메모리

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1. 메모리 계층 CPU는 결국 메모리에 올라와 있는 명령어를 실행할 뿐이다. 그래서 메모리를 어떻게 구성하고 관리하느냐가 중요하다. (그림 3-8) 메모리 계층은 위에서부터 레지스터, 캐시, 주기억장치, 보조기억장치로 구성된다. 레지스터: CPU 안에 있는 작은 메모리. 휘발성이며 속도가 가장 빠르지만 용량은 가장 적다. 캐시: L1, L2(+L3) 캐시를 말한다. 휘발성이며 빠르고 용량이 적다. 주기억장치: RAM을 말한다. 휘발성이며 속도와 용량 모두 보통이다. 보조기억장치: HDD, SSD를 말한다. 비휘발성이며 느리지만 용량이 크다. 위로 갈수록 빠르고 비싸고 작아지며, 아래로 갈수록 느리고 싸고 커진다. 전부 빠른 메모리로 채우면 좋겠지만 너무 비싸기 때문에 경제성을 이유로 계층을 나눠서 관리하는 것이다. 게임을 켰을 때 뜨는 "로딩 중"도 이 계층 구조 때문이다. 하드디스크(또는 인터넷)에 있는 데이터를 RAM으로 옮기는 작업이 아직 끝나지 않았다는 의미이다. 2. 캐시 캐시는 데이터를 미리 복사해두는 임시 저장소이자, 빠른 장치와 느린 장치 사이의 속도 차이로 생기는 병목을 줄이기 위한 메모리이다. 이렇게 속도 차이를 메우려고 계층과 계층 사이에 두는 계층을 캐싱 계층 이라고 한다. 예를 들어 캐시 메모리와 보조기억장치 사이에 있는 주기억장치는 보조기억장치의 캐싱 계층이라고 볼 수 있다. 쉽게 말해 CPU라는 일꾼이 매번 창고(디스크)까지 가지 않게 책상 위(캐시)에 자주 쓰는 공구를 올려두는 느낌이다. 지역성의 원리 캐시를 직접 설정할 때는 자주 사용하는 데이터를 기준으로 해야 하는데, 그 근거가 되는 것이 바로 지역성이다. 시간 지역성(temporal locality): 최근에 사용한 데이터에 다시 접근하려는 특성 공간 지역성(spatial locality): 최근 접근한 데이터의 주변 공간에 접근하려는 특성 int[] arr = new int[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { arr[i] = i; } 위 코드에서 변수 i 는 반복할 때마다 계속 접근되므로 시간 지역성, 배열 arr 의 요소들은 연속된 공간에 순서대로 접근되므로 공간 지역성의 예시라고 볼 수 있다. 캐시히트와 캐시미스 (그림 3-9) 캐시에서 원하는 데이터를 찾으면 캐시히트 , 캐시에 없어서 주 메모리까지 가서 찾아와야 하면 캐시미스 라고 한다. 캐시히트는 위치도 가깝고 CPU 내부 버스를 통해 동작해서 빠르지만, 캐시미스는 시스템 버스를 거쳐 메모리에서 가져오기 때문에 느리다. 캐시매핑 캐시는 메모리에 비해 매우 작기 때문에 메모리의 데이터를 캐시의 어느 위치에 둘지, 즉 매핑을 어떻게 하느냐가 캐시히트율에 큰 영향을 준다. 직접 매핑(direct mapping): 메모리의 각 블록이 캐시의 정해진 한 위치에만 들어가는 방식. 처리가 빠르지만 같은 위치를 두고 충돌이 자주 발생한다. 연관 매핑(associative mapping): 위치를 정해두지 않고 캐시의 빈 곳 아무 데나 넣는 방식. 충돌은 적지만 찾을 때 모든 블록을 탐색해야 해서 느리다. 집합 연관 매핑(set associative mapping): 위 둘을 합친 방식. 캐시를 여러 집합으로 나누고 메모리 블록이 들어갈 집합은 정해두되, 집합 안에서는 자유롭게 저장한다. 충돌과 탐색 비용 사이에서 균형을 잡은 방식이다. 웹 브라우저의 캐시 소프트웨어적인 캐시의 대표적인 예로 웹 브라우저의 쿠키, 로컬 스토리지, 세션 스토리지가 있다. 주로 사용자 정보나 인증 관련 정보를 저장해두고 서버에 요청할 때 자신을 식별하거나 중복 요청을 막는 용도로 쓰인다. 쿠키: 만료기한이 있는 키-값 저장소. 최대 4KB. document.cookie 로 접근하지 못하도록 httpOnly 옵션을 거는 것이 중요하고, 만료기한은 보통 서버에서 정한다. 로컬 스토리지: 만료기한이 없는 키-값 저장소. 최대 10MB. 브라우저를 닫아도 유지되며 도메인 단위로 저장된다. 클라이언트에서만 수정 가능하다. 세션 스토리지: 만료기한이 없는 키-값 저장소. 최대 5MB. 탭 단위로 생성되며 탭을 닫으면 삭제된다. 클라이언트에서만 수정 가능하다. 로컬/세션 스토리지는 둘 다 HTML5를 지원하지 않는 브라우저에서는 사용할 수 없다. 데이터베이스의 캐싱 계층 (그림 3-10) DB 시스템을 구축할 때도 메인 DB 앞에 레디스(Redis) 같은 인메모리 DB를 캐싱 계층으로 두어 성능을 높이기도 한다. 3. 메모리 관리 운영체제의 핵심 역할 중 하나가 한정된 메모리를 최대한 효율적으로 쓰도록 관리하는 것이다. 가상 메모리 (그림 3-11) 가상 메모리는 실제 사용 가능한 메모리 자원을 추상화해서 사용자에게 매우 큰 메모리처럼 보이게 만드는 기법이다. 가상적으로 주어진 주소를 가상 주소(logical address) , 실제 메모리상의 주소를 실제 주소(physical address) 라고 한다. 가상 주소는 MMU(메모리 관리 장치)에 의해 실제 주소로 변환되기 때문에 개발자는 실제 주소를 신경 쓰지 않고 프로그램을 만들 수 있다. 가상 주소와 실제 주소의 매핑 정보는 페이지 테이블 로 관리하며, 이 변환 속도를 높이기 위해 TLB를 사용한다. TLB: 메모리와 CPU 사이에 있는 주소 변환용 캐시. 페이지 테이블의 일부를 보관해서 CPU가 매번 페이지 테이블까지 가지 않아도 되게 해준다. 페이지 폴트와 스와핑 페이지 폴트(page fault)는 프로세스의 주소 공간에는 있지만 현재 RAM에는 없는 데이터에 접근할 때 발생한다. 이때 당장 쓰지 않는 메모리 영역을 하드디스크로 내보내고, 필요한 데이터를 디스크에서 불러와 메모리처럼 쓰는 것을 스와핑(swapping) 이라고 한다. 스와핑 덕분에 마치 페이지 폴트가 없었던 것처럼 동작할 수 있다. 페이지 폴트가 발생하면 다음 순서로 처리된다. CPU가 물리 메모리에 해당 페이지가 없음을 확인하면 트랩을 발생시켜 운영체제에 알린다. 운영체제는 CPU 동작을 잠시 멈춘다. 운영체제가 페이지 테이블을 확인하고 물리 메모리에 비어 있는 프레임이 있는지 찾는다. 빈 프레임이 없으면 스와핑이 발동된다. 빈 프레임에 해당 페이지를 로드하고 페이지 테이블을 최신화한다. 멈췄던 CPU를 다시 시작한다. 페이지(page): 가상 메모리를 사용하는 최소 크기 단위 프레임(frame): 실제 메모리를 사용하는 최소 크기 단위 스레싱 (그림 3-12) 스레싱(thrashing)은 페이지 폴트율이 너무 높아져 컴퓨터 성능이 심각하게 떨어지는 현상이다. 메모리에 너무 많은 프로세스가 올라가면 스와핑이 계속 일어나고, CPU는 스와핑을 기다리느라 놀게 된다. 그러면 운영체제는 "CPU가 한가하네?"라고 착각해서 프로세스를 더 올리고, 그 결과 페이지 폴트가 더 늘어나는 악순환이 반복된다. 일꾼이 바쁜 게 아니라 짐 나르느라 바쁜 건데 일을 더 주는 셈이다 하드웨어적으로는 메모리를 늘리거나 HDD를 SSD로 바꾸는 방법이 있고, 운영체제 차원에서는 다음 두 가지 방법이 있다. 작업 세트(working set): 프로세스의 과거 사용 이력(지역성)을 바탕으로 자주 쓰는 페이지 집합을 만들어 미리 메모리에 올려두는 방법. 탐색 비용과 스와핑을 줄일 수 있다. PFF(Page Fault Frequency): 페이지 폴트 빈도에 상한선과 하한선을 두는 방법. 상한선에 도달하면 프레임을 늘리고, 하한선에 도달하면 프레임을 줄인다. 4. 메모리 할당 메모리에 프로그램을 할당할 때는 시작 위치와 할당 크기를 기준으로 하며, 크게 연속 할당과 불연속 할당으로 나뉜다. 연속 할당 (그림 3-13) 메모리에 공간을 연속적으로 할당하는 방식으로, 고정 분할 방식과 가변 분할 방식이 있다. 고정 분할 방식(fixed partition allocation): 메모리를 미리 나눠두고 관리하는 방식. 융통성이 없고 내부 단편화가 발생한다. 가변 분할 방식(variable partition allocation): 프로그램 크기에 맞게 그때그때 동적으로 메모리를 나누는 방식. 내부 단편화는 없지만 외부 단편화가 발생할 수 있다. 가변 분할 방식은 다시 세 가지로 나뉜다. 최초적합(first fit): 위나 아래부터 탐색하다가 들어갈 수 있는 홀을 찾으면 바로 할당 최적적합(best fit): 프로세스 크기 이상인 홀 중 가장 작은 홀에 할당 최악적합(worst fit): 프로세스 크기와 가장 많이 차이 나는(가장 큰) 홀에 할당 내부 단편화: 나눠진 공간보다 프로그램이 작아서 공간 안에 남는 부분이 낭비되는 현상 외부 단편화: 남은 공간을 다 합치면 충분한데, 조각조각 나뉘어 있어서 프로그램이 들어가지 못하는 현상 (예: 100MB를 55MB, 45MB로 나눴는데 70MB 프로그램이 들어가지 못함) 홀(hole): 할당할 수 있는 비어 있는 메모리 공간 불연속 할당 현대 운영체제가 사용하는 방식으로, 메모리를 연속적으로 할당하지 않는다. 페이징(paging): 메모리를 동일한 크기의 페이지(보통 4KB)로 나누고, 프로그램마다 페이지 테이블을 두어 서로 다른 위치에 할당하는 방식. 홀 크기가 제각각인 문제는 없어지지만 주소 변환이 복잡해진다. 세그멘테이션(segmentation): 페이지라는 크기 단위가 아닌 코드, 데이터, 스택, 힙이나 함수 같은 의미 단위(세그먼트)로 나누는 방식. 공유와 보안 측면에서 유리하지만 홀 크기가 균일하지 않은 문제가 생긴다. 페이지드 세그멘테이션(paged segmentation): 공유나 보안은 의미 단위인 세그먼트로 나누고, 물리 메모리는 페이지로 나누는 방식. 둘의 장점을 합친 형태이다. 5. 페이지 교체 알고리즘 메모리는 한정되어 있어서 스와핑은 피할 수 없지만, 최대한 적게 일어나도록 설계해야 한다. 이때 어떤 페이지를 내보낼지 정하는 것이 페이지 교체 알고리즘이다. 오프라인 알고리즘 앞으로 가장 먼 미래에 참조될 페이지를 교체하는 알고리즘으로, 이론상 가장 좋은 방법이다. 하지만 미래에 어떤 페이지가 쓰일지는 알 수 없기 때문에 실제로는 사용할 수 없고, 다른 알고리즘의 성능을 비교하는 기준으로 쓰인다. FIFO(First In First Out) 가장 먼저 들어온 페이지를 가장 먼저 교체하는 방식이다. LRU(Least Recently Used) (그림 3-14) 참조된 지 가장 오래된 페이지를 교체하는 방식이다. '오래됨'을 판단하기 위해 페이지마다 계수기나 스택을 둬야 한다는 단점이 있다. LRU를 코드로 구현할 때는 보통 해시 테이블 + 이중 연결 리스트 를 사용한다. 이중 연결 리스트는 한정된 메모리(캐시) 자체를 나타내고, 해시 테이블은 리스트에서 원하는 노드를 O(1)로 빠르게 찾기 위해 쓴다. 참고로 Java에서는 LinkedHashMap 이 내부적으로 이 구조를 갖고 있어서 간단하게 구현할 수 있다. import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { private final int capacity; public LRUCache(int capacity) { // accessOrder = true → 접근할 때마다 해당 요소를 맨 뒤로 이동 super(capacity, 0.75f, true); this.capacity = capacity; } // 크기를 넘으면 가장 오래 참조되지 않은 요소(맨 앞)를 제거 @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) { return size() > capacity; } public static void main(String[] args) { LRUCache<Integer, Integer> cache = new LRUCache<>(3); int[] refs = {1, 3, 0, 3, 5, 6, 3}; for (int r : refs) { cache.put(r, r); System.out.println(cache.keySet()); } } } /* [1] [1, 3] [1, 3, 0] [1, 0, 3] [0, 3, 5] [3, 5, 6] [5, 6, 3] */ 출력 결과에서 오른쪽일수록 최근에 참조된 페이지이며, 4개째가 들어올 때마다 가장 왼쪽(가장 오래된) 페이지가 빠지는 것을 볼 수 있다. NUR(Not Used Recently) (그림 3-15) LRU를 발전시킨 알고리즘으로 clock 알고리즘이라고도 부른다. 각 페이지에 참조 비트를 두고 1은 최근에 참조됨, 0은 참조되지 않음을 의미한다. 시계 방향으로 돌면서 0인 페이지를 찾으면 그 페이지를 교체하고 해당 비트를 1로 바꾼다. LFU(Least Frequently Used) 참조 횟수가 가장 적은 페이지, 즉 가장 덜 사용된 페이지를 교체하는 방식이다.