일단 가비지 컬렉션 자체의 장단점부터 살펴보자. 가비지 컬렉션이 메모리 할당 오류에 대한 보편적인 해결책인 이유가 무엇일까? C, C++ 등 가비지 컬렉션이 없는 언어에서 메모리 관리가 왜 위험한지부터 시작하자.
C/C++ 메모리 관리의 위험성
메모리 할당 문제는 잠재적인 버그와 취약점을 유발하는, C/C++에서 흔히 발생하는 문제의 일부지만, 그 일부의 비중이 크고 추적해서 수정하기도 까다롭다. 메모리 할당 버그에는 다음과 같은 시나리오가 포함된다.- 할당했던 메모리를 해제하지 않음. 최종적으로 시스템의 모든 RAM을 사용하고 프로그램뿐만 아니라 컴퓨터 전체가 멈출 수 있다.
- 메모리가 해제된 후 포인터를 통해 버퍼를 읽거나 쓰려고 시도할 때 무작위의 결과가 발생할 수 있다. 이를 댕글링 포인터(dangling pointer)라고도 한다.
- 메모리 블록을 이중으로 해제. 이에 따라 메모리 관리자, 최종적으로는 프로그램 또는 전체 시스템이 멈출 수 있다.
그 외에 일반적인 C/C++ 취약점에는 데이터로 코드를 덮어쓸 수 있는 버퍼 오버런과 문자열 조작이 포함된다. 흥미로운 부분은 공격자가 악성 실행 가능 코드가 되도록 데이터를 만든 후 이 코드를 실행하는 경우다.
즉, 보호된 모드 시스템의 개별적인 코드 및 데이터 세그먼트로 인해 버퍼 오버런과 문자열 조작이 발생하지 않아야 하는데, 일부 상황에서는 여전히 발생 가능하며 실제로 발생한다. 예를 들어 문자열로 SQL 문을 구성한 다음 실행을 위해 데이터베이스로 보내면서 많은 경우 SQL 주입 취약점을 일으키는 프로그램이 있다. 물론 SQL 주입 취약점을 피하기 위한 모범 사례가 있지만 데이터베이스 클라이언트에서 이 같은 범주의 새로운 버그가 계속 발생하는 것을 보면 확실히 모든 프로그래머가 이 모범 사례를 따르는 것은 아니다.
가비지 컬렉션, 결함이 있는 해결책
이때 가비지 컬렉션을 사용하면 주요 메모리 할당 및 할당 해제 문제를 완전히 제거할 수 있다. 하지만 여기에는 대가도 있다. 가장 큰 문제는 가비지 컬렉터의 오버헤드, 가비지 컬렉터가 실행될 때의 예측할 수 없는 멈춤, 서버 프로세스가 멈출 때의 지연 증가 등이다. 특히 마지막 문제는 자바 기반 서버 프로그램에서 자주 발생한다.가비지 컬렉션의 오버헤드는 상당히 클 수 있으며 메모리와 성능 간의 타협이 필요하다. 매튜 허츠와 에머리 D. 버거의 2005년 논문에는 다음과 같은 내용이 있다.
"메모리가 5배 더 많다면 성숙한 비복사 공간이 있는 아펠(Appel)식 세대별 컬렉터의 성능은 도달 가능성 기반의 명시적 메모리 관리의 성능과 대등하다. 메모리가 3배 더 많다면 컬렉터의 실행 성능은 명시적 메모리 관리에 비해 평균 17% 느리다. 메모리가 2배인 경우 가비지 컬렉션의 성능은 70% 가까이 하락한다. 물리적 메모리가 부족하면 페이징으로 인해 가비지 컬렉션의 속도는 명시적 메모리 관리에 비해 훨씬 더 느리게 된다.
아펠식 세대별 수집기는 '보수적인' 가비지 컬렉터다. 더 공격적인 가비지 컬렉터는 적은 메모리에서도 높은 성능을 보인다. 이런 특성은 지연을 최소화해야 하는 실시간 프로그램 및 고처리량 서버에서는 가비지 컬렉터를 지원하는 언어가 적합하지 않을 수 있음을 의미한다. 실제로 그동안 실시간 리스프(Lisp)와 실시간 자바를 구현하려는 노력이 여러 번 있었지만, 모두 가비지 컬렉터를 수정하거나 없앴다.
최근 여러 자바 및 스칼라 서버도 가비지 컬렉터 없는 언어로 다시 작성됐다. C++로 카산드라를 다시 쓴 스킬라(Scylla), 주로 C++로 작성된 카프카 플러그인 대체제인 레드판다(Redpanda)가 대표적이다. 스킬라와 레드판다 모두 원래의 서버에 비해 지연이 비약적으로 줄어들었다. 또한 둘 다 같은 부하에 대해 필요한 클러스터가 훨씬 더 작다.
주요 가비지 컬렉션 알고리즘
가비지 컬렉션 알고리즘은 수십 가지가 있다. 가장 중요한 몇몇 알고리즘과 각각의 주요 특징을 살펴보자.참조 횟수 계산
참조 횟수 계산(Reference counting)에서 프로그램은 할당된 리소스의 일부 리소스에 대한 참조, 포인터 또는 핸들의 수를 저장하고, 참조가 추가되거나 제거됨에 따라 이 수를 늘리거나 줄인다. 참조 횟수가 0에 도달하면 리소스를 해제할 수 있다. 메모리 가비지 컬렉션은 참조 횟수 계산의 여러 응용 중 하나일 뿐이고 그 외에 시스템 개체, 윈도우 COM 개체, 파일 시스템 블록 또는 파일의 할당 해제를 제어하는 데도 사용된다.
참조 횟수 계산의 두 가지 큰 단점은 과도하게 빈번한 업데이트와 순환 참조다. 업데이트 빈도를 제어하는 한 가지 방법은 컴파일러가 관련된 개체를 일괄 처리하도록 허용하는 것이다. 또한 수가 영원히 0에 도달하지 못하는 순환 참조를 처리하는 해법은 이따금 추적 가비지 컬렉터를 실행해 도달할 수 없는 주기를 제거하는 방법이 있다.
추적 가비지 컬렉션
추적 가비지 컬렉터(Tracing garbage collector)는 참조 횟수 계산의 단점을 개선한 것으로 다음에 살펴볼 모든 알고리즘과 그 외에도 상당히 많은 알고리즘을 포함한다. 추적 가비지 컬렉션의 핵심 개념은 추적 프로세스가 루트 개체부터 시작하고(예를 들어 현재 지역 변수, 전역 변수 및 현재 함수 매개변수) 참조를 따라가서 어느 개체에 도달할 수 있는지를 확인하는 것이다. 도달할 수 없는 모든 개체는 가비지 컬렉션된다. 추적 가비지 컬렉션은 워낙 보편적이어서 그냥 가비지 컬렉션이라고도 한다.
표시 및 청소
표시 및 청소(Mark and sweep) 알고리즘의 역사를 보면 1960년대 존 매카시와 리스프까지 거슬러 올라간다. 주요 개념은, 먼저 시스템을 동결하고 그다음 루트 집합에서 도달할 수 있는 모든 개체를 “사용 중”으로 표시한다. 세 번째 단계에서는 모든 메모리를 청소하면서 “사용 중”이라고 표시되지 않은 모든 블록을 해제한다. 마지막으로, 다음 수집을 준비하기 위해 나머지 모든 메모리 블록에서 “사용 중”인 비트가 지워지고 시스템이 동작을 재개한다. 당연히 실시간 시스템에는 적합하지 않은 알고리즘이다.
표시 및 청소의 한 변형은 메모리의 3가지 “색”을 사용한다. 흰색 블록은 도달할 수 없는 블록이며 알고리즘이 종료되는 시점에 여전히 흰색 집합에 있다면 해제된다. 검은색 블록은 루트에서 도달 가능하며 흰색 집합의 개체에 대한 나가는 참조가 없다. 회색 블록은 루트에서 도달할 수 있지만 아직 “흰색” 개체에 대한 참조 여부는 확인되지 않았음을 의미한다. 알고리즘이 완료된 후 회색 블록은 모두 검은색 집합에 들어간다. 일반적으로 첫 표시에서는 루트에 의해 참조되는 모든 블록을 회색 집합에, 다른 모든 블록을 흰색 집합에 집어넣는다.
이 3색 변형 알고리즘은 다음 3단계로 구성된다.
- 회색 집합에서 개체를 선택해 검은색 집합으로 옮긴다.
- 참조하는 각 흰색 개체를 회색 집합으로 옮긴다. 이 단계를 통해 이 개체나 이 개체가 참조하는 개체는 가비지 컬렉션이 불가능하게 된다.
- 회색 집합이 빌 때까지 두 단계를 반복한다.
회색 집합이 비면 모든 흰색 블록을 해제할 수 있다. 3색 알고리즘은 프로그램이 실행되는 동안 백그라운드에서 작동한다. 여전히 오버헤드는 있지만 “매우 심각한” 정도는 아니다.
복사 수집
복사 수집(Copying collection, 세미 스페이스 가비지 컬렉터라고도 함)의 전체적인 개념은 메모리를 “from 공간”과 “to 공간”, 2가지 같은 크기 영역으로 분할하는 것이다. to 공간이 모두 찰 때까지 순차적으로 to 공간에 블록을 할당하다가 다 차면 수집을 수행한다. 이렇게 되면 두 영역의 역할이 바뀌고 from 공간에서 to 공간으로 살아 있는 개체가 복사되고 to 공간의 끝에 여유 공간 블록이 남게 된다(도달할 수 없는 모든 개체에 의해 사용되는 메모리에 해당함).
복사 수집에는 몇 가지 문제가 있다. 가장 큰 문제는 블록을 복사할 때 주소가 바뀐다는 점인데, 해결 방법은 포워딩 주소의 테이블을 유지하는 것이다. 또 다른 큰 문제는 복사 수집은 표시 및 청소에 비해 두 배의 메모리가 필요하다는 것이다. 대부분의 메모리가 가비지인 경우 복사 수집이 표시 및 청소보다 빠르지만, 대부분 메모리가 도달 가능한 경우에는 더 느리다.
표시 및 압축
표시 및 압축(Mark and compact) 수집은 단일 메모리 공간 내에서 실행되는 복사 수집이다. 표시 및 압축 수집기는 도달 가능한 모든 개체를 스캔해 힙 아래쪽에 압축하고 그 결과 힙의 상단은 사용이 가능한 상태가 된다. 표시 및 압축 수집의 가장 큰 단점은 소요 시간이다.
세대별 수집
세대별 수집(Generational collection)은 개체의 나이, 즉 세대에 따라 힙을 여러 공간(보통 2~3개)으로 분할하는 것이 특징이다. 일반적으로 최근 개체가 오래된 개체에 비해 가비지일 가능성이 높으므로 비교적 새로운 개체에서 가비지를 스캔하고 오래된 개체는 대부분의 시간 동안 그대로 두는 것이 합리적이다. 일부 세대별 수집기는 세대별로 다른 빈도 및 수집 알고리즘을 사용한다.
가비지 컬렉션을 사용하는 언어들
리스프는 존 매카시가 1958년 처음 고안했을 때부터 가비지 컬렉션을 사용했다. 자바, 스칼라, 파이썬, 닷넷/C#은 모두 인기 있는 가비지 컬렉터 언어다. 그 외에 비교적 신생 언어인 고, 루비, D, OCaml, 스위프트, 그리고 오래된 언어인 에펠, 하스켈, ML, 모듈러-3, 펄, 프롤로그, 스킴, 스몰토크 등도 가비지 언어에 포함된다.자바, 파이썬, 닷넷/C#은 가비지 컬렉션을 구현하는 언어 중에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어다. 자바 가상 머신(JVM)은 실제로 직렬, 병렬, 동시 표시 및 청소, G1GC(가비지 우선 가비지 컬렉터) 등 4가지의 가비지 컬렉터를 제공한다. G1GC는 현재 자바의 기본 가비지 컬렉터로, 소프트한 실시간 목표를 달성하는 지역화된 세대별 병렬 압축 수집기다.
파이썬, 구체적으로 표준 C파이썬 구현은 컨테이너 개체를 청소하는 데만 집중하는 3레벨 세대별 수집과 참조 횟수 계산을 결합해 사용한다. 닷넷 CLR(공통 언어 런타임)은 3레벨 세대별 표시 및 압축 수집 알고리즘을 사용한다. 또한 CLR은 메모리 개체를 큰 개체(85,000바이트 이상)와 작은 개체용, 2개의 힙으로 분리한다. 큰 개체 힙은 일반적으로 압축되지 않고 표시 및 청소만 되지만 필요하다면 압축도 가능하다.
결론
지금까지 살펴본 것처럼 가비지 컬렉션을 처리하는 방법은 다양하고 대부분은 그에 맞는 용도가 있다. 성숙한 가비지 컬렉션은 여러 알고리즘을 동시에 활용하며, 지연을 최소화하기 위해 오랜 기간에 걸쳐 세심하게 개선됐다.editor@itworld.co.kr
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Seagate
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ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.
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“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.