강의

이 강의에서는 멀티스레딩과 병렬 처리의 차이를 다룹니다: 어디에서 응답성이 중요하고, 어디에서 여러 코어에서의 실제 가속이 중요한지. Thread로 스레드를 생성하고, Runnable을 구현하며, 고수준 풀인 ExecutorService를 사용하는 방법을 살펴봅니다. 또한 배열 합산의 간단한 예제를 보고, 병렬 처리가 언제 도움이 되고 언제 방해가 되는지, 그리고 대표적인 문제들(데이터 레이스, synchronized를 통한 동기화, 교착 상태, 부하 분산)을 정리합니다. 마지막에는 비교 표와 시나리오 시각화를 제공합니다.

진짜 같은 멀티스레딩 실습: 수동으로 Thread를 만들기보다 ExecutorService에 작업을 제출하고, 풀, 큐, 생명주기( shutdown(), shutdownNow())를 관리합니다. Runnable과 Callable<T>의 차이를 이해하고, Future와 그 메서드들( get(), isDone(), cancel(...), isCancelled())로 결과를 받습니다. 여러 작업 실행, invokeAll/ invokeAny, ExecutionException 처리와 흔한 실수를 보여줍니다.

한 줄로 일반 스트림을 병렬 처리로 전환하는 방법 — parallelStream() 또는 .parallel() 호출, ForkJoinPool.commonPool() 내부에서 일어나는 일, 언제 병렬성이 실제로 계산을 가속하는지(큰 컬렉션, ‘무거운’ 연산)와 언제 오히려 느려질 수 있는지를 살펴봅니다. 필터링, 집계, 정렬, 성능 측정 예제를 보여 주고, 전형적인 실수도 정리합니다: forEach에서의 부작용, 순서 유지, 컬렉션 선택, 병렬성 수준 설정.

Java에서의 병렬 계산에 대한 실습 가이드: 작업 풀 ForkJoinPool과 재귀 작업 RecursiveTask<T>/ RecursiveAction이 어떻게 동작하는지, work-stealing 알고리즘이 왜 유용한지, fork()로 작업을 분할하고 compute() 내부에서 join()으로 결과를 결합하는 방법을 다룹니다. 또한 pool.invoke()로 실행하는 법, 배열 합계 계산과 최댓값 탐색 예제, parallelStream()에서의 ForkJoinPool의 위치, 그리고 흔한 실수와 피하는 방법까지 설명합니다.

Java에서의 병렬 프로그래밍 실전 가이드: 언제 ExecutorService를 써야 하고, 어디서 parallelStream이 도움이 되며, 어떤 작업에 ForkJoinPool이 필요한지. ConcurrentHashMap/ CopyOnWriteArrayList와 같은 thread-safe 컬렉션 및 AtomicInteger 같은 원자적 클래스와 함께 스레드 안전성을 논의하고, System.nanoTime()과 JMH로 성능 측정, Future.get()과 ForkJoinTask에서의 오류 처리, InterruptedException에 대한 올바른 대응, 그리고 로깅( Thread.currentThread().getName())과 테스트( Awaitility) 팁을 다룹니다. 마지막에는 도구 선택 표와 흔한 실수를 정리합니다.