[인프런 워밍업클럽 CS 2기] 3주차 발자국
3주차 학습 내용 '그림으로 쉽게 배우는 자료구조와 알고리즘 (기본편)' Section 3(Unit 6~10)'그림으로 쉽게 배우는 운영체제' Section 8, 9, 10 '그림으로 쉽게 배우는 자료구조와 알고리즘 (기본편)' Section 3(Unit 6~10) Section 3. 알고리즘정렬 - 병합정렬(Merge Sort)divide and conquer - 분할 정복해결하기 힘든 문제가 발생한다면 이걸 한 번에 해결하려고 하지 말고, 해결하기 쉬울 정도로 문제를 쪼갠 다음 하나씩 해결하라원소를 하나일 때까지 쪼개고, 역순으로 순서에 맞게 하나의 배열로 병합해줌 (재귀함수를 호출한 모양과 비슷함)코드 구현function MergeSort(arr, leftIndex, rightIndex) { if(leftIndex < rightIndex) { let midIndex = parseInt((leftIndex + rightIndex) / 2); MergeSort(arr, leftIndex, midIndex); MergeSort(arr, midIndex + 1, rightIndex); Merge(arr, leftIndex, midIndex, rightIndex); } } function Merge(arr, leftIndex, midIndex, rightIndex) { let leftAreaIndex = leftIndex; let rightAreaIndex = midIndex + 1; let tempArr = []; tempArr.length = rightIndex + 1; tempArr.fill(0, 0, rightIndex + 1); let tempArrIndex = leftIndex; while(leftAreaIndex <= midIndex && rightAreaIndex <= rightIndex) { if(arr[leftAreaIndex] <= arr[rightAreaIndex]) { tempArr[tempArrIndex] = arr[leftAreaIndex++]; } else { tempArr[tempArrIndex] = arr[rightAreaIndex++]; } tempArrIndex++; } if(leftAreaIndex > idIndex) { for(let i = rightAreaIndex; i <= rightIndex; i++) { tempArr[tempArrIndex++] = arr[i]; } } else { for(let i = leftAreaIndex; i <= midIndex; i++) { tempArr[tempArrIndex++] = arr[i]; } } } 병합정렬 성능성능측정 부분은 Merge() 함수 내 흩어진 배열을 합치는 부분하나의 데이터와 하나의 데이터가 두 개로 합쳐질 때 비교 연산을 두 번 함두 개의 데이터와 두 개의 데이터가 네개로 합쳐질 때 비교가 네 번 이뤄짐각 단계를 거칠 때마다 영역의 수가 반으로 줄어 logn이 됨분할된 배열을 병합할 때는 n개의 데이터를 n번 비교하므로 O(nlogn) 성능이 나옴병합정렬 장단점장점 - 성능이 좋음(O(nlogn))단점 - 이해와 구현이 어려움정렬 - 퀵정렬(Quick Sort)분할 정복 알고리즘으로 재귀를 사용함퀵정렬 설명정렬하기 전에 배열에 있는 숫자 중 하나를 피벗으로 설정해줌leftStartIndex는 피벗보다 큰 값을 만나면 멈춤rightStartIndex는 피벗보다 작은 값을 만나면 멈춤leftStartIndex, rightStartIndex의 값을 스왑해줌서로 지나쳤다면 더이상 진행하지 않음이상태에서 피벗과 rightStartIndex 값 스왑해줌피벗값을 기준으로 오른쪽, 왼쪽을 정렬해줌코드 구현function quickSort(arr, left, right) { if(left <= right) { let pivot = divide(arr, left, right); quickSort(arr, left, pivot - 1); quickSort(arr, pivot + 1, right); } } function divide(arr, left, right) { let pivot = arr[left]; let leftStartIndex = left + 1; let rightStartIndex = right; while(leftStartIndex <= rightStartIndex) { while(leftStartIndex <= right && pivot >= arr[leftStartIndex]) { leftStartIndex++; } while(rightStartIndex <= (left + 1) && pivot >= arr[rightStartIndex]) { rightStartIndex++; } if(leftStartIndex <= rightStartIndex) { swap(arr, leftStartIndex, rightStartIndex); } } swap(arr, left, rightStartIndex); return rightStartIndex; } function swap(arr, index1, index2) { let temp = arr[index]; arr[index1] = arr[index2]; arr[index2] = temp; } let arr = [5, 3, 7, 2, 6, 4, 9, 1, 8]; console.log("==== 정렬 전 ===="); console.log(arr); quickSort(arr, 0, arr.length - 1); console.log("==== 정렬 후 ===="); console.log(arr); 퀵 정렬의 성능피벗이 매번 배열의 반을 가르는 경우O(nlogn)피벗이 배열을 반으로 가르지 않고 한쪽에 쏠리는 경우 - 최악의 경우O(n^2)성능만 보면 병합 정렬이 더 좋다고 볼 수 있는데, 실제로 비교하면 퀵정렬이 더 적은 비교와 더 적은 메모리 공간을 차지하기 때문에 더 좋은 알고리즘으로 평가됨퀵정렬의 장단점 - 병합정렬과 동일동적 프로그래밍 - 메모이제이션재귀의 단점피보나치 수열피보나치 수열 코드function fibonacci(n) { if(n == 0 || n == 1) return n; return fibonacci(n - 2) + fibonacci(n - 1); } console.log(fibonacci(5)); 성능이 좋지 못함 - 반복 계산단점 - 이미 계산했던 것을 다시 또 계산하게 됨메모이제이션재귀의 문제점 해결방법계산 결과를 저장해두고 사용해시테이블 사용피보나치 수열 코드를 메모이제이션을 사용해 수정function fibonacci1(n) { if(n == 0 || n == 1) return n; return fibonacci(n - 2) + fibonacci(n - 1); } function fibonacci2(n) { if(n == 0 || n == 1) return n; if(memo[n] == null) { memo[n] = fibonacci2(n - 2, memo) + fibonacci2(n - 1, memo); } return memo[n]; } let start = new Date(); console.log(fibonacci1(40)); let end = new Date(); console.log("fibonacci1 함수 실행시간 : ${end - start}ms"); let start = new Date(); console.log(fibonacci2(40, {})); let end = new Date(); console.log("fibonacci2 함수 실행시간 : ${end - start}ms"); 메모이제이션 장단점장점성능 O(n)을 보임재귀덕분에 하향식 계산 방식으로 어려운 문제를 간단하게 해결할 수 있음중복 계산을 하지 않아서 속도가 빠름단점메모리 영역을 사용함(ex, 캐시)동적 프로그래밍 - 타뷸레이션상향식 계산 방식으로, 계산에 필요하지 않을 수 있는 값도 미리 계산해 테이블에 저장해둠코드 구현function fibonacci1(n) { if(n == 0 || n == 1) return n; return fibonacci(n - 2) + fibonacci(n - 1); } function fibonacci2(n) { if(n == 0 || n == 1) return n; if(memo[n] == null) { memo[n] = fibonacci2(n - 2, memo) + fibonacci2(n - 1, memo); } return memo[n]; } function fibonacci3(n) { if(n <= 1) return n; let table = [0, 1]; for(let i = 2; i <= n; i++) { table[i] = table[i - 2] + table[i - 1]; } return table[n]; } let start = new Date(); console.log(fibonacci1(40)); let end = new Date(); console.log("fibonacci1 함수 실행시간 : ${end - start}ms"); let start = new Date(); console.log(fibonacci2(40, {})); let end = new Date(); console.log("fibonacci2 함수 실행시간 : ${end - start}ms"); let start = new Date(); console.log(fibonacci3(40)); let end = new Date(); console.log("fibonacci3 함수 실행시간 : ${end - start}ms"); 성능메모이제이션은 여러번의 함수 호출로 메모리 공간에 스택을 차지하고, 메모이제이션을 위한 해시 테이블 공간까지 차지하기 때문에 메모리를 더 많이 사용함타뷸레이션은 적은 메모리 사용임에도 불구하고 빠른 시간을 보임메모이제이션 vs 타뷸레이션메모이제이션재귀를 이용해 문제를 하향식으로 해결함재귀만 이용한다면 중복 계산을 하기 때문에 성능의 문제가 발생했는데 계산 결과를 저장하는 방식으로 단점을 해결함해결하기 힘든 문제를 하향식으로 접근하고, 더 많은 메모리를 이용해 성능을 향상시킴이러한 이유로 분할 정복을 해결할 때 재귀가 더 직관적이라면 메모이제이션을 이용하는 것이 유리함타뷸레이션재귀가 직관적이지 않을 때는 상향식 접근인 타뷸레이션을 이용해 메모리도 절약하고 속도도 빠르게 할 수 있음 '그림으로 쉽게 배우는 운영체제' Section 8, 9, 10Section 8. 가상메모리가상메모리 개요컴퓨터마다 실제 메모리 크기가 다른데, 만약 운영체제나 프로세스가 특정 크기에서 동작하도록 만들어졌다면 그 크기보다 작은 메모리를 가진 컴퓨터에서는 실행되지 않음 → 가상 메모리는 이 문제를 해결함가상 메모리프로세스는 운영체제의 영역이 어디있는지, 물리 메모리의 크기가 얼마나 큰지 몰라도 됨프로세스는 메모리 관리자에게 요청만 하면됨메모리 관리자는 프로세스의 요청이 있으면 그에 맞는 물리 메모리로 연결시켜줌가상메모리의 크기는 이론적으로는 무한대이지만 실제로는 물리 메모리 크기와 CPU의 비트 수로 결정됨 (ex, 32bit CPU(대략 4GB) → 가상 메모리 크기도 4GB가 됨)가상메모리로 프로세스들 실행시키는 방법물리메모리 내용의 일부를 하드 디스크에 있는 스왑영역으로 옮기고, 처리가 필요할 때 물리 메모리로 가져와 실행시키기 때문에 운영체제와 프로세스 5개를 전부 실행시킬 수 있음 동적주소변환(Dynamic Address Translation)메모리 관리자는 물리메모리와 스왑영역을 합쳐서 프로세스가 사용하는 가상주소를 물리주소로 변환함 동적 주소 변환을 거치면 프로세스는 마음대로 사용자 데이터를 물리 메모리에 배치할 수 있음메모리 관리자의 역할물리 메모리를 어떻게 나눌지프로세스를 어디다 배치할지부족한 물리 메모리는 어떻게 처리할지 등등을 위해 복잡한 과정을 거침가상 메모리 시스템의 메모리 할당 방법가상 메모리 시스템에서는 운영체제 영역을 제외한 나머지 영역을 일정한 크기로 나누어서 프로세스에게 할당함할당하는 방식은 메모리 분할방식과 마찬가지로 ‘가변 분할 방식’, ‘고정 분할 방식’으로 나뉨 가변 분할 방식(세그멘테이션)단점 - 외부 단편화고정 분할 방식(페이징)단점 - 내부 단편화각각의 단점을 보완한 ‘세그멘테이션-페이징 혼용기법 ’ 사용세그멘테이션-페이징 혼용기법가상메모리 시스템에서 가상주소는 메모리나 스왑영역 한 곳 중에 위치메모리 관리자는 가상주소와 물리주소를 일대일 매핑 테이블로 관리함 세그멘테이션(배치정책)가변 분할 방식을 이용하는 세그멘테이션 기법프로그램은 함수나 모듈등으로 세그먼트 구성프로그램(사용자) 관점 메모리 - 코드, 데이터, 힙, 라이브러리, 스택 각각 구성(인접할 필요 없음)프로세스 관점 메모리 - 코드, 데이터, 힙, 스택 영역을 서로 인접한 것처럼 바라봄논리주소사용자, 프로세스, CPU가 바라보는 주소실제 물리주소로 변환은 중간에서 메모리 관리자(MMU)가 해줌메모리 관리자가 논리주소 → 물리주소 변환 방법메모리 관리자가 가지고 있는 세그멘테이션 테이블에 Base Address, Bound Address(Segment 크기) 정보가 저장되고 이걸 이용해 물리 메모리 주소를 계산함운영체제는 컨텍스트 스위칭을 할 떄마다 메모리 관리자 내에 Segment Table Base Register를 해당 프로세스의 것으로 값을 바꿔줘야함 → 굉장히 무거운 동작논리주소가 Bound Address보다 작다면, 논리주소 + Base Address 로 물리주소를 구함논리주소가 Bound Address보다 크다면, 메모리를 침범했다고 생각하고 에러를 발생세그멘테이션 장점메모리를 가변적으로 분할할 수 있고, 코드 영역, 데이터 영역, 스택 영역, 힙 영역을 모듈로 처리할 수 있음 → 공유와 각 영역에 대한 메모리 접근보호가 편리함세그멘테이션 단점가변 분할 방식의 단점인 “외부 단편화”가 발생함페이징(배치정책)고정분할방식을 이용한 페이징세그멘테이션 기법은 외부 단편화 문제가 있기 때문에 이를 해결하기 위해 고안됨페이징메모리를 할당할 때 정해진 크기의 페이지로 나눔모든 페이지는 크기가 같기때문에 관리가 편하고, 일정한 크기로 나눴기 때문에 외부 단편화 현상이 일어나지 않음논리주소공간에서의 페이징 → 페이지물리주소공간에서의 페이징 → 프레임 페이징의 주소변환 방법메모리 관리자가 “페이지 테이블”을 통해 CPU에서 전달받은 논리주소가 몇번 페이지, 오프셋은 얼마인지 알아냄메모리 관리자 내에 Page Table Base Register(PTBR)를 이용해서 물리 메모리에 있는 페이지 테이블을 찾고, 페이지 번호를 인덱스로 프레임 번호를 알아내고, 오프셋을 이용해 물리주소로 변환을 함페이지 테이블에 Invalid로 표시되어 있으면 스왑영역, 즉 하드디스크레 저장되어 있다는 의미임PTBR은 운영체제가 컨텍스트 스위칭을 할 때마다 해당 프로세스의 것으로 업데이트 해줌 세그멘테이션 vs 페이징 차이점페이지의 크기가 다름세그멘테이션은 프로세스마다 크기가 달라 Bound Address를 가지고 있지만, 페이징은 모든 페이지의 크기가 동일해서 크기를 표현하는 Bound Addresss는 필요하지 않음페이징은 이런 특성때문에 외부단편화는 발생하지 않지만 내부단편화가 발생함 (정해진 크기의 페이징보다 프로세스의 정보가 작으면 그만큼 공간이 낭비됨)세그멘테이션의 단점과 비교하면 많은 고간이 낭비되는게 아니라서 심각하게 생각하지 않음세그멘테이션은 논리적인 영역별로 세그먼트를 나눔(코드, 데이터, 스택, 힙 영역), 그러나 페이징은 페이지의 크기가 고정되어 있어 논리적인 영역별로 나누는 것이 아니라 페이지로 나누기 때문에 논리적인 영역을 나눌 수 없음 그래서 특정 영역만 공유하거나 권한을 부여하는게 더 어려움페이징에서 가장 신경써야하는 것은 페이지 테이블 크기임각 프로세스마다 페이지 테이블을 가지고 있는데 프로세스가 많아질수록 페이지 테이블도 많아지기 때문에 프로세스가 실제로 사용할 수 있는 메모리 영역이 줄어듦실제로 메모리 관리자가 참조하는 페이지 테이블도 물리 메모리의 운영체제 영역에 저장되어 있기 때문에 페이지 테이블 크기가 너무 크면 사용자 영역이 부족하게 됨 → 페이지 테이블의 크기를 적절하게 유지하는 것이 굉장히 중요함페이지드 세그멘테이션(배치정책)페이징과 세그멘테이션의 각각의 장점을 취한 방식 → 새로운 단점이 생기기도 함세그멘테이션 장점가변 분할 방식이라서 코드 영역, 데이터 영역, 스택 영역, 힙 영역을 세그먼트로 나눠서 관리할 수 있음그에 따라 다른 프로세스와 공유하기도 편하고, 각 영역에 대한 메모리 접근보호를 하기가 쉬움페이징 장점고정분할 방식으로 메모리를 효율적으로 관리할 수 있음메모리 접근 권한메모리의 특정 번지에 부여된 권한으로 읽기(Read), 쓰기(Write), 실행(Execute) 세 가지가 있음 프로세스는 코드 여역, 데이터 여역, 스택 영역, 힙 영역이 있는데 각 영역마다 접근 권한이 있음 코드 영역프로그램 그 자체이기 때문에 수정되면 안되므로, 읽기와 실행 권한만 있음데이터 영역일반변수, 전역변수, 상수로 선언한 변수가 저장되기 때문에 읽기 권한이 있고, 쓰기 권한은 있거나 없거나 함 실행권한은 없음스택, 힙 영역읽기, 쓰기 권한이 있고, 실행권한은 없음메모리 접근권한에 대한 검사는 가상주소에서 물리주소로 변환될 때마다 일어나는데, 만약 권한을 위반하면 에러를 발생시킴 페이지드 세그멘테이션세그멘테이션 기법 - 세그멘테이션 테이블은 Base Address와 Bound Address로 구성됨페이징 기법 - 페이지 테이블은 프레임 번호로 구성됨 위의 둘을 혼합해 페이지드 세그멘테이션으로 만듦 (각각의 역할은 이름만 바꼈을 뿐 달라진 것은 없음)세그멘테이션 테이블에 권한 비트를 추가함Base Address는 페이지 넘버로 바뀜Bound Address는 이 세그먼트 페이지 개수로 바뀜 페이지드 세그멘테이션의 단점은 물리메모리에 접근하기 위해서 메모리에 접근을 두 번해야 된다는 것첫번째, 세그멘테이션 테이블을 참조할 때두번째, 페이지 테이블을 참조할 때 일어남위의 단점 때문에 운영체제는 페이징과 페이지드 세그멘테이션 기법을 적절히 섞어서 사용함디맨드 페이징(가져오기 정책)프로세스가 실행될 때, 프로세스를 이루고 있는 코드영역, 데이터영역, 힙영역, 스택영역과 같은 모듈이 모두 메모리에 올라와 실행된다고 알고 있음하지만 실제로는 모든 모듈이 메모리에 올라오는 것이 아니라 필요한 모듈만 올라와서 실행됨도널드 커누스의 발견 - 90:10 법칙90%의 시간이 10% 코드에서 보내는 것 → 지역성 이론이라고 함지역성(두가지)공간의 지역성현재 위치에서 가까운 데이터에 접근할 확률이 높다는 것시간의 지역성최근 접근했던 데이터가 오래전에 접근했던 데이터보다 접근할 확률이 높음goto문 - 지역성 이론에 따라 성능이 좋지 않기 때문에 쓰지 않는 것을 추천지역성 이론은 조만간 쓰일 데이터만 메모리에 올리고 당분간 필요하지 않을 것 같은 데이터는 스왑영역으로 보내 성능을 향상시킴 디맨드 페이징은 조만간 필요할 것 같은 데이터를 메모리로 가져오고 쓰이지 않을 것 같은 데이터는 스왑영역으로 이동시키는 정책ex, 포토샵포토샵은 본 프로그램 외에도 이미지에 효과를 주는 외부 필터들이 있는데, 이 필터들을 포토샵과 같이 메모리에 모두 올리면 메모리를 많이 차지해서 프로그램이 더 무거워짐그래서 본 프로그램만 메모리에 올리고 외부 필터들은 사용자의 요청이 있을 때만 메모리로 가져오는 것이 메모리도 절약되고, 메모리를 효율적으로 관리할 수 있고, 프로세스의 응답속도도 빨라짐 메모리 계층구조메모리는 레지스터, 캐시, 메인 메모리, 보조저장장치로 나눌 수 있음메인 메모리에 접근하는 시간 레지스터CPU 내에 존재하고, CPU의 한사이클에 접근할 수 있어서 굉장히 빠름캐시CPU의 수 사이클에서 수십 사이클에 접근 가능메인 메모리CPU의 수백 사이클에 접근 가능보조저장장치(HDD, SSD)CPU의 수백만 사이클에 접근 가능디맨드 페이징은 스왑영역을 보조저장장치에 저장하는데, 성능향상을 위해서는 스왑영역으로 데이터를 이동시키는 것을 최소화 시켜야 함가상 메모리의 크기 = 물리 메모리 크기 + 스왑영역임스왑인, 스왑아웃 스왑인 - 스왑영역에서 물리메모리로 데이터를 가져오는 것스왑아웃 - 물리메모리에서 스왑영역으로 데이터를 내보내는 것메모리 관리자는 페이지 테이블을 참조해서 물리 메모리가 있는 프레임을 알아내거나 스왑영역의 위치를 알아내야 하는데, 이를 위해 페이지 테이블에는 여러가지 비트가 있음페이지 테이블을 이루고 있는 한 행을 페이지 테이블 엔트리(PTE)라고 부름 페이지 테이블 엔트리(PTE) 접근 비트페이지가 메모리에 올라온 후 데이터에 접근이 있었는지 알려주는 비트메모리에 읽거나 실행 작업을 했다면 1로 바뀌게 됨변경비트페이지가 메모리에 올라온 후 데이터의 변경이 있었는지 알려주는 비트메모리에 쓰기 작업을 했으면 1로 바뀌게 됨유효비트페이지가 물리 메모리에 있는지 알려주는 비트만약 유효비트가 1이라면 페이지가 스왑영역에 있고, 0이라면 물리 메모리에 있다는 의미임읽기, 쓰기, 실행 비트권한 비트로 해당 메모리에 접근권한이 있는지 검사하는 비트프로세스가 가상 메모리에 접근요청을 했을 때 메모리 관리자는 페이지 테이블을 보고 물리 메모리의 프레임을 찾아냄만약 물리 메모리에 없다면 Page Fault라는 인터럽트를 발생시킴Page Fault가 발생하면 보조저장장치의 스왑영역에 접근하게 되고 해당 프로세스는 대기상태가 됨스왑영역에 있는 데이터가 메모리에 올라가는 작업을 시작하고, 메모리에 올라갔다면 대기상태에 있던 프로세스는 다시 실행하게 됨물리 메모리와 스왑영역에서 어떻게 참조되는가(세가지)스왑이 필요없는 경우 ex, 프로세스가 페이지 0을 요청페이지 테이블의 0번 인덱스를 살펴보면 유효비트 0, 프레임 넘버 1 → 해당 주소가 물리메모리의 1번 프레임물리 메모리에 있는 1번 프레임에 접근해 데이터를 참조함스왑영역에 있는 데이터를 참조하는 경우ex, 프로세스가 페이지 2번을 요청 페이지 테이블의 2번 인덱스를 살펴보면, 유효비트가 1이고 프레임 넘버가 2임 → 페이지가 스왑영역 2번에 있다는 뜻물리메모리에 적절히 빈 공간을 찾음스왑영역 2번에 저장된 C를 물리메모리 3번 프레임으로 가져오고페이지 테이블에서 해당 엔트리의 유효비트를 0으로, 프레임 넘버를 3으로 수정함프로세스에게 데이터를 참조하게 해줌물리메모리가 꽉찼을 때 스왑영역에 있는 데이터를 참조하는 경우ex, 프로세스가 페이지 1번을 요청했다고 가정 페이지 테이블 1번 인덱스를 살펴보면, 유효비트 1, 프레임 넘버 0 → 페이지가 스왑영역 0번에 있음물리메모리로 가져오기 위해 적절한 빈공간을 찾지만 꽉 차서 여유가 없음현재 물리 메모리에서 필요하지 않다고 판단하는 영역을 스왑영역으로 옮김A가 필요하지 않다고 가정하고 스왑영역 3번으로 옮김페이지 테이블에서 0번 인덱스의 유효비트를 1, 프레임 넘버를 3으로 변경물리메모리 빈공간이 된 1번으로 B를 가져옴페이지 테이블에서 1번 인덱스의 유효비트를 0으로, 프레임 넘버를 1로 수정함프로세스에게 데이터를 참조하게 해줌스왑인(스왑영역 → 물리메모리), 스왑아웃(물리메모리 → 스왑영역) 시, 어떤게 적절한지는 운영체제가 판단함 → 페이지 교체 알고리즘페이지 교체정책메모리가 꽉찼을 때, 어떤 페이지를 스왑영역으로 보낼지 결정하는 정책임프로세스는 데이터 접근을 위해 메모리를 참조하는데, 해당 데이터가 메모리에 없으면 Page Fault가 발생함Page Fault가 발생하면, 해당 페이지를 스왑영역에서 메모리로 불러들여야하는데 메모리가 꽉차서 공간이 없다면 메모리에 있는 페이지 중 하나를 선택해서 스왑영역으로 옮겨야함메모리에 있는 페이지를 스왑영역으로 옮길 때 어떤 페이지를 선택할지 결정하는 정책을 페이지 교체 정책이라고 부르고, 페이지 교체 정책에는 여러가지가 있음페이지 교체 정책의 방법들무작위로 선택하는 방법(Random)지역성을 고려하지 않기 때문에 자주 사용되는 페이지가 선택될 때도 있어 성능이 별로 좋지 않음그래서 거의 사용되지 않음메모리에 들어온지 가장 오래된 페이지를 선택하는 방법(FIFO)자주 쓰이는 페이지가 먼저 들어왔다는 이유로 해당 페이지가 교체되면 공평하지 않음위의 단점이 있지만 구현이 간단하고 성능도 꽤 괜찮아서 조금 변형해서 많이 쓰임앞으로 가장 오랫동안 쓰이지 않을 페이지를 선택하는 방법(Optimum)사실상 구현이 불가능한 이론적인 선택방법구현이 불가능해서 필요가 없을 것 같지만, 다른 알고리즘과 성능 비교를 할 때 참조용으로 쓰임최근에 가장 사용이 적은 페이지를 선택하는 방법(LRU - Least Recently Used)지역성 이론의 시간의 지역성에 따르면 최근 사용한 데이터가 앞으로도 사용될 확률이 높기 때문에 최근에 가장 사용을 적게한 페이지가 앞으로도 사용될 확률이 적다는 결론이 나옴실제로도 Optimum 알고리즘에 근접한 성능을 보임그러나 프로그램이 지역성을 띄지 않을땐 성능이 떨어지게됨페이지 테이블 엔트리는 여러개의 비트와 페이지 넘버가 저장되는데, 이곳에 시간을 기록하려면 비트가 많이 필요하게됨많은 비트를 준비하기 어려우므로 실제 LRU를 구현할 때는 접근비트를 이용해서 LRU에 근접하게 구현함Optimum vs FIFO vs LRU 비교 ex, 페이지가 A B C A C D A D C A B 순서대로 요청되는 상황 세 방법 모두 메모리가 비어있기 때문에 처음 요청에서는 전부 Page Fault가 발생함A 요청 들어옴세 알고리즘 모두 Page Fault가 일어나지 않음C 요청 들어옴세 알고리즘 모두 Page Fault가 일어나지 않음D 요청 들어옴Page Fault 발생Optimum뒤에 들어오는 요청을 훑어봄페이지 B가 가장 사용되지 않을 것을 알기 때문에 페이지 B를 스왑영역으로 옮기고, B가 있던 자리에 D를 가져옴FIFO먼저 들어온 페이지가 먼저 나가기 때문에 가장 먼저 들어온 페이지 A를 스왑영역으로 보내고, A가 있던 자리에 D를 가져옴LRU최근에 가장 사용이 적은 페이지가 나가기 때문에 최근에 들어온 페이지의 참조 수를 계산함A 2번, B 1번, C 2번으로 B가 가장 덜 사용됐으니 B를 스왑영역으로 옮기고 B가 있던 자리에 D가 들어옴빌레이디의 역설(Belady’s Anomaly)Page Fault를 줄이려고 메모리를 더 늘려서 프레임 수를 늘렸는데, 오히려 Page Fault가 더 많이 발생하는 현상→ FIFO의 가장 큰 문제임FIFO에서만 발생하며 LRU에서는 발생하지 않음LRU 문제점시간을 기록해야하는 LRU는 구현이 힘듦시간을 기록할 bit가 많이 필요많은 bit가 있어도 시간이 아주 오래 지난다고 가정하면 어쩔수없이 오버플로우가 발생 → 오버플로우로 값이 초기화되면서 시간을 올바르게 표현할 수 없게됨클락 알고리즘 LRU 알고리즘과 유사하게 구현하는 방법접근비트 하나만 이용일정 시간 간격마다 모든 페이지의 접근 비트를 0으로 초기화함접근비트의 초기값은 0으로 설정되어 있고, 만약 페이지가 참조되었다면 1로 설정됨페이지를 원형으로 연결함스왑영역으로 옮길 페이지를 포인터로 가르키는데, 이 포인터를 클락 핸드라고 부름클락 핸드는 시계방향으로 돌게됨만약 Page Fault가 발생해서 스왑영역으로 보내야하는 상황이 나오면, 클락 핸드는 현재 참조하고 있는 페이지의 접근비트를 봄만약 접근비트가 1이라면 해당 접근비트를 0으로 바꾸고, 클락핸드가 다음 페이지를 가르킴이렇게 반복하다가 접근비트가 0인 페이지를 발견하면, 해당 페이지를 스왑영역으로 보냄향상된 클락 알고리즘(Enhanced Clock Algorithm)이 알고리즘은 접근비트만 이용하는 것이 아니라 변경비트까지 봄스왑 영역으로 보내지는 순위가 가장 높은 것은 접근비트가 0이고, 변경비트도 0인 페이지임그 다음으로 접근비트가 0, 변경비트가 1인 페이지임그 다음으로 접근비트가 1, 변경비트가 0인 페이지임마지막으로 접근비트가 1, 변경비트가 1인 페이지가 교체됨FIFO를 사용하는 경우LRU에서는 접근비트를 이용하는데, 하드웨어적으로 접근비트를 지원하지 않는 시스템에서는 FIFO를 이용할 수 밖에 없음어쩔 수 없이 FIFO를 이용하기 위해 성능을 높이는 방법을 고안함2차 기회 페이지 교체 알고리즘FIFO방식에서 자주 사용하는 페이지에게는 또 한번의 기회를 줌FIFO방식과 동일하게 동작하지만, 만약 Page Fault없이 페이지 접근에 성공했다면 해당 페이지를 큐의 맨 뒤로 이동시켜 수명을 연장시켜주는 방식이 알고리즘은 LRU보다는 안좋고, FIFO보다는 좋음스레싱과 워킹셋CPU 스케줄링CPU 사용률을 높이는 것이 목표CPU 사용률을 높이기 위해서는 동시에 실행하는 프로세스의 수, 멀티프로그래밍의 정도를 올리는 것동시에 실행하는 프로세스의 수가 늘어나면, 어떤 프로세스가 I/O작업으로 CPU를 사용할 수 없을 때 다른 프로세스로 컨텍스트 스위칭을 해서 CPU 사용률을 높일 수 있음CPU 사용률을 위해 멀티프로그래밍의 정도를 높였으면, 프로세스들이 필요로하는 공간이 있기때문에 물리메모리에 프레임을 할당해야함물리메모리의 크기는 한계가 있기 때문에 모든 프로세스의 모든 프레임을 물리메모리에 올릴 수 없고, 일부는 스왑영역에 저장됨멀티프로그래밍 정도가 늘어나는 경우에 문제가 나타남멀티프로그래밍 정도가 늘어나면 제한된 물리메모리에 모든 프로세스를 올려야하고, 당장 실행되는 프레임을 제외한 나머지 프레임들은 스왑영역에 저장되고 Page Fault가 많이 발생하게 됨CPU가 작업하는 시간보다 스왑작업의 시간이 더 길어지고, CPU 사용률은 떨어지게됨CPU 스케줄러는 CPU 사용률이 낮아지면, 더 많은 프로세스를 메모리에 올리게되고, 이렇게 반복하다보면 어느새 CPU 사용률이 0에 가깝게 떨어지게됨스레싱CPU 사용률을 높이려했지만 오히려 더 떨어지는 상황근본적인 원인은 물리메모리의 크기가 부족한 것하드웨어적으로 해결하려면 메모리 크기를 늘리면 됨그러나 4GB 램에서 16GB 램으로 올려도 성능향상을 느끼기 힘듦현재 메모리가 프로세스들이 작업을 하는데 충분한 크기라서 스레싱이 발생하지 않는다면 크기를 늘려도 별 다른점이 없기 때문임운영체제가 스레싱을 소프트웨어적으로 해결하기 위한 방법한 프로세스가 실행될 때 너무 많은 페이지를 할당하면 다른 프로세스가 사용할 페이지가 줄어들기 때문에 효율이 떨어지게됨반대로 너무 적은 페이지를 할당하면 빈번한 Page Fault가 발생하고, 스왑요청이 많아 스레싱이 발생하게됨이를 해결하기 위한, 프로세스가 실행되는 동안 해당 프로세스에게 맞는 적절한 페이지 수 결정 방법프로세스가 실행되면 일정량의 페이지를 할당 후, 만약 Page Fault가 발생하면 더 많은 페이지를 할당하고, 반대로 Page Fault가 너무 적게 발생하면 페이지를 과하게 할당해 메모리가 낭비되는 것이라고 판단하고 페이지를 회수함어떤 페이지를 유지할 것인지 결정 방법지역성 이론을 따름현재 메모리에 올라온 페이지는 다시 사용할 확률이 높기 때문에 하나의 세트로 묶어서 메모리에 올림 → 워킹셋워킹셋은 프로세스가 준비상태에서 실행상태가 되는 컨텍스트 스위칭을 할 때 사용됨Section 9. 입출력주변장치(I/O 디바이스, 저장장치)주변장치 종류그래픽카드, 하드디스크, SSD, 키보드, 마우스 등이 있음 주변장치들은 메인보드에 있는 버스로 연결됨버스 Address 버스, Data 버스, Control 버스로 이루어져 있음I/O 디바이스는 이 세가지 버스를 따로 받을 수 있음외부 인터페이스각 하드웨어에 맞게 존재함각종 레지스터장치의 상태와 데이터를 보관할 수 있음입출력 작업을 할 때 데이터를 저장하는 역할을 함값들은 CPU가 사용하기위해 메모리로 이동되기도 함데이터의 전송단위에 따른 주변장치 분류데이터의 전송단위가 캐릭터(글자)인지, 블록인지에 따라 나뉨캐릭터 디바이스마우스, 키보드, 사운드카드, 직별렬포트 등데이터 전송 단위가 캐릭터(글자)로 상대적으로 크기가 작음블록 디바이스하드디스크, SSD, 그래픽카드 등데이터 전송 단위가 블록(범위)로 상대적으로 크기가 큼각 장치 세부 설명버스 예전에는 주변장치들을 하나의 버스로 연결해서 사용함CPU가 작업을 하다가 I/O 명령을 만나면 직접 입출력장치에서 데이터를 가져왔는데 입출력중에는 다른 작업을 하지 못했기 때문에 CPU사용률이 떨어짐이를 해결하기 위해 입출력 제어기(I/O Controller)와 여러개의 버스가 추가됨 CPU는 I/O 명령을 만나면 입출력 제어기에게 입출력작업을 맡기고 다른 작업을 실행함입출력 제어기시스템 버스, 입출력 버스로 구분하여 두 개의 채널을 가지고 있음시스템 버스고속으로 작동하는 CPU와 메모리가 사용입출력 버스주변장치가 사용입출력 버스는 세부적으로 느린장치와 빠른장치를 구분하기 위해 다시 고속 입출력 버스, 저속 입출력 버스 두 개의 채널로 나뉨 → 느린장치와 빠른장치로 구분 해 속도차이로 인한 병목현상을 해결함그래픽 카드그래픽 카드가 다루는 데이터는 매우 대용량이라 고속 입출력 버스로도 감당이 안됨그에 따라 그래픽 카드는 입출력 버스에 있지 않고, 시스템 버스에 바로 연결해 사용함입출력 제어기입출력 제어기는 여러 주변장치를 처리하는데 입출력 버스에서 온 데이터를 메모리로 옮김메모리는 CPU의 명령으로 움직이기 때문에 입출력 제어기가 메모리에 접근하기 위해서는 CPU가 필요함 입출력 제어기가 CPU의 도움이 필요없도록 DMA(Direct Memory Access - 직접 메모리 접근) 제어기가 추가됨입출력 제어기는 DMA로 데이터를 직접 메모리에 저장하거나 가져올 수 있음Memory Mapped I/OCPU와 DMA가 사용하는 메모리가 겹치지 않도록 CPU가 사용하는 메모리 영역과 DMA가 사용하는 메모리 영역을 나눔마우스/키보드마우스볼 마우스회전을 감지해서 움직임을 처리하는 방식광학 마우스아래쪽에 작은 카메라가 표면으로 초당 1500회가 넘는 사진을 찍어 마우스의 디바이스 컨트롤러 내 DSP(Digital Signal Processor)로 보냄DSP는 이 사진을 분석해 마우스의 X축 좌표와 Y축 좌표 움직임을 캐치함DSP가 마우스의 움직임과 클릭같은 데이터를 감지하면, 디바이스 컨트롤러는 CPU에게 인터럽트를 보내고, 마우스 드라이버가 동작해서 데이터를 읽어감마우스 드라이버는 운영체제에게 이벤트 신호를 주는데, 운영체제는 이 이벤트 Foreground 애플리케이션으로 전달해주고 해당 애플리케이션은 받은 마우스 이벤트 처리를 함키보드사용자가 키보드 버튼을 누르면 키보드의 디바이스 컨트롤러가 어떤 키를 입력 받았는지 알아냄CPU에게 인터럽트를 보내고 키보드 드라이버는 운영체제에게 이벤트를 보냄운영체제는 Foreground 애플리케이션으로 이 이벤트를 전달해주고, 애플리케이션에서 해당 키에 맞는 동작을 수행함하드디스크/Flash Memory(SSD)하드디스크 구조 spindleplatter여러개의 트랙으로 구성됨표면에 자성이 있어 N극을 띄면 0, S극을 띄면 1로 인식함보통 하드디스크의 플래터 수는 2개 이상임실린더(cylinder)트랙은 다시 여러개의 섹터로 나뉘는데, 섹터가 하드디스크의 가장 작은 단위임 disk Arm읽기/쓰기 헤드로 플래터의 표면을 읽음read/write head헤드는 disk Arm에 고정되어 있기 때문에 모든 헤드는 항상 같이 움직임헤드가 움직이면 이 헤드들은 여러 개의 플래터를 가리키게 되는데, 이때 여러개의 플래터에 있는 같은 트랙의 집합을 실린더(cylinder)라고 부름하드디스크에서 데이터 읽어오는 예시유저프로세스가 하드디스크의 특정 섹터에 접근을 위해 요청을 보냄 (ex, 실린더 C로 가서 트랙 B에 있는 섹터 D를 읽어라)디스크암은 헤드를 실린더 C로 이동시키는데, 이를 Seek라고 부름헤드를 실린더로 이동시키는데 걸리는 시간을 Seek Time이라고 부름 → 이것때문에 하드디스크가 굉장히 느림트랙 B의 섹터 D가 헤드에 닿을 때까지 스핀들을 회전시키고, 헤드에 섹터 D가 읽히면 작업이 끝남Flash Memory요즘은 하드디스크보다 Flash Memory를 더 많이 사용함데스크탑에는 Flash Memory 이점으로 많은 사람이 SSD를 사용함핸드폰, 테블릿은 하드디스크를 넣을 큰 공간이 없어서 Flash Memory를 사용함하드디스크 vs Flash Memory하드디스크기계적으로 헤드를 움직여 속도가 많이 느리고 소음도 남자기적으로 처리하는 하드디스크는 자석을 갖다대면 데이터가 손상됨스핀들처럼 회전축같은 것들이 있어서 충격에 매우 약함Flash Memory전기적으로 읽기 때문에 굉장히 빠르고 조용함자석을 갖다대도 데이터가 안전함충격에 약하지 않음그러나 특정한 지점에 데이터를 썼다면 덮어쓰기가 불가능 하다는 단점이 있음 똑같은 지점에 데이터를 쓰려면 기존에 있던 데이터를 지우고 새로 써야하는데, Flash Memory는 지우기 가능한 횟수가 정해져있음(읽기/쓰기를 반복하면 망가져 사용할 수 없음) Section 10. 파일시스템파일과 파일시스템파일들을 하드디스크나 SSD와 같은 저장장치에 저장됨사용자가 운영체제에게 요청 시, 운영체제가 하드디스크에 안전하게 저장함운영체제는 파일 관리를 위해 파일 관리자를 둠 → 파일 시스템파일 시스템파일 관리자는 가상메모리에서 메모리 관리자가 페이지 테이블을 이용해서 가상주소를 물리주소로 변환하는 것처럼 파일 테이블을 이용해서 파일을 관리함파일 시스템의 기능파일과 디렉토리를 만듦파일과 디렉토리의 수정, 삭제를 함다른 사용자로부터 파일을 보호하기 위해 접근권한을 관리함 (요즘 운영체제는 다중 사용자 기능을 지원하기 때문에 파일을 보호하기 위해서 꼭 필요한 기능임)파일의 내용이 손상되지 않도록 무결성을 보장함예기치 못한 사고로부터 백업과 복구를 함파일을 암호화해 파일을 보호함파일시스팀 전송단위하드디스크와 Flash Memory는 블록 디바이스임 따라서 전송단위가 블록임저장 단위는 블록이지만, 사용자는 바이트 단위로 파일에 접근이 가능해야하기 때문에 파일관리자가 중간에서 관리해줌파일확장자유닉스 운영체제에는 파일확장자가 없음윈도우즈는 파일확장자가 있음파일 내부 구성헤더, 데이터로 이루어져있음헤더파일의 속성들이 담겨 있음파일 디스크립터(File Descriptor)운영체제는 파일을 관리하기 위해 정보를 보관하는 파일제어블록(File Control Block, FCB)을 가지고 있는데, 이를 파일 디스크립터(File Descriptor)라고 부름파일 디스크립터는 파일마다 독립적으로 존재하고, 저장장치에 존재하다가 파일이 오픈되면 메모리로 이동함파일 디스크립터는 파일시스템(운영체제)이 관리하고, 사용자가 직접 참조할 수는 없음사용자는 파일시스템이 건내준 파일 디스크립터로 파일에 접근할 수 있음파일 종류 분류파일은 데이터의 집합으로, 데이터의 집합을 어떻게 구성하느냐에 따라 종류를 나눌 수 있음순차파일구조파일의 내용이 연속적으로 이어진 상태 (ex, 카세트테이프)파일시스템이 사용자에게 전달해준 파일디스크립터는 파일의 맨 앞에 위치해서 사용자가 쓰거나 읽기를 시작하면 처음부터 진행함파일의 다른영역으로 가고 싶을 때 - lseek함수를 이용해 파일디스크립터 위치를 옮김 장점모든 데이터가 순서대로 기록되기 때문에 공간의 낭비가 없고 구조가 단순함단점특정지점에 바로 이동이 어려워 데이터를 삽입하거나 삭제하려면 탐색하는데 시간이 많이 걸림직접파일구조저장하려는 데이터를 해시함수를 통해 저장위치를 결정하는 파일구조자료구조에서 해시 테이블이라는 이름으로 불리는 방식json도 이 방식임 장점해시함수를 이용하기 때문에 데이터 접근이 굉장히 빠르다는 것단점해시함수의 선정이 굉장히 중요하기 때문에 해시함수를 잘 골라야한다는 점과 저장공간이 낭비될 수 있다는 점인덱스파일구조순차접근과 직접접근 방식의 장점을 취한 것으로 두가지 방식 모두 가능함ex, 음악재생 프로그램의 재생목록 디렉토리디렉토리란?파일을 하나의 공간이 아닌, 관련있는 파일을 모아둘 수 있게 하기 위함한 개 이상의 파일을 가질 수 있고, 자식 디렉토리도 가질 수 있음디렉토리는 여러층으로 구성됨최상위에 있는 디렉토리 - 루트 디렉토리유닉스, 리눅스에서는 루트 디렉토리를 “/”로 표시함, 디렉토리 별 구분을 위해서도 “/”를 사용함윈도우즈는 루트 디렉토리를 파티션 이름으로 사용하는데, 보통 “C:”으로 표시함윈도우즈는 디렉토리와 디렉토리 구분을 “\”로 함디렉토리도 파일임. 단지 일반 파일에는 데이터가 저장되어 있고, 디렉토리에는 파일 정보가 저장되어 있음 디렉토리 구조과거 - 루트 디렉토리에만 하위 디렉토리 존재했었음파일이 많아지면서 다단계 디렉토리구조가 등장함다단계 디렉토리구조어떤 디렉토리에서도 하위 디렉토리를 만들 수 있는 트리구조운영체제는 트리구조에서 순환이 생기는데, 바로가기 기능이 있기 때문임 파일과 디스크파일은 메모리와 비슷한데, 페이징과 같이 전체 디스크 공간을 일정한 크기로 나누고, 그 공간에 주소를 할당해 관리함일정한 크기로 나눈 공간을 파일시스템에서는 블록이라고 함 (메모리에서는 페이지라고 부름)한 블록의 크기는 1~8KB파일시스템은 파일정보를 파일테이블로 관리하는데, 파일이 시작하는 블록의 위치정보도 담겨있음파일 내 블록 분류여러 개의 블록들로 이루어져 있는 하나의 파일에서, 그 블록들이 어떻게 연결되었는지에 따라 분류됨연속할당파일을 구성하는 블록들을 디스크에 연속적으로 저장하는 방식임파일의 시작 블록만 알면 파일의 전체를 찾을 수 있음메모리에서 세그멘테이션 기법처럼 외부 단편화가 발생하기 때문에 실제로 사용되지 않는 방식임불연속할당디스크에 비어있는 공간에 데이터를 분산해 저장하는 방식분산된 블록은 파일시스템이 관리함연결할당, 인덱스 할당이 있음연결할당파일에 속한 데이터를 연결리스트로 관리함파일테이블에는 시작 블록에 대한 정보만 저장하고, 나머지는 연결리스트를 이용해 다른 블록에 접근하는 방식 인덱스할당테이블의 블록포인터가 데이터 블록에 직접 연결하는 것이 아니라 데이터들의 인덱스를 가지고 있는 인덱스 블록을 연결함 인덱스 할당은 데이터가 많아서 테이블이 꽉 찬 경우 인덱스 블록을 더 만들어서 연결하기 때문에 테이블을 확장할 수 있음파일의 크기가 작다면, 데이터를 바로 참조하는 블록 포인터를 이용하고, 파일의 크기가 크다면 간접 포인터를 이용해 많은 데이터에 접근할 수 있음만약 더 큰 데이터가 필요하다면, 이중 간접 포인터, 삼중 간접 포인터를 이용할 수 있음 (i-node라는 이름으로 유닉스와 리눅스에서 많이 사용되고 있음)free block list빈 공간을 찾기위해 매번 모든 메모리를 찾지 않기 위해 빈 공간을 모아둠만약 특정 파일 삭제 시, 파일시스템은 파일의 모든 정보를 지우는 것이 아니라 파일 테이블의 헤더를 삭제하고 free block list에 추가함 회고일주일 동안 스스로 칭찬하고 싶은 점, 아쉬웠던 점, 보완하고 싶은 점칭찬하고 싶은 점 : 이번주 강의가 조금 어렵게 느껴졌지만 포기하지 않고 끝까지 잘 학습한 점아쉬웠던 점 : 이번주에 회사일이 많아서 내용 중 이틀 치를 몰아서 듣게 되었는데 충분한 학습을 하지 못했다는 아쉬움이 남음보완하고 싶은 점 : 중간중간 이해가 안되는 부분들이 있었는데, 그 부분을 반복학습 해야겠습니다🙌다음주에는 어떤 식으로 학습하겠다는 스스로의 목표수료식 전까지 따로 스터디 스케쥴이 없는 것 같으니 이번주 강의를 다시한번 봐야겠습니다💪
