6. 동시성 vs 병렬성 vs 스레드 🟡

학습 목표:

**동시성(Concurrency)**과 **병렬성(Parallelism)**의 정확한 차이를 이해합니다.

OS 스레드, 스코프 스레드, 데이터 병렬 처리를 위한 Rayon을 익힙니다.

공유 상태를 위한 프리미티브: Arc, Mutex, RwLock, Atomics, Condvar를 배웁니다.

OnceLock/LazyLock을 이용한 지연 초기화와 무잠금(Lock-free) 패턴을 학습합니다.

용어 정리: 동시성 ≠ 병렬성

이 두 용어는 자주 혼용되지만, 기술적으로는 명확히 구분됩니다.

구분	동시성 (Concurrency)	병렬성 (Parallelism)
정의	여러 작업이 진행 중임을 관리함	여러 작업이 동시에 실행됨
하드웨어 요구사항	싱글 코어로도 가능 (시분할)	반드시 멀티 코어가 필요함
비유	요리사 한 명이 여러 요리를 번갈아 만듦	여러 요리사가 각자 요리를 하나씩 만듦
Rust 도구	`async/await`, 채널, `select!`	`rayon`, `thread::spawn`, `par_iter()`

스코프 스레드 (std::thread::scope)

Rust 1.63부터 도입된 스코프 스레드는 부모 스레드의 스택 데이터를 Arc 없이도 안전하게 빌려올 수 있게 해줍니다.

#![allow(unused)]
fn main() {
let mut data = vec![1, 2, 3];

thread::scope(|s| {
    // 부모의 data를 직접 빌려올 수 있음!
    s.spawn(|| println!("합계: {}", data.iter().sum::<i32>()));
    s.spawn(|| println!("최대값: {:?}", data.iter().max()));
});

// 스택을 벗어나기 전에 모든 스레드가 종료됨을 컴파일러가 보장함
data.push(4); 
}

Rayon: 데이터 병렬 처리

rayon은 표준 반복자를 병렬 반복자로 바꾸는 아주 간단한 방법을 제공합니다.

#![allow(unused)]
fn main() {
use rayon::prelude::*;

let data: Vec<u64> = (0..1_000_000).collect();

// 순차 처리:
let sum = data.iter().map(|x| x * x).sum();

// 병렬 처리: .iter()를 .par_iter()로 바꾸면 끝!
let sum = data.par_iter().map(|x| x * x).sum();
}

공유 상태: Arc, Mutex, RwLock, Atomics

스레드 간에 가변 상태를 공유해야 할 때 Rust는 안전한 추상화를 제공합니다.

프리미티브	용도	특징
`Mutex<T>`	짧은 임계 구역 보호	한 번에 한 스레드만 접근 가능
`RwLock<T>`	읽기 위주, 쓰기 드문 경우	여러 명 읽기 가능, 쓰기는 독점적
`Atomics`	단순 카운터, 플래그	하드웨어 수준의 원자적 연산 (잠금 없음)
`Condvar`	조건 대기	특정 조건이 참이 될 때까지 스레드를 재움

지연 초기화: OnceLock과 LazyLock

글로벌 설정이나 정규표현식처럼 런타임에 단 한 번만 초기화가 필요한 경우, 이제 표준 라이브러리의 기능을 직접 사용하세요.

use std::sync::LazyLock;

// 1.80부터 지원: 전역 정규표현식을 매크로 없이 선언
static RE: LazyLock<regex::Regex> = LazyLock::new(|| {
    regex::Regex::new(r"^[a-z]+$").unwrap()
});

fn main() {
    // 처음 접근할 때 초기화되고 이후엔 재사용됨
    if RE.is_match("rust") { /* ... */ }
}

팁: 기존 코드의 lazy_static!을 LazyLock으로 교체하면 외부 의존성을 줄일 수 있습니다.

📝 연습 문제: 스코프 스레드를 활용한 병렬 맵(Map) ★★ (~25분)

rayon을 사용하지 않고 std::thread::scope만을 사용하여, 데이터를 N개의 청크로 나누어 각 스레드에서 처리하는 parallel_map 함수를 작성해 보세요.

📌 요약

스코프 스레드를 쓰면 Arc 없이도 로컬 데이터를 스레드에 넘길 수 있습니다.
컬렉션 처리는 **rayon::par_iter()**가 가장 간편하고 강력한 도구입니다.
운영 환경에서는 OnceLock/LazyLock을 적극 활용하고, 복잡한 무잠금(Lock-free) 로직은 검증된 크레이트(crossbeam, dashmap 등)를 사용하세요.

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