지난번에 강의를 통해 CS를 배워보고 싶었는데,,, 내가 듣기에는 강의가 너무 어려운 느낌이 있었다.
강의를 듣다보면 모르는 용어들이 너무 많이 나왔고, 해당 용어를 따로 찾는시간에 더 많은 시간을 투자하는 느낌이 들어서, 이제는 지선생님(gpt) 와 함께 정말 나한테 필요한 CS공부를 시작해보려고 한다.

시작하기에 앞서 지선생님과 함께 만든 CS지식이 부족한 웹개발자를위한 커리큘럼을 만들어봤다.

1. 컴퓨터는 어떻게 작동할까? 💻 (컴퓨터 구조)
2. 운영체제란 무엇인가? 🧠 (프로세스, 스레드, 메모리)
3. 네트워크의 세계 🌐 (브라우저, TCP/IP, HTTP)
4. 자료구조 기초 📦 (배열, 연결리스트, 스택, 큐 등)
5. 알고리즘 사고 훈련 🧮 (정렬, 탐색, 재귀 등)
6. 데이터베이스 제대로 알기 💾 (SQL, 트랜잭션, 인덱스)
7. 시스템 설계와 확장성 🏗️ (캐시, 로드밸런싱, 마이크로서비스)
8. 개발자 필수 보안지식 🔐 (XSS, CSRF, HTTPS)
9. 브라우저 내부 살펴보기 🧬 (렌더링, 이벤트 루프)

아주 마음에 드는 커리큘럼이다. 정말 나한테 필요하고, 부족한 부분들만 지선생님과 1:1 과외를 받으면서 따로 정리를 해볼 생각이다.

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🧑‍🏫 컴퓨터는 어떤 부품들로 이루어져 있을까?

🔥 컴퓨터의 5대 구성요소 (von Neumann 구조)

• 입력장치 : 데이터를 컴퓨터에 넣는 도구 (키보드, 마우스 등)
• 출력장치 처리된 결과를 눈에 보이게 하는 도구 (모니터, 프린터 등)
• 제어장치 모든 장치를 지휘하는 사령관
• 연산장치 실제 계산을 수행하는 뇌
• 기억장치 데이터를 저장하는 공간 (RAM, SSD 등)

💡 제어장치 (Control Unit, CU)

프로그램이 다음에 뭘 해야 하는지 알려주는 사령관
메모리에서 명령어를 가져와서 어떤 연산을 할지, 어떤 장치를 쓸지를 연산장치와 기억장치에 지시한다.

💡 연산장치 (ALU: Arithmetic Logic Unit)

+ - × ÷ 이런 계산을 실제로 수행하는 뇌
덧셈, 뺄셈 같은 산술 연산
참/거짓 비교 같은 논리 연산

💡 기억장치

데이터와 명령어를 저장하는 공간
RAM: 당장 실행 중인 프로그램이 사용하는 메모리
ROM: 바뀌지 않는 정보 저장 (ex: 부팅용 펌웨어)
보조기억장치 (SSD, HDD): 파일을 저장

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🧑‍🏫 CPU는 명령어를 어떻게 실행할까?

CPU 안에서 벌어지는 일

우리가 C, JS, Python 같은 코드로 프로그램을 만들면 → 이건 컴퓨터 입장에서 보면 그냥 일련의 명령어들입니다.
(예: ADD, MOV, JUMP 같은 아주 단순한 기계어 명령)

명령어 실행 과정 (명령어 사이클)

이것이 바로 CPU의 진짜 본업 → 명령어 하나하나를 반복적으로 처리하는 사이클
Fetch → Decode → Execute

💡 Fetch (가져오기)

Program Counter (PC)가 가리키는 주소로 가서 거기 있는 명령어를 읽어서 Instruction Register (IR)에 저장한다.

• PC: 현재 줄번호 기억
• IR: 현재 줄의 내용 기억

💬 책 읽는 사람이라면 “다음에 읽을 페이지 번호(PC)를 보고 그 페이지 내용(IR)을 읽는 것”

💡 Decode (해석하기)

IR에 들어 있는 명령어를 해석
무슨 연산을 해야 하는지, 어떤 레지스터를 써야 하는지 결정
이 단계에서 "무슨 행동을 할지" CPU 내부 회로들이 준비함

💡 Execute (실행하기)

실제 연산 수행 (예: 더하기, 저장하기, 이동하기 등)
결과는 레지스터에 저장하거나, 메모리에 기록하거나
이게 끝나면 → PC를 다음 명령어로 이동 → 다음 사이클로 반복

PC -> Fetch -> IR -> Decode -> Execute -> PC++

즉, CPU는 이 과정을 초당 수십억 번 반복하면서 우리가 만든 프로그램을 한 줄씩 한 줄씩 실행합니다.

🧑‍🏫 메모리 구조: 스택, 힙, 데이터 영역, 코드영역

💡 프로그램은 실행될 때 반드시 메모리를 사용한다.
함수 호출, 변수 저장, 객체 생성 → 모두 메모리 안에서 벌어지는 일이다.
메모리 구조를 알면, 에러 원인을 파악할 때 훨씬 쉽고,성능 최적화도 가능해져서 꼭 알아야 하는 개념들이라고 한다.

🍆 메모리 구조 4가지 (사가지 아님)

영역	역할	비유
코드(Code) 영역	프로그램의 실행 명령어(기계어) 저장	사전에 미리 정리된 규칙 노트
데이터(Data) 영역	전역변수, 정적변수 저장	책상 한쪽에 항상 꺼내 놓은 참고서
힙(Heap) 영역	동적으로 할당된 메모리 저장 (new, malloc 등)	작업하다가 추가로 꺼내 쓰는 공책 (불규칙적, 크기 가변)
스택(Stack) 영역	함수 호출, 지역변수 저장	오늘 쓸 자료들을 순서대로 쌓아 놓는 서류 더미 (순서 중요)

📚 스택 영역 (Stack)

함수 호출 시 자동으로 쌓이는 공간
LIFO 구조 (Last In First Out)
마지막에 들어간 함수가 가장 먼저 빠져나옴

• 함수 호출 → 지역변수 저장 → 함수 종료 시 자동 소멸
• 함수가 깊어지면 스택이 쌓임 (재귀에서 스택 오버플로우 위험!)

📕 힙 영역 (Heap)

프로그래머가 직접 요청해서 쓰는 메모리
크기 자유로움, 위치 불규칙

• 동적 할당 (C: malloc, JS: 객체 생성)
• 직접 해제해야 하는 경우도 있음 (JS는 가비지 컬렉터가 대신 처리)
• 너무 많이 쓰면 메모리 부족 현상 발생

📒 데이터 영역 (Data)

전역 변수나 한번 할당되면 프로그램 종료까지 유지되는 변수들이 저장됨

• 프로그램 시작 시 할당 → 종료 시 해제

📑 코드 영역 (Code)

우리가 작성한 실행 명령어(기계어) 가 저장되는 곳

• 읽기 전용
• 변경 불가

✅ 핵심 정리

• 메모리는 딱 4구역으로 나뉜다 (스택/힙/데이터/코드)
• 함수 호출 → 스택
• 객체 생성(new/malloc) → 힙
• 전역변수 → 데이터
• 명령어 → 코드
• 실행 중에는 주로 스택과 힙이 열일한다.

🧑‍🏫 캐시 메모리와 레지스터: CPU는 왜 캐시를 쓰는가?

CPU가 데이터를 처리할 때, 왜 바로 RAM(메인 메모리)에서 읽고 쓰지 않고, 굳이 캐시(Cache)나 레지스터(Register)를 사용하는 이유는 속도가 다르기 때문이다.

🏁 컴퓨터 속도 차이

메모리 종류	접근 속도 (대략적)
레지스터 (Register)	1 사이클 (몇 나노초 수준, 거의 즉시)
캐시 메모리 (Cache)	수~수십 사이클 (L1 < L2 < L3 순으로 느려짐)
메인 메모리 (RAM)	수백 사이클 (훨씬 느림)
SSD/HDD	수천만 사이클 이상 (비교 불가)

☝️ CPU는 엄청 빠르게 연산을 하는데, RAM에서 데이터를 가져오는 데 시간이 너무 걸리면, CPU가 하는일이 지연된다. (→ 성능 저하) 이를 해결하기 위해 훨씬 빠른 공간인:레지스터(register)나 캐시메모리(cache)를 사용하게 된다.

🏎️ 레지스터 (Register)

CPU 안에 있는 초초초고속 메모리 → "CPU의 손바닥 위"

• CPU가 즉시 사용할 데이터를 저장
• 용량: 매우 작음 (수십 개, 수백 바이트 수준)
• 속도: CPU 내부이므로 사실상 즉시 접근 가능

☝️ 레지스터는 주로 연산 중간값 저장, 명령어 주소, 연산 대상 값을 저장하는 데 사용한다.

💶 캐시 메모리 (Cache Memory)

CPU와 RAM 사이의 중간 메모리
→ "CPU의 책상 위"

• RAM보다 훨씬 빠름
• CPU가 자주 쓰는 데이터/명령어 저장
• 용량: 레벨마다 다름
  - L1 캐시: 가장 빠르고 작음 (보통 수십 KB)
  - L2 캐시: 중간 속도, 더 큼 (수백 KB~수 MB)
  - L3 캐시: 가장 크고 느림 (수 MB 이상)

☝️ RAM 접근을 최소화해서 CPU가 빠르게 일하게 함, 최근 접근한 데이터, 명령어를 보관

🧑‍🏫 인터럽트와 입출력 제어 (Interrupt & I/O Control)

인터럽트란?

인터럽트 (Interrupt) = “CPU야, 잠깐만! 급한 일이 생겼어!”라는 신호

CPU가 실행 중인 명령어의 흐름을 외부 장치나 내부 신호에 의해 강제로 중단시키고,
특정 처리를 수행하도록 하는 시스템 메커니즘.

💡 CPU가 작업을 하던 중에도 외부에서 갑자기 신호가 오면 → 현재 작업을 잠시 멈추고 → 외부 요청을 처리한 뒤 → 다시 원래 작업으로 돌아간다.

✔️ 대표적 인터럽트 사례

• 키보드 입력
• 마우스 클릭
• 디스크 읽기/쓰기 완료
• 타이머 알람
• 에러 발생 (예: 0으로 나누기 오류)

인터럽트 처리 과정

CPU 동작 흐름

1️⃣ CPU가 원래 명령어 실행 중
2️⃣ 외부 장치가 인터럽트 신호 보냄
3️⃣ CPU는 현재 작업을 저장 (컨텍스트 저장)
4️⃣ 인터럽트 핸들러(Interrupt Handler)로 이동
5️⃣ 인터럽트 처리 완료
6️⃣ 저장해둔 작업을 복구하고 이어서 실행
⭐️ 인터럽트 핸들러: 인터럽트가 발생했을 때 실행되는 특별한 함수
⭐️ 컨텍스트 저장: 현재 CPU 상태(레지스터 값, 명령어 위치 등)를 임시 저장하는 과정

인터럽트가 없는 시스템 (Polling 방식)

💡 Polling (폴링): CPU가 주기적으로 계속 체크하는 방식
cpu입장에서 보면 → “데이터 왔나?” → “아직 안 왔네” → 또 체크 → 계속 반복

Polling의 문제점

• CPU가 계속 쓸데없는 체크를 해야 함 → 낭비 심함
• 다른 일 못 하고 "대기"만 하게 됨

인터럽트 방식의 장점

• CPU는 원래 할 일 하다가
• 신호 오면 딱 한 번만 처리
• CPU 시간 절약 + 효율성 극대화

실제 운영체제에서의 인터럽트

운영체제는 인터럽트를 다음과 같이 관리한다.

• 장치별로 인터럽트 벡터(Interrupt Vector) 등록
• 신호가 들어오면 → 해당 인터럽트 핸들러 호출
• 우선순위 관리 가능 (중요한 인터럽트 먼저 처리)

✅ 핵심 정리

• 인터럽트 = CPU가 외부 장치 요청에 반응하는 시스템
• CPU는 현재 작업을 저장하고, 인터럽트를 처리한 후 다시 원래 작업 복귀
• Polling vs Interrupt 구분 필수
• 현대 컴퓨터 대부분 인터럽트 방식 사용

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☝️ 부록 - 용어 정리

용어	뜻	설명
입력 장치 (Input Device)	데이터를 입력하는 장치	키보드, 마우스 등
출력 장치 (Output Device)	데이터를 출력하는 장치	모니터, 프린터 등
제어장치 (Control Unit, CU)	명령어를 해석하고 흐름을 제어하는 장치	CPU 내부, 연산장치와 메모리 제어
연산장치 (Arithmetic Logic Unit, ALU)	산술 연산 및 논리 연산 수행 장치	덧셈, 곱셈, 비교 연산 등을 담당
기억장치 (Memory)	데이터를 저장하는 장치	RAM, SSD 등 포함
CPU (Central Processing Unit)	중앙 처리 장치, 컴퓨터의 두뇌	제어장치와 연산장치 포함
명령어 (Instruction)	CPU가 실행하는 작업 지시문	기계어 명령어
프로그램 카운터 (Program Counter, PC)	다음 실행할 명령어의 주소 저장	명령어 순서 관리
명령어 레지스터 (Instruction Register, IR)	현재 실행 중인 명령어 저장	명령어 실행 직전 저장 장소
명령어 사이클 (Instruction Cycle)	명령어 처리 과정	Fetch → Decode → Execute 반복
코드 영역 (Code Segment)	실행할 프로그램의 명령어 저장 공간	읽기 전용
데이터 영역 (Data Segment)	전역 변수, 정적 변수 저장 공간	프로그램 종료 시까지 유지
힙 (Heap)	동적 메모리 할당 영역	malloc, new 등으로 할당, 크기 가변
스택 (Stack)	함수 호출 시 자동으로 메모리 할당되는 영역	지역 변수, 함수 호출 정보 저장 (LIFO 구조)
스택 오버플로우 (Stack Overflow)	스택이 할당 가능한 공간을 초과한 상태	무한 재귀 등에서 발생
힙 오버플로우 (Heap Overflow)	힙 영역이 할당 가능한 공간을 초과한 상태	무한 동적 할당 등에서 발생
레지스터 (Register)	CPU 내부 초고속 저장소	연산 중간값 저장, 속도 최상, 용량 매우 작음
캐시 메모리 (Cache Memory)	CPU와 메인 메모리(RAM) 사이의 중간 저장소	속도 빠르고 용량 제한, L1/L2/L3로 나뉨
L1 캐시 (Level 1 Cache)	가장 빠르고 가장 작은 캐시	CPU에 매우 가까움
L2 캐시 (Level 2 Cache)	L1보다 느리고 큰 캐시	보통 CPU 칩 안에 있음
L3 캐시 (Level 3 Cache)	가장 크고 느린 캐시	여러 CPU 코어가 공유 가능
캐시 히트 (Cache Hit)	원하는 데이터가 캐시에 있을 때	매우 빠르게 접근 가능
캐시 미스 (Cache Miss)	캐시에 데이터가 없을 때	느린 메모리(RAM) 접근 필요
인터럽트 (Interrupt)	외부 신호로 CPU 작업을 중단시키고 처리	CPU 작업을 잠시 멈추고 외부 요청 처리
인터럽트 핸들러	인터럽트 발생 시 실행되는 함수	인터럽트 처리 담당
컨텍스트 저장 (Context Saving)	현재 CPU 상태를 임시 저장	인터럽트 처리 후 원래 작업 복귀를 위해 필요
Polling (폴링)	CPU가 계속 장치를 체크하는 방식	단순하지만 비효율적
인터럽트 벡터 (Interrupt Vector)	인터럽트 핸들러 주소 목록	어떤 핸들러를 실행할지 결정