[CS 전공지식 노트] 메모리

'면접을 위한 CS 전공지식 노트'를 읽고 개인적으로 정리한 글입니다.

 

 

 

CPU는 그저 메모리에 올라와 있는 프로그램의 명령어들을 실행할 뿐임

그렇다면 메모리는 어떤 계층을 갖고 어떻게 관리되는지 알아보자!

 

 

3.2.1 메모리 계층

 

 

 

메모리 계층은 레지스터, 캐시, 메모리, 저장장치로 구성되어 있음

 

• 레지스터 : CPU 안에 있는 작은 메모리, 휘발성, 속도 가장 빠름, 기억 용량이 가장 적음
  
  
• 캐시 : L1, L2 캐시를 지칭함 
  
  => 휘발성, 속도 빠름, 기억 용량 적음 (L3 캐시도 있음)
  
  
• 주기억장치 :  RAM을 가리킴 
  
  => 휘발성, 속도 보통, 기억 용량 보통
  
  
• 보조기억장치 : HDD, SDD를 일컬으며 비휘발성, 속도 낮음, 기억 용량 많음

 

RAM은 하드디스크로부터 일정량의 데이터를 복사해서 임시 저장하고 이를 필요시마다 CPU에 빠르게 전달하는 역할을함

=> 계층 위로 올라갈수록 가격은 비싸지는데 용량은 작아지고 속도는 빨라지는 특성이 있음

 

게임을 실행하다보면 '로딩 중' 이라는 메시지가 나오는 것을 볼 수 있음
=> 하드디스크 또는 인터넷에서 데이터를 읽어 RAM으로 전송하는 과정이 아직 끝나지 않았음을 의미

 

 

캐시

 

캐시는 데이터를 미리 복사해 놓는 임시 저장소이자 빠른 장치와 느린 장치에서 속도 차이에 따른 병목 현상을 줄이기 위한 메모리를 말함

=> 데이터를 접근하는 시간이 오래 걸리는 경우를 해결하고 무언가를 다시 계산하는 시간을 절약할 수 있음

 

실제로 메모리와 CPU 사이의 속도 차이가 너무 크기 때문에 그 중간에 레지스터 계층을 둬서 속도 차이를 해결함

=> 이런 계층을 캐싱 계층이라고함

 

 

위 메모리 계층 그림에서 캐시 메모리와 보조기억장치 사이에 있는 주기억장치를 보조기억장치의 캐싱 계층이라고 할 수 있음

 

지역성의 원리

 

캐싱 계층을 두는 것 말고 캐시를 직접 설정할 때는 자주 사용하는 데이터를 기반으로 설정해야함

 

=> 자주 사용하는 데이터에 대한 근거가 되는 것은 지역성임

 

시간 지역성

 

 

시간 지역성은 최근 사용한 데이터에 다시 접근하려는 특성을 말함

 

for(int i = 0; i < 10; i +=1) {
  arr[i] = i;
}

위와 같은 for 반복문으로 이루어진 코드 안의 변수 i에 계속해서 접근이 이루어질 때를 살펴보면 알 수 있음

=> 데이터는 변수 i이고 최근에 사용했기 때문에 계속 접근해서 +1을 연이어 하는 것을 볼 수 있음

 

 

공간 지역성

 

 

공간 지역성은 최근 접근한 데이터를 이루고 있는 공간이나 그 가까운 공간에 접근하는 특성을 말함

 

=> 위의 코드에서 공간을 나타내는 배열 arr의 각 요소들에 i가 할당되며 해당 배열에 연속적으로 접근함을 살펴보면됨

 

 

캐시히트와 캐시미스

 

 

캐시에서 원하는 데이터를 찾았다면 캐시히트라고 하며, 해당 데이터가 캐시에 없다면 주 메모리로 가서 데이터를 찾아오는 것을 캐시미스라고함

 

위 그림에서 캐시히트를 하게 되면 해당 데이터를 제어장치에서 가져오게됨

=> 위치도 가깝고 CPU 내부 버스를 기반으로 작동하기 때문에 빠름

 

캐시미스가 발생되면 메모리에서 가져오게 되는데, 이는 시스템 버스를 기반으로 작동하기 때문에 느림

 

캐시 매핑

 

캐시 매핑이란 캐시가 히트되기 위해 매핑하는 방법을 말하며 CPU의 레지스터와 주 메모리(RAM) 간에 데이터를 주고받을 때를 기반으로 보면

 

레지스터는 주 메모리에 비하면 굉장히 작고 주 메모리는 굉장히 크기 때문에 작은 레지스터가 캐시 계층으로써 역할을 잘 해주려면 이 매핑을 어떻게 하느냐가 중요함

 

• directed mapping 
  
  메모리가 1~100, 캐시가 1~10이 있다면 1 : 1~10, 2 : 1~20, ... 이런식으로 매핑하는 것으로 처리가 빠르지만 충돌 발생이 잦음
  
  
  
• associative mapping 
  
  순서를 일치시키지 않고 관련 있는 캐시와 메모리를 매핑하는 것으로 충돌이 적지만 모든 블록을 탐색해야 해서 속도가 느림
• set associative mapping
  
  직접 매핑과 연관 매핑을 합쳐놓은 것으로 순서는 일치시키지만 집합을 둬서 저장하며 블록화되어 있기 때문에 검색은 좀 더 효율적임
  
  => 메모리가 1~100, 캐시가 1~10이 있으면 캐시 1~5에는 1~50의 데이터를 무작위로 저장시키는 것을 말함

 

웹 브라우저의 캐시

 

소프트웨어적인 대표적인 캐시로는 웹 브라우저의 작은 저장소 쿠키, 로컬 스토리지, 세션 스토리지가 있음

 

=> 보통 사용자의 커스텀한 정보나 인증 모듈 관련 사항들을 웹 브라우저에 저장해서 추후 서버에 요청할 때 자신을 나타내는 아이덴티티나 중복 요청 방지를 위해 쓰이며 origin에 종속됨

 

 

쿠키

 

쿠키는 만료기한이 있는 키-값 저장소임

same site 옵션을 strict로 설정하지 않았을 경우 다른 도메인에서 요청했을 때 자동 전송되며, 4KB까지 데이터를 저장할 수 있고 만료기한을 정할 수 있음

 

=> 쿠키를 설정할 때 document.cookie로 쿠키를 볼 수 없게 httponly 옵션을 거는 것이 중요하며, 클라이언트 또는 서버에서 만료기한 등을 정할 수 있는데 보통 서버에서 만료기한을 정함

 

로컬 스토리지

 

로컬 스토리지는 만료기한이 없는 키-값 저장소임

 

5MB까지 저장할 수 있으며 웹 브라우저를 닫아도 유지됨

=> HTML5를 지원하지 않는 웹 브라우저에서는 사용할 수 없으며 클라이언트에서만 수정 가능

 

세션 스토리지

 

세션 스토리지는 만료기한이 없는 키-값 저장소임

 

탭 단위로 세션 스토리지를 생성하며, 탭을 닫을 때 해당 데이터가 삭제됨

=> 5MB까지 저장이 가능하며 HTML5를 지원하지 않는 웹 브라우저에서는 사용할 수 없음
(클라이언트에서만 수정 가능)

 

 

데이터베이스의 캐싱 계층

 

 

DB 시스템을 구축할 때도 메인 데이터베이스 위에 redis 데이터베이스 계층을 캐싱 계층으로 둬서 성능을 향상시키기도함

 

3.2.2 메모리 관리

 

운영체제의 대표적인 할 일 중 하나가 메모리 관리임
=> 컴퓨터 내의 한정된 메모리를 극한으로 활용해야 하기 때문

 

가상 메모리

 

 

 

virtual memory는 메모리 관리 기법의 하나로 컴퓨터가 실제로 이용 가능한 메모리 자원을 추상화하여 이를 사용하는 사용자들에게 매우 큰 메모리로 보이게 만드는 것을 말함

 

가상적으로 주어진 주소를 logical address라고 하며, 실제 메모리상에 있는 주소를 physical address라고 함

 

=> 가상 주소는 메모리관리장치(MMU)에 의해 실제 주소로 변환되며, 이 덕분에 실제 주소를 의식할 필요 없이 프로그램을 구축할 수 있게됨

 

가상 메모리는 가장 주소와 실제 주소가 매핑되어 있고 프로세스의 주소 정보가 들어 있는 '페이지 테이블'로 관리되고 이 때 속도 향상을 위해 TLB를 씀

=> TLB는 메모리와 CPU 사이에 있는 주소 변환을 위한 캐시임
(페이지 테이블에 있는 리스트를 보관하며 CPU가 페이지 테이블까지 가지 않도록 해 속도를 향상시킬 수 있는 캐시 계층임)

 

스와핑

 

만약 가상 메모리에는 존재하지만 실제 메모리인 RAM에는 현재 없는 데이터나 코드에 접근할 경우 페이지 폴트가 발생함

 

이 때 메모리에서 당장 사용하지 않는 영역을 하드디스크로 옮기고 하드디스크의 일부분을 마치 메모리처럼 불러와 쓰는 것을 swapping이라고 함

=> 이를 통해 페이지 폴트가 일어나지 않은 것처럼 만듬

 

페이지 폴트

 

page fault란 프로세스의 주소 공간에는 존재하지만 지금 이 컴퓨터의 RAM에는 없는 데이터에 접근했을 경우 발생함

 

page fault로 인한 swapping 과정은

 

1. 어떤 명령어가 유효한 가상 주소에 접근했으나 해당 페이지가 만약 없다면 트랩이 발생되어 운영체제에 알리게됨

 

2. 운영체제는 실제 디스크로부터 사용하지 않은 프레임을 찾음

 

3. 해당 프레임을 실제 메모리에 가져와서 페이지 교체 알고리즘을 기반으로 특정 페이지와 교체함
(이 때 스와핑이 일어남)

 

4. 페이지 테이블을 갱신시킨 후 해당 명령어를 다시 시작함

 

와 같이 이뤄짐

 

page : 가상 메모리를 사용하는 최소 크기 단위

frame : 실제 메모리를 사용하는 최소 크기 단위

 

스레싱

 

 

thrashing은 메모리의 페이지 폴트율이 높은 것을 의미하며, 이는 컴퓨터의 심각한 성능 저하를 초래함

 

=> 메모리에 너무 많은 프로세스가 동시에 올라가게 되면 스와핑이 많이 일어나서 발생하는 것임

 

 

page fault가 일어나면 CPU 이용률이 낮아짐
CPU 이용률이 낮아지게 되면 운영체제는 CPU가 한가하다고 생각하여 가용성을 높이기 위해 더 많은 프로세스를 메모리에 올림

 

=> 악순환이 반복되며 thrashing이 일어남

 

이를 해결하기 위한 방법으로는 메모리를 늘리거나, HDD를 사용한다면 HDD를 SDD로 바꾸는 방법이 있음
(HDD는 랜덤 엑세스 속도가 느려서 스와핑이 발생할 경우 성능이 극도로 저하되기 때문)

운영체제에서 이를 해결할 수 있는 방법은 작업 세트와 PFF가 있음

 

작업 세트

 

작업 세트(working set)는 프로세스의 과거 사용 이력인 지역성(locality)을 통해 결정된 페이지 집합을 만들어서 미리 메모리에 로드하는 것임

 

=> 미리 메모리에 로드하면 탐색에 드는 비용을 줄일 수 있고 스와핑 또한 줄일 수 있음

 

PFF

 

PFF(Page Fault Frequency)는 페이지 폴트 빈도를 조절하는 방법으로 상한선과 하한선을 만드는 방법임

 

=> 상한선에 도달한다면 프레임을 늘리고 하한선에 도달한다면 프레임을 줄이는 것임

 

 

메모리 할당

 

메모리에 프로그램을 할당할 때는 시작 메모리 위치, 메모리의 할당 크기를 기반으로 할당하는데 연속 할당과 불연속 할당으로 나뉨

 

 

연속 할당

 

 

연속 할당은 메모리에 연속적으로 공간을 할당하는 것을 말함

 

위 그림처럼 프로세스 A, B ,C가 순차적으로 공간에 할당하는 것을 볼 수 있음

=> 메모리를 미리 나누어 관리하는 고정 분할 방식과 매 시점 프로그램의 크기에 맞게 메모리를 분할하여 사용하는 가변 분할 방식이 있음

 

고정 분할 방식

 

fixed partition allocation은 메모리를 미리 나누어 관리하는 방식이며, 메모리가 미리 나뉘어 있기 때문에 융통성이 없음
(내부 단편화가 발생)

 

가변 분할 방식

 

variable partition allocation은 매 시점 프로그램의 크기에 맞게 동적으로 메모리를 나눠 사용함

 

=> 내부 단편화는 발생하지 않지만 외부 단편화는 발생할 수 있음

• first fit : 위쪽이나 아래쪽부터 시작해서 홀을 찾으면 바로 할당
  
  
• best fit : 프로세스의 크기 이상인 공간 중 가장 작은 홀부터 할당
  
  
• worst fit : 프로세스의 크기와 가장 많이 차이가 나는 홀에 할당
  
  

내부 단편화(internal fragmentation) : 메모리를 나눈 크기보다 프로그램이 작아서 들어가지 못하는 공간이 많이 발생하는 현상

외부 단편화(external fragmentation) : 메모리를 나눈 크기보다 프로그램이 커서 들어가지 못하는 공간이 많이 발생하는 현상

=> ex. 100MB를 55MB, 45MB로 나눴지만 프로그램의 크기는 70MB일 때 들어가지 못하는 상황

홀(hole) : 할당할 수 있는 비어 있는 메모리 공간

 

불연속 할당

 

메모리를 연속적으로 할당하지 않는 불연속 할당은 현대 운영체제가 쓰는 방법으로 불연속 할당인 페이징 기법이 있음

 

=> 메모리를 동일한 크기의 페이지(보통 4KB)로 나누고 프로그램마다 페이지 테이블을 두어 이를 통해 메모리에 프로그램을 할당하는 것임

 

페이징

 

paging은 동일한 크기의 페이지 단위로 나누어 메모리의 서로 다른 위치에 프로세스를 할당함

 

=> 홀의 크기가 균일하지 않은 문제가 없어지지만 주소 변환이 복잡해짐

 

세그멘테이션

 

segmentation은 페이지 단위가 아닌 의미 단위인 segment로 나누는 방식임

 

프로세스를 이루는 메모리는 코드 영역, 데이터 영역, 스택 영역, 힙 영역으로 이루어지는데, 코드와 데이터로 나누거나 코드 내의 작은 함수를 세그먼트로 놓고 나눌 수도 있음

 

=> 공유와 보안 측면에서 장점을 가지지만 홀 크기가 균일하지 않은 단점이 있음

 

페이지드 세그멘테이션

 

paged segmentation은 프로그램을 의미 단위인 세그먼트로 나눠 공유나 보안측면에 장점을 두고 임의의 길이가 아닌 동일한 크기의 페이지 단위로 나누는 것을 말함

 

 

페이지 교체 알고리즘

 

메모리는 한정되어 있기 때문에 스와핑이 많이 일어남 

=> 스와핑은 많이 일어나지 않도록 설계되어야 하며 이는 페이지 교체 알고리즘을 기반으로 스와핑이 일어남

 

오프라인 알고리즘

 

offline algorithm은 먼 미래에 참조되는 페이지와 현재 할당하는 페이지를 바꾸는 알고리즘이며, 가장 좋은 방법임

 

=> 미래에 사용되는 프로세스를 알 수 없기에 사용할 수 없는 알고리즘이지만 다른 알고리즘과의 성능 비교에 대한 upper bound(상한 기준)을 제공함

 

FIFO

 

FIFO는 First In First Out으로 가장 먼저 온 페이지를 교체 영역에 가장 먼저 놓는 방법을 의미함

 

 

LRU

 

 

 

LRU는 Least Recently Used로 참조가 가장 오래된 페이지를 바꿈

=> 오래된 것을 파악하기 위해 각 페이지마다 계수기, 스택을 두어야하는 문제점이 있음

 

위 그림에서 5번째에 5번 페이지가 들어오면서 가장 오래된 1번 페이지와 스왑하는 것이 LRU임

 

보통 2개의 자료구조로 LRU를 프로그래밍으로 구현하는데 해시 테이블과 이중 연결 리스트임

 

=> 해시 테이블은 이중 연결 리스트에서 빠르게 찾을 수 있도록 쓰고, 이중 연결 리스트는 한정된 메모리를 나타냄

 

NUR

 

 

LRU에서 발전한 NUR은 Not Used Recently로 일명 clock 알고리즘이라고도 함

(0과 1을 가진 비트를 둠)

 

1은 최근에 참조되었고 0은 참조되지 않음을 으미ㅣ함

 

=> 시계 방향으로 돌면서 0을 찾고 0을 찾은 순간 해당 프로세스를 교체하고, 해당 부분을 1로 바꾸는 알고리즘임

 

LFU

 

LFU는 Least Frequently Used로 가장 참조 횟수가 적은 페이지를 교체함 

=> 많이 사용되지 않은 것을 교체