JAVA volatile과 Atomic 변수 · CAS

가시성 문제란?
Atomic 과 CAS 알고리즘

volatile 핵심!
쓰레드는 성능 향상을 위해 매번 Main Memory를 사용하는 것이 아닌 Cpu Cache를 사용하여 작업을 진행한다.
멀티 쓰레드 환경에서는 Cache 데이터를 사용하면, 다른 스레드가 데이터를 변경해 Main Memory에는 반영되었지만 알아채지 못하는 상황이 발생하고
이를 가시성 문제라고 한다.
자바에서는 Cache를 사용하지 않고 Main Memory만을 사용하도록 하는 volatile 키워드로 이 문제를 해결한다.
하지만, volatile로 원자성 문제를 해결할 수 없어 결과적으로 동시성 문제도 해결할 수 없게되는데,
이때 사용할 수 있는 것은 non-blocking 기반 동기화 작업인 CAS 알고리즘을 사용하는 Atomic 변수이다.

가시성 문제란?

가시성 문제란, 하나의 스레드에서 공유자원을 수정한 결과가 다른 스레드에게 보이지 않는 문제를 말한다.

아래 예시를 살펴보자.

public class Test {
    public static boolean flag = false;
    
    private static class A extends Thread{
        @Override
        public void run() {
            while(!flag){}
            System.out.println("완료!");
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        final A a = new A();
        a.start();

        Thread.sleep(200);
        flag = true;
        a.join();
    }
}

A 스레드를 실행시키면, 공유 자원인 flag 가 false 값이기 때문에 while 문을 순회하게 된다.

그러다가 메인 스레드에서 flag를 true로 변경하면 whlie문을 탈출할 것이라고 생각된다.

하지만, 실제로는 while 문을 탈출하지 못하는데 이러한 문제를 가시성 문제라고 한다.

멀티 쓰레드에서 쓰레드는 성능 향상을 위해 Main Memory에서 읽은 변수 값을 CPU Cache에 저장하게 된다.

즉, 위 예시에서 A 스레드는 처음에 메인 메모리에서 flag 값을 false로 읽어온 뒤, 캐싱한 상태이기 때문에

다른 쓰레드가 flag 값을 true로 변경해도 알아채지 못하고 while문을 빠져나오지 못하게 되는 것이다.

💡 이러한 가시성 문제를 해결해 줄 수 있는 키워드가 volatile 이다.

공유 자원에 volatile 키워드를 사용하면, 항상 Main Memory에 읽고 쓰겠다는 것을 명시하는 것이다.

public volatile static boolean flag = false; 로 첫 예시를 실행시키면 정상적으로 while문을 빠져나오는 것을 확인할 수 있다.

⚠️ 단, volatile 키워드는 가시성 문제를 해결하지만, 동시성 문제는 해결하지 못한다.

public class Test {
    private static int t;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 1000; j++)
                    System.out.println(t++);
            }).start();
        }
        Thread.sleep(1000);
        System.out.println("완료!");
    }
}

위 코드는, t라는 공유 자원을 100개의 스레드가 각각 1000번 for 문을 돌면서 t를 1씩 증가시킨다.

기대하는 결과는 100000이 나와야 하지만 실제로는 99987 과 같이 100000보다 작은 수가 나온다.

그 이유는, ① 공유 변수를 읽고, ② 수정하고, ③ 메모리에 저장 하는 과정을 거치는데

다른 쓰레드가 메모리에 변경된 값을 저장하기 전에 공유 변수를 읽는 스레드가 존재하기 때문이다.

생각해보면 이는 가시성 문제와는 별개의 문제라는 것을 알 수 있다.

💫 따라서, 한 쓰레드만 쓰기 권한이 있고 그 외 쓰레드는 읽기 권한만 있는 경우에는 데이터의 일관성은 지켜질 수 있으나 2개 이상의 쓰레드가 쓰기 권한이 있다면 동기화가 필요하다.

Atomic 과 CAS 알고리즘

멀티 쓰레드 환경에서 원자성을 보장하기위해 Atomic 변수라는 것이 존재한다.

📌 원자성 : 어떤 작업이 프로그램 안에서 가장 작은 단위라서 더 이상 다른 작업으로 나누어지지 않는 것

그 중에 하나인 AtomicInteger를 살펴보면

volatile 변수를 value로 갖는 것을 볼 수 있다.

그리고 compareAndSet 메서드를 살펴보면

기댓값 expectedValue와 newValue 가 있는데,

① 인자로 기존값과 변경할 값을 전달한다.

② 변경할 값을 메모리에 전달하기 전, 메모리에 있는 값과 연산하기 전 기존값을 비교해서 일치한지 확인한다.

만약 다른 스레드가 변경을 한 뒤라면, 값이 일치하지 않을 것이다.

③ 만약 일치하면 값을 반영하고 다르다면 후처리를 한다.(후처리는 개발자가 결정)

위와 같은 메커니즘을 거치고, 이 메커니즘을 CAS(Compare And Swap 혹은 Compare And Set)이라고 한다.

💫 synchronized와 가장 큰 차이점은 Atomic 변수는 non-blocking 방식으로 처리할 수 있어 자원 낭비를 막을 수 있다.

참고한 블로그
https://steady-coding.tistory.com/568

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