[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,100 +1,186 @@
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id: wiki-2026-0508-multi-threaded-architecture
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title: Multi threaded Architecture
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title: Multi-threaded Architecture
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-4271F6]
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aliases: [Multithreading, Concurrent Architecture, MT Architecture]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced]
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verification_status: applied
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tags: [architecture, concurrency, threading, performance]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Multi-threaded [[Architecture|Architecture]]"
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: cpp
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framework: stdthread-tbb-rayon
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# [[Multi-threaded Architecture|Multi-threaded Architecture]]
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# Multi-threaded Architecture
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 자바스크립트의 단일 스레드(Single-thread) 제약을 극복하기 위해 웹 워커(Web Worker)와 [[OffscreenCanvas|OffscreenCanvas]]를 활용하여 무거운 CPU 연산이나 3D 그래픽 렌더링을 백그라운드로 분리하고, 메인 스레드와 고효율로 상태를 동기화하여 매끄러운 반응성을 보장하는 진보된 애플리케이션 설계 패턴입니다.
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## 매 한 줄
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> **"매 work를 multiple threads에 분산하여 throughput · responsiveness를 동시에 확보."**. 1990s SMP era에서 출발하여 2026 현재 manycore (Apple M4 Max 16-core, AMD Threadripper 96-core), GPU offload, async/await coroutine model이 주류. Game engine · server · ML inference · browser engine 모두 multi-threaded 설계가 default.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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**1. 멀티스레딩의 필요성과 Web Worker 분리** 자바스크립트는 기본적으로 단일 스레드 환경이므로 대규모 데이터 정렬, 이미지 처리, 물리 연산 등 무거운 작업을 수행하면 메인 스레드가 블로킹되어 UI가 멈추는 프리징(Freezing) 현상이 발생합니다. 이를 방지하기 위해 무거운 연산을 웹 워커(Web Worker)로 오프로딩(Offloading)하면, UI 상호작용은 메인 스레드에서 방해 없이 처리하고 연산은 백그라운드 스레드에서 병렬로 진행할 수 있습니다. React 앱에서는 `@koale/useworker`와 같은 훅 기반 라이브러리를 통해 워커 설정을 단순화하여 활용할 수 있습니다.
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## 매 핵심
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**2. OffscreenCanvas와 [[WebGL|WebGL]]/R3F 렌더링 분리** 복잡한 3D 씬을 다루는 WebGL 애플리케이션이나 Three.js/React Three Fiber(R3F) 환경의 경우 렌더링 연산 자체가 메인 스레드 자원을 크게 소모합니다. `OffscreenCanvas`를 사용하면 DOM과 Canvas API를 분리하여 캔버스의 제어권을 웹 워커로 넘길 수 있습니다. 이 구조에서는 렌더링과 DOM 조작이 물리적으로 분리되어 서로의 성능에 영향을 주지 않으며, 메인 스레드의 트래픽(과부하)과 무관하게 워커에서 부드러운 애니메이션을 독립적으로 유지할 수 있습니다.
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### 매 thread model 종류
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- **OS thread (1:1)**: pthread, std::thread — kernel-scheduled, expensive context switch.
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- **Green thread / fiber**: Go goroutine, Java 21 virtual thread — userland scheduler, M:N mapping.
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- **Coroutine / async task**: C++20 coroutine, Rust async, Kotlin coroutine — stackless, await-resume.
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- **Task-based**: Intel TBB, .NET TPL, Apple GCD — work-stealing scheduler, no thread management.
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**3. 대리 인터랙션(Event Forwarding) 시스템** 웹 워커 내부에는 DOM이나 `window` 객체가 존재하지 않으므로 사용자의 마우스 클릭, 터치 등의 이벤트를 직접 수신할 수 없습니다. 따라서 메인 스레드에서 이벤트를 캡처한 뒤, 이벤트의 타입과 포인터 좌표 등 필수 데이터만 워커로 전달(`postMessage`)하여 워커 내부에서 상호작용 및 레이캐스팅([[Raycasting|Raycasting]])을 처리하도록 하는 이벤트 포워딩 파이프라인 구축이 필수적입니다.
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### 매 architectural pattern
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- **Producer-consumer**: bounded queue로 backpressure.
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- **Pipeline**: stage별 thread, ring buffer로 연결 (LMAX Disruptor).
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- **Fork-join**: divide & conquer, work-stealing.
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- **Actor**: 매 message passing (Akka, Erlang, Pony) — no shared state.
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- **Data parallelism**: SIMD + thread pool — Rayon `par_iter()`, OpenMP `#pragma omp parallel for`.
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**4. 고효율 상태 동기화 ([[State|State]] Synchronization)** 메인 스레드(React DOM UI)와 워커(WebGL 씬 또는 연산 로직) 양쪽에서 동일한 앱 상태를 읽고 써야 하는 경우, 스레드 간 상태 동기화가 가장 큰 과제가 됩니다.
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### 매 응용
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1. Game engine — render thread + game thread + audio thread + IO thread.
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2. Browser — process-per-tab + GPU process + utility processes.
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3. Database — connection pool + worker threads + background flush.
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- **프록시 및 델타 동기화:** Valtio와 같은 프록시 기반 상태 관리 도구를 사용하여 로컬 저장소를 구축한 뒤, 상태가 변할 때마다 변경된 작업 내용([[Opera|Opera]]tions/Delta)만 `Broadcast Channel API`를 통해 상대 스레드에 전달하여 동기화합니다.
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- **SharedArrayBuffer:** 지연 시간이 극도로 낮아야 하는 환경이나 ECS 기반의 게임에서는 두 스레드가 메모리를 직접 공유하는 `SharedArrayBuffer`를 사용하여 직렬화(Serialization) 및 복사 비용 없이 원자적(Atomic) 연산을 수행합니다.
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## 💻 패턴
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Graphics & Performance 분야의 자동 자산화 수행.
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### Thread pool with work queue (C++20)
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```cpp
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#include <thread>
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#include <queue>
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#include <mutex>
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#include <condition_variable>
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#include <functional>
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[Web Worker (웹 워커)|Web Worker (웹 워커]], [[OffscreenCanvas|OffscreenCanvas]], SharedArrayBuffer, 상태 관리 최적화 (Zustand, Jotai, Valtio)
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- **Projects/Contexts:** 고성능 실시간 상호작용 시스템을 위한 React 기반 게임 엔진 아키텍처, 대규모 데이터 분석 및 시각화 대시보드
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- **Contradictions/Notes:** 멀티스레딩이 무조건적인 성능 향상을 가져오지는 않습니다. 메인 스레드와 워커 스레드 간에 데이터를 주고받는 과정(`postMessage`)에는 직렬화로 인한 오버헤드(약 5~10ms)가 수반됩니다. 따라서 연산 시간이 50ms 미만인 비교적 가벼운 작업을 워커로 분리하면, 통신 비용이 연산 시간보다 커져 오히려 전체 성능이 하락할 수 있으므로 철저한 프로파일링을 기반으로 병목 구간에만 도입해야 합니다.
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_Last updated: 2026-04-15_
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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||||
class ThreadPool {
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||||
std::vector<std::jthread> workers;
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||||
std::queue<std::function<void()>> tasks;
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||||
std::mutex mtx;
|
||||
std::condition_variable cv;
|
||||
bool stop = false;
|
||||
public:
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||||
explicit ThreadPool(size_t n) {
|
||||
for (size_t i = 0; i < n; ++i)
|
||||
workers.emplace_back([this](std::stop_token st) {
|
||||
while (!st.stop_requested()) {
|
||||
std::function<void()> task;
|
||||
{
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||||
std::unique_lock lk(mtx);
|
||||
cv.wait(lk, [&]{ return stop || !tasks.empty(); });
|
||||
if (stop && tasks.empty()) return;
|
||||
task = std::move(tasks.front()); tasks.pop();
|
||||
}
|
||||
task();
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
template<class F> void submit(F&& f) {
|
||||
{ std::lock_guard lk(mtx); tasks.emplace(std::forward<F>(f)); }
|
||||
cv.notify_one();
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
```
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||||
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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||||
### Rust Rayon data parallelism
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||||
```rust
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||||
use rayon::prelude::*;
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
fn process_batch(items: &[Item]) -> Vec<Result> {
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||||
items.par_iter()
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||||
.filter(|i| i.valid())
|
||||
.map(|i| expensive_compute(i))
|
||||
.collect()
|
||||
}
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||||
// auto: work-stealing across all cores
|
||||
```
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Go goroutine + channel (fan-out / fan-in)
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||||
```go
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||||
func pipeline(input <-chan Job) <-chan Result {
|
||||
out := make(chan Result, 100)
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||||
var wg sync.WaitGroup
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||||
for i := 0; i < runtime.NumCPU(); i++ {
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||||
wg.Add(1)
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||||
go func() {
|
||||
defer wg.Done()
|
||||
for job := range input {
|
||||
out <- process(job)
|
||||
}
|
||||
}()
|
||||
}
|
||||
go func() { wg.Wait(); close(out) }()
|
||||
return out
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
### Lock-free SPSC ring buffer
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||||
```cpp
|
||||
template<typename T, size_t N>
|
||||
class SPSCQueue {
|
||||
alignas(64) std::atomic<size_t> head{0};
|
||||
alignas(64) std::atomic<size_t> tail{0};
|
||||
T buffer[N];
|
||||
public:
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||||
bool push(T v) {
|
||||
auto t = tail.load(std::memory_order_relaxed);
|
||||
auto next = (t + 1) % N;
|
||||
if (next == head.load(std::memory_order_acquire)) return false;
|
||||
buffer[t] = std::move(v);
|
||||
tail.store(next, std::memory_order_release);
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
### Game engine 3-thread architecture
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||||
```cpp
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||||
// Main thread: input + game logic
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||||
// Render thread: GPU command buffer
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||||
// IO thread: asset streaming
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||||
struct FrameSync {
|
||||
std::atomic<uint64_t> game_frame{0};
|
||||
std::atomic<uint64_t> render_frame{0};
|
||||
std::counting_semaphore<2> render_ready{0};
|
||||
};
|
||||
// double-buffer scene state to allow N+1 game tick parallel with N render
|
||||
```
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||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| CPU-bound, divisible work | Rayon / OpenMP / TBB |
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| IO-heavy (10k+ connections) | async/await (Tokio, asyncio, Node) |
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| Real-time game loop | dedicated threads + lock-free queue |
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||||
| Mixed workload | task-based (TBB, GCD) |
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| Simple parallel-for | thread pool + work queue |
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| Distributed across machines | actor (Akka) or message queue |
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**기본값**: task-based scheduler (TBB/Rayon/Tokio) — manual thread management 회피.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Concurrent_Rendering]] · [[Distributed_Computing]]
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||||
- 변형: [[Fiber_Architecture]] · [[Actor_Model]]
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||||
- 응용: [[Game_Loop]] · [[V8 Heap Architecture]] · [[Browser]]
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||||
- Adjacent: [[Lock-Free_Programming]] · [[SharedArrayBuffer_보안_이슈와_Cross-Origin_Isolation]] · [[Memory_Leaks]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: throughput-critical workload, multi-core utilization, real-time game/server, ML inference batching.
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**언제 X**: simple sequential script, IO-light short-lived task, single-core embedded — 매 overhead 큼.
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## ❌ 안티패턴
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- **Shared mutable state without sync**: data race · UB.
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- **Coarse global lock**: 매 single-thread보다 느림 (lock contention).
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- **Thread per request (10k+)**: stack memory 폭발 — async 또는 thread pool 사용.
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||||
- **busy-wait spin**: CPU 100% 소모 — condition variable / semaphore.
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- **False sharing**: 같은 cache line의 다른 atomic — alignas(64) cache padding.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Herb Sutter "The Free Lunch Is Over" 2005, Intel TBB docs, Rust async book 2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content (thread models, patterns, decision matrix) |
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Reference in New Issue
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