[TIL 프로젝트] 2일차 - 운영체제(OS)

1. 프로세스 vs 스레드

- 프로세스 : 실행 중인 프로그램
- 스레드 : 프로세스 내부에서 실행되는 작업 단위

게임 개발에서 어떻게 쓰일까?

게임엔진은 멀티스레딩을 사용해서 여러 작업을 동시에 실행함
- 렌더링 스레드 : 그래픽 연산 담당
- 물리 엔진 스레드 : 충돌 감지 캐릭터 움직임 계산
- AI 스레드 : NPC 행동 연산
- 오디오 스레드 : 배경음악과 효과음 처리
멀티스레딩을 잘못 쓰면?
- 데이터 충돌(레이스 컨디션)이 발생
- 동기화 문제로 인해 성능 저하
해결 방법 : 락(lock) 최소화, 쓰레드 안전한 데이터 구조 사용

2. 컨텍스트 스위칭과 오버헤드

- 컨텍스트 스위칭(Context Switching) : CPU가 여러 작업을 번갈아 실행할 때, 작업 간 전환을 위한 저장/복구 과정
- 하나의 CPU가 여러 개의 작업(프로세스 또는 스레드)을 실행할 때, 현재 작업의 상태(Context)를 저장하고 다음 작업의 상태로 변경하는 과정
- 운영체제(OS)가 작업을 효율적으로 분배하기 위해 수행함

컨텍스트(Context)란?

- CPU가 현재 실행 중인 작업의 상태 정보를 뜻함
- 포함되는 정보
  - 프로그램 카운터(현재 실행 중인 명령어 위치)
  - CPU 레지스터 값
  - 메모리 매핑 정보
  - 스케쥴링 정보

컨텍스트 스위칭 과정

컨텍스트 스위칭은 CPU가 다른 작업을 실행할 때 반드시 거쳐야 하는 과정
1. 현재 실행 중인 스레드/프로세스의 상태를 저장 (PCB : Process Control Block)
2. 새로운 스레드/프로세스를 선택 (스케줄러가 결정)
3. 새로운 작업의 상태를 불러와 실행
이 과정에서 CPU의 계산 시간이 낭비되기 때문에 오버헤드가 발생함

게임 개발에서 어떻게 영향을 줄까?

게임은 여러 개의 스레드를 사용하지만, 과도한 컨텍스트 스위칭이 발생하면 성능이 저하됨
- AI, 물리 엔진, 렌더링이 동시에 실행될 때 컨텍스트 스위칭이 너무 많으면 CPU 시간이 낭비됨
최적화 방법
- 스레드 개수를 적절하게 유지 (너무 많으면 오버헤드 증가)
  - 물리 코어 수보다 많은 스레드를 생성하면 성능 저하가 심해짐
- 작업을 그룹화하여 한 번에 실행 (캐시 미스를 줄이기 위해)

3. 동기(Synchronous) vs. 비동기(Asynchronous) 연산

- 동기 방식 : 하나의 작업이 끝나야 다음 작업을 실행
- 비동기 방식 : 여러 작업을 동시에 실행 가능

게임 개발에서 어떻게 쓰일까?

게임에서 로딩을 최적화하기 위해 비동기 로딩(Async Loading)을 활용함
- 텍스처, 오브젝트를 비동기 로드하면 프레임 드랍 없이 진행 가능
- 네트워크 통신(멀티플레이 게임)에서 서버 응답을 기다리지 않고 UI를 계속 업데이트 가능
예제(Unity, Unreal)
- Unity : Resources.LoadAsync()
- Unreal Engine : Async Loading System
비동기 로딩을 잘못 쓰면?
- 비동기 작업 간 우선순위 문제 발생
- 메모리 부족으로 크래시 발생 가능
해결 방법 : 필요 없는 리소스는 즉시 언로드

4. 캐시 메모리와 캐시 미스(Cache Miss)

- CPU 캐시(Cache Memory) : 자주 사용하는 데이터를 빠르게 접근하기 위한 초고속 메모리
- 캐시 미스(Cache Miss) : CPU가 원하는 데이터가 캐시에 없을 때 RAM에서 가져오는 상황 (속도 저하)

게임 개발에서 어떻게 최적화할까?

CPU 캐시를 효율적으로 사용하면 프레임 드랍을 줄일 수 있음
- 연속된 데이터 구조(배열) 사용 -> 메모리 접근 속도 향상
- 구조체 크기 최적화 -> 캐시 라인에 맞게 데이터 배치

비효율적인 코드(캐시 미스 발생 가능)

struct Data{
	int id;
	float posX,posY,posZ;
};
Data data[1000];

- 메모리 상에서 불규칙한 배치

캐시 친화적 코드

struct Data{
	int ids[1000];
	float posX[1000],posY[1000],posZ[1000];
};
Data data;

- 데이터를 연속된 배열로 저장하면 CPU 캐시 효율이 증가함