쓰레드(Blocking)
- I/O 작업(DB, 네트워크 등)을 호출하면
- 그 작업이 끝날 때까지 스레드가 점유된 채 그대로 멈춰 있습니다.
- 다른 코드를 실행할 수 없습니다.
코루틴(Suspension)
- 기다려야 할 일이 생기면
- **스레드 사용 권한을 반납(yield)**하고, 자신은 중단(Suspend) 상태로 들어갑니다.
- 이때 그 스레드는 즉시 다른 코루틴을 실행하는 데 사용될 수 있습니다.
- 기다리던 작업이 끝나면, 코루틴은 다시 스케줄링되어 스레드를 배정받고 중단했던 지점부터 이어서 실행됩니다.

정리하면:

하나의 스레드 위에서 여러 코루틴이 번갈아 가며 실행되기 때문에, 매우 적은 수의 스레드로도 많은 동시 작업을 처리할 수 있다.

3. 코드로 보는 차이: Blocking vs Suspension

1) 기본 동작 비교 – “기다리는 방식이 다르다”

❌ [Thread] 방식 – `Thread.sleep`

스레드가 sleep을 호출하는 순간, 해당 스레드는 자원을 점유한 채 1초 동안 아무 것도 하지 않습니다.

text

import kotlin.concurrent.thread

fun main() {
    println("작업 시작")

    // 스레드 생성
    thread {
        println("[${Thread.currentThread().name}] 스레드: 1초간 잠듭니다...")
        // 1. Blocking: 스레드가 1초 동안 멈춥니다. 다른 일을 할 수 없습니다.
        Thread.sleep(1000L)
        println("[${Thread.currentThread().name}] 스레드: 기상!")
    }

    println("메인 종료")
}

✅ [Coroutine] 방식 – `delay`

코루틴이 delay를 만나면, 스레드 사용 권한을 잠시 내려놓고(Suspend) 비켜줍니다. 그 사이 같은 스레드에서는 다른 코루틴이 실행될 수 있습니다.

text

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    println("작업 시작")

    // 코루틴 생성 (launch)
    launch {
        println("[${Thread.currentThread().name}] 코루틴: 1초간 양보합니다...")
        // 1. Suspension: 잠시 중단하고 스레드 권한을 양보합니다 (Non-blocking)
        delay(1000L)
        println("[${Thread.currentThread().name}] 코루틴: 다시 돌아왔습니다!")
    }

    println("메인 종료")
}

2) 성능/효율 비교 – “10만 개를 동시에 띄워본다면?”

코루틴이 왜 **“경량 스레드”**인지 가장 직관적으로 보여주는 예입니다.

❌ [Thread] – 10만 개 생성 도전

스레드는 생성 비용도 크고, 스택 메모리도 많이 차지합니다. 아래처럼 10만 개를 만들어 보면, 대부분의 환경에서:

엄청 느려지거나
OutOfMemoryError가 발생하며 프로그램이 뻗어버릴 수 있습니다.

text

import kotlin.concurrent.thread

fun main() {
    // 10만 개의 스레드를 생성 시도 -> OOM 또는 심각한 성능 저하 가능
    repeat(100_000) {
        thread {
            Thread.sleep(1000L)
            print(".")
        }
    }
}

✅ [Coroutine] – 10만 개 생성 도전

코루틴은 객체 하나를 생성하는 수준으로 가볍습니다. 10만 개를 만들어도 충분히 감당 가능합니다.

text

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    val startTime = System.currentTimeMillis()

    // 10만 개의 코루틴 생성 -> 가볍게 소화 가능
    repeat(100_000) {
        launch {
            delay(1000L)
            print(".")
        }
    }

    val endTime = System.currentTimeMillis()
    println("\n소요 시간: ${endTime - startTime}ms")
}

실제로 돌려보면, 10만 개의 코루틴이 1초 delay를 거치고도 1~2초 수준 안에서 전체가 끝나는 걸 볼 수 있습니다. (쓰레드로는 상상하기 어려운 규모죠.)

4. 그래서, 언제 코루틴을 써야 할까?

정리하면, 코루틴이 특히 강력한 영역은 “기다림이 많은 작업”, 즉 I/O 바운드 작업입니다.

작업 종류	쓰레드 기반	코루틴 기반
I/O 작업 (네트워크, DB 등)	스레드 블로킹 → 비효율	스레드 재사용 → 유리
CPU 작업 (계산, 인코딩 등)	코어 수에 따라 비슷	대체로 비슷

1) I/O 바운드 작업

네트워크, DB, 파일 IO처럼 “대기 시간”이 긴 작업들
쓰레드 기반:
- 응답을 기다리는 동안 스레드가 그냥 놀고 있음
코루틴 기반:
- 기다리는 동안 스레드 사용 권한을 반납하고
- 같은 스레드로 다른 코루틴 작업을 계속 처리할 수 있음
결과:
- 같은 스레드 수로도 훨씬 많은 동시작업을 소화 가능

2) CPU 바운드 작업

이미지/영상 인코딩, 대용량 데이터 변환처럼 CPU를 꽉 채우는 작업은
- 코루틴이든, 쓰레드든
- 어차피 CPU 코어 수에 의해 성능이 결정되기 때문에
“코루틴이라서 무조건 더 빠르다”라고 보긴 어렵고, 주로 코드 구조·취소/에러 처리·구조적 동시성 측면에서 장점이 있습니다.