파이썬 스레딩 프로그래밍 스레드와 프로세스 차이와 GIL의 역할 완벽 정리

🔎 스레드와 프로세스의 기본 개념

멀티태스킹을 이해하기 위해서는 스레드(Thread)와 프로세스(Process)의 차이를 먼저 알아야 합니다.
운영체제에서 프로그램이 실행되면 메모리에 적재되어 독립적인 실행 단위가 되는데, 이것이 바로 프로세스입니다.
프로세스는 자신만의 메모리 공간을 가지고 있으며, 다른 프로세스와 메모리를 직접 공유하지 않습니다.

반면, 스레드는 프로세스 내부에서 실행되는 작은 실행 단위로, 동일한 프로세스 내에서는 메모리를 공유할 수 있습니다.
즉, 하나의 프로세스 안에서 여러 스레드가 동시에 실행되면 같은 데이터에 접근하면서도 각자의 작업을 수행할 수 있습니다.
이 덕분에 메모리 사용이 효율적이고, 작업 전환 속도도 빠릅니다.

📌 프로세스와 스레드의 차이

정리하자면, 프로세스는 무겁지만 독립적이고 안정적이며, 스레드는 가볍고 빠르지만 오류 전파 위험이 있습니다.
따라서 어떤 방식이 더 좋다고 단정할 수 없으며, 상황에 따라 적절히 선택하는 것이 중요합니다.

⚙️ 파이썬에서 스레드를 사용하는 이유

파이썬에서 스레드를 사용하는 가장 큰 이유는 동시성(Concurrency)을 확보하기 위함입니다.
특히 파일 입출력이나 네트워크 통신처럼 CPU를 많이 사용하지 않고 대기 시간이 긴 작업에서는 스레드가 큰 효율을 발휘합니다.
예를 들어 웹 크롤링을 할 때, 수많은 요청을 순차적으로 보내면 시간이 오래 걸리지만, 스레드를 활용하면 여러 요청을 동시에 처리할 수 있습니다.

실제로 파이썬의 threading 모듈을 사용하면 몇 줄의 코드만으로도 여러 스레드를 실행할 수 있습니다.
이는 사용자 경험(UX)을 개선하는 데도 도움이 됩니다.
예를 들어 GUI 프로그램에서 파일 다운로드를 진행하면서도 동시에 버튼 클릭이나 화면 이동 같은 작업을 원활하게 처리할 수 있습니다.

📌 스레드의 장점

• ⚡빠른 작업 전환과 응답성 향상
• 📂I/O 바운드 작업에서 효율적
• 🔄자원 공유가 가능하여 메모리 사용량 절약
• 🖥️멀티태스킹 환경에서 자연스러운 사용자 경험 제공

📌 스레드 사용 예시 코드

import threading
import time

def worker(name):
    print(f"{name} 시작")
    time.sleep(2)
    print(f"{name} 종료")

threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(f"스레드-{i}",))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

위 예제는 3개의 스레드를 동시에 실행하는 간단한 코드입니다.
각 스레드는 독립적으로 실행되지만, 전체 프로그램은 동시에 여러 작업을 수행하는 것처럼 동작합니다.
이처럼 스레드는 적은 자원으로도 효율적인 동시성을 구현할 수 있습니다.

🔀 프로세스와 멀티프로세싱 이해하기

스레드가 하나의 프로세스 내부에서 실행되는 작은 단위라면, 멀티프로세싱(Multiprocessing)은 아예 여러 개의 프로세스를 동시에 실행하는 방식입니다.
즉, 각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가지고 실행되기 때문에 GIL(Global Interpreter Lock)의 제약을 받지 않고 병렬 처리가 가능합니다.
특히 CPU 연산이 많은 작업에서는 멀티프로세싱이 스레드보다 훨씬 효율적인 경우가 많습니다.

파이썬은 multiprocessing 모듈을 통해 쉽게 멀티프로세싱을 구현할 수 있습니다.
이 모듈을 사용하면 CPU 코어를 최대한 활용할 수 있어 데이터 분석, 머신러닝, 영상 처리 같은 연산 집약적 작업에서 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

📌 멀티프로세싱의 특징

• 🖥️각 프로세스는 독립된 메모리 공간을 가짐
• ⚡CPU 바운드 작업에서 성능 향상
• 🔒GIL의 제약을 받지 않음
• 📡프로세스 간 통신(IPC)이 필요해 구현이 다소 복잡

📌 멀티프로세싱 예제 코드

from multiprocessing import Process
import os

def worker(num):
    print(f"프로세스 {num} 실행 중 (PID: {os.getpid()})")

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for i in range(4):
        p = Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

이 예제는 4개의 프로세스를 실행하는 코드입니다.
각 프로세스는 서로 다른 PID(Process ID)를 가지며 독립적으로 실행됩니다.
스레드와 달리 프로세스는 메모리를 공유하지 않기 때문에, 데이터 공유가 필요할 경우 Queue나 Pipe 같은 IPC 방법을 사용해야 합니다.

🔒 GIL(Global Interpreter Lock)의 개념

파이썬에서 멀티스레딩을 공부하다 보면 반드시 등장하는 개념이 GIL(Global Interpreter Lock)입니다.
이는 파이썬 인터프리터가 동시에 여러 스레드가 실행되는 것을 제어하기 위해 사용하는 일종의 잠금 장치라고 할 수 있습니다.
즉, 여러 스레드가 존재하더라도 실제로는 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 바이트코드를 실행할 수 있도록 제한하는 구조입니다.

이러한 구조는 파이썬의 메모리 관리 체계와 깊은 관련이 있습니다.
파이썬은 내부적으로 참조 카운트(Reference Counting)를 통해 메모리를 관리하는데, 여러 스레드가 동시에 객체의 참조 값을 수정한다면 예기치 못한 오류나 충돌이 발생할 수 있습니다.
이를 방지하기 위해 GIL이 도입되었으며, 덕분에 파이썬은 상대적으로 안정적인 메모리 관리와 일관성을 유지할 수 있습니다.

📌 GIL의 동작 방식

💬 파이썬에서 여러 스레드가 실행되더라도, GIL은 한 번에 하나의 스레드만 실행되도록 스케줄링합니다. CPU 코어가 여러 개라 하더라도, 파이썬 레벨에서는 순차적으로 실행되는 것처럼 보일 수 있습니다.

• 🔄한 스레드가 실행되는 동안 GIL을 획득
• ⏱️일정 시간이 지나거나 블로킹 상태에 빠지면 GIL이 다른 스레드로 전환
• 🧩결과적으로 멀티코어 CPU 환경에서도 실제 실행은 직렬적으로 이루어짐

따라서 GIL은 파이썬 스레딩에서 중요한 역할을 하면서도 동시에 성능적인 제약을 가져옵니다.
이 부분은 다음 장에서 더 자세히 살펴보겠습니다.

⚠️ GIL이 가진 한계와 성능 제약

GIL은 파이썬의 안정성과 일관성을 보장하는 장치이지만, 동시에 성능적인 제약을 유발하는 요인으로도 자주 언급됩니다.
특히 멀티코어 CPU 환경에서 파이썬 스레드가 기대만큼의 성능을 발휘하지 못하는 이유가 바로 GIL 때문입니다.
이는 CPU 바운드(CPU-bound) 작업에서 두드러지게 나타나며, 많은 연산을 필요로 하는 프로그램에서는 큰 병목 현상이 될 수 있습니다.

📌 GIL의 주요 한계

• 🚫멀티코어 CPU에서 병렬 실행이 사실상 불가능
• 🐢CPU 연산이 많은 작업에서 속도가 느려짐
• 🔄스레드 간 잦은 GIL 전환으로 컨텍스트 스위칭 비용 발생
• 📉병렬 처리 성능이 C, Java 같은 언어에 비해 낮음

📌 GIL 한계 극복 방법

많은 개발자들은 GIL의 한계를 극복하기 위해 다양한 접근 방식을 사용합니다.
대표적으로는 multiprocessing 모듈을 통한 멀티프로세싱이 있으며, 이는 프로세스 단위로 실행되기 때문에 GIL의 영향을 받지 않습니다.
또한, C 확장 모듈을 활용하거나, NumPy, TensorFlow 같은 라이브러리를 사용하는 것도 좋은 방법입니다.
이러한 라이브러리들은 내부적으로 C/C++로 구현되어 있어, 파이썬 GIL의 제약을 벗어나 병렬 연산을 효율적으로 처리합니다.

최근에는 GIL을 제거하거나 대체하려는 움직임도 연구되고 있습니다.
예를 들어, Python 3.13 이후 버전에서는 GIL을 제거한 실험적인 빌드가 등장해 주목을 받고 있습니다.
하지만 여전히 하위 호환성 문제와 성능 균형을 맞추는 과제가 남아 있어, 완전한 대체까지는 시간이 걸릴 것으로 예상됩니다.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)