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volatile과 interlocked operation

August 02, 2011

volatile

다음과 같은 코드가 있다.

// 공유되는 변수, static 이라든지 member 변수라든지 전역변수라든지
int count = 0;
++count;
++count;
++count;

세 번의 ++ 연산을 모두 a 라는 변수에 수행하므로, 컴파일러는 최적화를 통해 다음과 같은 코드를 만들어낼 수 있다.

mov eax, dword ptr [count]
add eax, 1
add eax, 1
add eax, 1
mov dword ptr [count], eax

만약 multi-thread 환경에서 저 코드가 여러 thread에 의해 수행된다고 하면, add eax를 수행하고 mov dword ptr [count], eax를 수행하기 전에 switching이 되면, 다른 코드에서는 아직 count 연산이 반영되지 않은 연산을 수행하게 될 것이다.

즉, thread 1에서는 아직 연산결과가 eax에서 count로 반영이 안 되었는데, thread 2에서는 count로부터 값을 읽어서 연산을 수행해버리므로 계산 결과가 안드로메다로 간다는 것.

이럴 때 volatile 키워드를 사용한다. volatile 키워드를 붙이면 해당 변수의 값을 다른 무언가가 바꿀 수 있다는 의미, 즉 값이 보장되지 않음을 명시해주게 된다. 때문에 저렇게 최적화 과정을 통해 register를 사용하여 연산을 진행하고 그 값을 바로 메모리에 반영을 안해주는 것을 막아준다.

아래와 같이 바로바로 연산을 수행한 다음에 메모리에 넣어준다.

mov eax, dword ptr [count]
add eax, 1
mov dword ptr [count], eax
mov eax, dword ptr [count]
add eax, 1
mov dword ptr [count], eax
mov eax, dword ptr [count]
add eax, 1
mov dword ptr [count], eax

그래서 공유되는 변수에 volatile을 쓰면 바로 연산 결과를 메모리에 바로 반영해주고, 값을 읽어올 때도 register에 저장되어있는 것을 읽어오는게 아니라 바로 메모리에 있는 것을 읽어오니까 문제가 해결된다는 것 같은데

이게 수행의 원자성(atomic)과는 또 다른 이야기라서 그것까지 고려하려면 좀 다른 수를 써야한다. 위에서 보면 ++count 연산을 수행하기 위해 3개의 assembly 명령어가 수행되는데, 만약 add eax, 1 까지 수행했지만 mov eax, dword ptr [count] 를 수행하지 않은 시점에서 다른 thread 가 count 의 값을 접근해버리면? 역시 마찬가지로 잘못된 값을 읽을 것이다.

이 때문에 수행 구간의 배타성(exclusive)을 보장해주기 위해서 mutex(mutual exclusion)를 설정해주는 것이다. 공부를 대충해서 설명을 참 못해놨는데, 마침 설명이 잘 된 링크를 찾았으니 들어가서 보면 좋겠다.

volatile을 붙이면 메모리에 값을 바로 반영해주므로 여러 thread 에서 공유되는 flag 변수를 사용할 때는 volatile keyword를 사용해야 문제가 덜 생긴다. 하지만 flag 값 역시 누군가는 대입하고, 누군가는 읽을텐데 대입의 과정 역시 assembly instruction으로 한 명령이 아니기 때문에 문제가 될 수 있다. 즉, 대입하는 thread 가 아직 메모리에 반영을 안한 시점에 읽는 thread가 읽어버리면 잘못된 flag 값을 통해 잘못된 수행을 할 수 있다는 것이다.

이 때문에 lock을 써 mutex 구간으로 설정하든 아래의 interlocked operation을 사용해야한다.

interlocked

연산의 원자성이란 해당 연산이 multi-thread 환경에서 중간에 switching이 되어도 그 연산에 문제가 안 생기게 잘 수행된다는 이야기인데, 다음 예제를 보자

class Object
{
public:
    void Hit (void) { ++mCount; }
    Object (void) : mCount (0) {}
private:
    int mCount;

Object class의 객체는 몇 개의 thread에서 공유되는 변수이다. 그리고 Hit이라는 함수를 통해 각 Thread가 Object에 접근하는 회수를 측정한다고 하자.

이 연산에 대해 컴파일러는 대충 이런 기계어를 만들어낼거다.

mov eax, dword ptr [this]
mov ecx, dword ptr [eax]
add ecx, 1
mov edx, dword ptr [this]
mov dword ptr [edx], ecx
  • 먼저 this의 주소의 주소 값을 가져와서 eax에 넣는다. 그럼 거기가 this의 주소가 될 것이다.
  • 그 this를 또 dword ptr, 즉 this 가 가리키는 첫 번째 지점이 첫 번째 멤버 변수인 mCount가 되므로 ecx는 mCount 의 값이 들어간다.
  • 그리고 add 로 1을 증가시키고, 그 결과를 다시 this 가 가리키는 곳에 넣는다.

(위 assembly 는 visual studio 2010 에서 만들어준 코드인데, 값을 쓰는 과정에서 this 를 다시 edx에 가져오는 코드를 사용하는 이유는 잘 모르겠지만 추측해보면 최적화 없이 기계적으로 만들어진 코드이므로 eax의 값이 변경될 것을 고려하여 다시 this의 위치를 가져오는 것이 아닐까 한다)

위에서 언급했지만 Thread가 2개가 있을 때, Thread 1이 add ecx, 1까지만 수행한 상태에서 Thread 2가 mov ecx, dword ptr [eax]를 수행해버리면 Thread 1의 연산결과가 아직 mCount에 반영되어있지 않으므로 Thread 2는 Thread 1의 연산 결과를 무시할 것이다.

즉, Thread 1이 처음에 0을 가져와서, 1을 더해서 그 결과를 mCount에 넣는다. Thread 2가 처음에 0을 가져와서(아직 Thread 1의 연산 결과가 반영되지 않았으므로), 1을 더해서(그러므로 결과는 1) 그 결과를 mCount에 넣는다. (따라서 mCount 의 최종 결과는 1이 된다)

이렇듯 두 개 이상의 Thread가 동시에(하나의 core에서 switching 되든 다른 core에서 simultaneously 하게 돌아가든) 수행될 경우 전혀 예측과 다른 결과가 나온다는 것이다.

따라서 저렇게 여러 Thread에서 접근하여 수행되는 코드 중 공유되는 자원이 있을 경우 올바른 수행을 위해서 lock 등을 사용하여 배타적 실행을 보장해준다.
(하지만 kernel 단에서 관리해주는 세마포어는 꽤 큰 비용이 들고, spin lock 역시 cpu 소모를 피할 수 없다. 하지만 lock 을 사용했을 경우 가장 곤란한 문제는 dead lock이다.)

위와 같은 Hit 함수를 lock 으로 보호한다면 대충 이럴 것이다.

void Object::Hit (void)
{
    lock();
    ++mCount;
    unlock();
}

하지만 lock 등으로 보호해야 할 영역을 생각해보면 굉장히 그 영역이 축소된다.

  • 위의 코드에서는 단순히 mCount를 증가시키는 부분만 원자적으로 수행되면 되고,
  • 여타 Concurrent Data Structure를 보면 Stack(Node 기반)에서는 공유되는 변수인 Stack Head Pointer,
  • Queue(Node 기반)에서는 공유되는 변수인 Head와 Tail

즉 공유되는 변수, 즉 멤버 변수만 원자적인 연산을 사용하게 되면 lock 범위를 함수 전체가 아니라 한 명령 구문으로 줄일 수 있다는 것이다. (Compare And Swap 등)

그래서 intel에서는 이를 위한 interlocked instruction을 제공해 주었고, MS에서는 이를 wrapping하여 Interlocked API으로 지원해준다.

void Object::Hit (void)
{
    // 함수 인자 type 맞춰주기 위해 mCount 는 LONG type 이 되어야한다.
    InterlockedIncrement (&mCount);
}

위와 같이 작성하면 내부에서 mCount의 주소를 InterlockedIncrement로 넘겨준다. 그러면 InterlockedIncrement 함수에서는 저 메모리 주소를 가지고 있다가 내부에 lock 붙은 operation 수행을 통해(?) 그 주소가 가리키는 값을 1 증가시켜주는 것을 원자적으로 수행시켜준다.

즉, 저 코드는 여러 thread 에서 동시에 실행을 해도 증가시켜주는 구문인 InterlockedIncrement 함수가 원자적으로 증가시켜줌을 보장해주기 때문에 문제가 없다.

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