메뉴 건너뛰기

OBG

Programming

Tool/etc
2013.07.28 03:40

컨텍스트 스위칭 (Context Switching)

MoA
조회 수 1039 추천 수 0 댓글 0
?

단축키

Prev이전 문서

Next다음 문서

크게 작게 위로 아래로 댓글로 가기 인쇄
?

단축키

Prev이전 문서

Next다음 문서

크게 작게 위로 아래로 댓글로 가기 인쇄

멀티 프로세스 운영체제는 많은 이점이 있습니다. 멀티태스킹이 가능하고 효율을 높여주죠. (파일 입출력을 할 때 다른 프로세스를 실행시키고 등등)

 

 하지만 확실히 실행 중인 프로세스의 변경 (Running상태의 변경) 시스템에 많은 부하를 가져다 주기도 합니다.

 CPU 내에 존재하는 레지스터들은 현재 실행 중에 있는 프로세스 관련 데이터들로 채워진다고 했는데 현재 프로세스가 Ready 상태로 이전되고, 다른 프로세스가 Running 상태로 전환될때 CPU 내의 데이터가 바뀌는 작업을 하기 때문에 부하가 많이 걸리는 것이죠.

 

 

   Process A

   Process B 



위와 같이 두개의 프로세스가 있다고 하겠습니다.

B 가 현재 Running 상태에 있다가 A 프로세스의 실행에 의해서 B 는 Ready 상태로 A 는 Running 상태로 가게 됩니다.

 

 

 CPU

 A 's 데이터


 그럼 위와같이 현재 CPU에는 A의 데이터로 채워집니다. 그럼 도중에 A가 Ready상태로 돌아가고 B가 다시 Running 상태로 될때 B의 데이터는 어디에있을까요? B의 데이터는 Ready 상태 이전의 데이터를 보존하고 있어야합니다.

 

 쉽게 말해 한글 문서 작업중 잠시 mp3 파일을 실행했는데 다시 한글 문서로 돌아가니 작업한 내용이 다 사라졌다고 생각해봅시다. 만약 한글 문서 프로세스의 데이터를 따로 저장하지 않는다면.. 엄청난 재앙이(?) 따라올것입니다.

 

 이때 B의 데이터 (레지스터 정보) 는 메모리에 저장(Backup) 됩니다.

 

 CPU

 A's 데이터

 메모리

 B's 데이터 (Backup)



 B가 다시 Running 이 되면 A의 데이터는 메모리로 백업이 되겠죠?

 

 이렇게 프로세스의 상태전이에 의해 데이터가 스위칭 되는 이 작업을 컨텍스트 스위칭(Context Switching) 이라고 합니다.

 

 실행되는 프로세스의 변경과정에서 발생하는 컨텍스트 스위칭은 시스템에 많은 부담을 줍니다. (백업하고 로드하고 백업하고 로드하고..)

 

 멀티 프로세스 운영체제의 단점이죠. 시스템을 디자인하는데 있어서 이러한 컨텍스트 스위칭 부담을 최소화하기 위해 많은 노력을 기울이기도 한답니다.

 

 간단히 컨텍스트 스위칭에 대해서 알아보았습니다.

 

 감사합니다^^

 

컨텍스트 스위칭 위키피디아

http://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%AC%B8%EB%A7%A5_%EA%B5%90%ED%99%98


http://blog.naver.com/kater102/134095780

?

List of Articles
번호 분류 제목 글쓴이 날짜 조회 수
공지 Tool/etc Programming 게시판 관련 2 MoA 2014.11.01 1708
146 API/MFC MFC로 그림 그리기 Naya 2012.08.02 317
145 API/MFC MFC에서 생성,사용되는 파일 확장자 MoA 2013.08.30 666
144 LLM Mixture of Experts - Part 2 OBG 2024.04.14 20
143 API/MFC MSCOMM32.OCX 등록 너울 2011.10.17 898
142 Python Numpy의 axis 변경 OBG 2023.06.09 72
141 API/MFC Office 스타일의 리본바 만드는 법 너울 2012.01.12 342
140 C/C++ ofstream ifstream MoA 2013.07.28 519
139 Python OpenCV 이용한 템플릿 매칭 MoA 2014.01.16 1250
138 JAVA/Android PackageBroadcastReceiver 구현 MoA 2013.05.22 591
137 LLM PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning of Billion-Scale Models on Low-Resource Hardware OBG 2024.04.15 15
136 Site PHP: 잘못된 디자인의 프랙탈 MoA 2016.07.10 435
135 Deeplearning Play Super Mario Bros with a Double Deep Q-Network OBG 2022.09.15 109
134 서버 PM2를 활용한 Node.js 무중단 서비스하기 OBG 2023.03.09 104
133 C/C++ printf Type Field Characters 너울 2012.02.23 313
132 API/MFC Property Sheet의 버튼 속성 변경하기 MoA 2013.07.25 485
131 Library pthread MoA 2013.07.28 287
130 Deeplearning PyTorch 딥러닝 챗봇 OBG 2023.07.04 79
129 Tool/etc Quake 3 source code and review MoA 2014.01.15 383
128 Tool/etc R language 사이트 너울 2012.02.08 571
127 C/C++ RAND_MAX 2 MoA 2014.01.19 397
Board Pagination Prev 1 ... 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ... 15 Next
/ 15
위로