TIL 2023 10 20

김민준·2023년 10월 20일

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프로세스 내에서 여러개의 스레드로 작업을 처리하는 것,
동시에 여러 스레드가 작동하는 것이 아니라 컨텍스트 스위칭으로 여러 스레드가 번갈아서 일하는 것이다.

응답성이 좋다. : 스레드하나가 오래걸려도 다른 스레드가 계속 일을 하고, 오류가 나면 새로운 스레드를 만든다.
복잡한 계산, I/O 작업 또는 독립적으로 실행할 수 있는 작업이 포함된 앱에 적합하다.
경제성 : 프로세스 내 자원과 메모리를 공유한다. 스레드간 컨텍스트 위위칭은 캐시 메모리를 비울 필요가 없다.
멀티프로세서활용 : 다중 CPU 구조에서는 각각의 스레드가 다른 프로세서에서 병렬로 수행할 수 있다.

운영체제의 지원이 필요하다.
싱글코어 : 싱글코어 프로세스에서 멀티스레딩을 할 경우, 컨텍스트 스위칭, 동기화등의 이유로 스레드 생성 시간이 오버헤드로 작용해 단일 스레드보다 느리다.
자원공유 : 자원공유가 잘못 될 경우 데이터 일관성 문제나 경쟁조건(복수의 스레드가 동일한 자원에 동시 접근하는 것)문제가 발생할 수 있어서, 동기화로 해결해야한다.
프로그래밍 난이도가 높다.

프로세스끼리는 자원을 공유하기 어렵지만 스레드끼리는 쉽기때문이다.
대신 자원의 공유중 문제가 생기거나 교착상태에 빠지는것에 주의해야한다.

행과 열로 이루어진 테이블(표)에 데이터를 넣는 고전적인 방식
행 : 데이터의 속성
열 : 데이터 값

데이터의 저장 및 검색에 특화되어있다.
큰 데이터 용량, 낮은 지연 그리고 유연한 데이터 모델을 요구하는 앱에 특화될 수 있다.

구조
RDBMS : 표로된 형식과 엄격한 규칙을 고려해야한다. 유지보수에 복잡한 쿼리가 필요하다.
NoSQL : 데이터 변경에 더 유연하고 유용하다. 이미지,영상,문서, 기타 부정형 구조를 저장하는데 유용하다
데이터 무결성 매커니즘 ACID (Atomicity Consistency Isolation Durability)
RDBMS : 엄격한 ACID요소를 따른다.
즉, 하나의 작업만 실패해도 전체가 실패한다.
NoSQL : ACID를 지원하지 않는 경우가 많다. 그래서 즉각적인 일관성을 보장하지는 않는다.
대신 가용성을 희생하거나 일부만 일관성을 요구하는 모델을 선택할 수 도 있다.
성능
RDBMS : 디스크 시스템에 따라 달라진다.
* SSD : DB 성능 향상
* RAID : 디스크 최적화, Redundant Array of Independent Disk
* 최대성능 : 인덱스 최적화, 테이블구조, 쿼리
NoSQL : 네트워크 지연, 하드웨어 클러스터 크기, 앱 호출(인덱스, 캐시)에 달려있다.
확장성
RDBMS : 스키마가 엄격하게 적용되어서 대규모 문제가 일어날 수 있다. CPU와 RAM을 추가하여 수직확장하며, 수평 확장에는 파티셔닝, 샤딩같은 특별한 방법이 필요하다
NoSQL : 작업량을 여러 노드에 분산하기 쉬워서 확장성이 뛰어나다.