⏱ 동시성과 병렬성 완전 정복 + Spring 실무 아키텍처 비교

✅ 동시성 (Concurrency)이란?

논리적으로 동시에 처리되도록 보이게 만드는 기술
하나의 CPU(코어)가 작업을 빠르게 번갈아가며 처리하는 구조입니다.

📌 대표 예시:

• 웹 서버가 여러 요청을 동시에 처리하는 것처럼 보이지만, 사실은 빠르게 번갈아 처리
• @Async, CompletableFuture 등은 이 구조 기반

✅ 병렬성 (Parallelism)이란?

물리적으로 여러 코어가 동시에 작업을 처리하는 것

📌 대표 예시:

• CPU 코어 4개 → 각각 별도의 계산을 동시에 처리
• Java parallelStream(), ForkJoinPool 등이 여기에 해당

🎯 동시성과 병렬성 비교

🧪 실무 예시 비교

🔸 동시성 (Spring @Async)

@Async
public CompletableFuture<User> findUserAsync() {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> userRepository.findById(1L));
}

• 논리적 동시 실행
• I/O 동안 다른 요청 처리 가능

🔸 병렬성 (Java Parallel Stream)

List<Integer> input = List.of(1,2,3,4);
input.parallelStream().map(this::processHeavyTask).collect(Collectors.toList());

• 물리적으로 병렬 실행 (멀티코어 분산)

🧠 Spring 비동기 처리 vs 병렬 처리 아키텍처 비교

✅ 비동기 처리 (I/O 중심)

[Client]
   ↓
[Controller] ---(@Async)---> [Service (Thread)]
   ↓                        ↘
응답 먼저 반환             [DB/API 요청 → 대기]
                             ↘
                          [결과 처리 후 Callback]

• @Async, CompletableFuture 기반
• Thread Pool(TaskExecutor) 활용
• 응답성을 높이는 데 적합 (I/O가 많을 때)

✅ 병렬 처리 (CPU 중심)

[Controller]
   ↓
[Service]
   ├── process1() ─▶ Core 1
   ├── process2() ─▶ Core 2
   └── process3() ─▶ Core 3

• parallelStream(), ForkJoinPool 등 사용
• 동시에 계산 처리
• 대량 연산, 이미지 처리 등에 적합

🔍 도식 요약

🚨 실무 팁

• ✅ I/O 작업은 비동기로, 계산/변환은 병렬로
• ✅ 공유 리소스는 최소화 or 동기화 처리 필수
• ✅ 병렬이 항상 빠르지 않다: 스레드 전환, 동기화 비용 주의
• ✅ 스레드 풀 크기와 코어 수 튜닝 중요

🧠 추가로 알아두면 좋은 개념

• Context Switching: CPU가 다른 스레드로 바뀔 때 → 오버헤드
• Race Condition: 두 스레드가 동시에 변수 접근 → 예외
• Deadlock: 서로 락 걸고 기다리다 무한 대기
• ThreadLocal: 스레드마다 고유 데이터를 보관할 때 사용

✅ 마무리 정리