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개념
- 프로그램은 어떤 파일이 실행되기 전 상태, 다시 말하면 코드 모음입니다.
- 이것을 개발자의 언어로 이야기하면 코드가 파일로 빌드되어 보조 기억 장치에 저장되어 있는 정적인 상태 라고 할 수 있습니다.
- 그리고 프로세스는 프로그램이 실행되고 있는 상태를 의미합니다.
- 프로그램이 메모리에 올라와서 CPU가 코드를 해석하는 과정인 것이죠!
- CPU는 한 번에 하나의 프로그램만 실행할 수가 있습니다. 그런데 작업관리자를 확인해보면 동시에 여러개의 프로그램이 실행되고 있는 것처럼 보이네요! 이것은 어떻게 설명할 수 있을까요??
여러개의 프로그램을 동시에 실행하는 방법
병렬 처리
- 병렬 처리는 2개 이상의 코어가 각기 다른 프로세스를 같은 순간에 실행하는 방법입니다.
- 듀얼코어, 쿼드코어가 여기서 나오는 개념인 거죠!
병렬 처리의 한계
- 위 작업관리자 이미지를 보면 수십개의 프로세스가 존재하는 것을 볼 수 있습니다. 하나의 CPU는 하나의 프로세스만 담당할 수 있으니, 우리는 수십개의 코어를 가지고 있는 걸까요?
- 하드웨어적인 한계로 인해 우리는 코어를 그렇게 많이 가질 수가 없습니다.
- 이러한 한계로 인해 등장한 것이 병행 처리(동시성) 방법입니다.
병행 처리(동시성)
- 동시성은 하나의 코어가 여러 프로세스를 돌아가면서 조금씩 처리하는 것을 의미합니다.
- '동시' 라는 의미가 실제로 동시간이라는 게 아니라 동시에 일어나는 것처럼 보이는 것이라고 이해하면 좋습니다.
- A작업을 5% 진행하고, B작업을 5% 진행하고, C작업을 5% 진행하고 다시 A작업을 10%까지 진행하는 것을 매우 빠르게 한다면 A, B, C 작업이 동시에 진행되는 것처럼 보일 수 있는 것이죠!
- 이처럼 각 작업들을 짧은 텀을 두고 빠르게 번갈아 바꾸는 것을 컨텍스트 스위칭(Context Switching)이라고 합니다.
스레드(Thread)
- 우리는 유튜브 동영상을 시청하면서 다른 영상을 검색할 수도 있습니다. 또 크롬 브라우저의 탭을 여러 개 띄움으로써 네이버도 켜고 구글도 켤 수 있죠.
- 이처럼 하나의 프로세스 안에서 동시에 진행되는 작업들을 쓰레드라고 합니다.
- 일반적으로 하나의 프로세스는 하나 이상의 스레드를 갖게 됩니다.
프로세스와 스레드의 차이
- 프로세스는 코드, 데이터, 힙, 스택이라는 4가지 영역을 갖고 있는데요.
- 프로세스가 하나 실행될 때마다 메모리에 각자의 코드, 데이터, 힙, 스택을 할당 받아서 올리게 됩니다.
- 반면에 스레드는 코드, 데이터, 힙 영역을 공통된 자원으로 사용을 합니다.
- 각각의 스레드는 스택 영역만 따로 가지고 있는 것이므로 프로세스보다 컨텍스트 스위칭 비용이 적고 더 빠른 것입니다!
멀티 프로세스, 멀티 스레드
- 멀티 프로세스와 멀티 스레드는 하나의 어플리케이션에 대한 처리 방식의 일종입니다.
- 단순히 프로그램을 여러 개 동시에 실행하는 것이 멀티 프로세스가 아니라 언제 어느 때에 어떤 방식으로 처리하느냐에 따르는 것입니다.
- 부모 프로세스와 자식 프로세스는 고유한 PID(Process ID)를 가지고 독립적인 메모리 공간을 가지고 있습니다.
- 대표적으로 브라우저의 탭 을 들 수 있습니다.
- 예전에는 인터넷 창을 여러 개 켜두었을 때 하나의 창에서 오류가 발생하면 모든 인터넷 창이 꺼지는 경우가 있었습니다.
- 그러나 크롬 브라우저는 하나의 탭에서 오류가 발생해도 다른 탭은 여전히 사용할 수가 있죠.
- 이것은 크롬 브라우저가 탭을 멀티 프로세스로 관리하기 때문입니다. 각각의 탭이 고유한 메모리 공간을 사용하고 있으므로 서로 영향을 덜 받는 것입니다.
주요 차이점
- 멀티 프로세스는 위 예시와 같이 다른 프로세스와 격리되어 있기 때문에 안정성이 높습니다.
- 반면에 컨텍스트 스위칭 비용이 높고 프로세스간 자원 공유가 필요할 경우에는 IPC라고 하는 통신 기법을 사용해야 합니다.
- 멀티 스레드는 코드, 데이터, 힙 영역을 공용으로 사용하므로 프로세스보다 가볍고 컨텍스트 스위칭 비용이 적습니다. 그리고 그만큼 빠른 응답시간이 보장되죠!
- 그러나 기본적으로 멀티 스레드는 다른 스레드의 영향을 많이 받기 때문에 안정성이 떨어지고 자원을 공유하는 만큼 해당 자원을 모든 스레드가 같은 데이터로 읽어야 하므로 동기화 작업이 필수적입니다.
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