JavaScript SharedArrayBuffer 및 Atomics: 스레드 안전 작업 구현

전통적으로 단일 스레드 언어로 알려진 JavaScript는 Web Workers를 통해 동시성을 수용하도록 발전했습니다. 그러나 진정한 공유 메모리 동시성은 과거에 존재하지 않아 브라우저 내에서 고성능 병렬 컴퓨팅의 잠재력을 제한했습니다. SharedArrayBuffer와 Atomics의 도입으로 JavaScript는 이제 공유 메모리를 관리하고 여러 스레드에서 접근을 동기화하는 메커니즘을 제공하여 성능에 중요한 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 열었습니다.

공유 메모리와 Atomics의 필요성 이해

자세한 내용에 들어가기 전에, 특정 유형의 애플리케이션에 공유 메모리와 원자적(atomic) 연산이 왜 필수적인지 이해하는 것이 중요합니다. 브라우저에서 실행되는 복잡한 이미지 처리 애플리케이션을 상상해 보세요. 공유 메모리가 없다면, Web Workers 간에 대용량 이미지 데이터를 전달하는 것은 직렬화 및 역직렬화(전체 데이터 구조를 복사하는 작업)를 포함하는 비용이 많이 드는 작업이 됩니다. 이러한 오버헤드는 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

공유 메모리는 Web Workers가 동일한 메모리 공간에 직접 접근하고 수정할 수 있도록 하여 데이터 복사의 필요성을 없앱니다. 그러나 공유 메모리에 대한 동시 접근은 경쟁 조건(race conditions)의 위험을 초래합니다. 즉, 여러 스레드가 동시에 동일한 메모리 위치를 읽거나 쓰려고 시도하여 예측할 수 없고 잠재적으로 잘못된 결과를 초래하는 상황입니다. 바로 이 지점에서 Atomics가 중요한 역할을 합니다.

SharedArrayBuffer란?

SharedArrayBuffer는 ArrayBuffer와 유사하게 원시 메모리 블록을 나타내는 JavaScript 객체이지만, 결정적인 차이점이 있습니다. 즉, Web Workers와 같은 여러 실행 컨텍스트 간에 공유될 수 있다는 점입니다. 이러한 공유는 SharedArrayBuffer 객체를 하나 이상의 Web Workers로 전송함으로써 이루어집니다. 한 번 공유되면 모든 워커는 기본 메모리에 직접 접근하고 수정할 수 있습니다.

예시: SharedArrayBuffer 생성 및 공유

먼저, 메인 스레드에서 SharedArrayBuffer를 생성합니다:

const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(1024); // 1KB 버퍼

그런 다음, Web Worker를 생성하고 버퍼를 전송합니다:

const worker = new Worker('worker.js');
worker.postMessage(sharedBuffer);

worker.js 파일에서 버퍼에 접근합니다:

self.onmessage = function(event) {
  const sharedBuffer = event.data; // 수신된 SharedArrayBuffer
  const uint8Array = new Uint8Array(sharedBuffer); // 타입이 지정된 배열 뷰 생성
  // 이제 uint8Array에 읽기/쓰기를 할 수 있으며, 이는 공유 메모리를 수정합니다.
  uint8Array[0] = 42; // 예시: 첫 번째 바이트에 쓰기
};

중요 고려 사항:

• Typed Arrays (타입 배열): SharedArrayBuffer는 원시 메모리를 나타내지만, 일반적으로 타입 배열(예: Uint8Array, Int32Array, Float64Array)을 사용하여 상호 작용합니다. 타입 배열은 기본 메모리에 대한 구조화된 뷰를 제공하여 특정 데이터 유형을 읽고 쓸 수 있도록 합니다.
• 보안: 메모리 공유는 보안 문제를 야기합니다. 코드가 Web Workers로부터 수신한 데이터를 올바르게 검증하고 악의적인 행위자가 공유 메모리 취약점을 악용하지 못하도록 방지해야 합니다. Cross-Origin-Opener-Policy 및 Cross-Origin-Embedder-Policy 헤더의 사용은 Spectre 및 Meltdown 취약점을 완화하는 데 중요합니다. 이러한 헤더는 사용자 원본을 다른 원본으로부터 격리하여 다른 원본이 사용자 프로세스의 메모리에 접근하는 것을 방지합니다.

Atomics란?

Atomics는 공유 메모리 위치에서 읽기-수정-쓰기 작업을 수행하기 위한 원자적 연산을 제공하는 JavaScript의 정적 클래스입니다. 원자적 연산은 분할 불가능함이 보장됩니다. 즉, 단일의 중단 없는 단계로 실행됩니다. 이는 작업이 진행되는 동안 다른 스레드가 연산을 방해할 수 없도록 보장하여 경쟁 조건을 방지합니다.

주요 Atomics 연산:

• Atomics.load(typedArray, index): 타입 배열의 지정된 인덱스에서 값을 원자적으로 읽습니다.
• Atomics.store(typedArray, index, value): 타입 배열의 지정된 인덱스에 값을 원자적으로 씁니다.
• Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue): 지정된 인덱스의 값을 expectedValue와 원자적으로 비교합니다. 값이 같으면 replacementValue로 대체됩니다. 해당 인덱스의 원래 값을 반환합니다.
• Atomics.add(typedArray, index, value): 지정된 인덱스의 값에 value를 원자적으로 추가하고 새 값을 반환합니다.
• Atomics.sub(typedArray, index, value): 지정된 인덱스의 값에서 value를 원자적으로 빼고 새 값을 반환합니다.
• Atomics.and(typedArray, index, value): 지정된 인덱스의 값과 value에 대해 비트wise AND 연산을 원자적으로 수행하고 새 값을 반환합니다.
• Atomics.or(typedArray, index, value): 지정된 인덱스의 값과 value에 대해 비트wise OR 연산을 원자적으로 수행하고 새 값을 반환합니다.
• Atomics.xor(typedArray, index, value): 지정된 인덱스의 값과 value에 대해 비트wise XOR 연산을 원자적으로 수행하고 새 값을 반환합니다.
• Atomics.exchange(typedArray, index, value): 지정된 인덱스의 값을 value로 원자적으로 대체하고 이전 값을 반환합니다.
• Atomics.wait(typedArray, index, value, timeout): 지정된 인덱스의 값이 value와 달라지거나 타임아웃이 만료될 때까지 현재 스레드를 차단합니다. 이는 대기/알림(wait/notify) 메커니즘의 일부입니다.
• Atomics.notify(typedArray, index, count): 지정된 인덱스에서 대기 중인 스레드 count개를 깨웁니다.

실용적인 예시 및 사용 사례

SharedArrayBuffer와 Atomics가 실제 문제를 해결하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 설명하기 위한 몇 가지 실용적인 예시를 살펴보겠습니다:

1. 병렬 계산: 이미지 처리

브라우저에서 대용량 이미지에 필터를 적용해야 한다고 상상해 보세요. 이미지를 청크로 나누고 각 청크를 다른 Web Worker에 할당하여 처리할 수 있습니다. SharedArrayBuffer를 사용하면 전체 이미지를 공유 메모리에 저장할 수 있어 워커 간에 이미지 데이터를 복사할 필요가 없습니다.

구현 스케치:

1. 이미지 데이터를 SharedArrayBuffer에 로드합니다.
2. 이미지를 직사각형 영역으로 나눕니다.
3. Web Workers 풀을 생성합니다.
4. 각 영역을 워커에 할당하여 처리합니다. 워커에게 영역의 좌표와 크기를 전달합니다.
5. 각 워커는 할당된 영역에 필터를 공유 SharedArrayBuffer 내에서 적용합니다.
6. 모든 워커가 작업을 완료하면, 처리된 이미지는 공유 메모리에서 사용 가능합니다.

Atomics를 사용한 동기화:

모든 워커가 영역 처리를 마쳤는지 메인 스레드가 알 수 있도록 원자적 카운터를 사용할 수 있습니다. 각 워커는 작업을 마친 후 카운터를 원자적으로 증가시킵니다. 메인 스레드는 Atomics.load를 사용하여 주기적으로 카운터를 확인합니다. 카운터가 예상 값(영역 수와 같음)에 도달하면 메인 스레드는 전체 이미지 처리가 완료되었음을 알게 됩니다.

// 메인 스레드에서:
const numRegions = 4; // 예시: 이미지를 4개 영역으로 나눔
const completedRegions = new Int32Array(sharedBuffer, offset, 1); // 원자적 카운터
Atomics.store(completedRegions, 0, 0); // 카운터를 0으로 초기화

// 각 워커에서:
// ... 영역 처리 ...
Atomics.add(completedRegions, 0, 1); // 카운터 증가

// 메인 스레드에서 (주기적으로 확인):
let count = Atomics.load(completedRegions, 0);
if (count === numRegions) {
  // 모든 영역 처리 완료
  console.log('이미지 처리 완료!');
}

2. 동시성 데이터 구조: 록-프리 큐 구축

SharedArrayBuffer와 Atomics는 큐와 같은 록-프리(lock-free) 데이터 구조를 구현하는 데 사용될 수 있습니다. 록-프리 데이터 구조는 여러 스레드가 전통적인 록의 오버헤드 없이 데이터 구조에 동시 접근하고 수정할 수 있도록 합니다.

록-프리 큐의 과제:

• 경쟁 조건: 큐의 헤드 및 테일 포인터에 대한 동시 접근은 경쟁 조건으로 이어질 수 있습니다.
• 메모리 관리: 요소를 큐에 넣거나 큐에서 제거할 때 적절한 메모리 관리를 보장하고 메모리 누수를 방지합니다.

동기화를 위한 Atomics 연산:

원자적 연산은 헤드 및 테일 포인터가 원자적으로 업데이트되도록 보장하여 경쟁 조건을 방지하는 데 사용됩니다. 예를 들어, Atomics.compareExchange는 요소를 큐에 넣을 때 테일 포인터를 원자적으로 업데이트하는 데 사용될 수 있습니다.

3. 고성능 수치 계산

과학 시뮬레이션이나 금융 모델링과 같은 집중적인 수치 계산을 포함하는 애플리케이션은 SharedArrayBuffer와 Atomics를 사용한 병렬 처리로부터 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 대규모 수치 데이터 배열은 공유 메모리에 저장되고 여러 워커에 의해 동시에 처리될 수 있습니다.

일반적인 함정과 모범 사례

SharedArrayBuffer와 Atomics는 강력한 기능을 제공하지만, 신중한 고려가 필요한 복잡성도 함께 가져옵니다. 다음은 따라야 할 몇 가지 일반적인 함정과 모범 사례입니다:

• 데이터 경쟁: 공유 메모리 위치를 데이터 경쟁으로부터 보호하기 위해 항상 원자적 연산을 사용하십시오. 잠재적인 경쟁 조건을 식별하고 모든 공유 데이터가 적절히 동기화되었는지 확인하기 위해 코드를 신중하게 분석하십시오.
• 거짓 공유 (False Sharing): 거짓 공유는 여러 스레드가 동일한 캐시 라인 내의 다른 메모리 위치에 접근할 때 발생합니다. 이로 인해 캐시 라인이 스레드 간에 지속적으로 무효화되고 다시 로드되므로 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 거짓 공유를 피하려면 각 스레드가 자체 캐시 라인에 접근하도록 공유 데이터 구조를 패딩(padding)하십시오.
• 메모리 순서 (Memory Ordering): 원자적 연산이 제공하는 메모리 순서 보장을 이해하십시오. JavaScript의 메모리 모델은 비교적 느슨하므로, 연산이 원하는 순서로 실행되도록 메모리 장벽(fences)을 사용해야 할 수도 있습니다. 그러나 JavaScript의 Atomics는 이미 순차적 일관성 순서를 제공하므로 동시성에 대한 추론을 단순화합니다.
• 성능 오버헤드: 원자적 연산은 비원자적 연산에 비해 성능 오버헤드가 있을 수 있습니다. 공유 데이터를 보호해야 할 때만 신중하게 사용하십시오. 동시성과 동기화 오버헤드 사이의 트레이드오프를 고려하십시오.
• 디버깅: 동시성 코드 디버깅은 어려울 수 있습니다. 로깅 및 디버깅 도구를 사용하여 경쟁 조건 및 기타 동시성 문제를 식별하십시오. 동시성 프로그래밍을 위해 설계된 전문 디버깅 도구를 사용하는 것을 고려하십시오.
• 보안 영향: 스레드 간 메모리 공유의 보안 영향을 유의하십시오. 악의적인 코드가 공유 메모리 취약점을 악용하는 것을 방지하기 위해 모든 입력을 적절하게 정리하고 검증하십시오. 적절한 Cross-Origin-Opener-Policy 및 Cross-Origin-Embedder-Policy 헤더가 설정되었는지 확인하십시오.
• 라이브러리 사용: 동시성 프로그래밍을 위한 더 높은 수준의 추상화를 제공하는 기존 라이브러리를 사용하는 것을 고려하십시오. 이러한 라이브러리는 일반적인 함정을 피하고 동시성 애플리케이션 개발을 단순화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예시로는 록-프리 데이터 구조 또는 작업 스케줄링 메커니즘을 제공하는 라이브러리가 있습니다.

SharedArrayBuffer 및 Atomics의 대안

SharedArrayBuffer와 Atomics는 강력한 도구이지만, 모든 문제에 대한 최상의 해결책은 아닙니다. 고려할 수 있는 몇 가지 대안은 다음과 같습니다:

• 메시지 전달: postMessage를 사용하여 Web Workers 간에 데이터를 보냅니다. 이 접근 방식은 공유 메모리를 피하고 경쟁 조건의 위험을 제거합니다. 그러나 데이터를 복사하는 과정이 포함되므로 대용량 데이터 구조에는 비효율적일 수 있습니다.
• WebAssembly 스레드: WebAssembly는 스레드와 공유 메모리를 지원하며, SharedArrayBuffer 및 Atomics에 대한 하위 수준의 대안을 제공합니다. WebAssembly를 사용하면 C++ 또는 Rust와 같은 언어를 사용하여 고성능 동시성 코드를 작성할 수 있습니다.
• 서버로 오프로딩: 계산 집약적인 작업의 경우, 작업을 서버로 오프로딩하는 것을 고려하십시오. 이는 브라우저의 리소스를 확보하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

브라우저 지원 및 가용성

SharedArrayBuffer와 Atomics는 Chrome, Firefox, Safari, Edge를 포함한 최신 브라우저에서 널리 지원됩니다. 그러나 대상 브라우저가 이러한 기능을 지원하는지 확인하기 위해 브라우저 호환성 표를 확인하는 것이 중요합니다. 또한 보안상의 이유로 적절한 HTTP 헤더(COOP/COEP)를 구성해야 합니다. 필요한 헤더가 없으면 SharedArrayBuffer가 브라우저에 의해 비활성화될 수 있습니다.

결론

SharedArrayBuffer와 Atomics는 JavaScript 기능의 상당한 발전을 나타내며, 개발자들이 이전에는 불가능했던 고성능 동시성 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다. 공유 메모리, 원자적 연산, 그리고 동시성 프로그래밍의 잠재적 함정을 이해함으로써, 이러한 기능을 활용하여 혁신적이고 효율적인 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 그러나 프로젝트에 SharedArrayBuffer와 Atomics를 채택하기 전에 주의를 기울이고, 보안을 우선시하며, 트레이드오프를 신중하게 고려해야 합니다. 웹 플랫폼이 계속 발전함에 따라, 이러한 기술은 브라우저에서 가능한 것의 한계를 확장하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 사용하기 전에 주로 적절한 COOP/COEP 헤더 구성을 통해 발생할 수 있는 보안 문제를 해결했는지 확인하십시오.