그림과 같이 스레드가 구현되어 있다고 해보자.(이 구현은 user level 스레드를 보여주고 있다. 런타임 시스템과 그 내부에 스레드 테이블이 있기 때문이다.) 이때 각각의 프로세스에게는 50ms 의 퀀텀이 주어졌고, 각 스레드는 CPU burst 마다 5ms의 시간이 소모된다고 해보자. 그러면 커널이 먼저 실행할 프로세스를 고르고, 그 다음에 런타임 시스템이 실행할 스레드를 골라서 굴리므로 프로세스 A의 스레드들이 A1 A2 A3 A1 A2 A3 이런식으로 돌아간다.유저 레벨 스레드는 스레드 스위칭이 빠르므로, thread_yield 와 같은 프로시저를 사용하여 빠르게 스레드를 교체하며 돌리는 것이 가능하고, 성능도 좋다. (다만 라운드 로빈과 같이 정해진 퀀텀을 정해두고 돌리는 것은 힘들다.) 이때..

스레드를 구현하는 방법은 User space 에서 구현하거나, Kernel space 에서 구현하거나, 두 방법을 섞는 하이브리드 방법 크게 3가지가 있다. 각각의 구현 방법에 대해서 정리해본다. User Space 메모리 공간은 크게 User space 와 Kernel space 로 나뉜다.유저 스페이스는 일반적인 유저 프로세스가 실행되는 공간이고, kernel spaces는 운영체제의 핵심 요소인 커널이 존재하며 실행되는 공간이다. User space 에서 스레드를 구현하는 경우 위 그림과 같이 구현할 수 있다.이때 운영체제는 실제로 멀티스레드가 가능한 환경으로 동작하지만, 커널은 스레드의 존재를 모르고, 기존의 프로세스 모델에서 프로세스를 다루는 것과 비슷하게 돌아간다. 따라서 커널에는 proce..

Process Model지금까지는 프로세스와 프로세스 스케줄링, 프로세스 통신에 대해서 정리하였다.이렇게 프로세스를 사용하여 컴퓨터 프로그램의 동작을 기술하는 것을 Process Model 이라고 하며,이번 글부터는 Thread Model 을 통해서 프로그램의 동작을 기술해보고자 한다. Process Model 은 크게 2가지 개념을 갖는다.1. Resource Grouping2. Thread 리소스 그룹핑은 다음과 같은 데이터를 프로세스 단위로 갖는 것을 말한다.- Address Space   (메모리에 프로세스가 차지하는 공간, 유닉스의 경우 Text(Code) 세그먼트, Data 세그먼트, Stack 세그먼트로 구분)- open file (현재 이 프로세스가 open 한 file에 대한 정보)- c..

예를 들어 어떤 DBMS 가 실행되고 있다고 해보자.DBMS는 여러 사용자가 접근 가능한 시스템이므로, 각 사용자를 응대하는 자식 프로세스가 여러 개 존재할 것이다.이때 DBMS가 유동적으로 자신이 원하는 특정 자식 프로세스에게 더 높은 CPU를 할당하고 싶은 상황이 있을 수 있다.하지만 일반적으로는 DBMS의 부모 프로세스도, 클라이언트를 응대하는 자식 프로세스도 모두 운영체제에 의해 관리되므로 DBMS가 이를 컨트롤 할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. Policy vs. Mechanism 은 부모 프로세스에게 자식 프로세스에 대한 관리 기능을 제공해보자는 아이디어에서 등장했다.즉, 어떤 스케줄링 알고리즘 (Mechanism) 을 사용할 지는 운영체제가 결정하되, 그 알고리즘을 활용하는 정책(Poli..

Real-Time System 은 외부의 이벤트에 대해 정해진 시간 안에 적절하게 반응해야 하는 시스템이다.디스크 플레이어를 예로 들면, 디스크에 담긴 디지털 음원 데이터를 바로바로 디코딩해야 끊김없이 노래를 들을 수 있다.자동 조립 로봇, 자동 항법 시스템과 같은 경우도 모두 실시간 시스템의 한 예시이다. 실시간 시스템은 올바른 답을 '정해진 시간 안에' 내놓는 것이 매우 중요하다.정해진 시간 안에 답을 내놓지 못하는 실시간 시스템은 잘못된 답을 내보내는 시스템과 똑같이 나쁜 시스템이다. 실시간 시스템은 크게 2가지로 구분된다. 1. Hard Real Time : 절대적인 데드라인이 반드시 지켜져야 한다.2. Soft Real Time : 때때로 데드라인을 못 지켜도 (바람직하지는 않지만) 괜찮다. 미..

Constant Hash지금 공부하고 있는 데이터베이스는 하나의 컴퓨터에 모든 데이터를 저장하는 것을 가정하고 있다.하지만 규모가 큰 서비스를 운영하다보면 매우 많은 데이터를 다루므로 하나의 컴퓨터에 저장할 수 없다.따라서 규모가 큰 데이터는 결국 여러 컴퓨터에 쪼개서 저장할 수 밖에 없다.   데이터를 나누어서 저장한다면 우선 그림과 같이 같은 스키마를 갖는 테이블을 여러 개 만들어야 한다.이때 어떤 데이터가 어떤 테이블에 저장될 지 결정하기 위해 각각의 테이블에 0번부터 i 번까지 인덱스를 매긴다.그리고 데이터를 저장할 테이블을 결정할 때는 데이터의 PK를 해싱한 값으로 결정한다.이때 해시 값은 0부터 i 사이의 값이 나올 것이다.해시함수는 단순하게 고려한다면, PK 값이 숫자일 때 이 수를 (i+1..

Nullnull 은 알지 못하는 값, 존재하지 않는 값을 명시적으로 나타내는 값이다. 만약 어떤 직원이 퇴사하면서 데이터가 삭제되면 그 직원의 피부양자가 모두 삭제되도록 구현하는 테이블이 있다고 해보자.이때 실제로 데이터를 지우는 Hard Delete 방식 외에도, 그냥 피부양자에 대한 내용을 null 로 바꿈으로서 지우는 Soft Delete 방식을 적용할 수도 있다. 다만 Null 값을 사용할 때는 PK 에 null 이 들어갈 수 없다는 것만 기억하자.따라서 테이블을 설계할 때, PK에는 별도의 제약조건을 명시히지 않아도, 기본적으로 NOT NULL 제약조건이 걸린다.  General Constraint무결정 제약조건을 걸 때, 키 제약조건, 널 제약조건, 참조 제약조건 등 다양한 제약 조건을 걸 수..

관계 대수에서는 없었지만, SQL에는 테이블에 있는 데이터들에 대해 다음의 5가지 집계 함수를 제공한다. 1. count()2. sum()3. avg()4. max()5. min() 이때 각 함수에는 하나의 컬럼이 들어가며, 1, 2, 3 은 그 컬럼에 대해 Distinct 를 취할 수도 있다.(4, 5번에도 사용은 가능하나 DISTINCT 를 취해도 같은 결과가 나온다.)  1. 모든 선원의 평균 나이SELECT avg(S.age)FROM sailors S;  2. 등급이 10인 선원의 평균 나이SELECT avg(S.age)FROM sailors SWHERE S.rating = 10;  3. 가장 나이가 많은 선원의 이름과 나이SELECT S.sname, S.ageFROM sailors SWHERE ..

SQL의 쿼리는 FROM, WHERE, HAVING 절 안에서도 중첩되어 등장할 수 있다.103번 보트를 예약한 선원의 이름을 출력할 때 다음과 같이 중첩된 쿼리를 통해서도 문제를 해결할 수 있다.  이는 마치 중첩된 반복문을 작성하는 것과 비슷하다.선원 테이블에서 모든 선원을 가져오고, 각 선원에 대해서 돌면서 (for each) 예약테이블을 돌면서 선원 정보를 찾는 것과 비슷하다.이때 IN 연산자는 집합 연산자로서 해당 서브쿼리의 결과 집합에 S.sid 가 존재하는 sid 만을 조회한다.  서브쿼리와 관련된 간단한 연습문제를 몇 가지 풀어보자. 1. 빨간색 배를 예약한 적이 있는 / 없는 선원 이름 조회SELECT S.snameFROM sailors SWHERE S.sid IN ( SELECT ..

SQL을 다루기에 앞서 다음과 같은 테이블을 사용한다. sailors 테이블 reserves 테이블 Boats 테이블  기본 문법 SQL 기본 문법의 형태는 위와 같다.이때 실행 순서는 FROM - WHERE - SELECT 순서이다.From 절로 릴레이션 리스트를 가져오고, 가져온 릴레이션에서 WHERE 절로 조건에 맞는 행을 고른 뒤, 그 안에서 보고 싶은 컬럼을 select 하면 된다.만약 DISTINCT 키워드가 있다면 select 결과에 대해 중복값을 제거한다. FROM 절에 들어가는 relation-list 에 여러개의 릴레이션을 넣으면 각 릴레이션에 대해 cross product 한 결과를 만들어낸다.WHERE 절은 관계 대수에서 selection 에 해당하는 부분이며, qualificati..