Jins' Dev Inside

Context Switching 은 면접에서 지원자의 기본기를 검사할 목적으로 단골로 등장하는 질문이자, CS의 중요한 기본 지식이기도 하다.

Context Switching 이란 CPU가 한 개의 Task(Process / Thread) 를 실행하고 있는 상태에서 Interrupt 요청에 의해 다른 Task 로 실행이 전환되는 과정에서 기존의 Task 상태 및 Register 값들에 대한 정보 (Context)를 저장하고 새로운 Task 의 Context 정보로 교체하는 작업을 말한다.

여기서 Context란, CPU 가 다루는 Task(Procee / Thread) 에 대한 정보로 대부분의 정보는 Register 에 저장되며 PCB(Process Control Block) 으로 관리된다.

여기서 Process 와 Thread 를 처리하는 ContextSwitching 은 조금 다른데, PCB는 OS에 의해 스케줄링되는 Process Control Block이고, Thread 의 경우 Process 내의 TCB(Task Control Block) 라는 내부 구조를 통해 관리된다.

Task 의 PCB 정보는 Process Stack, Ready Queue 라는 자료구조로 관리가 되며, Context Switching 시 PCB 의 정보를 바탕으로 이전에 수행하던 작업 혹은 신규 작업의 수행이 가능하게 된다.

PCB는 주로 다음과 같은 정보들을 저장하게 된다.

(1) Process State : 프로세스 상태

(2) Program Counter : 다음에 실행할 명령어 Address

(3) Register : 프로세스 레지스터 정보

(4) Process number : 프로세스 번호

Context Switching 시, Context Switching 을 수행하는 CPU 는 Cache 를 초기화하고 Memory Mapping 을 초기화하는 작업을 거치는 등 아무 작업도 하지 못하므로 잦은 Context Switching 은 성능 저하를 가져온다. 

일반적으로 멀티 프로세스를 통해 PCB를 Context Switching 하는 것보다 멀티 쓰레드를 통해 TCB 를 Context Switching 하는 비용이 더 적다고 알려져있다.

주로 Context Switching 은 Interrupt 에 의해 발생되는데, Hardware 를 통한 I/O 요청이나, OS / Driver 레벨의 Timer 기반 Scheduling 에 의해 발생한다.

더 자세한 참조 링크 : 

https://stackoverflow.com/questions/7439608/steps-in-context-switching/7443719

https://nesoy.github.io/articles/2018-11/Context-Switching

면접에서 단골처럼 등장하는 질문이자, 컴퓨터 공학과 시험에서 한번쯤은 보았을 법한 CS 기본 지식을 정리하고자 한다.

컴퓨터는 데이터를 저장할 수 있는 몇가지 종류의 공간들을 갖고 있고, 해당 공간들은 쓰임새가 다르고 만들어진 이유가 다르기 때문에 각각 I/O 작업에 있어서 다른 퍼포먼스를 낸다.

그 중에서도 Access 에 대한 다음 Computing Operation 의 속도 비교는 알아두어야 한다.

 - CPU Register

 - Context Switch

 - Memory Access (RAM)

 - Disk Seek (HDD)

위의 Operation 들에 대한 속도 비교 결과는 빠른 순서대로 다음과 같다.

1. CPU Register Access

2. Memory Access

3. Context Switching

4. Disk Seek

(1) CPU 레지스터에 대한 접근은 단 한번의 CPU 사이클만으로 이루어지기 때문에 즉각적으로 이루어진다.

한 사이클이라는 것은 말그대로 번개와 같은 속도로 이루어진다는 뜻이다.

(2) Memory Access 는 일반적으로 RAM 에서 데이터를 읽어내는 것을 말하며, 당연히 RAM 의 목적에 맞게 HDD 로부터 읽어오는 것보다 빠르다.

일반적인 상태에서의 작업은 레지스트리에 접근하는 것에 비견될만큼 빠를 수 있지만 논리 구조 위에서 동작하기 때문에 Virtual Memory Swapping 과 같은 작업에서 자유로울 수 없으며 이런 경우에는 Disk Access 만큼 느려질 수도 있다. 

(3) Context Switching 는 대체적으로 빠른 접근이 보장이 된다. 하지만 여러개의 프로세스가 동시에 실행되며 스위칭이 빈번하게 이뤄질 경우 굉장히 느려질 수도 있다.

(4) Disk Seek. HDD 에 대한 Disk Seek 은 위에 언급한 Operation 들에 비해 빠를 수가 없는 작업이지만 캐싱을 통해 비약적인 성능 향상이 가능하다.

BUS 에서의 병목을 피할 수 있으며 캐싱을 통해 Main Memory 에 Access 하는 것 만큼의 퍼포먼스를 기대할 수도 있다.

면접에서 갑작스레 질문받은 내용이라 당황했던 적이 있었다.

알고있었던 내용이라 답변은 잘 했으나... 끝나고나서 다시 점검해볼만큼 기본기가 아직 충분치 못한 것 같아 정리해둔다.

프로세스 제어블록(Process Control Block)의 약어로 프로세스를 관리하는데 사용하는 OS의 자료구조이다.

운영체제는 프로세스를 PCB 단위로 관리하며 프로세스 스케줄링을 위한 정보를 PCB 를 통해 관리한다.

프로세스가 생성될 때마다 고유의 PCB 가 생성되며, 프로세스가 완료되면 PCB 는 제거된다.

프로세스 간 Switching 이 발생할 때, 운영체제는 PCB 를 이용해서 상태를 전이시킨다. (State Transition)

프로세스는 CPU가 처리하던 작업 내용들을 PCB에 저장하고, 

다음에 다시 CPU 를 점유하여 작업할 때 PCB로부터 해당 정보들을 CPU 에 넘겨와서 하던 작업을 진행한다.

PCB는 다음과 같은 데이터 구성을 갖고 있다.

- Process Identification Data

- Process State Data

- Process Control Data

PCB 는 다음과 같은 정보들을 저장하고 있다.

(1) Process ID : 프로세스를 구분하는 ID

(2) Process State : 각 State 들의 상태를 저장한다.

(3) Program Counter : 다음 Instruction 의 주소를 저장하는 카운터. CPU는 이 값을 통해 Process 의 Instruction 을 수행한다.

(4) Register : Accumulator, CPU Register, General Register 등을 포함한다.

(5) CPU Scheduling Information : 우선 순위, 최종 실행시간, CPU 점유시간 등이 포함된다.

(6) Memory Information : 해당 프로세스 주소공간(lower bound ~ upper bound) 정보를 저장.

(7) Process Information(페이지 테이블, 스케줄링 큐 포인터, 소유자, 부모 등)

(8) Device I/O Status(프로세스에 할당된 입출력 장치 목록, 열린 팔린 목록 등)

(9) Pointer : 부모/자식 프로세스에 대한 포인터, 자원에 대한 포인터 등

(10) Open File List : 프로세스를 위해 열려있는 파일의 리스트

좀비 프로세스(Zombie Process)와 고아 프로세스(Orphan Process) 는 흔히 볼 수 있는 프로그래밍 퀴즈 테마의 하나이다.

Unix / Linux 계열의 운영체제에서 프로세스 들을 관리하는 특징적인 방법으로 인해 나타나는 특이한 형태의 프로세스를 말한다.

부모 프로세스가 자식 프로세스보다 먼저 종료되면 자식 프로세스는 고아 프로세스가 되며, 자식 프로세스가 먼저 종료되었지만 부모 프로세스가 자식 프로세스의 종료 상태를 회수하지 못했을 경우에 자식 프로세스를 좀비 프로세스라고 한다.

리눅스의 코딩 시 fork()를 통해 자식 프로세스를 만들면 fork의 리턴값이 되는 pid로 부모와 자식을 구분할 수 있다. (pid>0 이면 부모, pid == 0 이면 자식) 

자식 프로세스가 작업을 종료하면 고아 프로세스의 경우 리눅스 시스템 상의 init 프로세스가 wait을 통해 자원을 회수하여 PID 가 1로 변한다. (대부분의 Linux 에서 init 프로세스의 PID 는 1이기 때문이다.)

반면 좀비 프로세스의 경우 부모 프로세스에서 wait 시스템콜을 사용해줘야 리소스 유출을 방지할 수 있다.

참조 : https://www.geeksforgeeks.org/zombie-and-orphan-processes-in-c/

(너무 좋은 예제라 참조하였다.)

단일 프로세스 & 쓰레드를 갖는 프로그램을 개발할 경우에는 신경쓸 일이 거의 없지만 여러 작업루틴이 동시에 수행되며, 공유 리소스에 접근하게 되는 동시성 프로그래밍을 할 경우에는 반드시 신경써주어야 할 부분이 바로

Mutual Exclusion (상호배제) 문제이다. 이는 공유 불가능한 자원을 동시에 사용하게 될 경우 발생할 수 있는 충돌을 방지하기 위해서 Critical Section 을 만들고, 해당 영역에서 데이터를 사용하게끔 하는 방법을 사용한다.

(1) 세마포어(Semaphore)

이렇게 공유자원에 대한 동시성 문제가 발생하였을 때, 즉 여러 개의 프로세스 또는 쓰레드가 동시접근하는 문제를 방지하기 위해 고안된 것이 바로 세마포어이다. 

세마포어란 리소스의 상태를 나타내는 카운터를 지정하여 다중 프로세스에서 행동을 조정 및 동기화 시킬 수 있는 기술이다. 

여러 프로세스가 접근 시 여러 개의 Lock 을 할당하여 동시에 허용 가능한 Counter 의 제한을 둔다. 카운터가 1개로 0 / 1의 값을 가질 때 Binary Semaphore 라하고 이는 Mutex와 동작이 같다.

(2) 뮤텍스(Mutex)

뮤텍스는 Lock 을 가지고 있을 때에만 공유자원에 접근이 가능하게끔 하는 로직이다. 

즉, 세마포어가 여러 개의 락을 두어 제한된 리소스 접근을 허용하는데 반해 뮤텍스는 오로지 한 개의 쓰레드/프로세스만 할당한다.

* 세마포어(Semaphore) 와 뮤텍스(Mutex) 의 차이점

- 세마포어는 주로 시스템적 범위에 적용이 되며 뮤텍스는 프로세스 내에서 적용이 된다. 

(물론 세마포어와 뮤텍스는 매커니즘의 개념이기 때문에 국한된다고 할 수는 없다.) 주로 뮤텍스는 프로세스 내 쓰레드간 자원 접근에 대하여 적용이 되며 Lock 한 쓰레드가 Unlock 도 해주어야 한다. 

반면 세마포어는 Lock 을 건 소유주가 아니더라도 Unlock 이 가능하다.

- 세마포어는 동기화 대상이 하나 이상일 때, 뮤텍스는 하나일 때 사용된다.

동기화 처리 로직은 Lock 을 수반하며 이 Lock 이 여러 개의 작업 큐 내에서 걸릴 때 DeadLock 이 생길 우려가 있다.

데드락은 임계 영역 내의 전역 리소스에 대해 복수 개의 Lock에 의해 처리가 지연되는 현상이다. 

대표적으로 Critical Section 에 접근하여 공유 자원을 처리하는 여러개의 로직이 서로에 대한 의존도(Dependency)를 가질 때 발생한다.

다음과 같은 상황을 가정해보자.

위의 그림에서 프로세스1 은 Resource 1을 선점하고 있으며, Resource 2에 대한 작업처리를 요구한다.

Resource 2에 대한 처리를 완료하면 Resource 1을 사용할 수 있도록 Critical Section 바깥으로 반환할 것이다.

반대로 프로세스2 는 Resouce 2를 선점하고 있으며 Resource 1에 대한 작업 처리를 마친 후 Resource 2를 반환할 것이다.

위의 상황에서 두 프로세스는 서로 선점하는 Resource가 다르므로 동시에 Critical Section 진입이 가능하지만, 서로의 자원을 요구하는 탓에 탈출은 불가능하다. 이 상황을 Deadlock이라고 한다.

Deadlock 이 발생하면 자원의 누수 및 동작의 교착상태가 계속되기 때문에 어플리케이션 또는 시스템에 치명적이며 따라서 문제 해결을 위해 다음과 같이 관리 한다.

- 교착 상태의 예방

(1) Mutual Exclusion 조건 제거

(2) 사용할 때에만 해당 자원을 점유하고 사용하지 않을 때에는 해당 자원을 다른 프로세스가 사용할 수 있도록 양도

(3) 선점 가능한 프로토콜 제작

(4) 자원 접근에 대한 순차적 처리 

- 교착 상태의 회피

 : 자원 요청에 대해 Circular Wait를 방지하기 위한 할당 상태를 검사한다.

- 교착 상태의 무시

 : 확률이 낮은 경우 별도의 처리를 하지 않는다.

사실 MySQL은 이미 프로그래밍을 모르는 사람들도 들어봤을 정도로 너무 유명한 Database라 MySQL이 무엇인가를 얘기하는 건 진부한 주제일 지 모른다.

그렇듯 MySQL은 우리가 흔히 "데이터베이스" 라고 하는 시스템의 표준과 같은 소프트웨어이며 그만큼 RDBMS 중 세계적으로 가장 널리 사용되고 있는 소프트웨어이다.

RDBMS에 대해서 간단히 언급을 하자면, 저장한 데이터들 간의 관계를 명시하는 "관계형 데이터 모델링" 을 지원하는 DataBase Management System 이다. 데이터는 테이블에 명시된 여러 Column 값들을 포함하는 Tuple 또는 Record 로 구성되어 Row를 이룬다. 말이 좀 복잡하지만, 간단히 얘기하면 정의된 포맷대로 나열된 데이터의 목록이라고 생각하면 쉽다. 가령 Id 와 Password 를 저장하는 유저 정보의 데이터는 다음과 같이 나타내어질 수 있다.

위의 그림에서 테이블이 나타내는건 유저의 ID와 Password 이다. 이것이 일반적인 DBMS, 즉 데이터베이스 관리 시스템의 모습이다. ID 와 PASSWORD는 테이블을 구성하는 데이터를 묘사(Description)하는 데 기준이 되는 Column 이고, 그 아래의 Record 들은 실제 데이터가 담긴다. 적층된 데이터의 행들이 ROW 이다.

그렇다면 여기에 "관계" 를 추가해보자.

왼쪽 그림과 같은 기존의 유저 ID 관리 테이블에 이번엔 오른쪽의 유저 정보 테이블을 추가했다. 

그런데 자세히 보면, 같은 Column 에 같은 데이터를 갖는 Row를 확인 할 수 있다. 가령 "a123de" 라는 유저와 "jinsp" 라는 유저는 양쪽 테이블 모두에 있으며, 왼쪽 테이블에서는 해당 ID의 비밀번호를, 오른쪽 테이블에서는 해당 ID의 이름과 나이 정보를 알 수 있다.

이렇게 두 테이블은 ID라는 데이터를 기준으로 하는 "관계(Relation)" 를 갖고 있다고 할 수 있으며 RDBMS 는 이런 기초적인 관계에 대한 고민에서 출발한다.

MySQL은 이러한 RDBMS 중에서도 가장 널리 쓰이고 잘 알려져있으며 심지어 무료로 제공되는 훌륭한 소프트웨어라고 할 수 있다. (그 외에도 장점은 많지만, 차차 기술하도록 한다.)

실제로 실무에서도 대부분 MySQL 을 사용하며, 같은 갈래에서 나온 MariaDB나, PostgreSQL 과 같은 DBMS들도 MySQL 에서 상당 부분 아이디어를 공유한다. (물론 각 DB들에 따라 특색은 있다.)

MySQL 을 설치하게 되면 패키지 형태의 프로그램이 깔리게 되며, 이는 여러 가지 단위 모듈들로 구성되어 있다.

<그림 - 출처 MySQL 홈페이지>

엔진을 담당하는 MySQL 은 DB 자체이며, DB를 접근하기 위한 서버와 클라이언트의 형태를 제공한다. 기본적으로 DB에 접근하기 위한 인터페이스를 서버로 두고 있다. 이 서버는 기본 설정에 따르면 localhost IP 에 3306 포트로 열려있으며 이를 통해 MySQL 클라이언트가 이에 접근(Connect) 하여 질의(Query) 하는 구조로 되어 있다. 이때 질의하는 언어는 SQL이다.

즉, 외부에서 드라이버 또는 통신으로 접근 시에도 마찬가지로 TCP/IP 를 통해 MySQL 패키지의 클라이언트 또는 서버로 접근하여 MySQL DB 자체에 접근하게 되는 것이다. (당연해보이는 개념이지만, 개발 시에 SDK 형태로 제공되는 Driver 의 동작원리를 이해하는 것은 중요하다.)

MySQL Server 를 설치하게 되면, MySQL 서버 프로그램으로 MySQL 서비스와 mysqld 프로그램, MySQL 클라이언트 프로그램으로 mysql.exe(CLI 인터페이스), Workbench, slap, mysqladmin 등이 같이 설치된다.