동시성 마스터하기: 글로벌 애플리케이션을 위한 JavaScript 스레드 안전 트라이 구축

오늘날과 같이 상호 연결된 세상에서 애플리케이션은 속도뿐만 아니라 응답성과 대규모 동시 작업을 처리할 수 있는 능력을 요구합니다. 전통적으로 브라우저에서 단일 스레드 특성으로 알려진 JavaScript는 크게 발전하여 진정한 병렬 처리를 다루기 위한 강력한 기본 요소들을 제공합니다. 특히 다중 스레드 컨텍스트에서 크고 동적인 데이터셋을 다룰 때 동시성 문제에 직면하는 일반적인 자료 구조 중 하나가 바로 트라이(Trie), 또는 프리픽스 트리(Prefix Tree)라고도 불리는 것입니다.

수백만 명의 사용자나 장치가 지속적으로 데이터를 쿼리하고 업데이트하는 글로벌 자동 완성 서비스, 실시간 사전 또는 동적 IP 라우팅 테이블을 구축한다고 상상해 보십시오. 표준 트라이는 접두사 기반 검색에는 매우 효율적이지만, 동시성 환경에서는 빠르게 병목 현상을 일으키며 경쟁 조건과 데이터 손상에 취약해집니다. 이 종합 가이드에서는 JavaScript 동시성 트라이를 구축하는 방법을 심층적으로 다루며, SharedArrayBuffer와 Atomics의 현명한 사용을 통해 스레드 안전성을 확보하여 전 세계 사용자를 위한 견고하고 확장 가능한 솔루션을 구현할 수 있도록 합니다.

트라이 이해하기: 접두사 기반 데이터의 기초

동시성의 복잡성에 대해 알아보기 전에, 트라이가 무엇이며 왜 그렇게 가치 있는지에 대한 확실한 이해를 다져봅시다.

트라이란 무엇인가?

트라이(Trie)는 'retrieval'이라는 단어에서 파생되었으며("트리" 또는 "트라이"로 발음), 주로 키가 문자열인 동적 집합이나 연관 배열을 저장하는 데 사용되는 정렬된 트리 자료 구조입니다. 노드가 실제 키를 저장하는 이진 검색 트리와 달리, 트라이의 노드는 키의 일부를 저장하며, 트리에서 노드의 위치가 그 노드와 연관된 키를 정의합니다.

• 노드와 엣지: 각 노드는 일반적으로 문자를 나타내며, 루트에서 특정 노드까지의 경로는 접두사를 형성합니다.
• 자식 노드: 각 노드는 자식 노드에 대한 참조를 가지며, 이는 보통 배열이나 맵 형태입니다. 여기서 인덱스/키는 시퀀스의 다음 문자에 해당합니다.
• 종단 플래그: 노드는 해당 노드까지의 경로가 완전한 단어를 나타냄을 표시하기 위해 'terminal' 또는 'isWord' 플래그를 가질 수도 있습니다.

이 구조는 매우 효율적인 접두사 기반 연산을 가능하게 하여, 특정 사용 사례에서는 해시 테이블이나 이진 검색 트리보다 우수합니다.

트라이의 일반적인 사용 사례

문자열 데이터를 처리하는 트라이의 효율성은 다양한 애플리케이션에서 필수적입니다:

• 자동 완성 및 미리보기 제안: 아마도 가장 유명한 응용 분야일 것입니다. 구글과 같은 검색 엔진, 코드 에디터(IDE), 또는 입력 시 제안을 제공하는 메시징 앱을 생각해 보세요. 트라이는 주어진 접두사로 시작하는 모든 단어를 신속하게 찾을 수 있습니다.
  • 글로벌 예시: 국제적인 전자상거래 플랫폼을 위해 수십 개의 언어에 걸쳐 실시간으로 현지화된 자동 완성 제안을 제공합니다.
• 맞춤법 검사기: 올바르게 철자된 단어 사전을 저장함으로써, 트라이는 단어가 존재하는지 효율적으로 확인하거나 접두사를 기반으로 대안을 제안할 수 있습니다.
  • 글로벌 예시: 글로벌 콘텐츠 제작 도구에서 다양한 언어 입력에 대한 정확한 맞춤법을 보장합니다.
• IP 라우팅 테이블: 트라이는 최장 접두사 일치(longest-prefix matching)에 탁월하며, 이는 네트워크 라우팅에서 IP 주소에 대한 가장 구체적인 경로를 결정하는 데 기본이 됩니다.
  • 글로벌 예시: 방대한 국제 네트워크 전반에 걸쳐 데이터 패킷 라우팅을 최적화합니다.
• 사전 검색: 단어와 그 정의를 빠르게 조회합니다.
  • 글로벌 예시: 수십만 개의 단어에 걸쳐 신속한 검색을 지원하는 다국어 사전을 구축합니다.
• 생물정보학: 긴 문자열이 흔한 DNA 및 RNA 서열에서 패턴 매칭에 사용됩니다.
  • 글로벌 예시: 전 세계 연구 기관에서 제공하는 게놈 데이터를 분석합니다.

JavaScript의 동시성 문제

JavaScript가 단일 스레드라는 평판은 주로 웹 브라우저와 같은 주요 실행 환경에서 사실입니다. 그러나 현대 JavaScript는 병렬성을 달성하기 위한 강력한 메커니즘을 제공하며, 이와 함께 동시성 프로그래밍의 고전적인 문제들을 도입합니다.

JavaScript의 단일 스레드 특성 (그리고 그 한계)

메인 스레드의 JavaScript 엔진은 이벤트 루프를 통해 작업을 순차적으로 처리합니다. 이 모델은 교착 상태(deadlock)와 같은 일반적인 동시성 문제를 방지하여 웹 개발의 많은 측면을 단순화합니다. 그러나 계산 집약적인 작업의 경우 UI 응답성 저하와 좋지 않은 사용자 경험으로 이어질 수 있습니다.

웹 워커의 부상: 브라우저에서의 진정한 동시성

웹 워커(Web Worker)는 웹 페이지의 메인 실행 스레드와 분리된 백그라운드 스레드에서 스크립트를 실행할 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 오래 실행되는 CPU 바운드 작업을 오프로드하여 UI의 응답성을 유지할 수 있음을 의미합니다. 데이터는 일반적으로 메인 스레드와 워커, 또는 워커들 사이에서 메시지 전달 모델(postMessage())을 사용하여 공유됩니다.

• 메시지 전달: 데이터는 스레드 간에 전송될 때 '구조화된 복제'(structured clone, 복사)됩니다. 작은 메시지의 경우 이는 효율적입니다. 그러나 수백만 개의 노드를 포함할 수 있는 트라이와 같은 대규모 자료 구조의 경우, 전체 구조를 반복적으로 복사하는 것은 엄청난 비용이 들어 동시성의 이점을 상쇄시킵니다.
  • 고려 사항: 트라이가 주요 언어의 사전 데이터를 담고 있다면, 모든 워커 상호 작용마다 이를 복사하는 것은 비효율적입니다.

문제점: 변경 가능한 공유 상태와 경쟁 조건

여러 스레드(웹 워커)가 동일한 자료 구조에 접근하고 수정해야 하고, 그 자료 구조가 변경 가능하다면 경쟁 조건(race condition)은 심각한 문제가 됩니다. 트라이는 본질적으로 변경 가능합니다: 단어가 삽입되고, 검색되며, 때로는 삭제됩니다. 적절한 동기화 없이는 동시 작업이 다음과 같은 결과를 초래할 수 있습니다:

• 데이터 손상: 두 워커가 동시에 같은 문자에 대한 새 노드를 삽입하려고 하면 서로의 변경 사항을 덮어써서 불완전하거나 잘못된 트라이가 될 수 있습니다.
• 일관성 없는 읽기: 워커가 부분적으로 업데이트된 트라이를 읽어 잘못된 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
• 업데이트 손실: 한 워커의 수정 사항이 다른 워커가 첫 번째 변경을 인지하지 않고 덮어쓰면 완전히 손실될 수 있습니다.

이것이 바로 표준 객체 기반 JavaScript 트라이가 단일 스레드 컨텍스트에서는 기능하지만, 웹 워커 간에 직접 공유하고 수정하기에는 절대적으로 부적합한 이유입니다. 해결책은 명시적인 메모리 관리와 원자적 연산에 있습니다.

스레드 안전성 확보: JavaScript의 동시성 프리미티브

메시지 전달의 한계를 극복하고 진정한 스레드 안전 공유 상태를 가능하게 하기 위해 JavaScript는 강력한 저수준 프리미티브인 SharedArrayBuffer와 Atomics를 도입했습니다.

SharedArrayBuffer 소개

SharedArrayBuffer는 ArrayBuffer와 유사한 고정 길이의 원시 이진 데이터 버퍼이지만, 결정적인 차이점이 있습니다: 그 내용은 여러 웹 워커 간에 공유될 수 있습니다. 데이터를 복사하는 대신, 워커들은 동일한 기본 메모리에 직접 접근하고 수정할 수 있습니다. 이는 크고 복잡한 자료 구조의 데이터 전송 오버헤드를 제거합니다.

• 공유 메모리: SharedArrayBuffer는 지정된 모든 웹 워커가 읽고 쓸 수 있는 실제 메모리 영역입니다.
• 복제 없음: SharedArrayBuffer를 웹 워커에 전달하면, 사본이 아닌 동일한 메모리 공간에 대한 참조가 전달됩니다.
• 보안 고려 사항: 잠재적인 스펙터(Spectre) 스타일 공격으로 인해 SharedArrayBuffer에는 특정 보안 요구 사항이 있습니다. 웹 브라우저의 경우, 이는 일반적으로 Cross-Origin-Opener-Policy (COOP) 및 Cross-Origin-Embedder-Policy (COEP) HTTP 헤더를 same-origin 또는 credentialless로 설정하는 것을 포함합니다. 서버 구성을 업데이트해야 하므로 이는 글로벌 배포에 있어 중요한 점입니다. Node.js 환경(worker_threads 사용)에는 이러한 브라우저 특정 제한이 없습니다.

그러나 SharedArrayBuffer만으로는 경쟁 조건 문제를 해결하지 못합니다. 공유 메모리는 제공하지만 동기화 메커니즘은 제공하지 않기 때문입니다.

Atomics의 힘

Atomics는 공유 메모리에 대한 원자적 연산을 제공하는 전역 객체입니다. '원자적(Atomic)'이란 해당 연산이 다른 어떤 스레드에 의해 중단되지 않고 완전히 완료되는 것이 보장된다는 의미입니다. 이는 여러 워커가 SharedArrayBuffer 내의 동일한 메모리 위치에 접근할 때 데이터 무결성을 보장합니다.

동시성 트라이를 구축하는 데 중요한 주요 Atomics 메서드는 다음과 같습니다:

• Atomics.load(typedArray, index): SharedArrayBuffer를 기반으로 하는 TypedArray의 지정된 인덱스에서 값을 원자적으로 로드합니다.
  • 사용법: 노드 속성(예: 자식 포인터, 문자 코드, 종단 플래그)을 간섭 없이 읽기 위해 사용합니다.
• Atomics.store(typedArray, index, value): 지정된 인덱스에 값을 원자적으로 저장합니다.
  • 사용법: 새로운 노드 속성을 쓰기 위해 사용합니다.
• Atomics.add(typedArray, index, value): 지정된 인덱스의 기존 값에 값을 원자적으로 더하고 이전 값을 반환합니다. 카운터(예: 참조 카운트 또는 '다음 사용 가능한 메모리 주소' 포인터 증가)에 유용합니다.
• Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue): 이것은 아마도 동시성 자료 구조를 위한 가장 강력한 원자적 연산일 것입니다. index의 값이 expectedValue와 일치하는지 원자적으로 확인합니다. 일치하면 값을 replacementValue로 교체하고 이전 값(즉, expectedValue)을 반환합니다. 일치하지 않으면 변경이 일어나지 않고 index의 실제 값을 반환합니다.
  • 사용법: 락(스핀락 또는 뮤텍스) 구현, 낙관적 동시성, 또는 수정이 예상된 상태에서만 발생하도록 보장하는 데 사용됩니다. 이는 새 노드를 생성하거나 포인터를 안전하게 업데이트하는 데 중요합니다.
• Atomics.wait(typedArray, index, value, [timeout]) 와 Atomics.notify(typedArray, index, [count]): 이는 더 고급 동기화 패턴에 사용되며, 워커가 특정 조건을 차단하고 기다린 다음, 변경될 때 알림을 받을 수 있게 합니다. 생산자-소비자 패턴이나 복잡한 락킹 메커니즘에 유용합니다.

공유 메모리를 위한 SharedArrayBuffer와 동기화를 위한 Atomics의 시너지는 JavaScript에서 우리의 동시성 트라이와 같은 복잡하고 스레드 안전한 자료 구조를 구축하는 데 필요한 기반을 제공합니다.

SharedArrayBuffer와 Atomics를 이용한 동시성 트라이 설계

동시성 트라이를 구축하는 것은 단순히 객체 지향 트라이를 공유 메모리 구조로 변환하는 것이 아닙니다. 이는 노드가 표현되는 방식과 작업이 동기화되는 방식에 대한 근본적인 변화를 요구합니다.

아키텍처 고려 사항

SharedArrayBuffer에서 트라이 구조 표현하기

직접적인 참조를 가진 JavaScript 객체 대신, 우리 트라이 노드는 SharedArrayBuffer 내의 연속적인 메모리 블록으로 표현되어야 합니다. 이는 다음을 의미합니다:

• 선형 메모리 할당: 우리는 일반적으로 단일 SharedArrayBuffer를 사용하고 이를 고정 크기의 '슬롯' 또는 '페이지'의 큰 배열로 간주합니다. 각 슬롯은 트라이 노드를 나타냅니다.
• 인덱스로서의 노드 포인터: 다른 객체에 대한 참조를 저장하는 대신, 자식 포인터는 동일한 SharedArrayBuffer 내의 다른 노드의 시작 위치를 가리키는 숫자 인덱스가 됩니다.
• 고정 크기 노드: 메모리 관리를 단순화하기 위해 각 트라이 노드는 미리 정의된 바이트 수를 차지합니다. 이 고정 크기는 문자, 자식 포인터 및 종단 플래그를 수용합니다.

SharedArrayBuffer 내의 단순화된 노드 구조를 고려해 봅시다. 각 노드는 정수 배열(예: SharedArrayBuffer에 대한 Int32Array 또는 Uint32Array 뷰)일 수 있으며, 여기서:

• 인덱스 0: `characterCode` (이 노드가 나타내는 문자의 ASCII/유니코드 값, 또는 루트의 경우 0).
• 인덱스 1: `isTerminal` (false는 0, true는 1).
• 인덱스 2에서 N까지: `children[0...25]` (또는 더 넓은 문자 집합을 위해 더 많이), 각 값은 SharedArrayBuffer 내의 자식 노드에 대한 인덱스이며, 해당 문자에 대한 자식이 없으면 0입니다.
• 버퍼 어딘가에 (또는 외부에서 관리되는) 새 노드를 할당하기 위한 `nextFreeNodeIndex` 포인터.

예: 노드가 30개의 `Int32` 슬롯을 차지하고 우리 SharedArrayBuffer가 `Int32Array`로 보여진다면, 인덱스 `i`의 노드는 `i * 30`에서 시작합니다.

사용 가능한 메모리 블록 관리

새 노드가 삽입될 때 공간을 할당해야 합니다. 간단한 접근 방식은 SharedArrayBuffer에서 다음 사용 가능한 빈 슬롯에 대한 포인터를 유지하는 것입니다. 이 포인터 자체는 원자적으로 업데이트되어야 합니다.

스레드 안전 삽입 구현 (`insert` 연산)

삽입은 트라이 구조를 수정하고, 잠재적으로 새 노드를 생성하며, 포인터를 업데이트하기 때문에 가장 복잡한 연산입니다. 여기서 일관성을 보장하기 위해 Atomics.compareExchange()가 중요해집니다.

"apple"과 같은 단어를 삽입하는 단계를 간략하게 설명하겠습니다:

스레드 안전 삽입을 위한 개념적 단계:

1. 루트에서 시작: 루트 노드(인덱스 0)에서 순회를 시작합니다. 루트는 일반적으로 자체적으로 문자를 나타내지 않습니다.
2. 문자별 순회: 단어의 각 문자(예: 'a', 'p', 'p', 'l', 'e')에 대해:
   1. 자식 인덱스 결정: 현재 노드의 자식 포인터 내에서 현재 문자에 해당하는 인덱스를 계산합니다. (예: `children[char.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)]`).
   2. 자식 포인터 원자적으로 로드: Atomics.load(typedArray, current_node_child_pointer_index)를 사용하여 잠재적인 자식 노드의 시작 인덱스를 가져옵니다.
   3. 자식 존재 여부 확인:
      • 로드된 자식 포인터가 0이면(자식이 존재하지 않음): 여기서 새 노드를 생성해야 합니다.
        1. 새 노드 인덱스 할당: 새 노드에 대한 고유한 새 인덱스를 원자적으로 얻습니다. 이는 보통 '다음 사용 가능한 노드' 카운터의 원자적 증가를 포함합니다(예: `newNodeIndex = Atomics.add(typedArray, NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET, NODE_SIZE)`). 반환된 값은 증가하기 전의 *이전* 값이며, 이것이 우리 새 노드의 시작 주소입니다.
        2. 새 노드 초기화: 새로 할당된 노드의 메모리 영역에 `Atomics.store()`를 사용하여 문자 코드와 `isTerminal = 0`을 씁니다.
        3. 새 노드 연결 시도: 이것이 스레드 안전을 위한 중요한 단계입니다. Atomics.compareExchange(typedArray, current_node_child_pointer_index, 0, newNodeIndex)를 사용합니다.
           • compareExchange가 0을 반환하면(즉, 우리가 연결을 시도했을 때 자식 포인터가 정말 0이었음), 우리 새 노드는 성공적으로 연결됩니다. 새 노드를 `current_node`로 하여 진행합니다.
           • compareExchange가 0이 아닌 값을 반환하면(즉, 다른 워커가 그 사이에 이 문자에 대한 노드를 성공적으로 연결했음), 충돌이 발생한 것입니다. 우리는 새로 생성한 노드를 *폐기*하고(또는 풀을 관리하는 경우 프리 리스트에 다시 추가하고) 대신 compareExchange가 반환한 인덱스를 `current_node`로 사용합니다. 우리는 효과적으로 경쟁에서 '지고' 승자가 만든 노드를 사용합니다.
      • 로드된 자식 포인터가 0이 아니면(자식이 이미 존재함): `current_node`를 로드된 자식 인덱스로 설정하고 다음 문자로 계속 진행합니다.
3. 종단으로 표시: 모든 문자가 처리되면, 최종 노드의 `isTerminal` 플래그를 Atomics.store()를 사용하여 원자적으로 1로 설정합니다.

Atomics.compareExchange()를 사용한 이 낙관적 락킹 전략은 매우 중요합니다. 명시적인 뮤텍스(Atomics.wait/notify로 구축 가능)를 사용하는 대신, 이 접근 방식은 변경을 시도하고 충돌이 감지된 경우에만 롤백하거나 적응하므로 많은 동시성 시나리오에서 효율적입니다.

삽입을 위한 예시(단순화된) 의사 코드:

const NODE_SIZE = 30; // 예: 메타데이터 2 + 자식 28
const CHARACTER_CODE_OFFSET = 0;
const IS_TERMINAL_OFFSET = 1;
const CHILDREN_OFFSET = 2;
const NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET = 0; // 버퍼 맨 처음에 저장됨

// 'sharedBuffer'가 SharedArrayBuffer에 대한 Int32Array 뷰라고 가정
function insertWord(word, sharedBuffer) {
    let currentNodeIndex = NODE_SIZE; // 루트 노드는 프리 포인터 다음에 시작

    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
        const charCode = word.charCodeAt(i);
        const childIndexInNode = charCode - 'a'.charCodeAt(0) + CHILDREN_OFFSET;
        const childPointerOffset = currentNodeIndex + childIndexInNode;

        let nextNodeIndex = Atomics.load(sharedBuffer, childPointerOffset);

        if (nextNodeIndex === 0) {
            // 자식이 없으므로 생성 시도
            const allocatedNodeIndex = Atomics.add(sharedBuffer, NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET, NODE_SIZE);

            // 새 노드 초기화
            Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + CHARACTER_CODE_OFFSET, charCode);
            Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET, 0);
            // 모든 자식 포인터는 기본적으로 0
            for (let k = 0; k < NODE_SIZE - CHILDREN_OFFSET; k++) {
                Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + CHILDREN_OFFSET + k, 0);
            }

            // 새 노드를 원자적으로 연결 시도
            const actualOldValue = Atomics.compareExchange(sharedBuffer, childPointerOffset, 0, allocatedNodeIndex);

            if (actualOldValue === 0) {
                // 노드 연결 성공, 진행
                nextNodeIndex = allocatedNodeIndex;
            } else {
                // 다른 워커가 노드를 연결했으므로 그들의 것을 사용. 우리 할당 노드는 이제 사용되지 않음.
                // 실제 시스템에서는 여기서 프리 리스트를 더 견고하게 관리해야 함.
                // 단순화를 위해 승자의 노드를 사용.
                nextNodeIndex = actualOldValue;
            }
        }
        currentNodeIndex = nextNodeIndex;
    }
    // 최종 노드를 종단으로 표시
    Atomics.store(sharedBuffer, currentNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET, 1);
}

스레드 안전 검색 구현 (`search` 및 `startsWith` 연산)

단어를 검색하거나 주어진 접두사를 가진 모든 단어를 찾는 것과 같은 읽기 연산은 구조를 수정하지 않기 때문에 일반적으로 더 간단합니다. 그러나 동시 쓰기로부터 부분적인 읽기를 피하기 위해 일관되고 최신 값을 읽도록 원자적 로드를 계속 사용해야 합니다.

스레드 안전 검색을 위한 개념적 단계:

1. 루트에서 시작: 루트 노드에서 시작합니다.
2. 문자별 순회: 검색 접두사의 각 문자에 대해:
   1. 자식 인덱스 결정: 문자에 대한 자식 포인터 오프셋을 계산합니다.
   2. 자식 포인터 원자적으로 로드: Atomics.load(typedArray, current_node_child_pointer_index)를 사용합니다.
   3. 자식 존재 여부 확인: 로드된 포인터가 0이면 단어/접두사가 존재하지 않습니다. 종료합니다.
   4. 자식으로 이동: 존재하면 `current_node`를 로드된 자식 인덱스로 업데이트하고 계속합니다.
3. 최종 확인 (`search`의 경우): 전체 단어를 순회한 후, 최종 노드의 `isTerminal` 플래그를 원자적으로 로드합니다. 1이면 단어가 존재하고, 그렇지 않으면 그냥 접두사입니다.
4. `startsWith`의 경우: 도달한 최종 노드는 접두사의 끝을 나타냅니다. 이 노드에서 깊이 우선 탐색(DFS) 또는 너비 우선 탐색(BFS)을 시작하여(원자적 로드 사용) 하위 트리의 모든 종단 노드를 찾을 수 있습니다.

읽기 작업은 기본 메모리에 원자적으로 접근하는 한 본질적으로 안전합니다. 쓰기 중 `compareExchange` 로직은 유효하지 않은 포인터가 설정되지 않도록 보장하며, 쓰기 중 발생하는 모든 경쟁은 일관된 (한 워커에게는 약간 지연될 수 있지만) 상태로 이어집니다.

검색을 위한 예시(단순화된) 의사 코드:

function searchWord(word, sharedBuffer) {
    let currentNodeIndex = NODE_SIZE;

    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
        const charCode = word.charCodeAt(i);
        const childIndexInNode = charCode - 'a'.charCodeAt(0) + CHILDREN_OFFSET;
        const childPointerOffset = currentNodeIndex + childIndexInNode;

        const nextNodeIndex = Atomics.load(sharedBuffer, childPointerOffset);

        if (nextNodeIndex === 0) {
            return false; // 문자 경로가 존재하지 않음
        }
        currentNodeIndex = nextNodeIndex;
    }
    // 최종 노드가 종단 단어인지 확인
    return Atomics.load(sharedBuffer, currentNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET) === 1;
}

스레드 안전 삭제 구현 (고급)

삭제는 동시성 공유 메모리 환경에서 훨씬 더 어렵습니다. 순진한 삭제는 다음을 초래할 수 있습니다:

• 댕글링 포인터: 한 워커가 노드를 삭제하는 동안 다른 워커가 그 노드로 순회 중이라면, 순회 중인 워커는 유효하지 않은 포인터를 따를 수 있습니다.
• 일관성 없는 상태: 부분적인 삭제는 트라이를 사용할 수 없는 상태로 남길 수 있습니다.
• 메모리 단편화: 삭제된 메모리를 안전하고 효율적으로 회수하는 것은 복잡합니다.

삭제를 안전하게 처리하는 일반적인 전략은 다음과 같습니다:

• 논리적 삭제 (표시): 노드를 물리적으로 제거하는 대신, `isDeleted` 플래그를 원자적으로 설정할 수 있습니다. 이는 동시성을 단순화하지만 더 많은 메모리를 사용합니다.
• 참조 카운팅 / 가비지 컬렉션: 각 노드는 원자적 참조 카운트를 유지할 수 있습니다. 노드의 참조 카운트가 0으로 떨어지면, 실제로 제거 대상이 되며 메모리를 회수할 수 있습니다(예: 프리 리스트에 추가). 이 또한 참조 카운트에 대한 원자적 업데이트가 필요합니다.
• Read-Copy-Update (RCU): 읽기 빈도가 매우 높고 쓰기 빈도가 낮은 시나리오의 경우, 쓰기 작업자는 트라이의 수정된 부분에 대한 새 버전을 생성하고, 완료되면 새 버전에 대한 포인터를 원자적으로 교체할 수 있습니다. 읽기 작업은 교체가 완료될 때까지 이전 버전에서 계속됩니다. 이는 트라이와 같은 세분화된 자료 구조에 구현하기 복잡하지만 강력한 일관성 보장을 제공합니다.

많은 실제 애플리케이션, 특히 높은 처리량이 요구되는 경우, 일반적인 접근 방식은 트라이를 추가 전용(append-only)으로 만들거나 논리적 삭제를 사용하여 복잡한 메모리 회수를 덜 중요한 시간으로 미루거나 외부에서 관리하는 것입니다. 진정으로 효율적이고 원자적인 물리적 삭제를 구현하는 것은 동시성 자료 구조 분야에서 연구 수준의 문제입니다.

실용적 고려 사항 및 성능

동시성 트라이를 구축하는 것은 정확성뿐만 아니라 실용적인 성능과 유지보수성에 관한 것이기도 합니다.

메모리 관리 및 오버헤드

• `SharedArrayBuffer` 초기화: 버퍼는 충분한 크기로 미리 할당되어야 합니다. 최대 노드 수와 고정 크기를 추정하는 것이 중요합니다. SharedArrayBuffer의 동적 크기 조정은 간단하지 않으며 종종 더 큰 새 버퍼를 만들고 내용을 복사해야 하므로, 연속적인 작업을 위한 공유 메모리의 목적을 무색하게 합니다.
• 공간 효율성: 고정 크기 노드는 메모리 할당 및 포인터 연산을 단순화하지만, 많은 노드가 희소한 자식 집합을 가질 경우 메모리 효율이 떨어질 수 있습니다. 이는 단순화된 동시성 관리를 위한 절충안입니다.
• 수동 가비지 컬렉션: SharedArrayBuffer 내에는 자동 가비지 컬렉션이 없습니다. 삭제된 노드의 메모리는 메모리 누수와 단편화를 피하기 위해 종종 프리 리스트를 통해 명시적으로 관리되어야 합니다. 이는 상당한 복잡성을 더합니다.

성능 벤치마킹

언제 동시성 트라이를 선택해야 할까요? 모든 상황에 대한 만능 해결책은 아닙니다.

• 단일 스레드 vs. 다중 스레드: 작은 데이터셋이나 낮은 동시성 환경에서는 웹 워커 통신 설정 및 원자적 연산의 오버헤드 때문에 메인 스레드의 표준 객체 기반 트라이가 여전히 더 빠를 수 있습니다.
• 높은 동시 쓰기/읽기 작업: 동시성 트라이는 대규모 데이터셋, 높은 양의 동시 쓰기 작업(삽입, 삭제) 및 많은 동시 읽기 작업(검색, 접두사 조회)이 있을 때 빛을 발합니다. 이는 메인 스레드에서 무거운 계산을 오프로드합니다.
• `Atomics` 오버헤드: 원자적 연산은 정확성을 위해 필수적이지만, 일반적으로 비원자적 메모리 접근보다 느립니다. 이점은 개별 작업의 속도가 아니라 여러 코어에서의 병렬 실행에서 나옵니다. 특정 사용 사례에 대한 벤치마킹은 병렬 속도 향상이 원자적 오버헤드를 능가하는지 판단하는 데 중요합니다.

오류 처리 및 견고성

동시성 프로그램을 디버깅하는 것은 악명이 높습니다. 경쟁 조건은 파악하기 어렵고 비결정적일 수 있습니다. 많은 동시 워커를 사용한 스트레스 테스트를 포함한 포괄적인 테스트가 필수적입니다.

• 재시도: `compareExchange`와 같은 작업이 실패하는 것은 다른 워커가 먼저 도착했음을 의미합니다. 로직은 삽입 의사 코드에서 보여준 것처럼 재시도하거나 적응할 준비가 되어 있어야 합니다.
• 타임아웃: 더 복잡한 동기화에서 `Atomics.wait`는 `notify`가 도착하지 않을 경우 교착 상태를 방지하기 위해 타임아웃을 가질 수 있습니다.

브라우저 및 환경 지원

• 웹 워커: 최신 브라우저와 Node.js(worker_threads)에서 널리 지원됩니다.
• `SharedArrayBuffer` & `Atomics`: 모든 주요 최신 브라우저와 Node.js에서 지원됩니다. 그러나 언급했듯이, 브라우저 환경에서는 보안 문제로 인해 SharedArrayBuffer를 활성화하려면 특정 HTTP 헤더(COOP/COEP)가 필요합니다. 이는 전 세계를 대상으로 하는 웹 애플리케이션의 중요한 배포 세부 사항입니다.
  • 글로벌 영향: 전 세계의 서버 인프라가 이러한 헤더를 올바르게 전송하도록 구성되었는지 확인해야 합니다.

사용 사례 및 글로벌 영향

JavaScript에서 스레드 안전하고 동시성 있는 자료 구조를 구축할 수 있는 능력은 특히 전 세계 사용자 기반에 서비스를 제공하거나 방대한 양의 분산 데이터를 처리하는 애플리케이션에 대한 가능성의 세계를 열어줍니다.

• 글로벌 검색 및 자동 완성 플랫폼: 국제 검색 엔진이나 전자상거래 플랫폼이 다양한 언어와 문자 집합에 걸쳐 제품 이름, 위치 및 사용자 쿼리에 대한 초고속 실시간 자동 완성 제안을 제공해야 한다고 상상해 보십시오. 웹 워커의 동시성 트라이는 메인 UI 스레드를 지연시키지 않고 대규모 동시 쿼리 및 동적 업데이트(예: 신제품, 인기 검색어)를 처리할 수 있습니다.
• 분산 소스로부터의 실시간 데이터 처리: 다른 대륙의 센서에서 데이터를 수집하는 IoT 애플리케이션이나 다양한 거래소에서 시장 데이터 피드를 처리하는 금융 시스템의 경우, 동시성 트라이는 문자열 기반 데이터 스트림(예: 장치 ID, 주식 티커)을 즉시 효율적으로 인덱싱하고 쿼리할 수 있어 여러 처리 파이프라인이 공유 데이터에서 병렬로 작업할 수 있습니다.
• 협업 편집 및 IDE: 온라인 협업 문서 편집기나 클라우드 기반 IDE에서 공유 트라이는 실시간 구문 검사, 코드 완성 또는 맞춤법 검사를 지원할 수 있으며, 다른 시간대의 여러 사용자가 변경 사항을 만들 때 즉시 업데이트됩니다. 공유 트라이는 모든 활성 편집 세션에 일관된 뷰를 제공합니다.
• 게임 및 시뮬레이션: 브라우저 기반 멀티플레이어 게임의 경우, 동시성 트라이는 게임 내 사전 조회(단어 게임용), 플레이어 이름 인덱스 또는 공유 세계 상태의 AI 경로 탐색 데이터를 관리하여 모든 게임 스레드가 응답성 있는 게임 플레이를 위해 일관된 정보로 작동하도록 보장할 수 있습니다.
• 고성능 네트워크 애플리케이션: 종종 전문 하드웨어나 저수준 언어로 처리되지만, JavaScript 기반 서버(Node.js)는 동시성 트라이를 활용하여 동적 라우팅 테이블이나 프로토콜 구문 분석을 효율적으로 관리할 수 있으며, 특히 유연성과 신속한 배포가 우선시되는 환경에서 그렇습니다.

이러한 예들은 계산 집약적인 문자열 작업을 백그라운드 스레드로 오프로드하면서 동시성 트라이를 통해 데이터 무결성을 유지하는 것이 글로벌 요구에 직면한 애플리케이션의 응답성과 확장성을 어떻게 극적으로 향상시킬 수 있는지를 강조합니다.

JavaScript 동시성의 미래

JavaScript 동시성의 환경은 지속적으로 발전하고 있습니다:

• WebAssembly와 공유 메모리: WebAssembly 모듈도 SharedArrayBuffer에서 작동할 수 있으며, 종종 CPU 바운드 작업에 대해 훨씬 더 세분화된 제어와 잠재적으로 더 높은 성능을 제공하면서도 JavaScript 웹 워커와 상호 작용할 수 있습니다.
• JavaScript 프리미티브의 추가 발전: ECMAScript 표준은 동시성 프리미티브를 계속 탐색하고 개선하여 일반적인 동시성 패턴을 단순화하는 더 높은 수준의 추상화를 잠재적으로 제공할 것입니다.
• 라이브러리 및 프레임워크: 이러한 저수준 프리미티브가 성숙함에 따라 SharedArrayBuffer와 Atomics의 복잡성을 추상화하는 라이브러리와 프레임워크가 등장할 것으로 예상되며, 개발자들이 메모리 관리에 대한 깊은 지식 없이도 동시성 자료 구조를 더 쉽게 구축할 수 있게 될 것입니다.

이러한 발전을 수용함으로써 JavaScript 개발자들은 가능한 것의 경계를 넓히고, 전 세계적으로 연결된 세상의 요구에 부응할 수 있는 고성능의 응답성 있는 웹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

결론

기본 트라이에서 완전한 스레드 안전 동시성 트라이로의 여정은 JavaScript의 놀라운 발전과 이제 개발자에게 제공하는 힘을 증명합니다. SharedArrayBuffer와 Atomics를 활용하여 우리는 단일 스레드 모델의 한계를 넘어 무결성과 고성능으로 복잡한 동시 작업을 처리할 수 있는 자료 구조를 만들 수 있습니다.

이 접근 방식에는 어려움이 따릅니다. 메모리 레이아웃, 원자적 연산 순서, 견고한 오류 처리에 대한 신중한 고려가 필요합니다. 그러나 크고 변경 가능한 문자열 데이터셋을 다루고 글로벌 규모의 응답성이 필요한 애플리케이션의 경우, 동시성 트라이는 강력한 솔루션을 제공합니다. 이는 개발자들이 차세대 고도로 확장 가능하고 상호작용적이며 효율적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 힘을 실어주며, 기본 데이터 처리가 아무리 복잡해지더라도 사용자 경험이 원활하게 유지되도록 보장합니다. JavaScript 동시성의 미래는 여기에 있으며, 동시성 트라이와 같은 구조를 통해 그 어느 때보다 흥미롭고 유능해졌습니다.