BTrace를 이용한 스레드 문제 해결 과정

이번 시간에는 BTrace를 활용하여 Java 애플리케이션에서 발생하는 스레드 문제를 식별하고 해결하는 방법을 알아보겠습니다.

예시 코드와 함께 BTrace 스크립트를 작성하여 문제를 분석하고, 동시에 발생하는 문제를 해결하는 과정을 자세히 살펴보겠습니다.

이를 통해 스레드 문제에 대한 이해를 높이고, BTrace를 효과적으로 활용하여 애플리케이션의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 알아보겠습니다

BTrace를 이용한 스레드 문제 해결 과정

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분석 및 해결 절차

스레드 문제 해결을 위한  BTrace를 이용하는 과정은 다음과 같습니다.

 

1. 문제 파악

먼저, 자바 애플리케이션에서 발생하는 스레드 관련 문제를 파악합니다.

예를 들어, 스레드 락(lock) 상태에서 데드락(deadlock)이 발생하는 경우를 가정해 보겠습니다.

 

2. BTrace 스크립트 작성

BTrace를 사용하여 스레드 락 상태를 모니터링하는 스크립트를 작성합니다.

이를 통해 데드락이 발생하는 시점과 원인을 파악할 수 있습니다.

 

3. BTrace 실행

BTrace 스크립트를 컴파일하고 실행하여 자바 애플리케이션을 모니터링합니다.

 

4. 문제 해결

BTrace를 통해 모니터링한 결과를 분석하여 스레드 락 상태에서 데드락이 발생하는 원인을 찾습니다.

문제의 원인를 해결하기 위한 적절한 조치를 취합니다.

예를 들어, 스레드 락의 순서를 재조정하여 데드락을 피할 수 있습니다.

 

5. 테스트 및 확인

문제 해결 조치를 적용한 후, 애플리케이션을 테스트하여 스레드 문제가 해결되었는지 확인합니다.

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예시코드 작성 및 분석

1. 스레드 문제를 발생시키는 예시 코드 작성

public class ThreadProblem {
    private static int count = 0;
    
    public static void main(String[] args) {
        //1
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                count++ ;
            }
        });
        //2
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                count++;
            }
        });
        //
        thread1.start();
        thread2.start();
        try {
            //        
            thread1.join();
            thread2.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace(); //.
        }
        System.out.println("Count: " + count);
    }
}

 위 코드는 두 개의 스레드를 사용하여 count 변수를 증가시킵니다.

하지만, count 변수에 대한 동기화가 이루어지지 않기 때문에 스레드 경쟁(race condition)이 발생할 수 있습니다.

 

2. BTrace 스크립트 작성

다음은 BTrace 스크립트를 이용하여 스레드 문제를 찾는 예시입니다.

class ThreadProblem {
    @OnThreadStart
    public static void onThreadStart(Thread thread) {
        println("Thread started: " + thread.getName());
    }
    //
    @OnThreadEnd
    public static void onThreadEnd(Thread thread) {
        println("Thread ended: " + thread.getName());
    }
    //
    @OnMethod(
        clazz="ThreadProblem",
        method="incrementCount"
    )
    public static void onIncrementCount() {
        println("Count incremented by thread: " + Thread.currentThread().getName());
    }
}

 

위 스크립트는 스레드가 시작될 때마다, 종료될 때마다, 그리고 incrementCount() 메서드가 호출될 때마다 메시지를 출력합니다.

3. BTrace 스크립트 실행

btrace -cp . ThreadProblem.java ThreadProblem.bt

4. 출력값

Thread started: Thread-0
Thread started: Thread-1
Count incremented by thread: Thread-0
Count incremented by thread: Thread-0
Count incremented by thread: Thread-1
Count incremented by thread: Thread-0
Count incremented by thread: Thread-1
...
Count incremented by thread: Thread-1
Count incremented by thread: Thread-0
Thread ended: Thread-0
Thread ended: Thread-1
Count: 20000

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분석 및 개선

ThreadProblem BTrace 출력 결과를 통해 아래와 같이 스레드 경쟁이 발생함을 알 수 있습니다.

• Thread started 및 Thread ended 출력값을 통해 두 개의 스레드가 시작되고 종료되었음을 확인할 수 있습니다.
• Count incremented by thread 출력값을 통해 count 변수가 두 개의 스레드에 의해 증가되고 있지만 서로의 경쟁으로 누락되는 경우가 발생함을 확인할 수 있습니다.
• 따라서, count 변수의 예상 값은 20,000이지만, 실제 출력값은 스레드 경쟁으로 인해 20,000보다 적게 출력될 수 있습니다.

[개선 방안]

스레드 경쟁을 방지하기 위한 가장 간단한 방법은 synchronized 키워드를 사용하여 메서드나 블록을 동기화하는 것입니다.

아래는 동기화된 버전의 코드 예시입니다.

public class ThreadProblem {
 private static int count = 0; 
 public static synchronized void incrementCount() {
 count++;
 }
 public static void main(String[] args) {
   //1
    Thread thread1 = new Thread(() -> {
       for (int i = 0; i < 10000; i++) {
           incrementCount();
       }
     });
   //2 
   Thread thread2 = new Thread(() -> {
       for (int i = 0; i < 10000; i++) {
           incrementCount();
          }
       }); //.
    thread1.start();
    thread2.start();
    try {
      thread1.join();
      thread2.join();
    } catch (InterruptedException e) {
         e.printStackTrace(); //
      }
    System.out.println("Count: " + count);
 }
}

 

 이렇게 함으로써 여러 스레드가 count 변수를 안전하게 공유하고 수정할 수 있습니다.

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결론

이번 시간에는 BTrace를 이용하여 스레드 문제를 추적하고 개선하는 방법을 살펴보았습니다.

하지만 BTrace와 같은 디버깅 도구를 사용할 때는 신중해야 합니다.

실시간 추적과 수정이 애플리케이션에 영향을 줄 수도 있기에, 실제 운영환경에서는 각별한 주의가 필요합니다.