[python] socket 동시 연결

최근에 개발한 기능 중에 2개의 로봇과 socket 통신이 있었다.

2개의 로봇에 동시에 요청이 들어가면 1번 로봇 → 2번 로봇 이렇게 순서대로 진행되어서

동시에 진행되도록 해보려고 한다.

확인

멀티스레드 방식, 비동기 방식 두가지가 있다.

멀티스레드

멀티스레드를 사용하면 각 소켓 연결을 별도의 스레드에서 처리하여 두 개의 연결을 동시에 관리할 수 있다

import socket
import threading

# 첫 번째 소켓 연결 함수
def connect_to_robot_a():
    s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    s.connect(('123.123.123.123', 65432))

    # 데이터 전송 예시
    data = "Hello from Robot A"
    s.sendall(data.encode())
    response = s.recv(1024).decode()
    print(f"Robot A response: {response}")
    s.close()

# 두 번째 소켓 연결 함수
def connect_to_robot_b():
    s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    s.connect(('123.123.123.123', 65433))

    # 데이터 전송 예시
    data = "Hello from Robot B"
    s.sendall(data.encode())
    response = s.recv(1024).decode()
    print(f"Robot B response: {response}")
    s.close()

# 메인 함수에서 두 스레드를 시작
if __name__ == "__main__":
    thread_robot_a = threading.Thread(target=connect_to_robot_a)
    thread_robot_b = threading.Thread(target=connect_to_robot_b)

    # 두 스레드 시작
    thread_robot_a.start()
    thread_robot_b.start()

    # 두 스레드가 끝날 때까지 대기
    thread_robot_a.join()
    thread_robot_b.join()

    print("Both connections completed.")

비동기(asyncio) 방식

비동기 방식은 이벤트 루프를 통해 두 소켓 연결을 동시에 처리 가능. 네트워크 I/O 작업에서는 멀티스레드보다 더 효율적이다.

import asyncio

async def connect_to_robot_a():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('123.123.123.123', 65432)

    # 데이터 전송 예시
    data = "Hello from Robot A"
    writer.write(data.encode())
    await writer.drain()

    # 서버로부터 응답 받기
    response = await reader.read(1024)
    print(f"Robot A response: {response.decode()}")

    writer.close()
    await writer.wait_closed()

async def connect_to_robot_b():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('123.123.123.123', 65433)

    # 데이터 전송 예시
    data = "Hello from Robot B"
    writer.write(data.encode())
    await writer.drain()

    # 서버로부터 응답 받기
    response = await reader.read(1024)
    print(f"Robot B response: {response.decode()}")

    writer.close()
    await writer.wait_closed()

# 메인 비동기 함수
async def main():
    await asyncio.gather(
    	connect_to_robot_a(),
        connect_to_robot_b(),
    )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

 

정리

비동기(asyncio)와 멀티스레드(threading)는 각각의 상황에 따라 적합한 선택이 될 수 있지만,

소켓 통신과 같은 I/O 바운드 작업에서는 비동기 방식이 일반적으로 더 나은 성능과 효율성을 제공한다.

	멀티 스레드	비동기
장점	1. CPU 바운드 작업에서 병렬 처리를 가능 (단, Python의 *GIL로 인해 한정적인 병렬성) 2. 멀티스레딩은 전통적인 동시성 처리 방식이므로, 비동기 방식에 비해 직관적인 코드 작성이 가능 3. 이미 멀티스레딩에 익숙한 경우, 구현과 디버깅이 더 쉬울 수 있다	1. 단일 스레드에서 여러 작업을 동시에 처리할 수 있기 때문에, 스레드 오버헤드가 없음 2. 네트워크 통신과 같은 I/O 작업에서는 비동기 방식이 더 효율적. CPU 자원을 거의 소모하지 않으며, I/O 작업이 끝날 때까지 다른 작업을 처리 가능 3. 소켓 통신처럼 비동기 네트워크 작업이 많을 때, 성능 향상을 기대할 수 있다 4. 코드가 명확하고 관리하기 쉬운 구조로 작성 가능
단점	1. 스레드 오버헤드: 스레드 생성과 관리에 추가적인 메모리와 CPU 자원이 소모 2. 동기화 이슈: 멀티스레딩은 종종 데드락, 레이스 컨디션과 같은 복잡한 문제들을 일으킬 수 있다. 3. 소켓 통신처럼 I/O 작업이 많은 환경에서는 스레드가 *유휴 상태로 대기 하는 시간이 많아서 비효율적일 수 있다.	1. CPU 바운드 작업(예: 데이터 분석, 복잡한 계산 등)에서는 적합하지 않다. 그런 경우에는 GIL(Global Interpreter Lock) 문제로 인해 asyncio만으로는 병렬 처리가 힘들 수 있다. 2. 비동기 패턴에 익숙하지 않다면 코드 작성 및 디버깅이 조금 복잡할 수 있다.
추천 상황	1. 소켓 통신, 파일 읽기/쓰기, 데이터베이스 쿼리와 같은 I/O 바운드 작업 2. 동시성 처리가 중요하고, 여러 I/O 작업을 비효율적으로 기다리고 싶지 않은 경우	1. CPU 바운드 작업(복잡한 계산 작업)에서 유용 2. 멀티코어 시스템에서 병렬 처리가 필요한 경우, 멀티프로세싱과 결합하여 더 나은 성능을 낼 수 있다

 

*GIL: Global Interpreter Lock의 약자로, 여러 개의 스레드가 파이썬 바이트코드를 한번에 하나만 사용할 수 있게 Lock을 거는 것

*유휴 상태: 컴퓨터 시스템이 사용 가능한 상태이나 실제적인 작업이 없는 시간