병렬 Stream(parallelStream) 주의점 완벽 이해하기

병렬 Stream(parallelStream) 주의점 완벽 이해하기

많은 개발자가 처음 병렬 Stream을 보면 감탄한다.

 

list.stream()

 

를

 

list.parallelStream()

 

으로만 바꾸면

멀티코어 사용
↓
성능 향상

 

이 될 것 같기 때문이다.

하지만 실무에서는 오히려:

parallelStream() 때문에
성능이 더 느려지는 경우

 

가 정말 많다.

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1. Stream vs parallelStream

일반 Stream

 

list.stream()

 

---

병렬 Stream

 

list.parallelStream()

 

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차이

stream()
 ↓
순차 실행

parallelStream()
 ↓
병렬 실행

 

---

2. 예제

 

list.parallelStream()
    .forEach(System.out::println);

 

---

내부적으로

ForkJoinPool

 

사용.

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3. 실제 동작

100만 건 데이터.

1 ~ 1,000,000

 

---

parallelStream

1~250000

250001~500000

500001~750000

750001~1000000

 

---

자동 분할.

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4. 그럼 무조건 빠른가?

아니다.

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5. 병렬 처리 비용 존재

ForkJoinPool은:

작업 분할

Thread 할당

Context Switching

결과 병합

 

비용 발생.

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6. 작은 작업

예:

 

list.parallelStream()
    .map(x -> x + 1)

 

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데이터

100개

 

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결과

병렬 처리 비용

>

실제 작업 비용

 

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오히려 느려짐.

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7. 대표적인 실수

 

users.parallelStream()
     .map(User::getName)
     .toList();

 

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데이터

100건

 

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거의 무조건 손해.

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8. 언제 효과가 좋을까?

작업량이 클 때.

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예:

수백만 건

복잡한 계산

CPU 많이 사용

 

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9. CPU Bound 작업

대표.

암호화

압축

영상 처리

이미지 처리

수학 계산

 

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병렬 Stream 효과 좋음.

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10. 예시

 

numbers.parallelStream()
       .map(this::heavyCalculation)
       .toList();

 

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CPU 사용량 높음.

↓

병렬 처리 효과 큼.

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11. I/O Bound 작업

대표.

DB 조회

REST API 호출

파일 읽기

 

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12. 예시

 

users.parallelStream()
     .map(userService::findUser)
     .toList();

 

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매우 위험.

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13. 왜?

ForkJoinPool Thread가

DB 응답 대기

 

상태가 됨.

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CPU는 놀고 있음.

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14. ForkJoinPool 설계 목적

원래

CPU Bound 작업

 

용.

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I/O 작업용 아님.

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15. 실무에서 많이 하는 실수

 

ids.parallelStream()
   .map(id -> restTemplate.getForObject(...))

 

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생각.

병렬이니까 빠르겠지?

 

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실제.

Thread 고갈

Connection Pool 부족

응답 지연

 

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16. 순서 문제

일반 Stream.

 

list.stream()

 

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입력.

1 2 3 4 5

 

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출력.

1 2 3 4 5

 

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17. parallelStream

 

list.parallelStream()

 

---

출력.

3 1 5 2 4

 

가능.

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18. 왜?

여러 Thread가 동시에 처리.

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순서 보장 안 함.

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19. 예제

 

list.parallelStream()
    .forEach(System.out::println);

 

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결과.

순서 랜덤

 

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20. 순서 보장하려면

 

forEachOrdered()

 

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예:

 

list.parallelStream()
    .forEachOrdered(
        System.out::println
    );

 

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21. 문제

순서 보장 비용 발생.

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병렬 효과 감소.

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22. 공유 객체 문제

매우 중요.

---

잘못된 코드.

 

List<Integer> result =
        new ArrayList<>();

list.parallelStream()
    .forEach(result::add);

 

---

23. 문제

ArrayList

Thread-Safe 아님

 

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결과.

데이터 유실

Index 오류

 

가능.

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24. 왜?

여러 Thread가 동시에.

 

result.add(...)

 

수행.

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Race Condition 발생.

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25. 해결

Collector 사용.

---

좋은 예.

 

List<Integer> result =

list.parallelStream()

    .map(...)

    .toList();

 

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Stream이 내부적으로 안전하게 병합.

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26. synchronized 사용?

가능.

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Collections.synchronizedList(...)

 

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하지만.

Lock 경쟁

 

발생.

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성능 감소.

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27. ThreadLocal 문제

실무 중요.

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예:

 

ThreadLocal<UserContext>

 

사용.

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parallelStream

↓

ForkJoinPool Thread 사용.

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예상 못한 값 공유 가능.

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주의 필요.

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28. 트랜잭션 문제

Spring 실무 핵심.

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예:

 

@Transactional
public void process() {

    list.parallelStream()

}

 

---

29. 문제

Spring Transaction은

ThreadLocal

 

기반.

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30. 병렬 Thread

새 Thread.

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기존 트랜잭션 전달 안 됨.

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31. 결과

트랜잭션 깨짐

 

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가능.

---

32. SecurityContext 문제

Spring Security도.

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ThreadLocal

 

사용.

---

parallelStream 내부.

로그인 정보 없음

 

가능.

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33. ForkJoinPool 문제

매우 중요.

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parallelStream은 기본적으로

 

ForkJoinPool.commonPool()

 

사용.

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34. 공용 Pool

JVM 전체 공유.

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parallelStream

CompletableFuture

라이브러리

 

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같은 Pool 사용 가능.

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35. 결과

Pool 고갈

 

가능.

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36. 장애 사례

실제 많이 발생.

---

 

parallelStream()

 

남발.

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ForkJoinPool Thread 전부 사용

 

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다른 비동기 작업 정체.

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37. 병렬 Stream이 적합한 경우

대표.

CPU 계산

 

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대용량 데이터

 

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공유 상태 없음

 

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순서 중요하지 않음

 

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38. 병렬 Stream이 부적합한 경우

대표.

DB 호출

 

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REST API 호출

 

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파일 I/O

 

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트랜잭션 처리

 

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ThreadLocal 사용

 

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39. 실무 추천

DB 호출.

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좋은 방법.

 

CompletableFuture

 

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전용

 

ThreadPoolExecutor

 

사용.

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40. 예시

 

CompletableFuture
    .supplyAsync(
        task,
        customExecutor
    );

 

---

Pool 직접 제어 가능.

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41. 면접 단골 질문

Q. parallelStream 내부 구현은?

ForkJoinPool

 

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Q. 무조건 빠른가?

아니다

 

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Q. 어떤 작업에 적합한가?

CPU Bound

 

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Q. DB 조회에도 쓰면 좋은가?

아니다

 

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Q. 순서 보장되는가?

기본은 아니다

 

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Q. Spring @Transactional과 같이 쓰면?

주의 필요

ThreadLocal 기반이라
트랜잭션 전파 안 됨

 

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42. 실무 관점 정리

좋은 예

 

numbers.parallelStream()
       .map(this::encrypt)
       .toList();

 

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나쁜 예

 

ids.parallelStream()
   .map(userRepository::findById)
   .toList();

 

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더 나쁜 예

 

list.parallelStream()
    .forEach(result::add);

 

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43. 핵심 흐름 요약

parallelStream()
 ↓
ForkJoinPool
 ↓
작업 분할
 ↓
병렬 처리
 ↓
결과 병합

 

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44. 가장 중요한 핵심 한 줄

parallelStream은 ForkJoinPool 기반의 CPU Bound 병렬 처리에는 효과적이지만, DB/API 호출 같은 I/O 작업이나 ThreadLocal·트랜잭션이 연관된 환경에서는 성능 저하와 예상치 못한 문제를 유발할 수 있다.

 

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45. 동시성 & 멀티스레드 마지막 주제

다음 글은:

Virtual Thread (Java 21)

이다.

이 글을 배우면 지금까지 공부한:

Thread

↓

ThreadPool

↓

ForkJoinPool

↓

CompletableFuture

↓

Virtual Thread

 

까지 Java 동시성의 발전 흐름이 완성된다.

특히 최근 실무 면접에서는

Virtual Thread가 기존 ThreadPool을 대체할 수 있나요?

질문이 매우 자주 나온다.