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[Netty] ChannelHandlerContext.close()와 Channel().close() 차이 목차ctx.close()와 channel().close()의 차이1.1 ctx.close()1.2 channel().close()주요 차이 요약ctx.close()로 발생할 수 있는 문제3.1 이전 핸들러에서 이벤트 누락3.2 중간 핸들러의 정리 작업 누락흐름 비교4.1 핸들러 호출 흐름 비교4.2 결과 비교4.3 흐름 비교 요약4.4 흐름 비교 정리최종 정리5.1 ctx.close()5.2 channel().close()5.3 언제 무엇을 사용할까?참고) 편의상 ChannelHandlerContext → ctx, Channel -> channel로 줄임 1. ctx.close()와 channel().close()의 차이1.1 ctx.close()현재 핸들러 이후의 파이프라인에만 이벤트를 전달현재 핸들러.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 25.
[Netty] ByteBuf와 메모리 관리: 참조 카운트, 자동 관리, channelRead vs channelRead0 목차Netty의 ByteBuf란?1.1 ByteBuf의 주요 특징ByteBuf의 메모리 관리와 참조 카운트2.1 주요 메서드 (retain, release, copy, slice, duplicate)2.2 메모리 관리 사례핸들러에서의 참조 관리3.1 channelRead와 수동 관리3.2 channelRead0와 자동 관리3.3 channelRead와 channelRead0의 차이점 및 사용 사례디코더와 예외 처리4.1 디코더의 자동 참조 관리 (ByteToMessageDecoder)4.2 디코더에서의 예외 처리ByteBuf의 자동 관리 사례5.1 write() 및 writeAndFlush()5.2 디코더(ByteToMessageDecoder)5.3 SimpleChannelInboundHandler5.4.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 28.
Netty 프레임워크 기본 [공식 문서 참조] ○ 목차Netty란이벤트루프와 소켓 생성 흐름Basic 예제Discard 예제Echo 예제Time 예제LifeCycle 예제Duplexhandler○ 프로젝트프로젝트 구조○ Netty란Netty는 비동기 이벤트 기반 네트워크 애플리케이션 프레임워크로, 빠르고 신뢰성 있는 네트워크 서버 및 클라이언트를 쉽게 개발할 수 있게 도와줌비동기식 네트워크 통신을 지원하며, Java NIO를 기반으로 구축되었으며 주요 특징으로는 높은 성능, 간편한 사용성, 강력한 유연성 등이 있음○ 사용이유현재 회사에서 자율주행차량 관련 TCP-Gateway 프로젝트에서 효율적인 개발을 위해 사용Byte 단위로 데이터를 주고받기 때문에 네트워크 프로토콜의 효율적인 처리와 사용자 정의 데이터 포맷을 손쉽게 구현할 수 있음비동기 논블로.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 5.
Amazon SQS와 Lambda를 활용한 서버리스 활용 및 성능 개선기(feat. 람다에서 비동기 코드 사용시 주의하기) Aws Lambda란?:서버리스 기반의 플랫폼으로 필요할 때만 함수가 호출되는 서비스이다. 아래와 같은 장점이 있다.확장성: 서버리스 아키텍처이기 때문에 필요한 만큼의 리소스를 동적으로 확장하여 사용할 수 있음비용 절감: AWS Lambda는 실행 시간만큼만 과금되므로 사용한 만큼의 비용만 지불하면 됨간편한 관리: 서버를 관리할 필요가 없고 수정 및 배포가 간편함<p data-.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 5.
스프링 배치 - 3편 (간단한 성능 개선기, JPA) 프로젝트 내 스프링 배치에서 특정 상태를 바꿔주는 코드가 있다. 특정 날짜가 지난 게시글들을 만료 처리하는 배치코드이다. 백엔드 서버가 JPA로 구성돼 있으므로 스프링 배치도 동일한 기술 스택을 유지하기 위해 JPA를 선택했다. 일관된 기술 스택을 사용하여 코드 개발, 유지보수에 도움이 되고, 컴파일 시점에 에러를 잡을 수 있는 등 다양한 장점이 있기 때문이다. 아이템라이터에서 아이템 업데이트를 더티체킹 방식으로 하다보니, 청크사이즈만큼 아이템이 있다고 해도 각 엔티티마다 개별적으로 업데이트 쿼리가 나가서 데이터베이스 부하가 커지는 문제가 생겼다. 이에 따라 문제를 해결하기 위해 각 아이템을 모아서 한번에 업데이트 하는 방식으로 코드를 변경했다. 즉 만료 처리할 게시글들을 모아서 IN 절로 한번에 벌크 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 30.
스프링 배치 - 2편(DB) DB를 바탕으로 한 스프링 배치 기본 개념 : 배치는 실시간 처리가 어려운 대용량 데이터를 다루고 DB의 I/O 성능 문제 및 메모리 자원 효율성 문제를 고려 해야한다 → 스프링 배치에서는 대용량 데이터 처리 위한 2가지 방법을 제시한다! Cursor Based 처리 JDBC ResultSet의 기본 메커니즘 사용 AbstractPagingItemReader 클래스 현재 행에 커서 유지하며 다음 데이터 호출 시, 다음 행으로 커서 이동하며 데이터 반환이 이루어지는 streaming 방식의 I/O ResultSet이 Open 될때마다 next() 메소드 호출 돼서 데이터베이스의 데이터가 반환되고 객체와 매핑이 이루어짐 DB Connection이 연결되면 배치 처리가 완료될 때까지 데이터를 읽어오기 때문에 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 25.
스프링 배치 - 1편 스프링 배치 - 1 * 배치 패턴 Reader : DB 등에서 다량의 데이터 조회 Processor : 받은 데이터 가공 Writer : 데이터를 다시 저장 * 배치 과정 1. 배치 프로세스 주기적으로 실행 2. 동시 다발적인 Job 배치처리 3. 순차적인 Step 처리 4. 실패 시, 스케줄링에 의한 재시작 (또는 수동...) 5. 반복 참고 사항) 만약 스프링부트 3버전 이상(스프링 배치 5버전 이상)을 사용하고 복수개의 Job 정의시에 아마 밑에 오류가 뜰 것! [Job name must be specified in case of multiple jobs~] Spring Boot 3 버전에서부터 Spring Batch 사용 시 기존에는 스프링 부트가 구동될 때 모든 Job 빈들을 읽어 실행하는 구조.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 18.
Jenkins & Docker를 활용한 CI/CD(Mac os 기준) 젠킨스: 오픈 소스 CI/CD 툴이다. 들어가기 앞서 잡담)이번에 젠킨스를 사용한 이유는 일단 '무료'이기 때문이다.예전 사이드 프로젝트 진행 때는 github actions를 써서 aws ec2에 CI/CD 작업을 진행했는데 이번엔 젠킨스를 쓰게 됐다. 사내 코드는 private Repository로 git 관리가 되고 있고, private repository에서 CI/CD를 구축하는 건 "조건부 무료.."즉 제 기능을 다 쓰려면 유료라고 볼 수 있다. 물론 public repository로 만들면 그런 제한이 없는 걸로 알고 있다. 마침 회사 서버 pc도 여유가 있으니 무료인 젠킨스를 사용해서 CI/CD를 구축하는 건 허락을 받고 진행했다.구축 이유는 개발 단계에서 프론트엔드와의 협업 때문이다. 프론.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 28.
여태까지 알고리즘 문제 풀이 내역 및 프로그래머스! 풀이 내역(~24.02.21) : 인프런 알고리즘 강의 문제 : 총 56문제 풀이 완료 프로그래머스 : 총 328문제 풀이 완료 백준 : 총 31문제 풀이 완료 띄엄띄엄 풀다 보니 효과가 적은 것 같다. 퇴근 후든 언제든 1~2 문제씩이라도 꾸준히 풀어야겠다. 2024년 목표 : 프로그래머스 LV3까지 모든 문제 풀기 진행 상황(24.02.21) : LEVEL 0 : 모든 문제 풀이 완료 LEVEL 1 : 모든 문제 풀이 완료 LEVEL 2 : 진행 중 * 백준은 java로 풀려니까 입출력이 번거로워서 함수형인 프로그래머스를 애용하게 되는 것 같다. 백준이 등급제도나 깃허브 뱃지는 마음에 드는데 아쉽다. * 백준 허브가 요새 작동을 잘 안해서 깃허브 연동이 안됨..!! 프로그래머스 깃허브를 찾아보니 이슈.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 21.
DB 이것 저것 정리! (feat.SQL 실행순서..) SQL 쿼리의 개념적인 실행 순서FROM(+JOIN)WHEREGROUP BYHAVINGSELECTORDER BY나는 당연히 무조건 위에 순서대로 작동하는 줄 알았지만 그게 아니란 걸 깨달았다..!! => 위의 순서는 개념적인 실행 순서일 뿐, 실제 데이터베이스에서는 옵티마이저를 사용해서 최적의 실행 계획을 세우기 때문에 위와 순서가 달라질 수 있다!!! ex) 많은 테이블과 Join 해야 하는 경우 row가 많다면 당연히 부하가 갈테고 만약 Where절에서 인덱스가 걸린 컬럼을 조건으로 하는 경우, 옵티마이저가 이를 감지하고 Where절을 먼저 처리해서 인덱스를 이용한 필터링 작업을 먼저 수행할 수도 있음!! => 최근에 이와 관련된 질문을 받았고, 뒤늦게 기존 작성 내용이 틀렸다는 걸 알게 되어 수정.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 19.
DB Connection Pool !! 문제: 사내에서 docker로 postgreSQL을 띄우고 로컬에서 DB에 연결해서 프로젝트를 개발중이었다. 그런데 해당 postgreSQL에 연결된 다른 테스트용 솔루션들이 에러를 뱉기 시작했다. 500에러 발생..! 로그를 확인해서 원인을 찾아보니 too many connections ~ 즉, 해당 PostgreSQL의 커넥션 풀이 부족하다는 것! 데이터베이스의 session을 확인해보니 was 하나 당 db connection이 default로 10개 잡혀 있는데 여러명이 해당 PostgreSQL과 연결해서 로컬에서 개발을 진행하다보니 postgres default max connection인 100개가 넘어가면서 postgres db에 접근을 못하게 되면서 발생하는 문제였다. 해결: docker가.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
Docker 내부 PostgresSQL Dump 사내 서버 도커에서 돌고 있는 postgreSQL dump 뜨기 흐름 1. 서버 원격 접속 (ssh)2. Docker안에서 돌아가는 postgreSQL 접속 3. Docker 내 Dump 파일 생성 4. Docker 밖으로 끄집어내기 5. 로컬로 옮기기 1. 서버 원격 접속 (ssh)ssh [아이디@IP]비밀번호 입력 2. Docker안에서 돌아가는 postgreSQL 접속sudo docker ps - docker ps 명령어를 통해 postgreSQL 컨테이너 ID를 알아낸다. sudo docker exec -it 컨테이너ID /bin/bash - 이후 docker postgreSQL에 접속 3. Docker 내 Dump 파일 생성pg_dump -U 유저 -d 데이터베이스 -f 파일이름.sql.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 8.
Elastic Search License 관련 엘라스틱 서치 라이센스 관련해서 좀 찾아보려니까 비용 관련해서는 제대로 된 자료가 안나오고 다 똑같은 말만 무한 반복.. 오픈소스 라이센스 관련 공공기관 홈페이지 답변도 뭔가 시원찮은 느낌이라 결국 엘라스틱서치 한국지사에 전화해가면서 자세히 알아봤다. 생각보다 너무 비싸서 놀랐다. 많은 회사들이 사용하고 있는 걸로 알고 있는데 그 회사들은 7.1 이전 버전인 오픈소스 버전을 사용하는 걸까..? 아니면 진짜 천만원씩 내고 하나..? 아니면 적은 양의 데이터를 구독제 형식으로 사용하나..? 궁금증이 늘었다. 만약 회사 서비스에 적용한다면 7.1 이전 오픈소스 버전이나 7.1이후 버전을 Fork해서 만든 아마존의 OpenSearch를 사용해야할 것 같은데 어떻게 할지는 아직 모르겠다. Elastic Searc.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 13.
AOP, Custom Annotation 활용기 https://tw-dev.tistory.com/151 Schema 여정기 Multi-Tenancy(feat. PostgreSQL) * PostgreSQL에는 Schema라는게 존재한다. MySQL에서는 Schema가 테이블을 의미하지만, PostgreSQL에서는 테이블의 집합을 의미, 하나의 데이터베이스를 논리적으로 나누는 개념이다. -> MySQL의 논리 데이터 tw-dev.tistory.com 앞전 멀티테넌시 관련해서 추가 요청 사항이 생겼다. 필터 단계에서 처리하는 것 외에도 컨트롤러에서 파라미터를 통해서 스키마를 바꿔줘야하는 경우가 생겼다. 처음에는 컨트롤러에서 해당 부분을 따로 처리했는데 그러다 보니까 너무 반복되는 코드가 많아진다는 걸 느꼈다. 마침 전에 공부했던 AOP와 커스텀 어노테이션이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 7.
View Table + JPA 매핑 View Table : 데이터가 아닌 SQL 을 저장하고 있는, 보여주는 것 만을 목적으로 하는 테이블 -> 따라서 원본 테이블의 데이터가 변경되면 뷰 테이블에도 해당 변경 사항이 즉시 반영됨 장점 : 다른 쿼리나 뷰에서 재사용이 가능하기 때문에 개발 생산성 향상 -> 반복적인 작업이나 복잡한 쿼리의 경우 View Table을 사용하는 것이 효율적 단점 : 뷰 테이블 생성 이후 수정 어려움 -> 삭제 후 다시 만들면 됨, 어차피 뷰 테이블은 가상 테이블이니 타격 X 현재 회사 프로젝트에서 View Table을 만드려는 이유 : Admin Admin 역할 특성 상, 모든 회사 스키마의 값을 조회하는 경우 많음 이경우, 다중 스키마의 테이블을 하나의 엔티티로 ORM 매핑하는 것은 어려움 Client의 경우 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 6.
Schema 여정기 Multi-Tenancy(feat. PostgreSQL) * PostgreSQL에는 Schema라는게 존재한다. MySQL에서는 Schema가 테이블을 의미하지만, PostgreSQL에서는 테이블의 집합을 의미, 하나의 데이터베이스를 논리적으로 나누는 개념이다. -> MySQL의 논리 데이터베이스와 유사하다고 볼 수 있다. 새로 만드는 서비스에서 회사별로 Schema를 통해 논리적으로 데이터베이스를 구분한다고 한다. 화면설계서 만들고 db가 나오려면 시간이 좀 걸린다고 하니까 스키마를 통한 회사 데이터베이스간 완전 격리를 예상하고 공통 코드를 설계했다. 처음엔 한번만 스키마를 바꿔주면 이후에 바꿀 필요가 없을 것이라고 예상했다. 그러라고 있는게 스키마니까.. 그 방법으로 찾은 것이 MultiTenancy https://www.baeldung.com/hibern.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 1.
지난 1년 간의 회고, 학습 내용 총 정리 그래도 지난 1년 간 쉼 없이 공부하면서 달렸다고 생각했는데 아직도 공부할 게 너무 많은 것 같다. 이렇게 2~3년정도 더 공부하면 여유로워 지려나!! 주니어 때 빡세게 해야 나중이 편해 진다고 하니까 몇 년만 더 고생해보자..!! 부트캠프 (22.10 ~ 23.03) : Java, Spring, JPA 에 대한 내용 전반에 대해 공부 컴퓨터 구조 : 혼자 공부하는 컴퓨터 구조 / 강사 : 강민철 / (완료) 운영체제 : 혼자 공부하는 운영체제 / 강사 : 강민철 / (완료) 네트워크 : KOCW 한양대 컴퓨터 네트워크 강의 / 교수 : 이석복 / (완료) 알고리즘, 자료구조 :Java 알고리즘 / 강사 : 김태원 / (완료) + 백준, 프로그래머스 문제풀이 (진행 중) 스프링, JPA 자바 ORM J.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 10. 25.
가상메모리 가상메모리 결론 : 연속 메모리 할당 방식은 좋지 않고 페이징 방식을 쓴다. 연속 메모리 할당 연속 메모리 할당 : 프로세스에 연속적인 메모리 공간을 할당 프로세스들이 메모리 내에서 연속적으로 할당되는.. 스와핑 : 현재 사용되지 않는 프로세스들을 보조기억장치의 일부 영역으로 쫓아내고(스왑 아웃) 그렇게 생긴 빈 공간에 새 프로세스를 적재하는 것(스왑 인) 즉, 지금 당장 사용하는 프로세스만 메모리에 적재하는 것! 장점 : 프로세스들이 요구하는 메모리 공간 크기 > 실제 메모리 크기 인 경우에도 프로세스들 동시에 사용 가능해짐 가령 프로세스 a,b,c,d가 동시에 실행되고 싶은데 이 4개 프로세스의 크기를 합치면 실제 물리 크기보다 커지는 경우 프로세스 a→b→c 적재 후 프로세스 b를 지금 당장 실행할.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 10. 3.
파일과 디렉토리 파일 시스템 : 파일과 디렉토리를 관리하는 운영체제 내부의 프로그램 파일과 디렉토리를 다루어 주는 프로그램 파일과 디렉토리 : 보조기억장치의 데이터 덩어리 파일 보조기억장치에 저장된 관련 정보의 집합 의미 있고 관련 있는 정보를 모은 정보 파일을 이루는 정보 파일을 실행하기 위한 정보 + 부가 정보(=속성, 메타데이터) 파일의 속성 유형 : 운영체제가 인지하는 파일의 종류 확장자 실행 파일 : 없는 경우, exe, com, bin 목적 파일 : obj, o 소스 코드 파일 : c, cpp, cc, java, asm, py 워드 프로세서 파일 : xml, rtf, doc, docx 라이브러리 파일 : lib, a, so, dll 멀티미디어 파일 : mpeg, mov, mp3, mp4, avi 백업 / 보관.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 1.
교착 상태 교착 상태란? 대표적으로 식사하는 철학자 문제 예시 존재 철학자들이 원탁 테이블에 앉아있다. 계속 생각을 하다가 왼쪽 포크가 사용 가능하면 집어든다 계속 생각을 하다가 오른쪽 포크가 사용 가능하면 집어든다 왼쪽과 오른쪽 포크를 모두 집어들면 정해진 시간동안 식사를 한다 식사 시간이 끝나면 오른쪽 포크를 내려 놓는다 오른쪽 포크를 내려 놓은 뒤에 왼쪽 포크를 내려 놓는다 다시 1번부터 반복한다. 만약 이렇게 가정한다면 한 두명의 철학자만 식사할 때는 문제가 없지만 모든 철학자들이 동시에 이 순서로 식사를 하게 되면 누구도 식사를 할 수 없음 계속 생각만 하게 됨 왜냐하면 모든 철학자가 왼쪽 포크를 집어들면, 이후 오른쪽 포크를 들 수가 없음!! 오른쪽에 포크가 없으니!! 그래서 모든 철학자는 누군가 포크 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 26.
프로세스 동기화 프로세스 동기화 동시다발적으로 실행되는 프로세스들은 서로 협력하며 영향을 주고 받는다 이 과정에서 자원의 일관성을 보장해야 한다. 즉 프로세스들의 동기화를 고려해야 한다. 동기화 : 공동의 목적을 위해 동시에 수행되는 프로세스 ex) 워드 프로세서 프로그램은 맞춤법 검사 프로세스와 입력 내용을 화면에 출력하는 프로세스 등이 있는데 이걸 막 실행하면 안되고 올바른 수행을 위해 동기화 되어야 한다. (프로세스) 동기화란? :프로세스들의 수행 시기를 맞추는 것 1.실행 순서 제어 : 프로세스를 올바른 순서대로 실행 2.상호 배제 : 동시에 접근해서는 안 되는 자원에 하나의 프로세스만 접근하게 하기 이때 실행의 문맥을 갖는 모든 대상은 동기화 대상이기 때문에 스레드도 동기화 대상이다. 실행 순서 제어를 위한 동.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 25.
cpu 스케줄링 cpu 스케줄링 운영체제가 프로세스들에게 공정하고 합리적으로 cpu 자원을 배분하는 것 프로세스 우선 순위 프로세스마다 우선순위가 다르기 때문에 차례대로 돌아가며 하는 건 비효율적이다. ex) 입출력 작업이 많은 프로세스(=입출력 집중 프로세스)의 우선순위는 Cpu 작업이 많은 프로세스(=cpu 집중 프로세스)의 우선순위보다 높다. → 입출력 집중 프로세스는 실행 상태보다는 대기 상태에 더 많이 머무르게 될테니까 빨리 처리해버리고 cpu 집중 프로세스한테 몰빵하는게 효율적이기 때문 스케줄링 큐 : 자원을 이용하고 싶어하는 프로세스들이 서는 줄 큐라고 하지만 스케줄링에서의 큐는 반드시 선입선출 방식일 필요는 없다. cpu쓰고 싶어하는 프로세스들은 관련 스케줄링 큐에 넣어서 줄 세우고 하드디스크 쓰고 싶어하.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 9. 24.
프로세스와 스레드 프로세스와 스레드 “실행중인 프로그램”, 프로세스 프로세스의 종류 포그운드 프로세스(foreground process) : 사용자가 볼 수 있는 공간에서 실행되는 프로세스 백그라운드 프로세스(background process): 사용자와 직접 상호작용이 가능한 백그라운드 프로세스와 사용자와 상호작용하지 않고 그저 정해진 일만 수행하는 프로세스가 있다. → 데몬, 서비스라고 부름 : 사용자가 볼 수 없는 공간에서 실행되는 프로세스 모든 프로세스는 실행을 위해 cpu가 필요하다 → but, cpu 자원은 한정되어 있음!! 프로세스들은 돌아가며 한정된 시간 만큼만 cpu를 이용한다. 자신의 차례에 정해진 시간만큼 cpu 이용 타이머 인터럽트가 발생하면 차례 발생 프로세스 제어 블록(PCB) 빠르게 번갈아가며 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 21.
운영체제 운영체제 시작 모든 프로그램은 실행을 위해 자원을 필요로 한다. 자원 / 시스템 자원 프로그램 실행에 있어 마땅히 필요한 요소 이 마땅히 필요한 요소에는 컴퓨터의 네가지 핵심 부품 포함 자원은 하드웨어만을 자원이라고 하지 않고, 네트워크 패킷이라든지 파일이라든지 이런 것들도 자원에 속한다고 볼 수 있음 운영체제는 실행할 프로그램에 필요한 자원을 할당하고 프로그램이 올바르게 실행되도록 돕는 특별한 프로그램이다. 따라서 운영체제도 메모리에 적재됨!! (커널 영역) 운영체제는 특별한 프로그램이라 커널영역이라는 공간에 따로 저장 그외 나머지 프로그램은 사용자 영역에 저장 운영체제는 커널 영역에 적재되는 프로그램이다!! 예를 들어 워드프로세서를 실행하면 이게 메모리의 2000번지 같은 곳에 저장이 되는데 워드 프.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 19.
입출력장치 입출력장치 입출력 장치는 종류가 많아서 장치마다 속도, 데이터 전송 형식 등도 다양하다. → 다양한 입출력장치와 정보를 주고 받는 방식을 규격화 하기 어렵다 일반적으로 cpu와 메모리의 데이터 전송률은 높지만 입출력장치의 데이터 전송률은 낮다. 같은 1초여도 cpu는 많은 데이터 전송 가능하지만 입출력은 더 적은 데이터 전송 가능 전송률 : 데이터를 얼마나 빨리 교환할 수 있는지를 나타내는 지표 장치 컨트롤러 이런 이유 때문에 등장한 게 바로 장치 컨트롤러임 입출력 제어기 혹은 입출력 모듈이라고도 부름 입출력장치는 장치컨트롤러를 통해 컴퓨터 내부와 정보를 주고 받는다. 장치 컨트롤러의 역할 cpu와 입출력장치 간의 통신 중개(규격화 안된 다양한 입출력장치들을 번역해주는 느낌) 오류 검출 (장치 컨트롤러와.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 9. 12.
보조기억장치 대표적으로 하드디스크와 플래시 메모리(ssd, usb, sd카드)가 존재 하드 디스크 자기적인 방식으로 데이터 저장 큰 동그란 원판(플래터)에 수많은 N극과 S극으로 데이터가 저장됨. 플래터는 여러겹 + 양면 사용! 스핀들(원판 가운데)이 플래터를 회전시킴. 회전 단위는 rpm으로 플래터를 스팬들이 쭉 회전 시킬 때, 이 자기적인 물질을 갖고 있는 플래터를 읽고 쓸 수 있는 것을 헤드라는 구성 요소가 한다. 헤드는 플래터 위에 아주 미세하게 떠있는, 자기물질을 읽는 구성요소! 플래터의 모든 면마다 헤드가 붙어있다! 헤드를 움직여주는 구성요소는 디스크암이다!! 모든 헤드가 디스크암에 부착돼서 함께 이동한다! 즉 모든 헤드들이 디스크암에 부착돼서 움직이는 것 하드디스크는 트랙과 섹터 단위로 데이터가 저장된다.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 11.
메모리와 캐시 메모리 RAM의 특징과 종류 주기억장치의 종류에는 크게 RAM과 ROM 두 가지가 있고, 메모리라는 용어는 그 중 RAM을 지칭하는 경우가 많다. 보조기억장치 : 보관할 대상 저장 (비휘발성 저장 장치) 메모리가 : 실행할 대상 저장 → but 전원 꺼지면 증발 (휘발성 저장 장치) cpu : 메모리로부터 명령어 같은 것 가져옴 만약 프로그램 A,B,C 크기가 10이고 RAM 크기가 3이라면? RAM이 크면 프로그램 A,B,C를 다 복사해서 띄울수도 있겠지만 램이 작으면 프로그램 하나만 복사해서 띄움 이렇게 되면 만약 cpu가 여러개 실행하고 싶을 때 새 프로그램 실행할 때마다 램이 계속 보조기억장치에서 복사해서 가져와야 하니 성능이 저하될 것 즉 램이 크다면 cpu가 램에서 그때그떄 가져올 수 있으니 많은 프.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 10.
cpu의 성능 향상 기법 1. 빠른 CPU를 위한 설계 기법 컴퓨터 부품들은 ‘클럭 신호’에 맞춰서 일사불란하게 움직이고, cpu는 명령어 사이클이라는 정해진 흐름에 맞춰 명령어들을 실행한다. 클럭 속도 : 헤르츠(Hz) 단위로 측정 헤르츠(Hz) : 1초에 클럭이 반복되는 횟수 클럭이 ‘똑-딱-’하고 1초에 한 번 반복되면 1Hz 클럭이 1초에 100번 반복되면 100Hz ex) max 4.9Ghz, base 2.5Ghz : 1초에 클럭이 기본적으로 25억번, 순간적으로 최대 49억번 반복된다. 그렇다고 필요 이상으로 클럭을 높이면 발열이 심각해진다. 클럭 속도를 늘리는 방법 이외에 다른 방법 들은? 코어 수를 늘리는 방법(”듀얼코어” “멀티코어”) 스레드 수를 늘리는 방법(”멀티스레드”) 코어란(Core)란? 현대적인 관점에.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 9.
CPU의 작동 원리 ALU 계산을 위해 필요한 정보들을 받아들이고 연산 (레지스터로부터 피연산자, 제어장치로부터 제어 신호를 받아들임) + 이 결과값을 레지스터로 내보내고 (결과값을 레지스터로 내보내는 이유는 cpu가 레지스터에 접근하는 속도가 메모리에 접근하는 속도보다 더 빠르니까! 임시적으로 계산 결과 그때그때 레지스터에 담고 이걸 바탕으로 메모리에 쓴다든지 하는 작업 하는 것) 또 플래그(연산 결과에 대한 부가정보 ex.연산 결과가 음수다, 양수다)로 내보낸다. 제어장치 +클럭 : 컴퓨터의 모든 부품을 일사불란하게 움직일 수 있게 하는 시간 단위. 시계할 때 그 clock. 명령어 레지스터, 플래그, 제어버스들로부터 정보를 입력 받고 제어신호를 내보낸다. 레지스터(레지스터 간에 정보를 이동해라..같은 )와 ALU(수행.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 9. 5.
명령어 자바같은 고급언어를 저급언어로 변환하여 컴퓨터가 실행! 고급언어 개발자가 이해하기 쉽게 만든 언어 저급 언어 컴퓨터가 이해하고 실행하는 언어 기계어와 어셈블리어로 나뉨 기계어 이진수 (0과 1로)나 십육진수(0~9,A~F)로 표현됨 어셈블리어 기계어를 읽기 편한 형태로 번역한 저급 언어 소스코드에 직접 입력해서 개발도 가능 고급언어가 저급 언어로 바뀌는 것에는 2가지 방법이 존재 컴파일 언어 → 컴파일 → 저급 언어 컴파일 언어로 작성된 소스 코드가 컴파일러에 의해 저급 언어로 변환되고(컴파일), 그 결과 저급 언어인 목적코드가 생성 된다. 오류 같은 건 없는지 확인 후 통째로 컴파일 소스 코드 컴파일 중 오류가 발생하면 소스 코드 전체가 실행되지 않음 인터프리터 언어 → 인터프리트 → 저급 언어 인터프.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 28.

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