foon's 작업실

npm을 통해 typescript 설치 시 -g 옵션을 통해 globally 하게 typescript를 설치했다 하더라도, 이를 vs code에서 실행할 때 아래와 같은 문제가 발생하는 경우가 있다.

이는 해당 커맨드에 대한 접근 권한이 부여되지 않은 경우로써, 해결방법은 다음과 같다.

1. 관리자 권한으로 Power Shell 실행.
2. Get-ExcutionPolicy 명령 실행.
3. "RemoteSigned" 권한이 아닐 경우 (보통 위와 같은 문제가 발생한다면 "Restricted" 로 나올 것이다), 아래의 명령 실행.
   1. Set-ExecutionPolicy RemoteSigned
4. 다시 Get-ExecutionPolicy 명령을 실행하여 "RemoteSigned" 로 바뀌었는지 확인.

명령을 실행하면 보안 문제가 발생할 수 있다고 경고가 나올 것이다. 이를 다시 Restricted로 바꿀 경우, 마찬가지로 tsc 명령이 먹히지 않는다. (vs code가 아닌 일반 커맨드 프롬프트에서는 정상적으로 실행된다. vs code 와 같은 타 애플리케이션에 권한을 주지 않는 것으로 보인다.) RemoteSigned 권한일 경우, vs code에서도 정상적으로 tsc와 같은 커맨드가 실행된다.

아래의 포스팅을 참고하였다.

dog-developers.tistory.com/183

Docker는 컨테이너의 일종으로써, 리눅스, MacOS, 윈도우즈와 같은 많은 OS에서 동작한다. 

본 포스트는 리눅스 기반의 docker를 기준으로 작성된 포스트이므로, 다른 OS에는 해당사항이 있을 수도 있고 없을 수도 있다.

Docker도 결국 주어진 머신을 최대한 잘 활용하기 위해 사용되는 것이다.

최근 각광받는 기술이긴 하지만 Docker와 같은 컨테이너들은 역사 자체는 오래되었다. 

가상화 얘기가 한창 나오던 십수년전부터 OS 수준 가상화(OS-level virtualization)라는 이름으로 연구되었던 영역이다. 

이러한 카테고리에 속하는 가상화 기술의 주 목적은 다음과 같다.

• OS 및 런타임(JAVA, Python 등)과 같은 코드 기반들의 공유.
• CPU, 메모리와 같은 물리적 자원 및 네트워크 연결, 파일시스템 등의 논리적 자원의 분배 및 고립(isolation). 

OS 및 런타임과 같은 요소들까지 서로 고립시키는 전가상화(full-virtualization) 내지 반가상화(para-virtualization) 기술에 비해 오버헤드가 상대적으로 덜한 기술이라 할 수 있다.

따라서, 유사한 시스템 및 런타임 기반을 가진 애플리케이션을 구동시킬 경우, Docker와 같은 컨테이너 서비스는 아주 좋은 선택이라 할 수 있다.

리눅스 환경에서 동작하는 Docker의 경우 메모리와 같은 자원을 분배하기 위해 cgroup이라는 매커니즘을 활용한다. 

cgroup은 control group의 약자로써, 특정 프로세스 혹은 프로세스 그룹이 사용할 수 있는 자원의 상한을 정해두고, 그 이상으로 사용하지 못하도록 커널 수준에서 제어하는 매커니즘의 명칭이다. 

cgroup은 여러 자원들에 대한 컨트롤러를 제공하는데, Linux 4.5 버전이 되며 덩달아 버전 업 된 cgroup v2에서는 CPU, Memory, I/O의 세 가지 컨트롤러를 지원한다. 

상대적으로 역사가 오래된 cgroup v1은 이보다 많은 컨트롤러를 지원하는데, 이로 인해 아직까지 docker에서는 cgroup v1을 활용한다고 한다. (명시적으로 표기된 공식 문서는 발견하지 못했지만, cgroup v2로 커널을 설정할 경우 Docker가 cgroup을 인식하지 못한다.)

자 그럼 왜 이번 포스팅의 주제인 MongoDB와 Docker 얘기를 꺼내기전에 왜 이런 장황한 이야기를 늘어놨는지 밝히도록 하겠다. 

cgroup은 결국 논리적으로 자원을 분배한다. 그렇기 때문에 docker 컨테이너를 생성한후, 컨테이너에 접속하여 cat /proc/meminfo와 같은 명령을 입력하게 되면 호스트 머신이 가진 자원이 그대로 보이는 것을 확인할 수 있을 것이다. 

예를 들자면 이런 것이다.

16G의 메모리를 탑재한 머신에 네 개의 컨테이너를 생성한다고 가정하자. 

메모리를 최대한으로 허용한다면, 각각의 컨테이너에게 4G씩의 메모리를 할당할 수 있을 것이다. (물론 호스트의 OS 및 서비스를 위해 가용 메모리를 남겨둬야 한다. 이것은 단순히 예시일 뿐이다.)

즉, 우리가 기대하는 것은 각 컨테이너가 최대 4G의 메모리를 사용하는 것이다.

그리고 그 컨테이너에서 MongoDB의 인스턴스를 구동시켜보자. 

MongoDB의 WiredTiger 스토리지 엔진은 자체적으로 데이터베이스의 레코드들을 캐시해두기 위한 in-memory cache를 생성하게 된다. 

이때 in-memory cache의 크기는 1GB 혹은 (memory size / 2) - 1G 중 큰 쪽으로 선택된다. 

여기서 저 memory size가 각 컨테이너에게 할당된 메모리 크기가 된다면, (4G / 2) - 1G 이므로 1G 크기의 in-memory cache를 가질 것이라 예측할 수 있다. 

그리하여 MongoDB를 구동시키고 시간이 지난다면... 짜잔! 무언가 잘못되었다는 것을 느낄 수 있을 것이다. (물론 운이 좋으면 혹은 나쁘다면 잘못되지 않고 계속 실행된다.)

그 이유는 단순한데, 컨테이너에서 구동되고 있는 MongoDB가 컨테이너에게 할당된 메모리가 아닌 호스트 머신이 가지고 있는 메모리를 인식하여 in-memory cache를 생성하기 때문이다. 

MongoDB에 리퀘스트가 도달할 때마다 MongoDB는 I/O를 줄이기 위해 레코드들을 캐싱해둘 것이고, 캐싱된 데이터의 크기가 현재 할당된 in-memory cache 사이즈를 넘을 경우 MongoDB는 메모리를 추가로 요청하게 된다. 

만약, 미리 설정된 메모리 크기를 넘어설 경우 (예를 들어, (memory size / 2) -1G의 크기를 넘어설 경우), MongoDB는 캐시에서 오래된 레코드들을 찾아 디스크에 저장하고 메모리 공간을 회수한 뒤 회수된 메모리 공간에 새로운 레코드를 캐싱하게 된다.

안넘어섰을 경우에는 미리 설정된 사이즈까지 메모리를 추가로 요청하게 된다.

그리고 바로 이 시점이 오류가 발생하는 시점이다. 

컨테이너에 할당된 메모리 사이즈와 애플리케이션이 인식한 메모리 사이즈 사이의 정보 격차로 인해, 컨테이너에 할당된 메모리 사이즈 이상의 메모리 요청이 발생할 경우 해당 요청은 거부되고 애플리케이션이 오동작을 일으키는 것이다. 

경우에 따라서 OOM killer가 발생할 수도 있고, 이것을 옵션으로 막아두었다면 컨테이너가 deadlock 상태에 빠지거나 그냥 꺼질 수 있다 (여기까지는 직접 발견한 증상이다). 

이를 방지하기 위해서는 wiredtiger의 캐시 사이즈를 제한할 필요가 있다. 

이는 --wiredTigerCacheSizeGB  라는 옵션을 통해 설정할 수 있다. 

MongoD 인스턴스를 실행시킬 때, 다음과 같은 옵션을 덧붙이면 된다.

그럼 in-memory cache의 크기는 2G로 제한이 되고, 위에서 발생가능한 오류들을 사전에 방지할 수 있다. 

사실 이러한 semantic gap으로 인한 버그들은 굉장히 많을 것이다. 

이때문에 verification이라던지, gap을 없애려는 노력들을 하는 것일 거고...

앞으로 이와 관련된 연구를 좀 해볼 수 있을려나...?

보통 make 혹은 cmake 등으로 빌드를 수행할 때, undefined reference 에러가 발생하는 경우가 있을 것이다. 

필요한 라이브러리를 -l 옵션을 사용하여 링커에게 전달하지 않았거나, 라이브러리 간의 order가 맞지 않을 때 발생하는 문제이다. 예를 들어 pthread를 사용한다면, 다음과 같이 옵션을 주면 된다.

$ gcc a.c -o a -lpthread

코드가 pthread를 사용하여 구현되었을 경우, 해당 실행 파일(여기서는 a) 내에는 pthread관련 함수의 바이너리가 없기 때문에 실제 코드가 구현된 pthread 라이브러리를 링크시켜주어야 한다. 이 역할을 수행하는 것이 바로 링커(리눅스에서는 보통 ld)이며, 링커에게 링크 해야하는 라이브러리를 알려주는 지시자가 바로 -lpthread 가 되겠다.

물론, 이걸로 해결안되는 경우도 많다. 사실 이 경우 때문에 이 포스팅을 남기기도 하는 것이고.

내가 작성한 라이브러리를 사용하여 다른 애플리케이션을 수정할 일이 생겼다. 그래서 애플리케이션 코드를 수정하고, cmake 스크립트를 수정하여 라이브러리를 링크하도록 만들어 놓고 빌드를 수행하였는데, undefined reference 에러가 발생하는게 아닌가?

여러 삽질을 해봤는데, 결과는 영 꽝이었고, 혹시나 싶어 nm을 통해 코드에서 심볼들이 어떻게 정의되어 있는지 보았다. 애플리케이션도 라이브러리로 컴파일 된 뒤, 다른 실행 파일에서 이를 링크하여 사용하는 방식으로 되어 있기 때문에, 여기서는 애플리케이션이 작성한 라이브러리를 확인하였다.

$ nm app.a | c++filt | grep pthread

$ nm app.a | c++filt | grep my_lib_func

차이가 눈에 띄는가?

pthread 함수의 경우, argument에 대한 정의가 심볼에 포함되어 있지 않지만, 내가 작성한 라이브러리의 경우 심볼에 argument의 정의가 포함되어 있다.

이런 이유가 발생한 이유는 따지고 보면 간단한데(물론 찾는 것은 간단하지 않았다.), 나는 C언어를 사용하여 라이브러리를 작성하였고, 애플리케이션은 C++로 구현되어 있기 때문이었다. 

C++는 오버로딩과 같은 특성을 지원하기 때문에, 심볼을 다룰 때 간결한 C언어와 차이점을 보이게 되는 듯 하다. 

해결책은 간단하다. 

헤더파일의 선언문들을 extern "C" { } 로 감싸주면된다. 물론, C++의 경우에만 이를 적용하면 되므로 #ifdef __cplusplus와 같은 매크로를 이용해 구분을 해주면 더욱 좋겠다.,

이렇게 헤더파일을 수정할 경우, 실행파일의 심볼 테이블에서 argument에 대한 정의가 제거된다. 

$ nm app.a | c++filt | grep my_lib_func

빌드해본 결과, 에러없이 잘 빌드되는 것을 확인할 수 있었다.