[ Python ] Thread와 Multiprocessing 차이점

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Python

Thread와 Multiprocessing 차이점

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 시작 전 테스트환경 살피기

Time	2017년 08월 18일
OS	Linux(Ubuntu 16.04 LTS)
Language	Python 2.7

Python은 Thread를 이용한 병렬처리보다 process를 이용한 병렬처리를 더 선호한다. Thread들이 같이 공유하는 변수들에 대한 접근을 막기 위해 전체 변수들을 묶어 한번에 하나의 Thread만 일하는 방식( GIL )을 차영하였기 때문에 Multiprocess로 작업한느 것이 실행속도가 빠르다.

Treading

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장 점 메모리가 적게 필요함 메모리를 공유함 ( 서로 상태를 공유하기 쉽다 ) GIL을 이용해 병렬 처리가 가능 I/O bound 애플리케이션에 옵션이 많다.

단 점 interrupt/kill 할 수 없음 command queue/message pump 모델을 따르지 않는 경우 동기화 해야 한다. race condition이 발생할 수 있다.

Multiprocessing

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multiprocessing 모듈은 threading API에 기반을 두고 여러 프로세스 간 작업을 나누는 API를 제공한다.

multiprocessing은 threading 대신 사용해 multi core CPU의 장점을 누리고 Python의 global 인터프리터 lock의 병목현상을 피하게 할 수 있다.

장 점 메모리를 공유하지 않는다. 코드 흐름이 명확하다. Multi core/CPU의 장점을 쓸 수 있다. shared memory를 쓰지 않는 이상 동기화가 필요 없다. 자식 프로세스를 interrupt/kill 할 수 있다. Python의 multiprocessing 모듈이 제공하는 다양한 interface 기능을 사용할 수 있다.

단 점 IPC( Inter Process Communication )에서 오버헤드가 좀더 크다. 메모리가 더 많이 필요하다.

 참조내용

1. Python에서 thread를 사용하지 마세요?

Feat. Python study 천나겸 [ E-mail : khellantz@gmail.com ]