의사코드(Pseudocode) 의사코드(Pseudocode)는 알고리즘을 설명하기 위한 비공식적이고 고수준의 표현 방식으로, 특정 프로그래밍 언어의 문법에 얽매이지 않고 간단한 텍스트 형태로 작성된다. 이는 개발자가 문제를 해결하기 위한 논리를 설계하고, 이를 기반으로 실제 코드를 작성하기 전에 구조를 검토할 수 있도록 돕는다. 의사코드는 알고리즘 설계와 문제 해결 과정에서 중요한 도구로, 논리를 명확히 하고 코드 작성을 체계적으로 준비할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 프로그래머는 복잡한 문제를 단순화하고 효율적으로 해결할 수 있다. 의사코드는 알고리즘 설계와 문제 해결 과정에서 매우 유용한 도구이다. 프로그래밍 언어의 복잡한 문법에 얽매이지 않고 순수하게 알고리즘의 논리에 집중할 수 있게 해주며, 다양한 배경을 가진 사람들 간의 의사소통을 원활하게 한다. ...
Blocking vs. Non-Blocking Blocking 과 Non-Blocking 은 프로그램의 제어 흐름을 다루는 두 가지 주요 방식이다. 이 개념들은 I/O 작업, 프로세스 간 통신, 네트워크 통신 등 다양한 컴퓨팅 상황에서 중요한 역할을 한다. Blocking 과 Non-Blocking 의 주요 차이점은 제어권의 반환 시점이다. Blocking 은 작업이 완료될 때까지 제어권을 반환하지 않지만, Non-Blocking 은 즉시 제어권을 반환한다. Blocking Blocking 은 특정 작업이 완료될 때까지 프로그램의 제어권을 붙잡고 있는 상태를 의미한다. 해당 작업이 완료되기 전까지는 다음 작업으로 진행할 수 없다. ...
병렬성 (Parallelism) 병렬성(Parallelism)은 컴퓨터 프로그래밍에서 여러 작업을 동시에 실행하여 전체적인 처리 속도를 향상시키는 기술을 말한다. 이는 여러 CPU 코어나 프로세서를 활용하여 다양한 작업을 동시에 처리하는 방식이다. 예를 들어, 대규모 데이터베이스의 쿼리 처리나 대용량 파일의 압축 해제 등은 병렬 처리를 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있다. Source: https://dynamogeeks.com/blog/concurrency-vs-parallelism-a-simplified-explanation 병렬성의 종류 병렬성은 크게 두 가지 방식으로 구현될 수 있다: 데이터 병렬화 (Data parallelism): 동일한 작업을 여러 데이터 조각에 대해 동시에 수행한다. 예를 들어, 대규모 행렬 연산에서 행렬을 여러 부분으로 나누고, 각 부분을 동시에 처리하여 계산을 가속화할 수 있다. ...
동시성 제어 (Concurrency Control) 동시성 제어는 여러 프로세스나 스레드가 동시에 공유 자원에 접근할 때, 데이터의 일관성과 무결성을 보장하기 위한 제어 메커니즘. 다중 사용자 환경에서 필수적으로 지원해야 하는 기능으로, 병행제어라고도 한다. 동시성 제어의 중요성 동시성 제어는 다음과 같은 문제를 방지하여 데이터베이스의 무결성을 유지한다: 갱신 손실: 동시에 수행된 갱신 작업으로 인한 데이터 손실 모순성: 일관성 없는 데이터 읽기 연쇄 복귀: 하나의 트랜잭션 실패로 인한 다른 트랜잭션들의 복귀 목적 트랜잭션의 직렬성 보장 데이터의 무결성 및 일관성 유지 시스템 활용도 최대화 (공유도 최대, 응답 시간 최소, 처리량 최대화) 주요 동시성 제어 기법 락킹(Locking) 기법 락킹은 가장 기본적인 동시성 제어 방법으로, 데이터에 접근할 때 잠금을 설정하여 다른 프로세스의 접근을 제한한다. ...