Operating System Execution Model

운영체제는 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어 자원 간의 조정 및 관리를 담당하는 중요한 역할을 합니다. 효율적인 프로그램 실행과 자원 관리를 위해 필요한 핵심 개념들을 이해하는 것은 필수적입니다. 이들 개념을 통해 시스템의 작동 방식과 성능 최적화를 위한 고려사항들을 알아볼 수 있습니다.

Process

Process는 운영체제에서 실행 중인 프로그램을 의미합니다. 각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 할당받고, 운영체제 내에서 독립적으로 실행되는 작업 단위입니다. 하나의 프로그램은 여러 개의 프로세스를 생성할 수 있으며, 각 프로세스는 서로 다른 주소 공간을 가지므로 서로 간의 데이터 공유가 어렵습니다.

독립적인 주소 공간: 프로세스는 자신의 코드, 데이터, 힙, 스택을 포함한 독립적인 메모리 공간을 가집니다.
독립적인 자원 할당: 운영체제에서 메모리, 파일 핸들 등 자원을 별도로 할당받습니다.
프로세스 간 통신 필요: 프로세스 간 자원을 공유하려면 프로세스 간 통신을 사용해야 합니다.

Thread

Thread는 프로세스 내에서 실행되는 작은 실행 단위입니다. 하나의 프로세스는 여러 개의 스레드를 가질 수 있으며, 이들은 같은 메모리 공간을 공유하면서 실행됩니다.

같은 주소 공간: 스레드는 프로세스의 메모리 공간을 공유하지만, 각 스레드는 개별적인 스택을 가집니다.
자원 공유 용이: 스레드 간 자원 공유가 용이하지만, 동시에 접근하는 경우 동기화 문제가 발생할 수 있습니다.
경량화된 실행 단위: 스레드는 프로세스에 비해 상대적으로 가벼운 실행 단위로, 문맥 교환 비용이 낮습니다.

Multitasking

Multiprocessing

Multiprocessing은 여러 개의 프로세스를 동시에 실행하여 작업을 병렬로 처리하는 방식입니다. 각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가지며, 서로 독립적으로 실행됩니다. 멀티프로세싱은 멀티코어 시스템에서 여러 프로세스가 동시에 실행되도록 하여 성능을 극대화할 수 있습니다.

import time
import multiprocessing

def task():
    total = 0
    for _ in range(10000000):
        total += 1
    print(f"Running in {multiprocessing.current_process().name} with total = {total}")

if __name__ == "__main__":
    start = time.time()

    processes = [multiprocessing.Process(target=task, name=f"Process-{i}") for i in range(10)]
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
        
    end = time.time()
    print(f"Execution time: {end - start:.2f} seconds")

Running in Process-0 with total = 10000000
Running in Process-1 with total = 10000000
Running in Process-3 with total = 10000000
Running in Process-2 with total = 10000000
Running in Process-6 with total = 10000000
Running in Process-5 with total = 10000000
Running in Process-7 with total = 10000000
Running in Process-4 with total = 10000000
Running in Process-8 with total = 10000000
Running in Process-9 with total = 10000000
Execution time: 0.52 seconds

Multithreading

Multithreading은 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드가 동시에 실행되는 방식입니다. 모든 스레드는 같은 메모리 공간을 공유하므로, 스레드 간 자원 공유가 용이합니다. 멀티스레딩은 하나의 프로세스에서 여러 작업을 동시에 처리할 수 있게 해 주며, 시간 분할 방식으로 CPU를 효율적으로 사용할 수 있습니다.

import time
import threading

def task():
    total = 0
    for _ in range(10000000):
        total += 1
    print(f"Running in {threading.current_thread().name} with total = {total}")

if __name__ == "__main__":
    start = time.time()

    threads = [threading.Thread(target=task, name=f"Thread-{i}") for i in range(10)]
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

    end = time.time()
    print(f"Execution time: {end - start:.2f} seconds")

Running in Thread-1 with total = 10000000
Running in Thread-0 with total = 10000000
Running in Thread-2 with total = 10000000
Running in Thread-9 with total = 10000000
Running in Thread-6 with total = 10000000
Running in Thread-3 with total = 10000000
Running in Thread-4 with total = 10000000
Running in Thread-5 with total = 10000000
Running in Thread-8 with total = 10000000
Running in Thread-7 with total = 10000000
Execution time: 2.28 seconds

Context Switching

Context Switching은 CPU가 현재 실행 중인 작업을 중단하고 다른 작업을 실행하기 위해 상태 정보를 저장하고 복원하는 과정입니다. 멀티태스킹 환경에서 필수적인 개념으로, 프로세스나 스레드 간에 전환이 발생할 때마다 이루어집니다. 이 과정은 필연적으로 오버헤드를 발생시키며, 스레드 간 전환이 프로세스 간보다 적은 비용으로 수행됩니다.

Execution Model 2025-04-20