Python 3.13 - 스레드(Threads)에서 달라진 점: Free-Threading(실험적) 정리

4 분 소요

Python 3.13 - 스레드(Threads)에서 달라진 점: Free-Threading(실험적) 정리

Python 3.13(2024-10-07 릴리스)에서 스레딩과 관련해 가장 큰 변화는 GIL을 끌 수 있는 free-threaded 빌드가 공식적으로 들어왔다는 점입니다. 다만 실험적(Experimental) 기능이며, 기본 빌드에서는 여전히 GIL이 켜져 있습니다.

아래는 3.13 기준 핵심 변화와 실무 관점에서의 영향 요약입니다.

1. 핵심 요약

GIL 비활성화 빌드 제공: 3.13부터 free-threaded 모드가 공식 지원(실험적)되었습니다.
별도 실행 파일: free-threaded 빌드는 t 접미사로 구분됩니다(예: python3.13t).
공식 설치 지원: Windows/macOS 설치 프로그램에서 free-threaded 빌드를 선택 설치할 수 있습니다.
실행 중 GIL 재활성화 가능: PYTHON_GIL 또는 -X gil 옵션으로 런타임에 GIL을 켤 수 있습니다.

2. 왜 중요한가? (스레드 병렬성 관점)

GIL(Global Interpreter Lock)은 CPython에서 동시에 한 스레드만 바이트코드를 실행하도록 제한해 왔습니다. Python 3.13의 free-threaded 빌드는 멀티코어에서 스레드 병렬 실행을 가능하게 하는 방향으로 설계되었습니다. 이 변화는 PEP 703에서 정의되었습니다.

3. 실제로 어떻게 쓰나? (빌드/확인 방법)

3.1 free-threaded 빌드 설치/빌드

Windows/macOS: 공식 인스톨러에서 free-threaded 빌드를 선택 설치 가능
소스 빌드: --disable-gil 옵션으로 빌드
macOS 참고: 설치 시 python3.13t 실행 파일이 함께 제공됩니다.

3.2 현재 인터프리터가 free-threaded 인지 확인

python -VV 또는 sys.version에 “experimental free-threading build” 표시 여부 확인
sys._is_gil_enabled()로 현재 실행 중 GIL 활성 여부 확인 가능
sysconfig.get_config_var(\"Py_GIL_DISABLED\")로 빌드 자체가 free-threaded인지 판별 가능

4. 동작상의 변화 및 제한 사항

4.1 스레드 안전성

dict, list, set 등 내장 타입은 내부 락을 사용해 기본 동작이 GIL 빌드와 유사하도록 설계됨
다만 이는 구현 세부사항이므로 동기화는 threading.Lock 등 명시적 락을 권장

4.2 알려진 제한 사항 (3.13)

Immortalization: 특정 객체는 해제되지 않는 “immortal” 상태로 남아 메모리 사용량 증가 가능
Frame 객체: 다른 스레드에서 frame 접근 시 크래시 위험 → sys._current_frames()는 일반적으로 안전하지 않음
Iterator 공유: 동일 iterator를 여러 스레드가 공유하면 누락/중복/크래시 가능
싱글 스레드 성능: 3.13 기준 pyperformance에서 약 40% 오버헤드. 원인은 PEP 659 전문화 인터프리터 비활성화

5. C 확장 모듈과의 관계 (중요)

C 확장 모듈은 free-threaded 빌드용으로 별도 빌드가 필요합니다.
확장이 free-threading을 명시적으로 지원하지 않으면, import 시 GIL이 자동으로 켜질 수 있음(경고 출력).
빌드/패키징에서는 t 접미사 ABI를 사용하므로 별도 휠이 필요합니다.

6. 예제: 3.13 이전(GIL) vs 3.13 free-threaded

아래 예제는 동일 코드가 GIL 빌드에서는 병렬 CPU 실행이 제한되고, free-threaded 빌드에서는 코어 수만큼 병렬성이 기대될 수 있음을 보여줍니다. (환경, 워크로드, OS, 확장 모듈에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.)

6.1 CPU 바운드 (스레드 vs 프로세스)

import os
import time
import threading
from multiprocessing import Process

def cpu_bound(n: int) -> int:
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i * i
    return s

def run_threads(workers: int, n: int):
    ts = [threading.Thread(target=cpu_bound, args=(n,)) for _ in range(workers)]
    t0 = time.perf_counter()
    for t in ts: t.start()
    for t in ts: t.join()
    return time.perf_counter() - t0

def run_processes(workers: int, n: int):
    ps = [Process(target=cpu_bound, args=(n,)) for _ in range(workers)]
    t0 = time.perf_counter()
    for p in ps: p.start()
    for p in ps: p.join()
    return time.perf_counter() - t0

if __name__ == "__main__":
    workers = os.cpu_count() or 4
    n = 30_000_000
    print("threads:", run_threads(workers, n))
    print("procs  :", run_processes(workers, n))

해석 가이드:

3.12 이하 GIL 빌드: threads가 CPU 병렬 이득이 제한됨. procs가 유리.
3.13 free-threaded: threads도 CPU 병렬성이 나타날 가능성이 있음.

6.2 I/O 바운드 (GIL 빌드에서도 스레드가 유리)

import time
import threading

def io_bound():
    time.sleep(0.1)

def run_threads(workers: int):
    ts = [threading.Thread(target=io_bound) for _ in range(workers)]
    t0 = time.perf_counter()
    for t in ts: t.start()
    for t in ts: t.join()
    return time.perf_counter() - t0

print(run_threads(50))

I/O 바운드 작업에서는 3.12 이하 GIL 빌드에서도 스레딩이 유효합니다.

6.3 현재 인터프리터에서 GIL/Free-Threading 확인

import sys
import sysconfig

print(sys.version)
print("GIL enabled?", sys._is_gil_enabled())
print("Free-threaded build?", bool(sysconfig.get_config_var(\"Py_GIL_DISABLED\")))

sys._is_gil_enabled()는 3.13 이상에서 런타임 GIL 여부 확인
Py_GIL_DISABLED는 빌드 자체가 free-threaded인지 확인

7. 프로세스/스레드 구조 비교 (개념)

아래는 GIL/Thread/Process의 구조적 차이를 간단히 정리한 비교입니다.

7.1 구조 비교 요약

Threading (기본 GIL 빌드)
하나의 프로세스, 여러 스레드, 동일 메모리 공간 공유.
GIL 때문에 CPU 바이트코드 병렬 실행 불가.

Threading (free-threaded 빌드)
하나의 프로세스, 여러 스레드, 동일 메모리 공간 공유.
GIL 비활성화 가능 → CPU 병렬 실행 가능성.

Multiprocessing
여러 프로세스, 각 프로세스는 독립된 메모리 공간.
GIL을 우회하며 멀티코어 활용 가능.

7.2 그림으로 보기

GIL 빌드 (Threading)
┌─────────────────────┐
│ Process             │
│  ├─ Thread A (GIL)   │
│  ├─ Thread B (wait)  │  -> 한 번에 하나만 Python 실행
│  └─ Thread C (wait)  │
└─────────────────────┘

Free-threaded 빌드
┌─────────────────────┐
│ Process             │
│  ├─ Thread A (run)   │
│  ├─ Thread B (run)   │  -> 여러 스레드 동시 실행 가능
│  └─ Thread C (run)   │
└─────────────────────┘

Multiprocessing
┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐
│ Proc A   │  │ Proc B   │  │ Proc C   │  -> 각각 독립 메모리
└──────────┘  └──────────┘  └──────────┘

8. 실무 체크리스트

CPU 바운드 스레딩 성능이 중요한 워크로드인가?
C 확장 모듈 의존성이 많다면, free-threaded 대응 여부를 먼저 확인
sys._is_gil_enabled() / python -VV로 환경을 확실히 구분
성능 저하(싱글 스레드)와 안정성(실험적)을 고려

9. 정리

Python 3.13의 free-threaded 빌드는 스레드 병렬성의 큰 변곡점입니다. 다만 아직 실험적이며 성능/호환성 제약이 있어, 현업에서는 선별적 테스트 도입이 안전합니다.

참고 링크

What’s New In Python 3.13: https://docs.python.org/3.13/whatsnew/3.13.html
Python experimental support for free threading (3.13): https://docs.python.org/3.13/howto/free-threading-python.html
C API Extension Support for Free Threading (3.13): https://docs.python.org/3.13/howto/free-threading-extensions.html
Python on macOS (3.13) - Installing Free-threaded Binaries: https://docs.python.org/3.13/using/mac.html
PEP 703 – Making the GIL Optional: https://peps.python.org/pep-0703/

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Python 3.13 - 스레드(Threads)에서 달라진 점: Free-Threading(실험적) 정리

1. 핵심 요약

2. 왜 중요한가? (스레드 병렬성 관점)

3. 실제로 어떻게 쓰나? (빌드/확인 방법)

3.1 free-threaded 빌드 설치/빌드

3.2 현재 인터프리터가 free-threaded 인지 확인

4. 동작상의 변화 및 제한 사항

4.1 스레드 안전성

4.2 알려진 제한 사항 (3.13)

5. C 확장 모듈과의 관계 (중요)

6. 예제: 3.13 이전(GIL) vs 3.13 free-threaded

6.1 CPU 바운드 (스레드 vs 프로세스)

6.2 I/O 바운드 (GIL 빌드에서도 스레드가 유리)

6.3 현재 인터프리터에서 GIL/Free-Threading 확인

7. 프로세스/스레드 구조 비교 (개념)

7.1 구조 비교 요약

7.2 그림으로 보기

8. 실무 체크리스트

9. 정리

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