[Server구축/Tutorial] Top 에 대한 이야기 [Server구축/Tutorial] Top 에 대한 이야기 -Linux 시스템의 자원인 CPU, Memory 등의 사용률을 살펴보는 명령어. -CPU 에서 %us 는 커널이 아닌 user 에 의한 점유율 %sy 는 커널(system)에 의해 사용되는 CPU 점유율 %id 는 유휴(idle) CPU -메모리는 물리 메모리와 Swap 메모리로 구성된다. Swap 항목 부분의 used 수치가 지속적으로 증가하면 시스템 메모리가 매우 부족한 상황 total 은 전체 메모리 용량을 의미 used 는 현재 사용되고 있는 메모리 용량 free 는 사용되지 않는 여유 메모리 용량 실제로 linux 서비스를 운영하다 보면 항상 free 수치가 급격히 줄어드는데, 이는 메모리 부족이 아니라 linux 커널의 특징이다.메모.. 2017. 5. 13. [Java Concurrency] 명시적인 락 13.1. Lock 과 ReentrantLock - Lock 인터페이스는 암묵적인 락과 달리 조건 없는(unconditional)락, 폴링 락, 타임아웃이 있는 락, 락 확보 대기 상태에 인터럽트를 걸 수 있는 방법 등이 포함돼 있으며, 락을 확보하고 해제하는 모든 작업이 명시적이다. - public interface Lock{ void lock(); void lockInterruptibly() throws InterruptedException; boolean tryLock(); boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; void unlock(); Condition newCondition(); } - Reentran.. 2017. 5. 5. [Java Concurrency] 성능, 확장성 #2 [Java Concurrency] 성능, 확장성 #2 11.4. 락 경쟁 줄이기- 작업을 순차적으로 처리하면 확장성(scalability)을 놓치고, 작업을 병렬로 처리하면 컨텍스트 스위칭에서 성능에 악영향을 줄 수 있다. 따라서 락을 놓고 경쟁하는 상황이 벌어지면 순차적으로 처리함과 동시에 컨텍스트 스위칭도 많이 일어나므로 확장성과 성능을 동시에 떨어뜨리는 원인이 된다. 즉 락 경쟁을 줄이면 줄일수록 확장성과 성능을 함께 높일 수 있다. - 병렬 앱에서 확장성에 가장 큰 위협이 되는 존재는 바로 특정 자원을 독점적으로 사용하도록 제한하는 락이다. - 락을 두고 발생하는 경쟁 상황에는 크게 두 가지를 생각해 볼 수 있다. 락을 얼마나 빈번하게 확보하려고 하는지, 한 번 확보하고 나면 해제할 때까지 얼마나.. 2017. 5. 4. [Java Concurrency] 성능, 확장성 #1 [Java Concurrency] 성능, 확장성 - 스레드를 사용하는 가장 큰 목적은 바로 성능을 높이고자 하는 것이다. 스레드를 사용하면 시스템의 자원을 훨씬 효율적으로 활용할 수 있고, 앱으로 하여금 시스템이 갖고 있는 능력을 최대한 사용하게 할 수 있다. 그와 동시에 기존 작업이 실행되고 있는 동안 새로 등록된 작업을 즉시 실행할 수 있는 준비를 갖추고 있기 때문에 앱의 응답 속도를 향상시킬 수 있다. - 성능을 높이는 방법은 대부분 앱의 내부 구조를 복잡하게 만들어야 하는 경우가 많고, 따라서 안전성과 활동성에 문제가 생길 가능성도 적지 않다. 최악의 경우에는 성능을 높이기 위해 적용한 프로그래밍 기법 때문에 프로그램의 다른 부분에서 역효과를 가져오거나 성능상에 문제를 일으킬 수도 있다. - 성능.. 2017. 5. 3. [Java Concurrency] 활동성 최대로 높이기 #2 [Java Concurrency] 활동성 최대로 높이기 #2 10.2. 데드락 방지 및 원인 추적 - 한 번에 하나 이상의 락을 사용하지 않는 프로그램은 락의 순서에 의한 데드락이 발생하지 않는다. 물론 그다지 실용적이지 않은 방법일 수 있지만, 가능하다면 한 번에 하나 이상의 락을 사용하지 않도록 프로그램을 만들어 보는 것도 좋다. - 여러 개의 락을 사용해야만 한다면 락을 사용하는 순서 역시 설계 단계부터 충분히 고려해야 한다. 설계 과정에서 여러 개의 락이 서로 함께 동작하는 부분을 최대한 줄이고, 락의 순서를 지정하는 규칙을 정해 문서로 남기고 그 규칙을 정확하게 따라서 프로그램을 작성해야 한다. - 세세한 수준에서 락을 관리하는 프로그램에서는 두 단계의 전략으로 데드락 발생 가능성이 없는지를 확.. 2017. 5. 2. [Java Concurrency] 스레드 풀 활용 [Java Concurrency] 스레드 풀 활용 8.1. 작업과 실행 정책 간의 보이지 않는 연결 관계 - 일정한 조건을 갖춘 실행 정책이 필요한 작업에는 다음과 같은 것들이 있다. 의존성이 있는 작업 스레드 한정 기법을 사용하는 작업 응답 시간이 민감한 작업 ThreadLocal 을 사용하는 작업 - 스레드 풀은 동일하고 서로 독립적인 다수의 작업을 실행할 때 가장 효과적이다. - 특정 작업을 실행하고자 할 때 그에 맞는 실행 정책을 요구하는 경우도 있고, 특정 실행 정책 아래에서는 실행되지 않는 경우도 있다. 다른 작업에 의존성이 있는 작업을 실행해야 할 때는 스레드 풀의 크기를 충분히 크게 잡아서 작업이 큐에서 대기하거나 등록되지 못하는 상황이 없도록 해야 한다. 스레드 한정 기법을 사용하는 작업.. 2017. 4. 27. [Java Concurrency] 작업 실행 [Java Concurrency] 작업 실행 - 앱이 해야 할 일을 "작업"이라는 단위로 분할하면 프로그램의 구조를 간결하게 잡을 수 있고, 트랜잭션의 범위를 지정함으로써 오류에 효과적으로 대응할 수 있고, 작업 실행 부분의 병렬성을 자연스럽게 극대화 할 수 있다. 6.1. 스레드에서 작업 실행 - 프로그램에서 일어나는 일을 작업이라는 단위로 재구성하고자 한다면 가장 먼저 해야 할 일은 작업의 범위를 어디까지로 할 것인지 정하는 일이다. 원론적으로 보자면 작업은 완전히 독립적인 동작을 말한다. 독립성이 갖춰져 있어야 병렬성을 보장할 수 있다. 작업을 스케쥴링하거나 부하 분산(load balancing)을 하고자 할 때 폭넓은 유연성을 얻으려면 각 작업이 앱의 전체적인 업무 내용 가운데 충분히 작은 부분을.. 2017. 4. 24. [Java Concurrency] 구성 단위 #1 [Java Concurrency] 구성 단위 #1 5.1. 동기화된 컬렉션 클래스 - 동기화되어 있는 컬렉션 클래스의 대표 주자는 Vector 와 Hashtable 이다. - JDK 1.2 부터는 Collections.synchronizedXxx 메소드를 사용해 이와 비슷하게 동기화되어 있는 몇 가지 클래스를 만들어 사용할 수 있게 됐다. 이와 같은 클래스는 모두 public 으로 선언된 모든 메소드를 클래스 내부에 캡슐화해 내부의 값을 한 번에 한 스레드만 사용할 수 있도록 제어하면서 스레드 안전성을 확보하고 있다. - 동기화된 컬렉션 클래스는 스레드 안전성을 확보하고 있기는 하다. 하지만 여러 개의 연산을 묶어 하나의 단일 연산처럼 활용해야 할 필요성이 항상 발생한다. - 동기화된 컬렉션 클래스는 대.. 2017. 4. 20. [Effective Java] 스레드 스케쥴러에 의존하지 말자 [Effective Java] 스레드 스케쥴러에 의존하지 말자 - 많은 스레드가 runnable 상태일 때는 어떤 스레드를 실행시킬 것인지, 그리고 얼마 동안 실행시킬 것인지를 스레드 스케쥴러가 결정한다. 운영체제에서는 공정하게 그런 결정을 내리려고 하겠지만, 그 정책은 서로 다를 수 있다. 따라서 잘 작성한 프로그램은 그런 정책의 상세한 내용에 매달려서는 안 된다. 정확성이나 성능을 스레드 스케줄러에 의존하는 프로그램이라면 그 어떤 것도 이식성이 없어질 가능성이 크다. - 강력하고, 응답성이 좋고, 이식성이 있는 프로그램을 작성하는 가장 좋은 방법은, runnable 상태의 평균 스레드 개수가 프로세서의 개수보다 그리 크지 않게 하는 것이다. 이렇게 하면 스레드 스케줄러는 선택의 여지 없이 runnab.. 2017. 3. 17. 반응형 이전 1 2 3 4 다음
