1️⃣ 들어가며 – ReentrantLock의 한계기존에 ReentrantLock과 ConcurrentHashMap을 활용해 인메모리 환경에서 동시성 제어를 시도해봤습니다.아래 글들을 참고해주세요. 👉 ReentrantLock, 쿠폰 발급으로 실습하고 테스트 코드로 증명해보기 | ReentrantLock 정리 [Java] ReentrantLock 정리 (with. synchronized)1️⃣ ReentrantLock 개요🔧 등장 배경멀티스레드 환경에서 공유 자원을 안전하게 다루기 위해 자바는 오래전부터 synchronized 키워드를 제공해왔다. 하지만 단순하고 자동화된 방식 뒤에는 유연성20s-hoon.tistory.com 하지만 단일 애플리케이션 서버에서의 락 제어는 수평 확장 환경에서는 무의미..

1️⃣ ReentrantLock 개요🔧 등장 배경멀티스레드 환경에서 공유 자원을 안전하게 다루기 위해 자바는 오래전부터 synchronized 키워드를 제공해왔다. 하지만 단순하고 자동화된 방식 뒤에는 유연성 부족, 디버깅 어려움, 조건 분기 처리 미지원 등의 문제가 있었다.❓ 왜 필요했을까? (synchronized의 한계)락 획득 시 타임아웃을 설정할 수 없음대기 중인 스레드를 interrupt할 수 없음조건을 나눠서 기다리기 어려움 (단일 wait/notify만 존재)락 제어가 블록 단위로만 가능하고 가시성이 낮음🧩 Synchronized vs ReentrantLock 비교구분SynchronizedReentrantLock🔐 락 획득/해제 방식암시적 (자동)명시적 (lock() / unlock..

1️⃣ 들어가며ConcurrentHashMap을 사용할 때 get과 put만 쓰고 있다면?실제로는 더 안전하고 효율적인 방법이 있다: 바로 computeIfAbsent, computeIfPresent이 글에서는 이 메서드들이 왜 동시성 환경에서 필수적인지 설명한다📌 미리 읽으면 이해가 편해요!아래 블로그 글에서 ConcurrentHashMap의 기본 개념과 동작 원리를 먼저 살펴보는 것을 추천합니다:https://20s-hoon.tistory.com/166 [Java] Java의 ConcurrentHashMap 정리1️⃣ ConcurrentHashMap이란?Java에서 멀티스레드 환경을 다루다 보면, 여러 스레드가 동시에 하나의 Map에 접근하는 상황이 자주 발생한다. 이때 단순히 HashMap을 사용..

1️⃣ 들어가며멀티스레드 환경에서 데이터를 안전하게 공유하기 위해 어떤 Map을 사용해야 할까?이전에 작성한 글 🔗ConcurrentHashMap 정리을 먼저 읽어보면,ConcurrentHashMap이 어떤 자료구조이고 왜 필요한지를 이론적으로 이해하는 데 도움이 된다. 이번 글에서는 그 내용을 실습을 통해 직접 확인해보려 한다.같은 코드, 같은 로직에서 Map만 HashMap으로 바꿨을 때 무슨 일이 벌어지는지 테스트를 통해 명확하게 보여줄 것이다.🧩 실습 목표ConcurrentHashMap을 사용한 경우와HashMap을 사용한 경우를 비교하여멀티스레드 환경에서 어떤 문제가 발생하는지를 실질적으로 검증한다단순히 "thread-safe하지 않다"는 말로는 와닿지 않는 부분을, 100개의 쓰레드가 동시..