1. 니가 작성한 테스트의 문제
lru_cache는 메모이제션 캐싱이고
lambada_:store_instance 는 'DI 컨테이너를 통한 애플리 케이션 스코프 싱글톤 인스턴스임'
이 캐싱차이는 너도 알거라 생각한다. 인스턴스 캐싱을 말하는데 왜 자꾸 메모이제션 캐싱을 이야기하냐 FAST API가 원하는 양식을 구현하는거임
2.asyncio.gather는 단일스레드내 비동기 동시성임
내가 테스트하려는건 parallelism임
이 상황에서 변경가능한(mutable)상태를 공유하는 싱글톤은 데이터 레이스가 발생함
3. 실행모델에 대한 오해
unvicorn -- worker2 같이 별개 os 프로세스 2개 띄우는건데 이게 뭐가 문제임? 당연히 메모리간 이고
4. Depends 방식은 리퀘스트 스코프(웹) 방식이고, 이건 VectorStore는 애플리케이션 스코프다.
FastAPI에서도 lifeSpan 쓰라고 한다.
import concurrent.futures
import threading
import time
# --- 1. '에이도비'가 주의해서 쓰면 된다는 '가변 싱글톤' ---
# (예시로 든 'dict'처럼 '가변 상태(counter)'를 가짐)
class NaiveMutableSingleton:
_instance = None
def __new__(cls):
# 고전적인 싱글톤 구현
if cls._instance is None:
time.sleep(0.0001) # 스레드 충돌을 유도하기 위한 약간의 딜레이
cls._instance = super().__new__(cls)
cls._instance.counter = 0 # <-- 이것이 '공유된 가변 상태'
return cls._instance
def increment(self):
"""
이 함수는 '스레드 안전(Thread-Safe)'하지 않는다
"""
current_val = self.counter # 1. 값 읽기 (Read)
# --- 위험 구간 (Critical Section) ---
# 이 시점에 다른 스레드가 끼어들어 'current_val'을 동시에 읽을 수 있음!
time.sleep(0.0001) # 다른 스레드가 끼어들 시간을 강제로 만듦
# --- 위험 구간 끝 ---
self.counter = current_val + 1 # 2. 값 쓰기 (Write)
# --- 2. '에이도비'의 테스트(asyncio)가 아닌, '진짜 병렬' 테스트 ---
# 멀티 스레드 (ThreadPoolExecutor)를 사용
NUM_THREADS = 10 # 10개의 스레드 (병렬 에이전트)
NUM_TASKS_PER_THREAD = 100 # 각 스레드가 100번씩 작업
TOTAL_TASKS = NUM_THREADS * NUM_TASKS_PER_THREAD # 총 예상 값 = 10 * 100 = 1000
print(f"--- '가변 싱글톤' 병렬 안정성 테스트 ---")
print(f"{NUM_THREADS}개의 병렬 스레드(에이전트)가 싱글톤의 counter를 {NUM_TASKS_PER_THREAD}번씩 총 {TOTAL_TASKS}번 증가시킵니다.")
print("('에이도비' 주장: '주의해서 쓰면' 문제없다)")
print("('내' 주장: '가변 싱글톤'은 병렬 환경에서 데이터 경쟁을 일으킨다)\n")
def run_task(task_id):
s = NaiveMutableSingleton()
for _ in range(NUM_TASKS_PER_THREAD):
s.increment()
# print(f"스레드 {task_id} 완료...") # 주석 해제 시 더 복잡하게 얽힘
# 진짜 병렬 실행
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=NUM_THREADS) as executor:
futures = [executor.submit(run_task, i) for i in range(NUM_THREADS)]
concurrent.futures.wait(futures)
# --- 3. 결과 ---
final_counter = NaiveMutableSingleton().counter
print("\n--- 테스트 결과 ---")
print(f"예상 최종 값 (기대 값): {TOTAL_TASKS}")
print(f"실제 최종 값 (측정 값): {final_counter}")
if final_counter == TOTAL_TASKS:
print("\n결과: ✅ 성공 (이론상 거의 불가능한 확률)")
else:
print(f"\n결과: ❌ 대실패! (값이 깨짐)")
print(f"이유: {TOTAL_TASKS - final_counter}번의 쓰기(write) 작업이 '데이터 경쟁'으로 인해 유실됨.")
print("이것이 '공유된 가변 상태'를 병렬로 접근할 때의 위.")
print("\n--- 결론 ---")
print("1. '에이도비'의 `asyncio.gather` 테스트는 '단일 스레드' 비동기라 이 문제를 발견조차 못함")
print("2. '주의해서 쓴다'는 말은, 모든 'increment' 함수에 'Lock'을 걸어야 한다는 뜻이며, 이는 코드를 복잡하게 하고 성능을 저하시킴.")
print("3. 내 방식(DI + Lifespan)은 애초에 이런 '가변 상태'를 공유하지 않고,")
print(" '스레드 세이프'하거나 '불변'한 객체의 '참조'를 주입하므로, 아키텍처 수준에서 이 위험이 없음.")
다시한번 말하지만 리소스 정리 빼먹은거 지적해준거 고맙게 생각함
그냥 어차피 꺼지면 리소스 정리되니까 빼먹었는데 명시적으로 넣는게 맞지.
근데 그건 그거고
이건 이거임.
너는 자꾸 '다중 이용자가 쓴다' 이걸로 착각하는데
그게 아님.
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