Day67 #컴퓨터공학

Beanxx·2022년 8월 1일

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2022.08.01(Mon)

[TIL] Day67
[SEB FE] Day68

☑️ 컴퓨터 구조

📎 입력 장치

: 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 데이터와 명령을 받아들이는 물리적 장치
✔️ 키보드, 마우스, 스캐너, 태블릿 …

📎 출력 장치

: 처리된 데이터를 사람이 이해할 수 있는 형태로 출력하는 물리적인 장치
👉 결과를 화면에 보여주는 장치
✔️ 모니터, 프린터

📎 중앙처리 장치(`CPU`)

: 연산을 수행하고, 기억장치에 기억되어 있는 명령어들을 수행하는 컴퓨터 시스템의 핵심 부품

명령어 인출 / 해독: 모든 명령어들에 공통 수행 & 기억장치로부터 명령어 읽어옴
데이터 인출/처리/쓰기: 명령어에 따라 필요할 때만 수행

➰ 명령어란? 시스템이 특정 동작을 수행시키는 작은 단위

동작코드(Op-code): 각 명령어 실행 동작을 구분하여 표현
오퍼랜드(Operand): 명령어 실행에 필요한 자료 & 실제 자료 저장 위치 의미

🌊 명령 수행 과정

읽기(Fetch Instruction; FI): 메모리에서 명령 가져옴
해석(Decode Instruction; DI): 명령 해석
실행(Execute Instruction; EI): 명령 수행
기록(Wrtie Back; WB): 수행 결과 기록

✨ 산술/논리 연산 장치(Arithmetic Logic Unit, `ALU`)

캐시/메모리로부터 읽어온 데이터는 레지스터에 저장 → 산술 연산 수행

✨ 제어장치(Control Unit; `CU`)

프로그램에 따라 명령과 제어 신호 생성→각종 장치 동작 제어

프로그램 계수기(program counter): 프로그램 수행 순서 제어

명령 레지스터(instruction register): 현재 수행 중인 명령어 내용 임시 기억

명령 해독기(instruction decoder): 명령 레지스터에 수록된 명령 해독 → 수행될 장치에 제어신호 보냄

🫧 제어 장치 구현 방식

Hardwired	Micro Program
- Harwired Circuit에 의해 제어신호가 생성되도록 HW 구성 - 상태계수기 & PLA(Programmable Logic Array) 회로로 구성	발생 가능한 제어 신호들의 조합을 미리 구성 → ROM에 저장 → 필요시 신호 발생시키는 SW 방식
고속 처리 & expensive	속도 ⬇️ & cheap
RISC에 적용	CISC에 적용

🌊 명령어 처리 방식

RISC(Reduced Instruction Set Computer)
: 컴퓨터 내부적으로 사용하는 명령어 세트를 단순화시켜서 처리하는 형태 구조
- 단순 명령 조합 → 하나의 기능 수행
- 하나의 Cycle로 명령어 처리
- 메모리 Load / Store 명령만 처리하는 방식
- 파이프라이닝, 슈퍼스칼라 사용 가능
- 복잡한 컴파일러 구조
CISC(Complex Instruction Set Computer)
: 하나의 기능에 해당하는 하나의 명령
- 여러 Cycle로 명령어 처리
- 많은 명령어가 메모리를 참조하는 처리 방식
- 파이프라이닝 사용 어렵
- 복잡한 마이크로 프로그램 구조

✨ Register

: CPU 내부 메모리(기억장치)로서 CPU에서 사용하는 데이터를 일시적으로 저장하는 장소

IR(Instruction Register): 현재 수행 중에 있는 명령어 부호를 저장하고 있는 레지스터

PC(Program Counter): 명령이 저장된 메모리 주소를 가리키는 레지스터

AC(Accumulator): 산술/논리 연산 결과를 임시로 기억하는 레지스터

📎 저장 장치

✨ 주기억장치(`Memory`)

: 데이터나 프로그램을 보관하기 위한 기억 장치

정보를 저장해 두었다가 필요할 때 읽어들이는 저장소로 사용

시스템 활성화된 상태에서 그 값 기억 But, 시스템 OFF → ShutDown (값 지워짐)

RAM(Random Access Memory)
- 컴퓨터 전원 OFF → 내용 휘발 → 보조 저장장치 꼭 필요!
- RAM 크기는 프로그램 수행 속도에 영향을 줌
- CPU에서 직접 접근 가능한 유일한 저장 장치
ROM(Read Only Memory): 대부분 읽을 수만 있는 장치로 구성되어 있으며, 전원 OFF → 내용 보존

🌊 Memory 성능

메모리 속도: 메모리가 CPU와 데이터를 주고받는 시간 ⇒ 액세스 (ns; nano second)
👍 속도가 빠를수록 성능이 좋다!
- 리프레시 시간: 일정 시간마다 메모리를 재충전해줘야 하는 시간
  - 메모리에서 한번 읽고 나서 ~ 다시 읽을 수 있는 사이의 시간
- 메모리 액세스 시간: 데이터 읽어오라는 명령을 받고 ~ 데이터를 읽기 시작하기까지의 시간
  - CPU에서 명령어 처리시 명령어가 갖는 주소 send → CPU에 주소의 해당 값을 가져오는데 걸리는 시간
- 사이클 시간(리프레시 시간 + 메모리 액세스 시간)
  - 메모리 작업 완료와 동시에 대기 신호 내보냄
    → 다음 신호를 받을 준비가 되었다는 신호를 주기까지의 시간

✨ 보조 기억장치

주기억 장치를 보조하기 위한 장치

기억된 내용을 읽는 속도 Slow But, 대용량 기억 가능

현재 사용하지 않는 프로그램 저장

시스템 OFF → 기억하고 있는 값 휘발 ❌

자기 디스크: 원판 표면 철 입자 방향(N/S극)으로 0, 1 표현
- 디스크 드라이브: 자기 디스크로부터 데이터를 읽는 주변 장치 의미
- ex. 플로피 디스크(FDD), 하드 디스크(HDD)
광 디스크(Optical disc, OD): 빛의 반사를 이용해 자료를 읽어내는 저장 매체
- ex. CD → DVD → 블루레이 디스크
플래시 메모리: 전자적으로 데이터를 지우고 쓸 수 있는 비휘발성 메모리로 충격에 강하며 휴대용 기기로 사용
- ex. USB, SSD(저전력, 저소음, 저중량)

✨ Cache Memory

: 메인 메모리(slow)와 CPU(fast) 간의 데이터 속도 향상을 위한 중간 버퍼 역할

🌊 캐시 메모리 성능 결정 요소

Block / Word 사이즈가 상대적으로 크다면 ⬆️ Cache의 Hit Ratio율 ⬆️ → 캐시 성능에 영향

Cache Hit: 필요 데이터가 캐시 메모리 내에 들어와 있는 경우

Cache Miss: 접근하고자 하는 데이터가 없을 경우

👉 Hit Ratio: 원하는 데이터가 캐시에 있을 확률

요소	내용
Cache 크기	캐시 메모리 size가 크면 → Hit Ratio율과 반비례
인출 방식 (Fetch Algorithm)	- 요구 인출(Demand Fetch): 필요시 요구하여 인출하는 방식 - 선 인출(Pro-Fetch): 예상되는 데이터를 미리 인출하는 방식
쓰기 정책 (Wrtie Policy)	- Write-Through: 주기억 장치와 캐시에 동시에 쓰는 방식. 캐시와 메모리 내용 항상 일치 (구성 방법 단순) - Write-Back: 데이터 변경만 캐시에 기록하는 방식 (복잡)
교체(Replace) 알고리즘	Cache Miss 발생시 기존 메모리와 교체하는 방식 ex. FIFO, LRU, Random, Optimal Belady’s MIN …
사상(Mapping) 기법	주기억장치 블록을 적재할 캐시 내의 위치 지정 방법 ex. direct, associative, set associative maaping …

☑️ 운영체제(OS)

🌊 OS 기능

프로세서, 기억장치, 입출력장치, 파일/정보 등의 자원 관리
- 시스템 자원 관리
  - 프로세스 관리 (CPU)
  - 메모리 관리
  - I/O(입출력) 관리 (Disk, Network …)
- 응용 프로그램 관리: 응용 프로그램이 실행되고, 시스템 자원을 사용할 수 있도록 권한 & 사용자 관리
  
  ➰ 응용 프로그램: 운영체제를 통해 컴퓨터에게 일을 시키는 것
  → 컴퓨터 조작 가능 권한을 운영체제로부터 부여받아야 함 → 기능 이용 가능
  - 운영체제는 응용 프로그램을 위해 인터페이스(API) 제공해야 함
  ➰ System Call: 응용 프로그램이 시스템 자원을 사용할 수 있도록, 운영체제 차원에서 다양한 함수를 제공하는 것
자원을 효율적으로 관리하기 위해 자원 스케줄링 기능 제공
- 스케줄링: 어떤 자원을 누가, 언제, 어떤 방식으로 사용할지 결정해주는 것
사용자와 시스템 간의 편리한 인터페이스 제공
시스템의 각종 하드웨어와 네트워크 관리 제어

📎 프로세스

: 프로그램이 실행 중인 상태로 CPU가 해당 명령어를 하나씩 수행하고 있는 상태
👉 실행 중인 하나의 애플리케이션

✋ 크롬 브라우저 2개 실행 → 2개 프로세스 생성 즉, 하나 애플리케이션이 다중 프로세스 생성하기도 함

✨ 프로세스 구성 요소

유저 메모리 영역 관리 (Virtual Address Descriptors)
: 프로세스별로 독립된 영역을 가지게 되는 곳
- 커널 메모리 공간의 경우, 모든 프로세스가 공유하여 사용
Handle Table
: 프로세스에서 사용하는 모든 핸들에 대한 커널 객체 포인터 정보를 배열 형태로 가지고 있는 공간
- 프로세스 종료시 이 테이블 정보를 참고하여 사용하고 있는 모든 커널 객체를 자동으로 반환
독립적인 메모리 공간
: 페이징 기법을 이용하여 프로세스마다 별도의 고유한 메모리를 사용할 수 있도록 함 (window)

✨ 프로세스 특징

자원 소유 단위: 해당 프로세스가 접근하고자 하는 파일, I/O 장치들에 대해서 프로세서 단위로 할당받아 관리되어야 함
디스패칭 단위 = Thread: 한 프로그램이 운영체제로부터 CPU 자원을 일정 기간동안 할당받아 명령어를 실행하는 것
- OS는 여러 프로세스가 병렬적으로 실행되도록 CPU 사용 시간을 각 프로세스에 골고루 나눠줘야 함

✨ 프로세스 상태

실행(Run): 프로세스가 프로세서를 차지하여 서비스를 받고 있는 상태
준비(Ready): 실행될 수 있도록 준비되는 상태
대기(Waiting): CPU 사용이 아닌 입출력을 기다리는 상태

✨ `Processor` vs `Process`

🫧 Processor

HW 측면: 컴퓨터 내에서 프로그램을 수행하는 하드웨어 유닛으로 CPU 의미
- ALU & Register 내장
SW 측면: 데이터 포맷 변환 역할을 수행하는 데이터 처리 시스템을 의미
- 워드프로세서, 컴파일러 등 포함

🫧 Process

: 특정 목적을 수행하기 위해 나열된 작업 목록을 의미
👉 메모리에 적재되어 프로세서에 의해 실행 중인 프로그램

📎 Thread

: CPU를 통해서 명령어가 수행되는 객체 단위
✋ 하나의 프로세스 내에는 반드시 1개 이상의 스레드 존재! → 같은 프로세스에 있는 자원 & 상태 공유

같은 프로세스 내에 있는 스레드는 같은 주소 공간에 존재 → 동일 데이터에 접근 가능
독립적으로 수행하여 처리하려고 할 때 스레드 사용!
👉 즉, 여러 개의 작업 단위로 구성된 프로그램에서 요청을 동시에 처리하기 위해서

✨ Thread 구성 요소

가상 CPU: 인터프리터, 컴파일러에 의해 내부적으로 처리되는 가상 코드
수행 코드: Thread Class에 구현되어 있는 run() Method code
처리 데이터: Thread에서 처리하는 데이터

✨ Thread 특징

프로세스 내에서 실행되는 흐름 단위
하나의 스레드는 시작~종료동안 한번에 하나씩 명령들을 수행
각 스레드마다 call stack 존재
- call stack: 실행 중인 서브루틴을 저장하는 자료 구조
  ✋ 프로세스는 다른 프로세스의 메모리에 직접 접근 ❌
다른 스레드와 독립적으로 동작
- 2개 이상의 스레드 동작시, 실행 / 종료 순서 예측 ❌

🌊 Single-Thread

: 단일 스레드만으로 직렬 처리하는 프로그래밍 방법 - ex. JS
👉 한 프로세스는 오직 한 프로세서에서만 수행 가능

👍 Single Thread 장점

자원 접근의 동기화 신경 ❌ → 문맥 교환 작업 요구 ❌
- 스레드들이 동시에 같은 자원에 접근 못하도록 제어해줘야 함
프로그래밍 난이도 easy, CPU 메모리 적게 사용

🫧 문맥 교환(Context switching)

여러 개의 프로세스가 하나의 프로세서를 공유할 때 발생하는 작업

다른 Task(Process, Thread)가 시작할 수 있도록 이미 실행 중인 Task를 멈추는 것

👎 Single Thread 단점

여러 개의 CPU 활용 못함..
- 최적화를 위해선 Cluster 모듈 이용 → 여러 프로세스 사용 가능
연산량이 많은 작업의 경우, 그 작업이 완료되어야 다른 작업 수행 가능
에러 처리를 못하는 경우 멈춤

🌊 Multi-Thread

: 하나의 프로세스 내에서 둘 이상의 스레드가 동시에 작업을 수행하는 것
👉 여러 개의 CPU를 사용하여 여러 프로세스를 동시에 수행하는 것을 의미

👍 Multi-Thread 장점

작업을 분리해서 수행 → 실시간으로 사용자에게 응답 가능
한 프로세스를 여러 프로세서에서 수행 가능 → 훨씬 효율적

👎 Multi-Thread 단점

주의 깊은 설계 필요, 디버깅 까다롭,,
단일 프로세스 시스템의 경우 효과를 기대 어렵. 다른 프로세스에서 스레드 제어 ❌
👉 즉, 프로세스 밖에서 스레드 각각 제어 ❌
자원 공유 문제 발생 (하나의 스레드에 문제 발생 → 전체 프로세스 영향)
문맥 교환 작업 요구

🎃 동시성 & 병렬성 차이

동시에 돌릴 수 있는 스레드 수 - 컴퓨터에 있는 코어 개수로 제한
OS는 각 스레드를 시간에 따라 분할 → 여러 스레드가 일정 시간마다 돌아가면서 실행되도록 ⇒ 시분할
- Concurrency(동시성, 병행성): 여러 개의 스레드가 시분할 방식으로 동시에 수행되는 것처럼 착각
- Parallelism(병렬성): 멀티 코어 환경에서 여러 개의 스레드가 실제로 동시에 수행

☑️ 문자열

📎 Unicode

: 유니코드 협회가 제정하는 전 세계의 모든 문자를 컴퓨터에서 일관되게 표현하고 다룰 수 있도록 설계된 산업 표준

✨ 인코딩(부호화): 어떤 문자나 기호를 컴퓨터가 이용할 수 있는 신호로 만드는 것

🫧 문자열 세트 / 문자셋(charset): 인코딩 & 디코딩 기준

📎 ASCII 문자

: 영문 알파벳을 사용하는 대표적인 문자 인코딩 (7bit로 모든 영어 알파벳 표현)
✋ 유니코드는 ASCII를 확장한 형태

📎 UTF-8

: 가변 길이 인코딩으로써, Byte 순서 고정

한 문자를 나타내기 위해 1byte(=8bits) ~ 4bytes까지 사용
한글-3byte

📎 UTF-16

: 코드 그대로 Byte로 표현 가능, Byte 순서 다양

16bits(2bytes)로 표현
한글-2byte

☑️ 그래픽

📎 Bitmap

: 웹 상에서 디지털 이미지를 저장하는 데에 가장 많이 쓰이는 이미지 파일 포맷 형식 (= 래스터(점 방식))

이미지 각 점들을 격자형 pixel 단위로 구성
컴퓨터에게 부담을 덜 주는 구조
계단 현상 / 깨짐 현상 발생
경계가 뚜렷하지 않음
pixel 하나 당 색상 값을 모두 가지고 있기 때문에 이미지 사이즈가 커질수록 용량도 무거워짐

📎 Vector

: 이미지를 수학적인 공식으로 표현

아무리 확대해도 계단현상 / 깨짐현상 발생 ❌
컴퓨터에게 부담을 가하는 방식 → 도형, 글자 그리는 작업에 사용
사이즈를 키워도 용량은 변화 ❌

	Bitmap(Raster)	Vector
기반 기술	pixel 기반	수학적으로 계산된 Shape 기반
특징	색상 조합이 다양한 이미지에 적합	로고, 일러스트와 같이 제품에 적용되는 이미지에 적합
확대	확대 적합 ❌	품질 저하 없이 모든 크기로 확대 가능 해상도 영향 ❌
크기에 따른 파일 용량	큰 크기 이미지 → 큰 파일 사이즈	큰 크기 벡터 그래픽 → 작은 파일 사이즈 유지 가능
상호 변환	백터로 변환하는데 오래걸림	쉽게 래스터 이미지로 변환 가능
파일 포맷	jpg, gif, png, bmp, psd	svg, ai

☑️ Garbage Collection

: 프로그램에서 더 이상 사용하지 않는 메모리를 자동으로 정리하는 것
ㄴ ex. Java, C#, JavaScript

🌊 Garbage Collection 방법

트레이싱: 한 객체에 flag를 두고, 가비지 컬렉션 사이클마다 flag에 표시 후 삭제하는 mark and sweep 방법
- 객체에 in-use flag를 두고, 사이클마다 메모리 관리자가 모든 객체를 추적해서 사용 중인지 아닌지를 표시(mark). 그 후 표시되지 않은 객체를 삭제(sweep)하는 단계를 통해 메모리를 해제
레퍼런스 카운팅: 한 객체를 참조하는 변수의 수를 추적하는 방법
- 변수 레퍼런스 복사될 때 마다 레퍼런스 카운트 늘어남
- 객체 참조 변수 값이 바뀌거나, 변수 스코프를 벗어나면 레퍼런스 카운트 줄어듬.
- 레퍼런스 카운트 0: 객체와 관련한 메모리 비울 수 있음. 그 객체에 대한 레퍼런스 가지고 있지 않음

☑️ Cache

: 많은 시간이나 연산이 필요한 작업의 결과를 저장해두는 것
👉 일시적인 데이터를 저장하기 위한 목적으로 존재하는 고속의 데이터 저장 공간

이전에 검색하거나 계산한 데이터를 효율적으로 재사용 가능
캐시 데이터는 빠르게 액세스 가능한 하드웨어에 저장
속도를 위해 용량을 절충하는 캐시는 데이터의 하위 집합을 일시적으로 저장

👍 캐시 장점

애플리케이션 성능 개선
데이터베이스 비용 절감
백엔드 부하 ⬇️
예측 가능한 성능
데이터베이스 핫스팟 제거
읽기 처리량 증가

Beanxx

FE developer

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TIL

☑️ 컴퓨터 구조

📎 입력 장치

📎 출력 장치

📎 중앙처리 장치(`CPU`)

✨ 산술/논리 연산 장치(Arithmetic Logic Unit, `ALU`)

✨ 제어장치(Control Unit; `CU`)

✨ Register

📎 저장 장치

✨ 주기억장치(`Memory`)

✨ 보조 기억장치

✨ Cache Memory

☑️ 운영체제(OS)

📎 프로세스

✨ 프로세스 구성 요소

✨ 프로세스 특징

✨ 프로세스 상태

✨ `Processor` vs `Process`

📎 Thread

✨ Thread 구성 요소

✨ Thread 특징

🌊 Single-Thread

🌊 Multi-Thread

🎃 동시성 & 병렬성 차이

☑️ 문자열

📎 Unicode

📎 ASCII 문자

📎 UTF-8

📎 UTF-16

☑️ 그래픽

📎 Bitmap

📎 Vector

☑️ Garbage Collection

🌊 Garbage Collection 방법

☑️ Cache

👍 캐시 장점

[TIL] Day66 #React Hooks #Naver Movie API

[TIL] Day68 #GraphQL

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☑️ 컴퓨터 구조

📎 입력 장치

📎 출력 장치

📎 중앙처리 장치(CPU)

✨ 산술/논리 연산 장치(Arithmetic Logic Unit, ALU)

✨ 제어장치(Control Unit; CU)

✨ Register

📎 저장 장치

✨ 주기억장치(Memory)

✨ 보조 기억장치

✨ Cache Memory

☑️ 운영체제(OS)

📎 프로세스

✨ 프로세스 구성 요소

✨ 프로세스 특징

✨ 프로세스 상태

✨ Processor vs Process

📎 Thread

✨ Thread 구성 요소

✨ Thread 특징

🌊 Single-Thread

🌊 Multi-Thread

🎃 동시성 & 병렬성 차이

☑️ 문자열

📎 Unicode

📎 ASCII 문자

📎 UTF-8

📎 UTF-16

☑️ 그래픽

📎 Bitmap

📎 Vector

☑️ Garbage Collection

🌊 Garbage Collection 방법

☑️ Cache

👍 캐시 장점

[TIL] Day66 #React Hooks #Naver Movie API

[TIL] Day68 #GraphQL

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📎 중앙처리 장치(`CPU`)

✨ 산술/논리 연산 장치(Arithmetic Logic Unit, `ALU`)

✨ 제어장치(Control Unit; `CU`)

✨ 주기억장치(`Memory`)

✨ `Processor` vs `Process`