Grand Central Dispatch(GCD)

Threads

Thread는 정확히는 thread of execution은 줄임말 입니다. 한 task(작업)의 자원을 시스템에서 어떻게 실행시키는지를 뜻하고 있죠. 실제로 우리가 사용하는 app에선 여러 작업(multiple tasks) 이 multiple thread로 동작합니다.
이런 multithreading로 작업했을 경우 많은 장점이 있습니다.

Faster execution: concurrently하게 작업되기 때문에 빠르게 작업이 가능
Responsiveness: UI는 main thread에서만 작업 되기 때문에, 여러 작업을 핟더라도 app 반응에 영향이 없다.
Optimized resource consumption: OS에 최적화 되어 있다.

하지만, 아래와 같은 짤과 같이 우리가 직접 OS의 thread를 직접 만들어서 사용하게 된다면 성능은 다 안좋아 지는걸 느낄 수 있습니다.

thread

제목: 내가 만든 multi thread

Dispatch queues

위와 같은 문제를 해결하기 위해 DispatchQueue를 사용할 수 있습니다.
DispatchQueue는 직접 thread를 만드는 것이 아닌 OS에게 thread를 만들 queue를 제공하는 것입니다. 간단하게 말하면 OS에 직접 thread를 만드는 것이 아니고 만들어야할 thread를 queue에 넣어 OS에서 thread를 최적화해서 만들 도록 하는 것입니다.

코드는 간단합니다.

let label = "com.grohong.dispatch"
let queue = DispatchQueue(label: label)

이렇게 DispatchQueue에 간단한 라벨링으로 생성한다면, 후에 해당 라벨로 queue를 재사용 할 수 있습니다.

The main queue

App 실행하게 되면 main dispatch queue가 만들어 집니다. 해당 queue의 serial queue에서는 UI 작업이 순차적으로 일어납니다. 그러니 해당 queue에 작업을 넣으면 사용자의 UI 반응에 영향이 가기 때문에, 성능이 저하되는 걸 체감할 수 있습니다.

DispatchQueue.main.sync { } 작업은 하면 안된다!

Quality of service

DispatchQueue는 serial 또는 concurrent하게 생성할 수 있습니다.
concurrent한 DispatchQueue도 간단하게 생성 할 수 있습니다.

let label = "com.grohong.dispatch.concurrent"
let queue = DispatchQueue(label: label, attributes: .concurrent)

이때, DispatchQueue의 Quality of service(QoS)를 설정하여 우선순위를 정할 수 있습니다.
UI와 상관없는 작업을 우선순위를 정하여 사용하고 싶은경우 아래와 같이 global queue에 QoS를 만들어 넣어주면 됩니다.

Global queues는 항상 concurrent 이고 FIFO(first in, firsst out) 입니다.

let queue = DispatchQueue.global(qos: .userInteractive)

개별 DispatchQueue도 다음과 같이 간단하게 만들 수 있습니다.

let queue = DispatchQueue(label: label, 
                          qos: .userInitiated,
                          attributes: .concurrent)

QoS는 6가지로 나뉘게 됩니다.

.userInteractive

userInteractive는 가장 높은 순위로 UI 반응과 동시에 빠르게 반응할 작업을 넣어줍니다.

.userInitiated

.userInitiated는 사용자의 반응과 동시에 시작하지만, 비동기적으로 처리될 작업을 넣어줍니다.

.utility

위의 QoS는 성능이 중요한 작업이라면, .utility는 I/O, networking 과 data feed 등 급하지 않은 일을 에너지 효율과 성능을 동시에 신경 쓰는 작업을 넣어줍니다.

.background

.background는 사용자가 눈치채지 못할 정도의 작업을 넣어 줍니다.

.default and .unspecified

우선순위를 안정해준 default value이고, unspecified 거의 사용하지 않는 단계의 작업을 뜻합니다.

Adding task to queues

Dispatch queues는 task에 method를 sync 또는 async 하게 처리하도록 추가할 수 있습니다.
간단한 async method를 추가하는 코드를 봐보겠습니다.

DispatchQueue.global(qos: .utility).async { [weak self] in
  guard let self = self else { return }

  // Perform your work here
  // ...

  // Switch back to the main queue to
  // update your UI
  DispatchQueue.main.async {
    self.textLabel.text = "New articles available!"
  }
}

여기서 주의할 점은 UI의 업데이트는 항상 main queue에서 이뤄져야 한다는 것입니다.

DispatchGroup

DispatchGroup은 class로 각각의 queue의 tasks를 group으로 묶어 관리할 수 있습니다.

let group = DispatchGroup()

someQueue.async(group: group) { ... your work ... } 
someQueue.async(group: group) { ... more work .... }
someOtherQueue.async(group: group) { ... other work ... } 

group.notify(queue: DispatchQueue.main) { [weak self] in
  self?.textLabel.text = "All jobs have completed"
}

위에 코드에서 볼 수 있듯이, 각각의 queue에 group을 설정 할 수 있습니다.
DispatchGroups은 notify(queue: )제공합니다. 해당 함수는 group에 모든 task가 모드 끝났을때 알려줍니다.

Synchronous waiting

만약 DispatchGroup에서 task가 끝나지 않아 notify(queue: )를 받지 못하는 경우가 생길 수 있습니다.
이럴 경우 wait(timeout) method를 사용하여 .timeOut 을 설정할 수 있습니다.

let group = DispatchGroup()
let queue = DispatchQueue.global(qos: .userInitiated)

queue.async(group: group) {
  print("Start job 1")
  Thread.sleep(until: Date().addingTimeInterval(10))
  print("End job 1")
}

queue.async(group: group) {
  print("Start job 2")
  Thread.sleep(until: Date().addingTimeInterval(2))
  print("End job 2")
}

if group.wait(timeout: .now() + 5) == .timedOut {
  print("I got tired of waiting")
} else {
  print("All the jobs have completed")
}

위 코드를 보면, wait(timeout)에 5초의 timeOut를 주어 만약 timeout 파라미터 시간내에 task가 끝나지 않는다면 조건문에서 예외처리가 가능합니다.

Wrapping asynchronous methods

DispatchGroup에서는 위에 예제 처럼 queue의 task가 끝날경우 group에 noti를 줍니다. 하지만 queue의 task 내부의 작업이 async하게 끝날 경우에는 task가 다 끝나지 않은 상황에서 noti가 가는 경우가 생길 것입니다.
이럴때 DispatchGroup의 enter 와 leave를 이용하여 해결 할 수 있습니다.

queue.dispatch(group: group) {
  // count is 1
  group.enter()
  // count is 2
  someAsyncMethod { 
    defer { group.leave() }
    
    // Perform your work here,
    // count goes back to 1 once complete
  }
}

위의 코드 처럼 task가 시작될때 enter()를 호출하여 DispatchGroup에 들어가는 것을 알리고, async한 task가 끝날 경우 defer를 이용하여 마지막에 task가 마무리 됐음을 leave() 알려주면 됩니다.

Semaphores

Semaphore을 이용하면 task에 사용되는 리소스를 관리할 수 있습니다.
아래 코드 처럼 DispatchSemaphore를 생성할때 사용할 리소를 정할 수 있습니다.

let semaphore = DispatchSemaphore(value: 4)

해당 DispatchSemaphore는 wait를 이용해 리소스를 준비하고, signal를 이용하여 리소스 해제 타임을 조절할 수 있습니다.

let group = DispatchGroup()
let queue = DispatchQueue.global(qos: .userInteractive)
let semaphore = DispatchSemaphore(value: 1)

let base = "https://wolverine.raywenderlich.com/books/con/image-from-rawpixel-id-"
let ids = [466881, 466910, 466925, 466931, 466978, 467028, 467032, 467042, 467052]

var images: [UIImage] = []

for id in ids {
    guard let url = URL(string: "\(base)\(id)-jpeg.jpg") else { continue }

    semaphore.wait()
    group.enter()

    let task = URLSession.shared.dataTask(with: url) { data, _, error in
        defer {
            print("Finish download \(id)")
            group.leave()
            semaphore.signal()
        }

        if error == nil,
           let data = data,
           let image = UIImage(data: data) {
            images.append(image)
        }
    }

    task.resume()
}

// Finish download 466881
// Finish download 466910
// Finish download 466925
// Finish download 466931
// Finish download 466978
// Finish download 467028
// Finish download 467032
// Finish download 467042
// Finish download 467052

위의 예제를 본다면, DispatchSemaphore의 리소스가 하나이기 때문에 이미지가 download가 순차적으로 이뤄지는걸 확인 할 수 있습니다.
하지만 리소스를 4개로 늘렸을 경우 리소스의 task가 끝나는 타이밍에 따라 다운로드가 다운이 이루어 집니다.

let semaphore = DispatchSemaphore(value: 4)

// Finish download 466881
// Finish download 466910
// Finish download 466931
// Finish download 467028
// Finish download 467032
// Finish download 467042
// Finish download 466925
// Finish download 466978
// Finish download 467052

// Always change....