메모리

CPU는 메모리에 올라와 있는 프로그램의 명령어들을 실행할 뿐

메모리 계층

레지스터, 캐시, 메모리, 저장장치로 구성

• 램(주기억장치)는 하드디스크로부터 일정량의 데이터를 복사해 임시 저장하고, 이를 필요 시마다 CPU에 빠르게 전달
• 계층 위로 올라갈수록 가격⬆️, 용량⬇️, 속도⬆️
• 계층이 있는 이유는 경제성과 캐시 때문 -> ex) 같은 16GB라도 RAM보다 SSD가 훨씬 싸게 살 수 있음
• 계층 구조의 일상에서의 예 : 게임 시 로딩 중이라 뜰 때는 하드디스크나 인터넷에서 데이터를 읽어 RAM으로 전송하는 과정이 아직 안 끊난 것

캐시

• 데이터를 미리 복사해 놓은 임시 저장소
• 빠른 장치와 느린 장치의 속도 차이에 따른 병목 현상을 줄이기 위한 메모리
• 이를 통해, 긴 데이터 접근 시간을 해결하고 무언가를 재계산하는 시간을 절약 가능
• 메모리와 CPU 사이의 큰 속도 차이 때문에 중간에 레지스터 계층을 둠
  -> 속도 차이를 해결하기 위해 두 계층 사이에 있는 계층을 '캐시 계층'이라고 함
  -> 캐시 메모리와 보조기억장치 사이의 주기억장치는 보조기억장치의 캐싱 계층

지역성의 원리

• 캐시를 직접 설정할 때는 자주 사용하는 데이터를 기반으로 설정
• 자주 사용하는 데이터에 대한 근거는 지역성
• 지역성은 시간 지역성, 공간 지역성으로 나뉨
  1) 시간 지역성
  • 최근 사용한 데이터에 다시 접근하려는 특성
  • ex) for문에서 최근 사용한 변수 i에 대한 계속 접근
  2) 공간 지역성
  • 최근 접근한 데이터를 이루고 있는 공간이나 그 가까운 공간에 접근하는 특성
  • ex) for문에서 공간을 나타내는 배열 arr에 연속적으로 접근

캐시히트와 캐시미스

• 캐시히트 : 캐시에서 원하는 데이터를 찾은 것
• 캐스미시 : 해당 데이터가 캐시에 없다면, 주 메모리로 가서 데이터를 찾아오는 것

• 캐시히트를 하게 되면 해당 데이터를 제어장치를 거쳐 가져옴
  -> 캐시 하트의 경우, 위치도 가깝고 CPU 내부 버스를 기반으로 작동하여 빠름
  -> 반면 캐시미스가 발생되면, 메모리에서 가져오는데 이는 시스템 버스를 기반으로 작동하므로 느림

캐시매핑

• 캐시가 히트되기 위해 매핑하는 방법
• CPU의 레지스터와 주 메모리(RAM) 간의 데이터를 주고받을 때를 기반으로 설명
• 레지스터와 주 메모리의 크기 차이가 크므로, 작은 레지스터가 캐시 계층으로서 역할을 잘 해주려면 매핑을 어떻게 하느냐가 중요
  

웹 브라우저의 캐시

• 소프트웨어적인 대표적인 캐시 : 쿠키, 로컬 스토리지, 세션 스토리지
  -> 보통 사용자의 커스텀한 정보나 인증 모듈 관련 사항들을 웹 브라우저에 저장해서 추후 서버에 요청할 때, 자신을 나타내는 아이덴티티나 중복 요청 방지를 위해 쓰임

쿠키

• 만료 기한 있는 키-값 저장소
• same site 옵션을 strict로 설정하지 않았을 경우, 다른 도메인에서 요청했을 때 자동 전송
• 4KB까지 데이터를 저장할 수 있고, 만료기한 정할 수 있음
• 쿠키 설정시 domcument,cookie로 쿠키를 볼 수 없게 httponly 옵션을 거는 것이 중요
• 보통 서버에서 만료기한 정함 (클라이언트도 가능)

로컬 스토리지

• 만료 기한 없는 키-값 저장소
• 10MB까지 저장 가능, 웹 브라우저를 닫아도 유지, 도메인 단위로 저장과 생성
• HTML5를 지원하지 않는 웹 브라우저에서는 사용 불가하고 클라이언트에서만 수정 가능

세션 스토리지

• 만료기한 없는 키-값 장소
• 탭 단위로 세션 스토리지를 생성, 탭 닫을 때 해당 데이터 삭제, 5MB까지 저장 가능
• HTML5를 지원하지 않는 웹 브라이저는 사용 불가하고 클라이언트에서만 수정 가능

데이터베이스의 캐싱 계층

• DB 구축 시, 메인 DB 위에 redis DB 계층을 캐싱 계층으로 둬서 성능을 향상시키기도 함
  

메모리 관리

• 운영체제 대표 할일 중 하나가 메모리 관리 - 컴퓨터 내 한정 메모리를 극한으로 활용

가상 메모리

• 메로리 관리 기법의 하나로, 컴퓨터가 실제 이용 가능한 메모리 자원을 추상화하여, 이를 사용자들에게 매우 큰 메모리로 보이게 만드는 것

• 가상주소는 메모리 관리장치(MMU)에 의해 실제 주소로 변환
  -> 이 덕분에, 사용자는 실제 주소를 의식할 필요 없이 프로그램을 구축
• 가상메모리는 가상주소와 실제 주소가 매핑, 프로세스의 주소 정보가 들어 있는 페이지 테이블로 관리, 이 때 속도 향상을 위해 TLB를 씀
  • TLB : 메모리와 CPU 사이에 있는 주소 변환을 위한 캐시. 페이지 테이블에 있는 리스트를 보관, CPU가 페이지 테이블까지 안가도록 속도를 향상시킬 수 있는 캐시 계층

스와핑

• 가상 메모리에는 존재하지만 실제 메모리(RAM)에는 현제 없는 데이터나 코드에 접근할 경우 페이지 폴트 발생
  -> 이를 방지하기 위해, 당장 사용 않는 영역을 하드디스크로 옮겨야 할 때 다시 RAM을 블러와 올리고,
  사용하지 않으면 다시 하드디스크로 내림을 반복하여 RAM을 효과적으로 관리하는 것을 스와핑

페이지 볼트

• 프로세스의 주소 공간에는 존재하지만, 지금 컴퓨터의 RAM에는 없는 데이터에 접근했을 경우 발생

• 이때 운영체제는 다음 과정으로 해당 데이터 메모리로 가져와, 마치 페이지 폴트가 발생하지 않은 것처럼 해줌

• 페이지 폴트에 의한 스와핑 과정
  1) CPU는 물리 메모리를 확인하여 해당 페이지가 없으면 트랩을 발생해서 운영체제에 알림
  2) 운영체제는 CPU 동작을 잠시 멈춤
  3) 운영체제는 페이지 테이블을 확인하여 가상 메모리에 페이지가 존재하는지 확인하고, 없으면 프로세스 중단하고 현재 물리 메모리에 비어있는 프레임 찾음, 물리 메모리에도 없으면 스와핑 발동
  4) 비어 있는 프레임에 해당 페이지를 로드, 페이지 테이블을 최신화
  5) 중단되었던 CPU 다시 시작

• 페이지 : 가상 메모리를 사용하는 최소 크기 단위
  프레임 : 실제 메모리를 사용하는 최소 크기 단위

스레싱

• 메모리의 페이지 폴트율이 높은 것 -> 컴퓨터의 심각한 성능 저하 초래
  
• 메모리에 너무 많은 프로세스가 동시에 올라가면, 스와핑이 많이 일어나서, 스레싱 발생
• 페이지 폴트 발생하면 CPU 이용률 낮아짐
  -> 운영체제가 CPU가 한가한지 알고 가용성을 높이기 위해, 더 많은 프로세시를 메모리에 올림
  -> 이 같은 악순환 반복 시, 스레싱 발생
  -> 해결 방법으로, 메모리 늘리거나 HDD 사용 시 HDD를 SDD로 변경
  -> 이외에 해결 방법은, 작업 세트와 PFF가 있음

작업 세트

• 프로세스의 과거 사용 이력인 지역성을 통해 결정된 페이지 집합을 만들어서 미리 메모리에 로드
  -> 탐색에 드는 비용⬇️, 스와핑⬇️

PFF

• 페이지 폴드 빈도 조절 방법 - 상한선과 하한선을 만들어, 상항선 도달시 페이지 늘리고 하한선은 줄임

메모리 할당

• 시작 메모리 위치, 메모리 할당 크기를 기반으로 메모리에 프로그램을 할당 함
• 연속 할당과 불연속 할당으로 나뉨

연속 할당

• 메모리에 연속적으로 공간을 할당

• 위 그림처럼, 프로세스 A,B,C에 순차적으로 공간 할당
• 메모리를 미리 나누어 관리하는 고정 분할 방식과 시점 프로그램의 크기에 맞게 메모리를 분할하여 사용하는 기변 분할 방식이 있음
  1) 고정 분할 방식
  • 메모리를 미리 나누어 관리하는 방식
  • 메모리가 미리 나눠져 있어, 융통성이 없음
  • 내부 단편화 방생
  2) 기변 분할 방식
  • 매 시점 프로그램의 크기에 맞게 동적으로 메모리를 나눠 사용
  • 내부 단편화는 발생하지 않고, 외부 단편화는 발생 가능
  • 최초적합, 최적적합, 최악적합이 있음
    

불연속 할당

• 메모리를 연속적으로 할당하지 않음
• 현대 운영체제가 쓰는 방법으로, 페이징 기법이 있음
  -> 메모리를 동일한 크기의 페이지(보통 4KB)로 나누고, 프로그램마다 페이지 테이블을 두어,
  이를 통해 메모리에 프로그램을 할당
• 페이징 기법, 세그멘테이션, 페이지드 세그멘테이션이 있음

1) 페이징

• 동일한 크기의 페이지 단위로 나누어, 메모리의 서로 다른 위치에 프로세스 할당
• 홀의 크기가 균일하지 않은 문제 없어지지만, 주소 변환이 복잡해짐

2) 세그멘테이션

• 의미 단위인 세그먼트로 나누는 방식
• 프로세스는 코드, 데이터, 스택, 힙 등으로 이루어지는데, 코드와 데이터 등을 기반으로 나눌 수도 있고 함수 단위로 나눌 수도 있음
• 공유와 보안 측면에서 좋으며, 홀 크기가 균일하지 않은 문제 발생

3) 페이지드 세그멘테이션

• 공유나 보안을 의미 단위인 세그먼트로 나누고, 물리적 메모리는 페이지로 나누는 것을 말함

페이지 교체 알고리즘

• 메모리는 한정되 있으므로 스와핑 많이 일어남
  -> 스와핑이 거의 없게 설계되어야 하며, 이는 페이지 교체 알로리즘 기반으로 스와핑이 일어남

오프라인 알고리즘

• 먼 미래에 참조되는 페이지와 현재 할당하는 페이지를 바꾸는 알고리즘 - 가장 좋은 방법
• BUT, 우리가 미래에 사용되는 프로세스를 알 수 없으므로 사용 할 수 없는 알고리즘이지만, 다른 알고리즘과의 성능 비교에 대한 기준을 제공

FIFO

• First In First Out
• 가장 먼저 온 페이지를 교체 영역에 가장 먼저 놓는 방법

LRU

• Least Recentle Used
• 참조가 가장 오래된 페이지를 바꿈
• 오래된 것을 파악하기 위해 각 페이지마다 계수기, 스택을 두어야 하는 문제점이 있음

• 위 그림처럼, 5번째에 5번 페이지가 들어왔을 때 가장 오래된 1번 페이지와 스왑하는 것을 볼 수 있는 데 이것이 LRU 방식
• 해시 테이블과 이중 연결 리스트로 LRU 구현
  -> 해시 테이블은 이중 연결 리스트에서 빠르게 찾을 수 있도록 쓰고, 이중 연결 리스트는 한정된 메모리를 나타냄

NUR

• LRU에서 발전한 알고리즘. Not Used Recently
  
• clock 알고리즘이라 하며, 0과 1을 가진 비트를 두어, 1은 최근 참고되었음을 0은 참조되지 않음을 의미
  -> 시계 방향으로 돌며 0을 찾고, 0을 찾은 순간 해당 프로세스를 교체, 해당 부분을 1로 바꿈

LFU

• Least Frequently Uesd
• 가장 참조 횟수가 적은 페이지를 교체. 즉 많이 사용되지 않을 것을 교체