드를 준다.

1. Client ID

2. Client Secret

3. 서비스 URL

4. Callback URL

이 네가지 정보를 활용하여 간단한 컨트롤러와 뷰를 작성해보자.

전체적인 구조는

이와같이 매우 간단하게 구성했다.

UserController.java

package com.example.loginapiprac.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;

import javax.servlet.http.HttpSession;

@Controller
@Slf4j
public class UserController {

    @RequestMapping(value="/", method= RequestMethod.GET)
    public String index() {
        log.info("home controller");
        return "APIExamNaverLogin";
    }

    @RequestMapping(value="login/oauth2/code/naver", method=RequestMethod.GET)
    public String loginPOSTNaver(HttpSession session) {
        log.info("callback controller");
        return "callback";
    }
}

첫번째 메서드는 로그인 버튼이 있는 뷰페이지를 반환하고 두번째 메서드는 로그인 이후 보여질 페이지를 반환한다.

두번째 메서드의 value="/login/oauth2/code/naver"는 네이버 개발자 페이지에서 지정한 Callback URL과 통일시켜준다.

APIExamNaverLogin.html

<!doctype html>
<html lang="ko">
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>네이버 로그인</title>
    <script type="text/javascript" src="https://static.nid.naver.com/js/naverLogin_implicit-1.0.3.js" charset="utf-8"></script>
    <script type="text/javascript" src="http://code.jquery.com/jquery-1.11.3.min.js"></script>
</head>
<body>
<!-- 네이버아이디로로그인 버튼 노출 영역 -->
test
<div id="naver_id_login"></div>
<!-- //네이버아이디로로그인 버튼 노출 영역 -->
<script type="text/javascript">
    var naver_id_login = new naver_id_login("Client_ID", "http://localhost:8080/login/oauth2/code/naver");
    var state = naver_id_login.getUniqState();
    naver_id_login.setButton("white", 2,40);
    naver_id_login.setDomain("http://localhost:8080/");
    naver_id_login.setState(state);
    naver_id_login.setPopup();
    naver_id_login.init_naver_id_login();
</script>
</body>
</html>

callback.html

<!doctype html>
<html lang="ko">
<head>
    <script type="text/javascript" src="https://static.nid.naver.com/js/naverLogin_implicit-1.0.3.js"
            charset="utf-8"></script>
    <script type="text/javascript" src="http://code.jquery.com/jquery-1.11.3.min.js"></script>
</head>
<body>
callback
<script type="text/javascript">
    var naver_id_login = new naver_id_login("Client_ID", "http://localhost:8080/login/oauth2/code/naver");
    // 접근 토큰 값 출력
    alert(naver_id_login.oauthParams.access_token);
    // 네이버 사용자 프로필 조회
    naver_id_login.get_naver_userprofile("naverSignInCallback()");

    // 네이버 사용자 프로필 조회 이후 프로필 정보를 처리할 callback function
    function naverSignInCallback() {
        alert(naver_id_login.getProfileData('email'));
        alert(naver_id_login.getProfileData('nickname'));
        alert(naver_id_login.getProfileData('age'));
        alert(naver_id_login.getProfileData('id'));
        alert(naver_id_login.getProfileData('birthday'));
        alert(naver_id_login.getProfileData('gender'));
        alert(naver_id_login.getProfileData('mobile'));
    }

</script>
</body>
</html>

실행결과

이렇게 귀여운 네이버 로그인 버튼이 생기는것을 확인할 수 있다. 이걸 클릭하면

등등 요청한 나의 네이버 계정 정보가 다 받아진다.

개발자도구에서 넘어온 json파일을 확인할 수 있다.

Naver Developers에 따르면 요청과 응답은 다음과 같은 형식으로 진행된다고 한다.

여기에 하나씩 살을 붙혀가며 발전시켜 봐야겠다.

참고: https://thiago6.tistory.com/44

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저번 포스팅의 마지막처럼 여러개의 쓰레드를 구현하기 위해서

Thread t1 = new Thread(task);

...

과 같은 무지성 선언이 좋지 않은 이유가 뭘까?

쓰레드 풀을 사용해야하는 이유

1. 프로그램 성능저하를 방지하기 위해

매번 발생되는 작업을 병렬처리하기 위해 스레드를 생성/수거하는데 따른 부담은 프로그램 전체적인 퍼포먼스 저하시킨다. 따라서 스레드풀을 만들어 놓는다.

2. 다수의 사용자 요청을 처리하기 위해

서비스적인 측면으로 바라볼 때, 특히 대규모 프로젝트에서 중요하다. 다수의 사용자의 요청을 수용하고, 빠르게 처리하고 대응하기 위해 스레드풀을 사용한다.

쓰레드 풀의 단점

1. 한번에 너무 많은 쓰레드를 생성하면 메모리 낭비가 발생한다

많은 병렬처리를 예상해서 1억개의 스레드를 만들어 놓았다고 생각해보자. 실제로 100개정도의 요청과 병렬처리를 했다. 그렇다면.. 나머지 스레드들은 아무일도 하지않고 메모리만 차지하는 최악의 경우가 발생될 수 있다.

2. 노는 스레드가 발생될 수 있다.

1번과 비슷하지만 조금 다르다.

예를 들어 A,B,C 스레드 3개가 있는데, 병렬적으로 일을 처리하는 과정에서 A,B,C 작업완료 소요시간이 다른 경우 스레드 유휴시간 즉, A스레드는 아직 일이 많아서 허덕이고 있는데, B,C는 일을 다하고 A가 열심히 일하는 것을 보고 놀고만 있는 유휴시간이 발생된다. 자바에서는 이를 방지하기 위해 forkJoinPool 을 지원한다. 아래 링크를 통해 알아보자

https://hamait.tistory.com/612

쓰레드풀 과 ForkJoinPool

쓰레드 똑똑똑! 누구니? 쓰레드 에요.. 프로그램(프로세스) 안에서 실행 되는 하나의 흐름 단위에요. 내부에서 while 을 돌면 엄청 오랬동안 일을 할 수 도 있답니다. 쓰레드 끼리는 값 (메모리)

hamait.tistory.com

쓰레드 풀을 사용한 멀티 쓰레드 구현 예제

package Thread_Practice;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPool2 {

	public static void main(String[] args) {
		BlockingQueue<Runnable> bq = new ArrayBlockingQueue<>(1);
		
		/* corePoolSize = 100	(쓰레드 풀이 기본적으로 몇개의 쓰레드를 풀에 가지고 있을지
		 * maximumPoolSize = 100(이 값을 넘어가면 RejectedExecutionException 발생)
		 * keepAliveTime = 10	(idle 쓰레드의 keep alive time)
		 * TimeUnit.SECONDS		(keepAliveTime의 시간 단위)
		 * workQueue = bq		(corePoolSize를  넘어서는 쓰레드들을 큐잉 처리하기 위한 큐 선언)
		 * */
		ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor
        		= new ThreadPoolExecutor(100,100,10,TimeUnit.SECONDS, bq);
		
		Runnable task = new Task2();
		for(int i=0;i<100;i++) {
			threadPoolExecutor.execute(task);
		}
		System.out.println("쓰레드 콜 종료"); 
	}

}

class Task2 implements Runnable{
	
	int num = 0;
	@Override
	public void run() {
		for(int i=0;i<10;i++) {
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+", num = "+num++);
		}
	}
}

ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor

= new ThreadPoolExecutor(corePoolSize , maximumPoolSize , keepAliveTime , TimeUnit.SECONDS , workQueue );

각각의 인자들은 다음의 의미를 가진다.

* corePoolSize = 100 (쓰레드 풀이 기본적으로 몇개의 쓰레드를 풀에 가지고 있을지
* maximumPoolSize = 100(이 값을 넘어가면 RejectedExecutionException 발생)
* keepAliveTime = 10 (idle 쓰레드의 keep alive time)
* TimeUnit.SECONDS (keepAliveTime의 시간 단위)
* workQueue = bq (corePoolSize를 넘어서는 쓰레드들을 큐잉 처리하기 위한 큐 선언)

즉 위 코드는

[기본적으로 100개의 쓰레드를 가지고있으며]

[100개의 쓰레드가 넘어가면 예외가 발생하고]

[keepAliveTime 가 10초이며]

[ArrayBlockingQueue를 사용한 쓰레드 큐잉]

을 하는 쓰레드 풀을 선언한 것이다

실행결과는 더보기를 누르면 나온다.

pool-1-thread-2, num = 0
pool-1-thread-3, num = 2
pool-1-thread-3, num = 4
pool-1-thread-3, num = 5
pool-1-thread-1, num = 1
pool-1-thread-4, num = 7
pool-1-thread-3, num = 6
pool-1-thread-2, num = 3
pool-1-thread-3, num = 10
pool-1-thread-5, num = 12
pool-1-thread-4, num = 9
pool-1-thread-4, num = 15
pool-1-thread-1, num = 8
pool-1-thread-1, num = 17
pool-1-thread-4, num = 16
pool-1-thread-6, num = 20
pool-1-thread-6, num = 21
pool-1-thread-6, num = 22
pool-1-thread-6, num = 23
pool-1-thread-6, num = 24
pool-1-thread-6, num = 25
pool-1-thread-6, num = 26
pool-1-thread-6, num = 27
pool-1-thread-6, num = 28
pool-1-thread-6, num = 29
pool-1-thread-1, num = 18
pool-1-thread-7, num = 30
pool-1-thread-7, num = 32
pool-1-thread-7, num = 33
pool-1-thread-7, num = 34
pool-1-thread-7, num = 35
pool-1-thread-7, num = 36
pool-1-thread-7, num = 37
pool-1-thread-7, num = 38
pool-1-thread-7, num = 39
pool-1-thread-7, num = 40
pool-1-thread-5, num = 14
pool-1-thread-5, num = 41
pool-1-thread-5, num = 42
pool-1-thread-5, num = 43
pool-1-thread-5, num = 44
pool-1-thread-5, num = 45
pool-1-thread-5, num = 46
pool-1-thread-3, num = 13
pool-1-thread-2, num = 11
pool-1-thread-3, num = 48
pool-1-thread-5, num = 47
pool-1-thread-1, num = 31
pool-1-thread-1, num = 52
pool-1-thread-1, num = 53
pool-1-thread-1, num = 54
pool-1-thread-1, num = 55
pool-1-thread-1, num = 56
pool-1-thread-4, num = 19
pool-1-thread-4, num = 57
pool-1-thread-4, num = 58
pool-1-thread-4, num = 59
pool-1-thread-4, num = 60
pool-1-thread-4, num = 61
pool-1-thread-5, num = 51
pool-1-thread-3, num = 50
pool-1-thread-3, num = 62
pool-1-thread-3, num = 63
pool-1-thread-2, num = 49
pool-1-thread-2, num = 64
pool-1-thread-2, num = 65
pool-1-thread-2, num = 66
pool-1-thread-2, num = 67
pool-1-thread-2, num = 68
pool-1-thread-2, num = 69
pool-1-thread-12, num = 70
pool-1-thread-12, num = 71
pool-1-thread-12, num = 72
pool-1-thread-12, num = 73
pool-1-thread-11, num = 74
pool-1-thread-11, num = 76
pool-1-thread-10, num = 77
pool-1-thread-10, num = 79
pool-1-thread-10, num = 80
pool-1-thread-10, num = 81
pool-1-thread-10, num = 83
pool-1-thread-10, num = 84
pool-1-thread-10, num = 85
pool-1-thread-10, num = 86
pool-1-thread-10, num = 87
pool-1-thread-10, num = 88
pool-1-thread-13, num = 82
pool-1-thread-13, num = 89
pool-1-thread-13, num = 90
pool-1-thread-13, num = 91
pool-1-thread-13, num = 92
pool-1-thread-13, num = 93
pool-1-thread-13, num = 94
pool-1-thread-13, num = 95
pool-1-thread-13, num = 96
pool-1-thread-13, num = 97
pool-1-thread-9, num = 98
pool-1-thread-9, num = 99
pool-1-thread-9, num = 100
pool-1-thread-9, num = 101
pool-1-thread-9, num = 102
pool-1-thread-9, num = 103
pool-1-thread-9, num = 104
pool-1-thread-9, num = 105
pool-1-thread-9, num = 106
pool-1-thread-9, num = 107
pool-1-thread-12, num = 75
pool-1-thread-12, num = 108
pool-1-thread-12, num = 109
pool-1-thread-12, num = 110
pool-1-thread-12, num = 111
pool-1-thread-12, num = 112
pool-1-thread-11, num = 78
pool-1-thread-11, num = 113
pool-1-thread-11, num = 114
pool-1-thread-11, num = 115
pool-1-thread-11, num = 116
pool-1-thread-11, num = 117
pool-1-thread-11, num = 118
pool-1-thread-11, num = 119
pool-1-thread-8, num = 120
pool-1-thread-8, num = 121
pool-1-thread-8, num = 122
pool-1-thread-8, num = 123
pool-1-thread-8, num = 124
pool-1-thread-8, num = 125
pool-1-thread-8, num = 126
pool-1-thread-8, num = 127
pool-1-thread-8, num = 128
pool-1-thread-8, num = 129
pool-1-thread-15, num = 131
pool-1-thread-15, num = 132
pool-1-thread-15, num = 133
pool-1-thread-15, num = 134
pool-1-thread-15, num = 135
pool-1-thread-15, num = 136
pool-1-thread-15, num = 137
pool-1-thread-15, num = 138
pool-1-thread-15, num = 139
pool-1-thread-15, num = 140
pool-1-thread-14, num = 130
pool-1-thread-14, num = 141
pool-1-thread-14, num = 142
pool-1-thread-14, num = 143
pool-1-thread-14, num = 144
pool-1-thread-14, num = 145
pool-1-thread-14, num = 146
pool-1-thread-14, num = 147
pool-1-thread-14, num = 148
pool-1-thread-14, num = 149
pool-1-thread-16, num = 150
pool-1-thread-16, num = 151
pool-1-thread-16, num = 152
pool-1-thread-16, num = 153
pool-1-thread-16, num = 154
pool-1-thread-16, num = 155
pool-1-thread-16, num = 156
pool-1-thread-17, num = 157
pool-1-thread-17, num = 159
pool-1-thread-17, num = 160
pool-1-thread-17, num = 161
pool-1-thread-17, num = 162
pool-1-thread-17, num = 163
pool-1-thread-17, num = 164
pool-1-thread-17, num = 165
pool-1-thread-17, num = 166
pool-1-thread-17, num = 167
pool-1-thread-16, num = 158
pool-1-thread-16, num = 168
pool-1-thread-16, num = 169
pool-1-thread-18, num = 170
pool-1-thread-18, num = 171
pool-1-thread-18, num = 172
pool-1-thread-18, num = 173
pool-1-thread-18, num = 174
pool-1-thread-18, num = 175
pool-1-thread-18, num = 176
pool-1-thread-18, num = 177
pool-1-thread-18, num = 178
pool-1-thread-18, num = 179
pool-1-thread-19, num = 180
pool-1-thread-19, num = 182
pool-1-thread-19, num = 183
pool-1-thread-19, num = 184
pool-1-thread-19, num = 185
pool-1-thread-19, num = 186
pool-1-thread-19, num = 187
pool-1-thread-19, num = 188
pool-1-thread-20, num = 181
pool-1-thread-20, num = 189
pool-1-thread-20, num = 190
pool-1-thread-20, num = 191
pool-1-thread-20, num = 192
pool-1-thread-20, num = 193
pool-1-thread-20, num = 194
pool-1-thread-20, num = 195
pool-1-thread-20, num = 196
pool-1-thread-20, num = 197
pool-1-thread-19, num = 198
pool-1-thread-19, num = 199
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pool-1-thread-73, num = 687
pool-1-thread-73, num = 688
pool-1-thread-73, num = 689
pool-1-thread-73, num = 690
pool-1-thread-73, num = 691
pool-1-thread-73, num = 692
pool-1-thread-73, num = 693
pool-1-thread-78, num = 694
pool-1-thread-78, num = 695
pool-1-thread-78, num = 696
pool-1-thread-78, num = 697
pool-1-thread-78, num = 698
pool-1-thread-78, num = 699
pool-1-thread-78, num = 700
pool-1-thread-92, num = 701
pool-1-thread-92, num = 704
pool-1-thread-71, num = 655
pool-1-thread-71, num = 706
pool-1-thread-71, num = 707
pool-1-thread-70, num = 647
pool-1-thread-70, num = 710
pool-1-thread-70, num = 712
pool-1-thread-70, num = 713
pool-1-thread-69, num = 636
pool-1-thread-69, num = 716
pool-1-thread-69, num = 718
pool-1-thread-69, num = 719
pool-1-thread-66, num = 634
쓰레드 콜 종료
pool-1-thread-89, num = 725
pool-1-thread-89, num = 726
pool-1-thread-89, num = 727
pool-1-thread-89, num = 728
pool-1-thread-89, num = 729
pool-1-thread-89, num = 730
pool-1-thread-89, num = 731
pool-1-thread-89, num = 732
pool-1-thread-89, num = 733
pool-1-thread-89, num = 734
pool-1-thread-63, num = 632
pool-1-thread-76, num = 738
pool-1-thread-76, num = 741
pool-1-thread-76, num = 742
pool-1-thread-76, num = 743
pool-1-thread-76, num = 744
pool-1-thread-76, num = 745
pool-1-thread-76, num = 746
pool-1-thread-76, num = 747
pool-1-thread-76, num = 748
pool-1-thread-90, num = 737
pool-1-thread-90, num = 750
pool-1-thread-88, num = 735
pool-1-thread-88, num = 754
pool-1-thread-88, num = 755
pool-1-thread-88, num = 756
pool-1-thread-88, num = 757
pool-1-thread-88, num = 758
pool-1-thread-88, num = 759
pool-1-thread-88, num = 760
pool-1-thread-88, num = 761
pool-1-thread-88, num = 762
pool-1-thread-93, num = 736
pool-1-thread-93, num = 763
pool-1-thread-97, num = 765
pool-1-thread-97, num = 766
pool-1-thread-87, num = 724
pool-1-thread-87, num = 769
pool-1-thread-87, num = 770
pool-1-thread-87, num = 771
pool-1-thread-87, num = 772
pool-1-thread-87, num = 774
pool-1-thread-87, num = 775
pool-1-thread-98, num = 776
pool-1-thread-98, num = 778
pool-1-thread-98, num = 779
pool-1-thread-98, num = 780
pool-1-thread-98, num = 781
pool-1-thread-98, num = 782
pool-1-thread-98, num = 783
pool-1-thread-98, num = 784
pool-1-thread-84, num = 723
pool-1-thread-84, num = 787
pool-1-thread-84, num = 788
pool-1-thread-84, num = 790
pool-1-thread-84, num = 791
pool-1-thread-66, num = 722
pool-1-thread-66, num = 793
pool-1-thread-66, num = 794
pool-1-thread-66, num = 795
pool-1-thread-66, num = 796
pool-1-thread-66, num = 797
pool-1-thread-66, num = 798
pool-1-thread-66, num = 799
pool-1-thread-69, num = 721
pool-1-thread-69, num = 800
pool-1-thread-69, num = 801
pool-1-thread-69, num = 802
pool-1-thread-69, num = 803
pool-1-thread-69, num = 804
pool-1-thread-85, num = 720
pool-1-thread-85, num = 805
pool-1-thread-85, num = 806
pool-1-thread-85, num = 807
pool-1-thread-85, num = 808
pool-1-thread-85, num = 809
pool-1-thread-85, num = 810
pool-1-thread-85, num = 811
pool-1-thread-85, num = 812
pool-1-thread-85, num = 813
pool-1-thread-83, num = 717
pool-1-thread-83, num = 814
pool-1-thread-83, num = 815
pool-1-thread-83, num = 816
pool-1-thread-70, num = 715
pool-1-thread-70, num = 818
pool-1-thread-70, num = 819
pool-1-thread-82, num = 714
pool-1-thread-82, num = 821
pool-1-thread-82, num = 822
pool-1-thread-82, num = 823
pool-1-thread-82, num = 824
pool-1-thread-82, num = 825
pool-1-thread-82, num = 826
pool-1-thread-82, num = 827
pool-1-thread-82, num = 828
pool-1-thread-81, num = 711
pool-1-thread-81, num = 830
pool-1-thread-81, num = 831
pool-1-thread-81, num = 832
pool-1-thread-71, num = 709
pool-1-thread-71, num = 834
pool-1-thread-71, num = 835
pool-1-thread-71, num = 836
pool-1-thread-71, num = 837
pool-1-thread-71, num = 838
pool-1-thread-71, num = 839
pool-1-thread-80, num = 708
pool-1-thread-80, num = 840
pool-1-thread-80, num = 841
pool-1-thread-80, num = 842
pool-1-thread-80, num = 843
pool-1-thread-80, num = 844
pool-1-thread-80, num = 845
pool-1-thread-92, num = 705
pool-1-thread-92, num = 847
pool-1-thread-92, num = 848
pool-1-thread-79, num = 703
pool-1-thread-79, num = 850
pool-1-thread-79, num = 851
pool-1-thread-79, num = 852
pool-1-thread-79, num = 853
pool-1-thread-79, num = 854
pool-1-thread-79, num = 855
pool-1-thread-78, num = 702
pool-1-thread-78, num = 857
pool-1-thread-78, num = 858
pool-1-thread-74, num = 684
pool-1-thread-74, num = 859
pool-1-thread-74, num = 860
pool-1-thread-74, num = 861
pool-1-thread-77, num = 683
pool-1-thread-77, num = 862
pool-1-thread-77, num = 863
pool-1-thread-77, num = 864
pool-1-thread-77, num = 865
pool-1-thread-77, num = 866
pool-1-thread-77, num = 867
pool-1-thread-77, num = 868
pool-1-thread-77, num = 869
pool-1-thread-77, num = 870
pool-1-thread-75, num = 681
pool-1-thread-75, num = 871
pool-1-thread-75, num = 872
pool-1-thread-75, num = 873
pool-1-thread-75, num = 874
pool-1-thread-75, num = 875
pool-1-thread-75, num = 876
pool-1-thread-79, num = 856
pool-1-thread-79, num = 878
pool-1-thread-79, num = 879
pool-1-thread-92, num = 849
pool-1-thread-92, num = 880
pool-1-thread-92, num = 881
pool-1-thread-92, num = 882
pool-1-thread-92, num = 883
pool-1-thread-80, num = 846
pool-1-thread-80, num = 884
pool-1-thread-80, num = 885
pool-1-thread-81, num = 833
pool-1-thread-81, num = 886
pool-1-thread-81, num = 887
pool-1-thread-82, num = 829
pool-1-thread-70, num = 820
pool-1-thread-70, num = 889
pool-1-thread-83, num = 817
pool-1-thread-83, num = 891
pool-1-thread-83, num = 892
pool-1-thread-84, num = 792
pool-1-thread-84, num = 894
pool-1-thread-99, num = 789
pool-1-thread-99, num = 896
pool-1-thread-99, num = 897
pool-1-thread-99, num = 898
pool-1-thread-99, num = 899
pool-1-thread-98, num = 786
pool-1-thread-98, num = 901
pool-1-thread-100, num = 785
pool-1-thread-100, num = 902
pool-1-thread-87, num = 777
pool-1-thread-87, num = 904
pool-1-thread-95, num = 773
pool-1-thread-95, num = 906
pool-1-thread-95, num = 907
pool-1-thread-95, num = 908
pool-1-thread-95, num = 909
pool-1-thread-95, num = 910
pool-1-thread-95, num = 911
pool-1-thread-95, num = 912
pool-1-thread-95, num = 913
pool-1-thread-95, num = 914
pool-1-thread-97, num = 768
pool-1-thread-97, num = 915
pool-1-thread-97, num = 916
pool-1-thread-97, num = 917
pool-1-thread-97, num = 918
pool-1-thread-97, num = 919
pool-1-thread-97, num = 920
pool-1-thread-97, num = 921
pool-1-thread-96, num = 767
pool-1-thread-96, num = 922
pool-1-thread-96, num = 923
pool-1-thread-96, num = 924
pool-1-thread-96, num = 925
pool-1-thread-96, num = 926
pool-1-thread-96, num = 927
pool-1-thread-96, num = 928
pool-1-thread-96, num = 929
pool-1-thread-96, num = 930
pool-1-thread-93, num = 764
pool-1-thread-93, num = 931
pool-1-thread-86, num = 753
pool-1-thread-86, num = 933
pool-1-thread-86, num = 934
pool-1-thread-86, num = 935
pool-1-thread-86, num = 936
pool-1-thread-86, num = 937
pool-1-thread-86, num = 938
pool-1-thread-86, num = 939
pool-1-thread-90, num = 752
pool-1-thread-90, num = 941
pool-1-thread-90, num = 942
pool-1-thread-90, num = 943
pool-1-thread-94, num = 751
pool-1-thread-94, num = 945
pool-1-thread-94, num = 946
pool-1-thread-94, num = 947
pool-1-thread-76, num = 749
pool-1-thread-91, num = 740
pool-1-thread-91, num = 949
pool-1-thread-91, num = 950
pool-1-thread-91, num = 951
pool-1-thread-91, num = 952
pool-1-thread-91, num = 953
pool-1-thread-91, num = 954
pool-1-thread-91, num = 955
pool-1-thread-91, num = 956
pool-1-thread-63, num = 739
pool-1-thread-63, num = 958
pool-1-thread-63, num = 959
pool-1-thread-63, num = 960
pool-1-thread-63, num = 961
pool-1-thread-91, num = 957
pool-1-thread-94, num = 948
pool-1-thread-94, num = 963
pool-1-thread-94, num = 964
pool-1-thread-94, num = 965
pool-1-thread-90, num = 944
pool-1-thread-90, num = 967
pool-1-thread-90, num = 968
pool-1-thread-90, num = 969
pool-1-thread-86, num = 940
pool-1-thread-86, num = 970
pool-1-thread-93, num = 932
pool-1-thread-93, num = 971
pool-1-thread-93, num = 972
pool-1-thread-93, num = 973
pool-1-thread-87, num = 905
pool-1-thread-100, num = 903
pool-1-thread-100, num = 975
pool-1-thread-100, num = 976
pool-1-thread-100, num = 977
pool-1-thread-99, num = 900
pool-1-thread-99, num = 979
pool-1-thread-99, num = 980
pool-1-thread-99, num = 981
pool-1-thread-84, num = 895
pool-1-thread-84, num = 983
pool-1-thread-84, num = 984
pool-1-thread-83, num = 893
pool-1-thread-83, num = 985
pool-1-thread-83, num = 986
pool-1-thread-70, num = 890
pool-1-thread-81, num = 888
pool-1-thread-81, num = 987
pool-1-thread-81, num = 988
pool-1-thread-75, num = 877
pool-1-thread-75, num = 989
pool-1-thread-75, num = 990
pool-1-thread-99, num = 982
pool-1-thread-100, num = 978
pool-1-thread-100, num = 991
pool-1-thread-100, num = 992
pool-1-thread-100, num = 993
pool-1-thread-93, num = 974
pool-1-thread-93, num = 994
pool-1-thread-94, num = 966
pool-1-thread-94, num = 995
pool-1-thread-63, num = 962
pool-1-thread-63, num = 996
pool-1-thread-63, num = 997

이런 결과가 나온다.

pool-1-thread-1 ~ pool-1-thread-100의 쓰레드가 동작한다.

num을 1000까지 증가시키기위해 100개의 쓰레드드리이 각각 10번의 연산을 한 모습이다.

이때 맨 마지막의 numdl 997로 끝난것을 보아 num의 값들이 순서대로 증가한것이 아니라는 것을 알 수 있는데 이는 num++ 오퍼레시연이 Thread Safe하지 않음을 의미한다. 이에대한 해결방법은 추후에 공부하도록 해보자!

다시 위의 코드에서 corePoolSize을 1로 설정하고 실행해보자, 즉 쓰레드풀에 기본적으로 1개의쓰레드를 가지고 시작한다는 의미이다.

결과는 다음과 같다

pool-1-thread-2, num = 0
pool-1-thread-2, num = 3
pool-1-thread-2, num = 4
pool-1-thread-2, num = 5
pool-1-thread-3, num = 2
pool-1-thread-1, num = 1
pool-1-thread-3, num = 7
pool-1-thread-2, num = 6
pool-1-thread-4, num = 10
pool-1-thread-3, num = 9
pool-1-thread-1, num = 8
pool-1-thread-5, num = 14
pool-1-thread-3, num = 13
pool-1-thread-4, num = 12
pool-1-thread-2, num = 11
pool-1-thread-4, num = 18
pool-1-thread-3, num = 17
pool-1-thread-5, num = 16
pool-1-thread-1, num = 15
pool-1-thread-5, num = 22
pool-1-thread-5, num = 24
pool-1-thread-5, num = 26
pool-1-thread-5, num = 27
pool-1-thread-3, num = 21
pool-1-thread-3, num = 29
pool-1-thread-3, num = 30
pool-1-thread-3, num = 31
pool-1-thread-4, num = 20
pool-1-thread-7, num = 33
pool-1-thread-2, num = 19
pool-1-thread-2, num = 36
pool-1-thread-7, num = 35
pool-1-thread-7, num = 38
pool-1-thread-7, num = 39
pool-1-thread-4, num = 34
pool-1-thread-3, num = 32
pool-1-thread-5, num = 28
pool-1-thread-5, num = 43
pool-1-thread-5, num = 45
pool-1-thread-6, num = 25
pool-1-thread-6, num = 47
pool-1-thread-6, num = 48
pool-1-thread-1, num = 23
pool-1-thread-1, num = 50
pool-1-thread-6, num = 49
pool-1-thread-5, num = 46
pool-1-thread-6, num = 52
pool-1-thread-5, num = 53
pool-1-thread-3, num = 44
pool-1-thread-3, num = 57
pool-1-thread-3, num = 58
pool-1-thread-3, num = 59
pool-1-thread-3, num = 60
pool-1-thread-3, num = 61
pool-1-thread-3, num = 62
pool-1-thread-3, num = 63
pool-1-thread-3, num = 64
pool-1-thread-3, num = 65
pool-1-thread-3, num = 66
pool-1-thread-3, num = 67
pool-1-thread-3, num = 68
pool-1-thread-3, num = 69
pool-1-thread-3, num = 70
pool-1-thread-3, num = 71
pool-1-thread-3, num = 72
pool-1-thread-3, num = 74
pool-1-thread-3, num = 75
pool-1-thread-3, num = 76
pool-1-thread-3, num = 77
pool-1-thread-3, num = 78
pool-1-thread-3, num = 79
pool-1-thread-3, num = 80
pool-1-thread-3, num = 81
pool-1-thread-3, num = 82
pool-1-thread-3, num = 83
pool-1-thread-3, num = 84
pool-1-thread-3, num = 85
pool-1-thread-3, num = 86
pool-1-thread-11, num = 87
pool-1-thread-4, num = 42
pool-1-thread-4, num = 90
pool-1-thread-7, num = 41
pool-1-thread-4, num = 91
pool-1-thread-8, num = 40
pool-1-thread-2, num = 37
pool-1-thread-8, num = 94
pool-1-thread-4, num = 93
pool-1-thread-7, num = 92
pool-1-thread-11, num = 89
pool-1-thread-12, num = 88
pool-1-thread-10, num = 73
pool-1-thread-10, num = 101
pool-1-thread-10, num = 102
pool-1-thread-10, num = 103
pool-1-thread-10, num = 104
pool-1-thread-10, num = 106
pool-1-thread-10, num = 107
pool-1-thread-10, num = 108
pool-1-thread-3, num = 109
pool-1-thread-3, num = 111
pool-1-thread-3, num = 112
pool-1-thread-9, num = 55
pool-1-thread-5, num = 56
pool-1-thread-6, num = 54
pool-1-thread-6, num = 117
pool-1-thread-6, num = 118
pool-1-thread-15, num = 119
pool-1-thread-15, num = 121
pool-1-thread-15, num = 122
pool-1-thread-1, num = 51
pool-1-thread-15, num = 123
pool-1-thread-6, num = 120
pool-1-thread-5, num = 116
pool-1-thread-5, num = 127
pool-1-thread-5, num = 128
pool-1-thread-5, num = 129
pool-1-thread-9, num = 115
pool-1-thread-9, num = 132
pool-1-thread-9, num = 133
pool-1-thread-9, num = 134
pool-1-thread-9, num = 135
pool-1-thread-9, num = 136
pool-1-thread-17, num = 137
pool-1-thread-17, num = 139
pool-1-thread-17, num = 140
pool-1-thread-3, num = 114
pool-1-thread-14, num = 113
pool-1-thread-14, num = 143
pool-1-thread-10, num = 110
pool-1-thread-13, num = 105
pool-1-thread-12, num = 100
pool-1-thread-11, num = 99
pool-1-thread-7, num = 98
pool-1-thread-4, num = 97
pool-1-thread-7, num = 150
pool-1-thread-4, num = 151
pool-1-thread-8, num = 96
pool-1-thread-8, num = 154
pool-1-thread-2, num = 95
pool-1-thread-8, num = 155
pool-1-thread-8, num = 158
pool-1-thread-4, num = 153
pool-1-thread-7, num = 152
pool-1-thread-11, num = 149
pool-1-thread-18, num = 147
pool-1-thread-12, num = 148
pool-1-thread-20, num = 164
pool-1-thread-13, num = 146
pool-1-thread-13, num = 167
pool-1-thread-21, num = 168
pool-1-thread-21, num = 171
pool-1-thread-10, num = 145
pool-1-thread-10, num = 172
pool-1-thread-21, num = 173
pool-1-thread-21, num = 175
pool-1-thread-21, num = 176
pool-1-thread-21, num = 177
pool-1-thread-21, num = 178
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쓰레드 콜 종료
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pool-1-thread-49, num = 871
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pool-1-thread-49, num = 877
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pool-1-thread-7, num = 881
pool-1-thread-7, num = 882
pool-1-thread-7, num = 883
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pool-1-thread-48, num = 890
pool-1-thread-48, num = 891
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pool-1-thread-10, num = 555
pool-1-thread-10, num = 895
pool-1-thread-10, num = 896
pool-1-thread-10, num = 897
pool-1-thread-10, num = 898
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pool-1-thread-44, num = 900
pool-1-thread-44, num = 901
pool-1-thread-44, num = 902
pool-1-thread-44, num = 903
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pool-1-thread-43, num = 543
pool-1-thread-43, num = 909
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pool-1-thread-43, num = 912
pool-1-thread-43, num = 913
pool-1-thread-43, num = 914
pool-1-thread-43, num = 915
pool-1-thread-13, num = 541
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pool-1-thread-47, num = 921
pool-1-thread-47, num = 922
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pool-1-thread-45, num = 925
pool-1-thread-45, num = 926
pool-1-thread-45, num = 927
pool-1-thread-45, num = 928
pool-1-thread-45, num = 929
pool-1-thread-45, num = 930
pool-1-thread-45, num = 931
pool-1-thread-45, num = 932
pool-1-thread-45, num = 933
pool-1-thread-32, num = 532
pool-1-thread-32, num = 934
pool-1-thread-32, num = 935
pool-1-thread-2, num = 530
pool-1-thread-2, num = 937
pool-1-thread-2, num = 938
pool-1-thread-2, num = 939
pool-1-thread-2, num = 940
pool-1-thread-2, num = 941
pool-1-thread-2, num = 942
pool-1-thread-32, num = 936
pool-1-thread-32, num = 943
pool-1-thread-32, num = 944
pool-1-thread-47, num = 924
pool-1-thread-47, num = 945
pool-1-thread-47, num = 946
pool-1-thread-43, num = 916
pool-1-thread-43, num = 948
pool-1-thread-10, num = 899
pool-1-thread-10, num = 949
pool-1-thread-10, num = 950
pool-1-thread-48, num = 894
pool-1-thread-48, num = 952
pool-1-thread-48, num = 953
pool-1-thread-48, num = 954
pool-1-thread-8, num = 888
pool-1-thread-8, num = 955
pool-1-thread-8, num = 956
pool-1-thread-8, num = 957
pool-1-thread-8, num = 958
pool-1-thread-54, num = 833
pool-1-thread-9, num = 824
pool-1-thread-9, num = 959
pool-1-thread-9, num = 960
pool-1-thread-9, num = 961
pool-1-thread-9, num = 962
pool-1-thread-9, num = 963
pool-1-thread-55, num = 821
pool-1-thread-55, num = 964
pool-1-thread-55, num = 965
pool-1-thread-55, num = 966
pool-1-thread-42, num = 818
pool-1-thread-42, num = 968
pool-1-thread-42, num = 969
pool-1-thread-21, num = 815
pool-1-thread-21, num = 971
pool-1-thread-56, num = 812
pool-1-thread-56, num = 973
pool-1-thread-22, num = 806
pool-1-thread-22, num = 975
pool-1-thread-22, num = 976
pool-1-thread-22, num = 977
pool-1-thread-22, num = 978
pool-1-thread-22, num = 979
pool-1-thread-22, num = 980
pool-1-thread-58, num = 788
pool-1-thread-58, num = 981
pool-1-thread-57, num = 777
pool-1-thread-39, num = 775
pool-1-thread-39, num = 983
pool-1-thread-37, num = 765
pool-1-thread-37, num = 984
pool-1-thread-26, num = 762
pool-1-thread-26, num = 985
pool-1-thread-58, num = 982
pool-1-thread-58, num = 986
pool-1-thread-58, num = 987
pool-1-thread-58, num = 988
pool-1-thread-56, num = 974
pool-1-thread-56, num = 990
pool-1-thread-56, num = 991
pool-1-thread-56, num = 992
pool-1-thread-56, num = 993
pool-1-thread-21, num = 972
pool-1-thread-21, num = 994
pool-1-thread-42, num = 970
pool-1-thread-55, num = 967
pool-1-thread-55, num = 995
pool-1-thread-55, num = 996
pool-1-thread-10, num = 951
pool-1-thread-10, num = 997
pool-1-thread-47, num = 947
pool-1-thread-47, num = 998
pool-1-thread-58, num = 989
pool-1-thread-47, num = 999

이번 실행에서는 60개의쓰레드가 동작한 모습이다.

corePoolSize가 100일때는 100개의 쓰레드가 10번식 연산을 하였지만 이번에는 60개의 쓰레드가 N번 실행됐다. N은 10의 배수이다. run()의 포문이 10번만큼 돌기 때문에 10의 배수만큼 동작하는 것 같다.

각 쓰레드들의 동작 횟수를 세어보면 어떤 쓰레드는 10번, 어떤 쓰레드는 30번 이렇게 다 다르다. 이유는 무엇일까?

이 경우에서 corePoolSize가 1이므로 1개의 쓰레드로 시작하였다. 이 쓰레드의 연산이 끝나기 전에 새로운 task의 요청이 들어오면 쓰레드풀에선 새로운 쓰레드를 생성한다. 하지만 기존 쓰레드의 연산이 끝난 후에 새 task 요청이 들어오면 기존 쓰레드를 재사용하여 task를 수행하기에 몇번 재사용 됐느냐에 따라 각 쓰레드들의 연산 횟수가 결정되는 것이다.

이렇게 초기 corePoolSize를 1로하면 존재하는 쓰레드를 재사용하는 방식으로 최대한 효율적으로 동작하기에 불필요한 쓰레드가 줄어듬으로써 소모되는 메모리를 줄일 수 있다. 하지만 그렇다고 무조건 1로 하면 새로운 쓰레드의 생성에 드는 비용이 늘어날 것이므로 적절한 값을 찾아야 할 것 같다.

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간단한 쓰레드 구현

자바에서 쓰레드를 구현하기 위해서는 두가지 방법이 있다.

1. Runnable 인터페이스를 구현하여 Thread에 생성자로 넣어주기

2. Thread 클래스를 직접 상속받는 클래스 사용하기

public class Thread_Basic {
	public static void main(String[] args) {
		/* 쓰레드 구현은 두가지 방법이 있다 
		 * 1. Runnable 인터페이스를 구현 후 Thread 생성자에 넣어주기
		 * 2. Thread 클래스 직접 상속하기
		 * */
         
		//Runnable 구현 후 Thread생성자로 넣어주기 방법
		Runnable task = new Task();
		Thread t1 = new Thread(task);
		t1.start();
		
		//쓰레드 직접 상속하여 구현
		T2 t2 = new T2();
		t2.run();
	}
}

//인터페이스 구현 - 자바에서 다중 상속은 안되기에 
//인터페이스를 구현하는 방법이 조금 더 유연한 프로그래밍이 가능하다
class Task implements Runnable{
	
	int num = 0;
	@Override
	public void run() {
		for(int i=0;i<100;i++) {
			System.out.println("t1: "+num++);
		}
	}
}

//쓰레드를 직접 상속받는 클래스 사용
class T2 extends Thread{
	
	int num = 0;
	@Override
	public void run() {
		for(int i=0;i<100;i++) {
			System.out.println("t2: "+num++);
		}
	}
}

결과는 뭐 다들 아시다시피 t1과 t2가 막 섞여서 실행된다

그렇다면 쓰레드 100개를 쓰려면

Thread t1 = new Thread(task);

...

하면 될까?

너무 비효율적이다. 이럴땐 자바 concurrent패키지의 쓰레드풀(ThreadPoolExecutor)를 사용하면 된다!

다음 포스팅에서 계속

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