시리즈: Concurrency-Essential

Concurrency Essential Curriculum

2026년 08월 24일

concurrency python go curriculum

Python과 Go를 짝지어 멀티프로세싱·멀티스레딩·비동기를 정복하는 종합 학습 로드맵입니다. 동시성 기초부터 동기화, 통신, 실전 통합 프로젝트까지 6단계로 도장을 깨며 나아갑니다.

2026년 08월 24일

concurrency process thread os python go

동시성 학습의 출발점 — 운영체제가 프로그램을 실행하는 방식(프로세스·스레드·컨텍스트 스위치)을 이해하고, 동시성 vs 병렬성의 차이와 Python/Go가 채택한 동시성 모델을 개괄합니다.

2026년 08월 24일

concurrency threading goroutine gil io-bound python go

I/O-집약 작업을 처리하는 핵심 도구 — Python threading이 GIL 아래에서도 왜 I/O엔 효과적인지, 그리고 Go의 고루틴이 왜 스레드보다 훨씬 가벼운지(M:N 스케줄러)를 같은 크롤링 벤치마크로 비교합니다.

2026년 08월 24일

concurrency multiprocessing parallel gil race cpu-bound python go

CPU-집약 작업을 진짜 병렬로 돌리는 방법 — Python multiprocessing/ProcessPoolExecutor로 GIL을 우회하고, Go의 GOMAXPROCS와 데이터 레이스의 위험성을 같은 소수/해시 벤치마크로 비교합니다.

2026년 08월 24일

concurrency synchronization lock semaphore deadlock race python go

여러 실행 단위가 공유 상태에 접근할 때 데이터 레이스를 막는 동기화 — Python Lock/RLock/Semaphore/Event와 Go sync.Mutex/atomic/WaitGroup을 비교하고, 반드시 피해야 할 데드락 4대 조건을 다룹니다.

2026년 08월 24일

concurrency communication queue pipe channel select pipeline python go

동시성의 또 하나의 큰 축, 메시지 전달 — Python queue.Queue/multiprocessing.Queue/Pipe와 Go channel+select를 비교하고, Fan-out/Fan-in 파이프라인 패턴으로 대량 작업을 분배하고 수집합니다.

2026년 08월 24일

concurrency worker-pool asyncio goroutine web-crawler python go

배운 모든 것을 통합하는 실전 프로젝트 — 대량 URL을 크롤링하는 워커 풀을 Python(asyncio·재사용)과 Go(고루틴·채널)로 각각 구현하고, 처리량·메모리·코드 복잡도를 비교·회고하며 시리즈를 마무리합니다.