메모리 할당

Memory Allocation

Memory Allocation 정책

Continuous Memory Allocation

• 프로세스를 하나의 연속된 메모리 공간에 할당
• 고려 사항
  1. Multi programming degree : 프로그램을 연속된 메모리에 할당하는 형태로 몇 개나 올릴 수 있는가?
  2. 연속된 공간을 어떻게 분할하여 할당할 것인가?
  3. 각 프로세스에게 얼마 만큼의 메모리 공간을 할당할 것인가?

Uni-Programming

• 하나의 프로세스만 메모리에 할당 (가장 간단)

• 고려 사항

  1. 프로그램의 크기가 메모리의 크기보다 크다면?

     • 현재 필요한 부분만 잘라 내어 메모리에 할당한다.
     • 자르는 것은 프로그래머의 역할이다.
     • 사용자가 프로그램의 흐름/자료구조를 완전히 파악하고 있어야 한다.

  2. 메모리가 커널 영역을 침범할 수 있다.

     • 건드리면 안 되는 커널 영역을 정의한 경계 레지스터(Boundary register)를 사용한다.

• 프로그램의 크기가 메모리보다 작다면 공간이 낭비된다.

  • 시스템 리소스 활용도가 낮다.
  • 시스템 퍼포먼스가 낮다.

Multi-Programming

Fixed Partition Multi-Programming

• 메모리 공간을 고정된 크기로 분할(미리 분할되어 있다)
  • 메모리 관리가 간편
• 각 프로세스는 하나의 partition에 적재
  • partition의 경계마다 boundary register를 배치하여 다른 프로세스 침범 방지
• Multi-Programming Degree = Partition count
• Internal/External fragmentation이 발생하여 자원이 낭비될 수 있음.

Fragmentation(단편화)

1. 외부 단편화(External fragmentation)

   • 남은 메모리 크기 > Process 크기

2. 내부 단편화(Internal fragmentation)

   • Partition 크기 > Process 크기
     • 메모리 낭비
   • 각 프로세스가 연속된 공간을 차지하여 파티션과 파티션 사이에 남는 공간이 생김

Variable Partition Multi-Programming

• 초기에는 전체가 하나의 영역

• 필요하다고 할 때 필요한 만큼 메모리 공간을 잘라서 나누어 주는 개념

• 프로세스를 처리하는 과정에서 메모리 공간이 동적으로 분할된다.

• Internal fragmentation이 발생하지 않는다.

• VPM Example

  • 초기 메모리 크기 120 MB
    1. A 프로세스가 20 MB 요청 -> A 프로세스에 20 MB 할당
    2. B 프로세스가 10 MB 요청 -> A 프로세스 + 20 MB 위치에 10 MB 할당
    3. … (반복)
    4. B 프로세스가 자원 반환 -> B의 위치가 그대로 빈 공간으로 남는다.
       • 시간이 지나면 빈 공간으로 인해 External fragmentation이 발생한다.

배치 전략(Placement strategies)

1. 최초 적합(First-fit)

   • 충분한 크기를 가진 첫 번째 partition
   • 단순하고 오버헤드가 적음
   • 공간 활용률이 떨어질 가능성

2. 최적 적합(Best-fit)

   • 남는 공간이 가장 적은 공간을 선택
   • 모든 partition을 탐색해야 하기 때문에 오버헤드가 큼
   • 크기가 큰 partition 유지 가능
   • 작은 크기의 partition이 많이 발생한다.
     • 재활용하기 어려운 partition이 된다.

3. 최악 적합(Worst-fit)

   • 남는 공간이 가장 큰 공간 선택
   • 최적적합과 마찬가지로 모든 partition 탐색
   • 작은 크기의 partition 발생을 줄일 수 있음
   • 큰 크기의 partition이 필요할 때 공간을 확보하기 어려울 수 있다.

4. 순차 최초 적합(Next-fit)

   • 최초 적합과 유사
   • 마지막으로 탐색한 위치부터 시작한다.
     • 5번 공간까지 탐색하고 그 위치의 메모리를 사용했다면 다음은 6번부터 탐색
   • 오버헤드 적음

단편화 해결 방안

1. 공간 통합(Coalescing holes)
   • 인접 빈 영역을 하나의 partition으로 통합
   • 오버헤드가 적음
2. 메모리 압축(Storage Compaction)
   • 남는 공간을 한 곳으로 모음
   • 모으는 과정에서 옮겨야 하는 프로세스를 멈추고 재배치
   • 오버헤드가 매우 큰 만큼 정말 필요한 순간에만 실행해야 한다.