OS: 프로세스와 스레드

프로세스는 운영체제로부터 자원을 할당받아 독립적으로 실행되는 단위이고, 스레드는 프로세스 내에서 자원을 공유하며 실행되는 경량 단위이다.

핵심 요약 (TL;DR)

• 프로세스는 독립 메모리(Code, Data, Stack, Heap)를 가진 실행 단위, 스레드는 프로세스 내 자원을 공유하며 각자 Stack만 독립
• 프로세스 간 통신(IPC)은 비용이 크지만 안전하고, 스레드 간 통신은 빠르지만 동기화 문제 발생
• 컨텍스트 스위칭: 프로세스 전환은 캐시 초기화 등 오버헤드가 크고, 스레드 전환은 상대적으로 가벼움
• 현대 OS는 대부분 커널 레벨 스레드(1:1 모델)를 사용하며, Go의 고루틴처럼 M:N 모델도 존재

핵심 개념

프로세스 (Process)

프로세스는 운영체제로부터 자원을 할당받아 실행 중인 프로그램을 의미한다. 실행 파일이 메모리에 로드되면 프로세스가 된다.

각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가진다:

• Code (Text): 실행할 명령어(기계어)가 저장된 영역. 읽기 전용.
• Data: 전역 변수, 정적 변수가 저장된 영역. BSS(초기화 안 된 전역변수)와 구분.
• Heap: 동적 메모리 할당 영역. malloc(), new로 할당.
• Stack: 함수 호출 정보(지역 변수, 매개변수, 복귀 주소)가 저장되는 영역. LIFO 구조.

운영체제는 각 프로세스를 PCB(Process Control Block)로 관리한다. PCB에는 프로세스 상태, PID, 프로그램 카운터, 레지스터 값, 메모리 관리 정보, 열린 파일 목록 등이 담긴다.

스레드 (Thread)

스레드는 프로세스 내에서 실행되는 흐름의 단위이다. 하나의 프로세스 안에 여러 스레드가 존재할 수 있으며, 이들은 프로세스의 Code, Data, Heap을 공유하고 각자 독립적인 Stack과 레지스터만 가진다.

구분	프로세스	스레드
메모리	독립 (Code, Data, Stack, Heap)	공유 (Code, Data, Heap) + 독립 Stack
생성 비용	높음 (fork → 메모리 복사)	낮음 (Stack만 할당)
통신	IPC 필요 (파이프, 소켓, 공유 메모리)	전역 변수로 직접 통신
안전성	한 프로세스 크래시 → 다른 프로세스 무영향	한 스레드 크래시 → 프로세스 전체 종료
전환 비용	높음 (TLB, 캐시 초기화)	낮음 (공유 영역 유지)

PCB와 TCB

• PCB (Process Control Block): OS가 프로세스를 관리하기 위한 자료구조. PID, 상태, 레지스터, 메모리 맵, 파일 디스크립터 등 포함.
• TCB (Thread Control Block): 스레드별 정보 저장. TID, 스택 포인터, 프로그램 카운터, 레지스터 값, 소속 프로세스 PCB 포인터 포함.

동작 원리

graph TD
    subgraph Process_A ["프로세스 A (독립 메모리 공간)"]
        PCB_A["PCB: PID, 상태, 레지스터"]
        Shared_A["공유 영역: Code / Data / Heap"]
        subgraph Thread_A1 ["스레드 1"]
            Stack_A1["Stack 1"]
            Reg_A1["레지스터 1"]
        end
        subgraph Thread_A2 ["스레드 2"]
            Stack_A2["Stack 2"]
            Reg_A2["레지스터 2"]
        end
    end
    subgraph Process_B ["프로세스 B (독립 메모리 공간)"]
        PCB_B["PCB B"]
        Shared_B["공유 영역: Code / Data / Heap"]
        subgraph Thread_B1 ["스레드 1"]
            Stack_B1["Stack 1"]
            Reg_B1["레지스터 1"]
        end
    end

컨텍스트 스위칭 (Context Switching)

CPU가 현재 실행 중인 프로세스/스레드를 다른 것으로 교체하는 작업이다.

sequenceDiagram
    participant CPU
    participant P1 as 프로세스 A
    participant OS as 운영체제 (커널)
    participant P2 as 프로세스 B

    P1->>OS: 인터럽트 / 시스템 콜 / 타이머 만료
    OS->>OS: A의 PCB에 레지스터/PC 저장
    OS->>OS: B의 PCB에서 레지스터/PC 복원
    OS->>P2: CPU 제어권 전달
    Note over CPU: TLB 플러시, 캐시 미스 발생

프로세스 컨텍스트 스위칭은 메모리 주소 공간이 바뀌므로 TLB(Translation Lookaside Buffer) 플러시와 캐시 미스가 발생해 비용이 크다. 스레드 컨텍스트 스위칭은 같은 프로세스 내에서 일어나므로 TLB 플러시가 필요 없고 상대적으로 빠르다.

코드로 이해하기

예제 1: 멀티프로세스 (Python)

import os
import time

def child_work():
    """자식 프로세스 작업"""
    print(f"[자식] PID={os.getpid()}, 부모 PID={os.getppid()}")
    print(f"[자식] 독립 메모리 공간에서 실행 중")
    time.sleep(1)
    print(f"[자식] 작업 완료")

# fork()로 자식 프로세스 생성
pid = os.fork()

if pid == 0:
    # 자식 프로세스
    child_work()
elif pid > 0:
    # 부모 프로세스
    print(f"[부모] PID={os.getpid()}, 자식 PID={pid}")
    os.waitpid(pid, 0)  # 자식 종료 대기
    print(f"[부모] 자식 프로세스 종료 확인")

예제 2: 멀티스레드 (Python)

import threading
import time

# 공유 자원
counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment(name, count):
    """스레드가 공유 자원에 접근"""
    global counter
    for _ in range(count):
        with lock:  # 뮤텍스로 동기화
            counter += 1
    print(f"[{name}] 완료. counter={counter}")

# 스레드 생성 — 같은 프로세스 내 메모리 공유
t1 = threading.Thread(target=increment, args=("스레드-1", 100000))
t2 = threading.Thread(target=increment, args=("스레드-2", 100000))

t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print(f"최종 counter: {counter}")  # lock 덕분에 정확히 200000

예제 3: C에서 pthread

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>

// 공유 변수
int shared_data = 0;
pthread_mutex_t mutex;

void* thread_func(void* arg) {
    int id = *(int*)arg;
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
        pthread_mutex_lock(&mutex);   // 임계 영역 진입
        shared_data++;
        pthread_mutex_unlock(&mutex); // 임계 영역 탈출
    }
    printf("스레드 %d 완료\n", id);
    return NULL;
}

int main() {
    pthread_t t1, t2;
    int id1 = 1, id2 = 2;

    pthread_mutex_init(&mutex, NULL);
    pthread_create(&t1, NULL, thread_func, &id1);
    pthread_create(&t2, NULL, thread_func, &id2);
    pthread_join(t1, NULL);
    pthread_join(t2, NULL);

    printf("최종 shared_data: %d\n", shared_data); // 200000
    pthread_mutex_destroy(&mutex);
    return 0;
}

lock / pthread_mutex가 없으면 Race Condition으로 인해 결과가 200000보다 작아진다. 두 스레드가 동시에 counter++를 읽고-수정-쓰기 하면서 갱신이 유실되기 때문이다.

실무 적용

웹 서버 아키텍처

• 멀티프로세스: Apache prefork 모드. 요청마다 자식 프로세스 생성. 안정적이지만 메모리 사용량 큼.
• 멀티스레드: Apache worker 모드, Java 서블릿 컨테이너. 프로세스 내 스레드풀로 요청 처리. 효율적이지만 동기화 필요.
• 이벤트 기반: Nginx, Node.js. 싱글 스레드 + 이벤트 루프. 동기화 문제 없지만 CPU 바운드 작업에 약함.

스레드 풀 설정 (Spring Boot)

# application.yml
server:
  tomcat:
    threads:
      max: 200      # 최대 스레드 수
      min-spare: 10 # 유휴 스레드 수
    max-connections: 8192
    accept-count: 100

흔한 실수

1. 데드락: 두 스레드가 서로 상대의 락을 기다리며 영원히 대기. 락 순서를 일관되게 정하면 예방 가능.
2. Race Condition: 동기화 없이 공유 자원 접근. volatile 키워드만으로는 해결 안 됨 — 원자적 연산이나 락 필요.
3. 스레드 누수: 스레드 생성 후 join/종료 처리 누락. 스레드풀 사용으로 예방.

Deep Dive: 사용자 수준 스레드 vs 커널 수준 스레드

스레딩 모델

모델	설명	예시
N:1 (Many-to-One)	사용자 스레드 N개 → 커널 스레드 1개. 커널은 프로세스만 인식.	초기 Java Green Thread
1:1 (One-to-One)	사용자 스레드 1개 → 커널 스레드 1개. OS가 직접 스케줄링.	Linux pthread, Java HotSpot
M:N (Many-to-Many)	사용자 스레드 M개 → 커널 스레드 N개. 런타임이 매핑 관리.	Go 고루틴, Erlang 프로세스

Go의 고루틴은 M:N 모델의 대표적 사례다. 수백만 개의 고루틴을 소수의 OS 스레드에 매핑하여 경량 동시성을 구현한다. Go 런타임의 GMP 스케줄러(Goroutine-Machine-Processor)가 이 매핑을 담당한다.

Linux의 clone() 시스템 콜

Linux에서 fork()와 pthread_create()는 내부적으로 모두 clone() 시스템 콜을 사용한다. clone()의 플래그로 어떤 자원을 공유할지 결정한다:

• CLONE_VM: 메모리 공간 공유 (스레드)
• CLONE_FS: 파일 시스템 정보 공유
• CLONE_FILES: 파일 디스크립터 테이블 공유
• CLONE_SIGHAND: 시그널 핸들러 공유

즉, Linux에서 프로세스와 스레드의 차이는 “얼마나 공유하느냐”의 스펙트럼이다.

면접 Q&A

질문	핵심 답변
프로세스와 스레드의 가장 큰 차이는?	메모리 공유 여부. 프로세스는 독립 메모리, 스레드는 Code/Data/Heap 공유 + 독립 Stack.
PCB란?	OS가 프로세스 관리에 사용하는 자료구조. PID, 상태, 레지스터, 메모리 맵, 파일 디스크립터 등 포함.
멀티프로세스 대신 멀티스레드를 사용하는 이유?	생성 비용 낮고, 통신이 빠르고(공유 메모리), 컨텍스트 스위칭 오버헤드가 적음.
멀티스레드의 단점은?	동기화 복잡(데드락, Race Condition), 한 스레드 크래시 → 전체 프로세스 종료, 디버깅 어려움.
컨텍스트 스위칭이 비싼 이유?	레지스터/PC 저장·복원, TLB 플러시(프로세스 전환 시), 캐시 미스 증가.

정리

항목	설명
핵심 키워드	PCB, TCB, Context Switching, IPC, Multithreading, Synchronization
관련 개념	Race Condition, Mutex, Semaphore, Deadlock, Thread Pool
연관 주제	CPU 스케줄링, 동기화와 교착상태, IPC 메커니즘
난이도	★★☆☆☆
실무 중요도	★★★★★

관련 포스트

• OS: CPU 스케줄링 — 프로세스/스레드를 어떻게 CPU에 할당하는지

레퍼런스

영상

• 프로세스와 스레드의 차이 — 쉬운코드, 프로세스·스레드 개념을 시각적으로 설명
• Context Switching 이해하기 — 널널한 개발자, 컨텍스트 스위칭의 비용과 원리

문서 & 기사

• Linux man clone(2) — Linux에서 프로세스/스레드 생성의 핵심 시스템 콜
• OSTEP: Processes — 운영체제 교과서, 프로세스 개념 기초

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이 포스트는 HoneyByte 시리즈의 일부입니다.