프로세스와 스레드의 메모리

프로세스의 자원구조

프로그램이 실행되기 위해서는 운영체제(OS)가 프로그램의 정보를 메모리에 로드(load)해야 하고, 프로그램이 실행되는 동안 CPU가 코드를 처리하기 위해서는 메모리가 명령어와 데이터들을 저장해야 한다.

즉, 프로그램이 실행되어 프로세스가 만들어지면 파일은 컴퓨터 메모리에 다음 4가지의 메모리 영역으로 구성되어 올라가게 되고 운영체제로부터 CPU를 할당받게 된다. (여러개의 프로세스가 실행될 경우 각각 독립된 메모리 영역을 할당받는다)

CODE

• 실행할 프로그램의 코드가 저장되는 영역으로, TEXT영역이라고도 함.
• 프로그램이 시작하고 끝날때까지 메모리에 계속 남아있다.
• 컴파일된 기계어가 들어간다.
• CPU는 코드 영역에 저장된 명령어를 하나씩 가져가서 처리한다.

DATA

• 프로그램의 전역변수(global), 정적변수(static), 배열(array), 문자열 상수 등이 저장된다.
• 프로그램의 시작과 함께 할당되며, 프로그램이 종료되면 소멸한다.

HEAP

• 사용자가 직접 관리할 수 있고, 관리해야만 하는 영역이다
• 사용자에 의해 메모리 공간이 동적으로 할당되고 해제된다.
• 런타임 시에 크기가 결정된다.

STACK

• 프로그램이 자동으로 사용하는 임시 메모리 영역이다.
• 함수의 호출과 관계되는 지역변수, 매개변수, 리턴값 등 잠시 사용되었다가 사라지는 데이터를 저장하는 영역이다.
• 함수 호출 시 생성되고, 함수의 호출이 완료되면 소멸한다.
• 스택 영역의 크기는 컴파일 시에 결정된다.
• 푸쉬(push)로 데이터를 저장하고, 팝(pop)으로 데이터를 인출한다.

스레드의 자원공유

앞서 스레드는 프로세스를 구성하며, 프로세스가 할당받은 자원을 이용하는 실행 흐름의 단위라고 했다. 스레드가 여러 개 있으면 우리는 파일을 다운받으며 동시에 웹 서핑을 할 수 있게 해준다. 스레드끼리 프로세스의 자원을 공유하면서 프로세스 흐름의 일부가 되었기 때문에 동시작업이 가능한 것이다.
위 그림처럼 하나의 프로세스 내에 여러개의 스레드가 있고, 위에서 봤던 프로세스의 4가지 메모리 영역 중 스레드는 Stack만 할당받아 복사하고 Code, Data, Heap은 프로세스내의 다른 스레들과 공유한다. 따라서 각각의 스레드는 별도의 Stack을 가지고 있지만 Heap 메모리는 공유하기 때문에 서로 다른 스레드에서 가져와 읽고 쓸 수 있다.

프로세스의 자원공유

반면에 프로세스는 기본적으로 메모리에 별도의 주소 공간에서 실행되기 때문에, 한 프로세스는 다른 프로세스의 변수나 자료구조에 접근할수는 없다.

그렇지만 현재 우리가 사용하는 대부분의 컴퓨터 프로그램을 보면 다른 프로그램에 있는 정보를 가져오는 경우를 볼 수 있는데, 사실 특별한 방법을 통해 한 프로세스가 다른 프로세스의 정보에 접근하는 것이 가능하다.(IPC, LPC,...더 공부한 후 추가작성...)

하지만, 프로세스의 자원 공유는 단순히 CPU 레지스터 교체뿐만이 아니라 RAM과 CPU 사이의 캐시 메모리까지 초기화되기 때문에 자원부담이 크다는 단점이 있다. 그래서 다중 작업이 필요한 경우 스레드를 이용하는 것이 훨씬 효율적이라, 현대 컴퓨터의 운영체제에선 다중 프로세싱을 지원하고 있지만 다중 스레딩을 기본으로 하고 있다.

위에서 여러 개의 스레드, 프로세스를 이용하는 법에 대해 알아봤는데, 이를 더 잘 이해하기 위해선 병렬성, 동시성이라는 CPU의 작업 처리 방식을 좀 더 살펴볼 필요가 있다. 함께 알아보자!

병렬성(parellelism)

병렬성은 동일한 시각에 독립적인 작업을 실행할 수 있음을 의미한다. 여러 작업을 다른 코어, 다른 프로세스, 별도의 컴퓨터 등에서 동시에 실행할 수 있다.

동시성

동시성은 여러 작업이 겹치는 기간에 실행될 수 있음을 의미한다. 이 동시라는 의미에서 병렬성과 의미가 헷갈릴 수 있는데, 위의 parellelism이 물리적으로 정말로 동시에 실행하는 것이라면, concurrency는 동시에 실행하는 것이 아니라 CPU가 작업마다 시간을 분할해 적절하게 context switching을 해서 동시에 실행되는 것처럼 보이게 한다. (이렇기 때문에 동시성은 구현하는 것도, 디버그하는 것도 어렵다.) 작업들을 아주 잘게 나누어 아주 조금씩만 작업을 수행하고 다음 작업으로 넘어가는 식으로 동작하는 방식으로 하는 이유는, 여러 작업을 동시에 처리하는 것처럼 보이게 만들어 사용자에게 더 빠른 반응성을 제공하기 위해서이다.

동시성이 필요한 이유

그런데 동시성이 필요한 이유는 무엇일까? 어차피 동시에 돌아가는 것처럼 보이게 하는 것일뿐👀, 실제로 동시에 돌아가는 것도 아닌데, 그냥 다 병렬처리하면 안되는걸까?

첫째론, 하드웨어적 한계 때문이라고 할 수 있다. 아무리 코어를 많이 넣어도 수십, 수백개의 코어를 넣을 순 없으니 결국 하드웨어적 제한이 걸리게 되고 수십수백개의 프로세스를 돌리기 위해선 결국 동시성이 필요한 것이다.

둘째, 효율적인 면에서이다. 예를 들어 4코어 8스레드의 CPU 환경에서 총 16개의 작업이 있다고 가정을 해보자. 그리고 그 중 8개는 오래 걸리는 작업이고, 나머지 8개는 짧은 시간을 필요로 하는 작업이라고 하자.

만약 최악의 경우 8개의 오래 걸리는 작업이 먼저 동시에 처리되기 시작했다면 나머지 가벼운 8개의 작업은 처리하는데 훨씬 짧은 시간이 걸림에도 불구하고 현재 처리중인 8개의 작업이 다 끝날때까지 기다려야 하는 불상사가 일어나는 것이다.

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참고사이트
Haileypark님의 벨로그
Inpa Devs님
yeonyeon님