운영체제 3주차 정리 - 2

프로세스 관리 - 스레드

스레드의 개념

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스레드의 정의

CPU 스케줄러가 CPU에 전달하는 일들 중 하나

 

스레드(thread): 프로세스의 최소 단위
• 하나의 프로세스에는 여러 개의 스레드를 구성할 수 있음

멀티 태스크와 멀티 스레드의 차이

멀티 태스크(Multi-tasks)
• 하나의 업무수행을 위해 여러 개의 프로세스들로 구성 시키는 것
• 구현을 위해 프로세스간의 통신기법(IPC: Inter-Process Communication 기술이 필요)

멀티 스레드(Multi-threads)
• 하나의 프로세스에 여래 개의 스레드로 구성 시키는 것
• 하나의 프로세스를 공유하기 때문에, 모든 스레드는 전역 메모리 영역 등을 공유함

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스레드 제어 블록

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TCB(Thread Control Block)

- 스레드의 정보를 저장
- PCB에는 TCB 리스트를 포함
- 프로세스와는 달리 스레드 간의 보호는 없음
• 스레드 간의 모든 자원은 공유됨

- TCB의 주 내용
• 실행 상태:  레지스터, 프로그램 카운터, 스택 포인터
• 스케줄링 정보:  상태(실행, 준비, 대기 등),  우선순위 등
• 계정 정보
• 스케줄링 큐를 위한 다양한 포인터
• PCB를 위한 주소 포인터

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멀티 스레드/태스킹/프로세싱

멀티 스레드
- 프로세스 내 작업을 여러 개의 스레드로 분할

멀티 태스킹
- 운영체제가 CPU에 작업을 줄 때 시간을 잘게 나누어 배분하는 기법

멀티 프로세싱
- CPU를 여러 개 사용하여 여러 개의 스레드를 동시에 처리하는 작업 환경

 CPU 멀티 스레드

- 파이프라인 기법을 이용
- 동시에 여러 스레드를 처리하도록 만든 병렬 처리 기법

• 멀티 스레드: 운영체제가 소프트웨어적으로 프로세스를 작은 단위의 스레드로 분할
• CPU 멀티스레드 : 하드웨어적인 방법, 하나의 CPU에서 여러 스레드를 동시에 처리

멀티스레드의 장점

- 응답성 향상
- 자원 공유
- 다중 CPU 지원
- 효율성 향상

멀티스레드의 단점

자원 공유로 인한 오류정보 또한 공유되어 전체 프로세스에 영향을 줌

※ 하이퍼 스레딩 기술(Hyper-Threading Technology)

인텔(Intel)이 CPU 멀티 스레딩을 위해 구현한 기술

 

물리적인 코어 하나를 가상의 논리적인 코어 두 개로 할당하는 기술

 

운영체제는 다중 코어(멀티 프로세서)로 인식
• 동시에 다량의 프로세스(또는 스레드) 동작
• 결과: 프로세스의 대기시간 단축 및 성능 향상 발생

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멀티 스레드 모델

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종류

사용자 레벨 스레드
• 사용자 프로그램(응용프로그램 등)에 의해 구현된 일반적인 스레드

커널 레벨 스레드
• 커널이 내부적인 동작을 위해 사용되는 스레드
• 커널이 프로세스를 위한 스레드를 직접 생성 및 관리

멀티 레벨 스레드
• 사용자 스레드와 커널 스레드의 혼합

 

사용자 스레드

- 커널내 하나의 스레드와 사용자 프로세스 내에 여러 개의 스레드가 연결(1 to N 모델)
- 라이브러리가 직접 스케줄링 = 문맥 교환이 필요 없음
- 커널 스레드가 입출력 작업을 위해 대기 상태에 들어가면 모든 사용자 스레드가 대기하게 됨
- 한 프로세스의 타임 슬라이스를 여러 스레드가 공유하기 때문에 여러 개의 CPU를 동시에 사용할 수 없음

커널 스레드

- 하나의 사용자 스레드가 하나의 커널 스레드와 연결(1 to 1 모델)
- 하나의 스레드가 대기 상태에 있어도 다른 스레드는 작업을 계속할 수 있음
• 독립적으로 스케줄링이 되므로 특정 스레드가 대기 상태에 들어가도 다른 스레드는 작업을 계속할 수 있음

- 커널 레벨에서 모든 작업을 지원하기 때문에 멀티 CPU를 사용할 수 있음
- 커널의 기능을 사용하므로 보안에 강하고 안정적으로 작동
- 문맥 교환 시 오버헤드 발생 = 느리게 작동

멀티레벨 스레드

- 사용자 스레드와 커널 스레드를 혼합한 방식(M to N 모델)
- 커널 스레드가 대기 상태에 들어가면 다른 커널 스레드가 대신 작업을 하여 사용자 스레드보다 유연하게 작
업을 처리할 수 있음
- 커널 스레드를 같이 사용하기 때문에 여전히 문맥 교환 시 오버헤드가 있어 사용자 스레드만큼 빠르지 않음