프로그래밍 스칼라: 실용적인 스칼라 활용법을 익히는 가장 확실한 실전 바이블 (2.11.x 버전 기반)

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2000

년대 초반 단일 코어

CPU

에 대한 무어의 법칙

Moore

’

s

law

이 무너지기 시작하면서, 다중코

어 문제

multicore

problem

가 점점 중요해지기 시작했다. 그 후 우리는 코어의 개수와 서버의 대수를

증가시키고, 수직적 성능 확장을 수평적 성능 확장으로 바꿈으로써 성능을 지속적으로 확장해

왔다.

이는 동시성 소프트웨어를 작성해야 한다는 의미이기 때문에, 개발자에게도 새로운 과제다. 동

시성은 전통적으로 공유된 변경 가능한 상태에 대한 접근을 조정해야 하기 때문에 쉽지 않다.

이는 락

lock

, 뮤텍스

mutex

, 세마포어

semaphore

와 같은 도구를 사용해서 어렵게 다중 스레드 프로

그램을 작성해야 한다는 의미다. 공유 접근을 제대로 조정하지 못하면

2

장에서 설명한 것처럼

여러분이 사용 중인 일부 변경 가능한 상태가 다른 스레드의 영향으로 인해 갑자기 예상과 다르

게 바뀌는 등의 유령 같은 원격 작용이 벌어질 수 있다. 또는 경합조건이나 락에 대한 경합이 일

어날 수도 있다.

불변성과 순수성을 채용하면 이런 문제를 많이 회피할 수 있다는 이유로 함수형 프로그래밍이

주류로 부상하기 시작했다. 또한 액터 모델과 같은 동시성에 대한 오래된 접근 방법의 부흥도

일어났다.

이번 장에서는 스칼라의 동시성 도구를 다룬다. 물론 다중 스레드

API

나 메시지 ...