멀티스레드 동시성 이슈를 해결하는 Atomic 변수와 Concurrent 컬렉션

0. 들어가며

 

자바에서 스레드를 공부하다 보니 단일 스레드 환경에서는 문제없이 동작하던 코드가 멀티스레드 환경으로 확장되는 순간 예상치 못한 문제가 발생할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다.

여러 스레드가 동시에 하나의 자원에 접근하면서 값이 꼬이거나, 실행할 때마다 결과가 달라지는 동시성 이슈(Concurrency Issue) 가 발생하는 것입니다. 이러한 문제는 단순히 코드 문법의 문제가 아니라, 멀티스레드 환경에서 데이터를 어떻게 안전하게 공유하느냐와 깊은 관련이 있었습니다.

처음에는 synchronized 키워드만으로 해결할 수 있을 것이라 생각했지만, 실무 코드와 자료들을 살펴보면서 성능 저하, 코드 복잡도 증가 같은 한계도 함께 존재한다는 점을 알게 되었습니다.

이 과정에서 자바가 제공하는 Atomic 변수와 Concurrent 컬렉션이라는 동시성 도구를 접하게 되었고 락을 직접 제어하지 않으면서도 스레드 안전성을 보장하는 방식이 매우 인상적이었습니다.

이번 글은 멀티스레드 환경에서 발생하는 동시성 이슈를 해결하기 위해 제가 공부하며 정리한 Atomic 변수와 Concurrent 컬렉션의 개념, 특징, 사용 시점을 정리한 내용입니다. 멀티스레드를 처음 접하는 분들도 “왜 필요한지, 언제 써야 하는지”를 이해할 수 있도록 설명해보고자 합니다.

 

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1. 동시성 이슈의 본질

멀티스레드 환경에서 문제가 발생하는 핵심 이유는 단 하나입니다.

여러 스레드가 동시에 같은 데이터를 읽고 쓰기 때문입니다. 

count++;

이 한 줄의 코드도 실제로는 다음과 같은 단계로 나뉩니다.

1. 메모리에서 count 값을 읽는다
2. 값을 1 증가시킨다
3. 증가된 값을 다시 메모리에 쓴다

두 개의 스레드가 동시에 이 코드를 실행하면,
각 스레드가 같은 값을 읽고 덮어쓰면서 값 손실(Lost Update) 이 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 원자성(Atomicity) 과 스레드 안전(Thread-Safe) 입니다.

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2.  Atomic 변수란 무엇인가

Atomic 변수는 연산을 더 이상 쪼갤 수 없는 원자적(Atomic) 단위로 수행하도록 보장하는 변수입니다.
자바에서는 java.util.concurrent.atomic 패키지에서 제공합니다.

대표적인 Atomic 클래스는 다음과 같습니다.

• AtomicInteger
• AtomicLong
• AtomicBoolean
• AtomicReference

Atomic 변수의 핵심 목표는 동기화 키워드 없이도 스레드 안전성을 보장하는 것입니다.

이를 가능하게 하는것이 알고리즘이 CAS 알고리즘입니다..

 

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2-1 Atomic 변수의 동작 원리 (CAS)

Atomic 변수는 내부적으로 CAS(Compare-And-Swap) 라는 CPU 레벨의 연산을 사용합니다.

CAS는 다음과 같은 방식으로 동작합니다.

1. 현재 값이 예상한 값과 같은지 비교한다
2. 같다면 새로운 값으로 교체한다
3. 다르면 다시 시도한다

이 과정이 하나의 원자적 연산으로 수행되기 때문에,
중간에 다른 스레드가 개입할 수 없습니다.

즉, 락을 사용하지 않고도 안전한 변경이 가능해집니다.

 

Atomic 변수 예시

AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

// 여러 스레드에서 동시에 호출
count.incrementAndGet();

위 코드는 내부적으로 CAS를 사용하여 여러 스레드가 동시에 증가 연산을 수행해도 값이 꼬이지 않습니다.

synchronized를 사용한 코드보다 훨씬 간결하고 성능도 우수한 경우가 많습니다.

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Atomic 변수의 장점

 

• 락을 사용하지 않아 성능이 우수
• 코드가 간결하고 가독성이 좋음
• 데드락 위험이 없음
• 단순한 상태 값 관리에 최적화됨

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Atomic 변수의 단점

 

• 복합 연산에는 한계가 있음
  (여러 변수의 일관성을 동시에 보장하기 어려움)
• CAS 재시도가 많아질 경우 성능 저하 가능
• 비즈니스 로직이 복잡해질수록 사용이 어려움

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Atomic 변수는 언제 사용해야 할까

• 단일 값의 증가/감소, 상태 플래그 관리
• 요청 수, 성공/실패 카운트 같은 통계성 데이터
• 락을 사용하기엔 과한 단순 연산

“하나의 변수에 대한 단순 연산” 이라면 Atomic 변수가 가장 좋은 선택입니다.

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3.  Concurrent 컬렉션이란 무엇인가

Concurrent 컬렉션은 멀티스레드 환경에서 안전하게 사용할 수 있도록 설계된 컬렉션입니다.
자바에서는 java.util.concurrent 패키지에서 제공합니다.

대표적인 Concurrent 컬렉션은 다음과 같습니다.

• ConcurrentHashMap
• CopyOnWriteArrayList
• ConcurrentLinkedQueue
• BlockingQueue 계열

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3-1 왜 일반 컬렉션은 위험할까

ArrayList, HashMap 같은 일반 컬렉션은
멀티스레드 환경에서 스레드 안전하지 않습니다.

Map<String, String> map = new HashMap<>();

여러 스레드가 동시에 put, get을 수행하면
데이터 불일치, 무한 루프, 예기치 않은 예외가 발생할 수 있습니다.

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ConcurrentHashMap 예시

List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
list.add("A");
list.add("B");

쓰기 시점에 새로운 배열을 복사하는 방식으로 동작하며,
읽기 성능이 매우 빠르다는 특징이 있습니다.

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Concurrent 컬렉션의 장점

• 멀티스레드 환경에서 안전한 데이터 공유
• 높은 동시성 성능
• 복잡한 동기화 코드 제거 가능
• 실무에서 검증된 안정성

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Concurrent 컬렉션의 단점

 

• 일반 컬렉션보다 메모리 사용량 증가
• 상황에 따라 성능이 오히려 낮을 수 있음
• 내부 동작 원리를 이해하지 못하면 오용 가능

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Concurrent 컬렉션은 언제 사용해야 할까

• 여러 스레드가 동시에 컬렉션을 읽고 쓰는 경우
• 캐시, 세션 저장소, 공유 데이터 관리
• 명시적인 락 사용을 피하고 싶을 때

“공유 컬렉션이 있다면 기본 선택지는 Concurrent 컬렉션” 이라고 생각해도 무방합니다.

 

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4.함께 알아두면 좋은 개념들

가시성(Visibility)

멀티스레드 환경에서는 한 스레드에서 변경한 값이
다른 스레드에서 즉시 보이지 않을 수 있습니다.

Atomic 변수와 Concurrent 컬렉션은
메모리 가시성 문제까지 함께 해결해 줍니다.

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synchronized와의 관계

Atomic과 Concurrent는 synchronized를 완전히 대체하는 개념이 아닙니다.
복잡한 비즈니스 규칙이나 여러 자원의 일관성이 필요할 경우에는
여전히 명시적인 락이 필요할 수 있습니다.

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마치며

 

Atomic 변수와 Concurrent 컬렉션은
멀티스레드 프로그래밍을 어렵지 않게 만들어주는 강력한 도구입니다.

중요한 것은 무조건 사용하는 것이 아니라,
문제의 성격에 맞는 도구를 선택하는 것입니다.

• 단순한 값 → Atomic 변수
• 공유 데이터 구조 → Concurrent 컬렉션
• 복잡한 로직 → 명시적 동기화

이 기준만 잘 지켜도 동시성 이슈로 인한 버그를 크게 줄일 수 있을 것입니다.

멀티스레드는 피할 수 없지만 준비된 개발자가 되는것이 중요하다고 생각합니다