foon's 작업실

다음으로 소개할 방법은 cgroup을 이용하는 방법이다.

Cgroup (control group)은 리눅스 커널이 제공하는 시스템의 자원 사용률을 그룹별로 제어하기 위한 방법이다.

이 또한 sysfs 인터페이스를 통해 사용 가능한데, 기존 cgroup v1과 Linux 4.5.x 때부터(정확한지는 모르겠지만 이때쯤) 지원하기 시작한 cgroup v2 두 종류가 있다. 사용방법이 사뭇 다르므로 정확한 용법은 커널 도큐먼트(Documentation/cgroup-v2.txt)를 확인해 보는 것이 좋다. 

일단 아무데나 원하는 위치에 디렉토리를 만들고, 다음과 같이 cgroup sysfs를 마운트하자.

# mkdir cgroup

# mount -t cgroup2 none ./cgroup

해당 마운트포인트에서 ls -l 명령을 실행시키면 다음과 같은 결과가 나올 것이다.

-r--r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:20 cgroup.controllers

-rw-r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:20 cgroup.procs

-rw-r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 cgroup.subtree_control

여기서 cgroup.controllers는 현재 cgroup v2가 사용가능한 컨트롤러들을 뜻한다. 부트 파라미터를 통해 cgroup v1을 효과적으로 disable 했다면, (혹은 애초에 cgroup v1을 사용하지 않는다면) 다음과 같은 결과를 볼 수 있다.

# cat cgroup.controllers

io memory pids

I/O와 memory, 그리고 pid에 대한 컨트롤러를 제공하며, 이 말은 cgroup 인터페이스를 통해 원하는 그룹에 저 세 가지 자원에 대한 제한을 걸 수 있다는 뜻이 된다.

cgroup.procs 는 현재 해당 컨트롤 그룹에 속해있는 프로세스를 의미하며, 현재 시스템에 등록되어 동작하고 있는 대부분의 프로세스가 여기에 등록되어 있을 것이다. 즉, 마운트포인트의 루트 디렉토리는 시스템의 루트 컨트롤 그룹에 대한 정보가 등록되어 있는 것이다. 

cgroups.subtree_control 은 하위 컨트롤 그룹에 대해 어떤 컨트롤러를 사용할 것인지 지정하는 것이다. 현재는 아무런 정보도 없을 것이다.

이제 새로운 컨트롤 그룹을 생성할 시간이다. 아래의 명령을 입력해보자.

# mkdir cgroup_child

생성된 디렉토리 아래로 가게 되면, 부모 디렉토리와 마찬가지로 cgroup.controllers, cgroup.subtree_control, cgroup.procs, 그리고 cgroup.events 파일이 존재할 것이다. 

생성된 그룹에 프로세스를 추가하기 위해서는, 해당 프로세스의 pid를 알아내어 다음과 같이 입력하면 된다.

# echo "pid" > ./cgroup/cgroup_child/cgroup.procs

그리고 원하는 컨트롤러를 "부모" 디렉토리의 cgroup.subtree_control에 입력하자. 여기서는 페이지 캐시 사용량을 제한하려고 하니, memory 컨트롤러를 입력하면 된다.

# echo "+memory" > ./cgroup/cgroup.subtree_control

여기서 +는 해당 컨트롤러를 추가한다는 의미이며, -로 입력할 경우 해당 컨트롤러를 제거한다는 의미가 된다. 

해당 명령을 수행하면, 자녀 디렉토리에 다음과 같은 파일들이 추가로 생성된다.

-r--r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 cgroup.controllers

-r--r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 cgroup.events

-rw-r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 cgroup.procs

-rw-r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 cgroup.subtree_control

-r--r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 memory.current

-r--r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:22 memory.events

-rw-r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 memory.high

-rw-r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:22 memory.low

-rw-r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 memory.max

-r--r--r-- 1 root root 0 Dec  9 03:21 memory.stat

각각의 의미는 다음과 같다.

메모리 사용량이 soft limit(memory.high)에 도달할 경우, 해당 그룹의 프로세스들을 throttling 하며, memory 회수를 빈번하게 수행시키기 위한 압박을 주게 된다. 만약, 메모리 사용량이 hard limit (memory.max)를 넘어서게 될 경우, 커널은 OOM killer를 호출하여 해당 프로세스를 종료시키게 된다.

두 항목에 적절한 값을 설정하고, free 명령을 통해 메모리 사용량 변화의 추이를 살펴보자.

모든 가용영역을 캐시용도로 쓰던 과거에서 벗어나, 제한된 만큼 사용하는 것을 확인할 수 있다.

엄밀히 따지자면, 이 방법은 페이지 캐시를 제한하기 위해 존재하는 방법은 아니다.

하지만 내 용도가 페이지 캐시를 제한하는 것 이었던 만큼 이 항목으로 포스팅을 남긴다.

리눅스 커널은 I/O 성능을 높이기 위해 페이지 캐시를 제공한다. 

페이지 캐시는 파일 시스템의 각 오퍼레이션들에 삽입되어 (엄밀히 말하자면 VFS 인터페이스겠지만,) 블록 디바이스의 데이터 페이지를 메모리에 캐싱해 둔다. 

이후 요청이 들어왔을 때 해당 블록 어드레스에 대한 페이지가 메모리 내에 있을 경우, 캐시 히트로 간주하여 디바이스에 대한 I/O를 발생시키지 않고 메모리에 캐싱되어 있는 페이지를 제공한다. 

Write가 발생했을 때도 이를 바로 블록 디바이스로 보내는 것이 아니라  메모리에 캐싱해두며, 특정 시점 혹은 fsync() 호출이 발생할 때까지 동일한 블록 어드레스에 대한 모든 write를 흡수한다. 

이런 캐시는 I/O가 빈번이 발생하는 경우에는 도움이 되겠지만, 커널의 메모리 사용량을 늘리는 결과를 야기시키기도 한다.

커널은 이를 제한할 수 있는 인터페이스를 sysfs를 통해 제공하게 되는데, 그 안을 보면 꽤 많은 항목들이 있다. 일단 경로는 다음과 같다.

/proc/sys/vm

이 디렉토리 중, 다음의 두 항목을 살펴보자.

/proc/sys/vm/drop_caches

/proc/sys/vm/vfs_cache_pressure

drop_caches는 입력에 따라 서로 다른 수준으로 시스템의 캐시를 비워주게 된다. 

1) echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches // 페이지 캐시만을 비운다.

2) echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches // dentry 캐시와 inode 캐시를 비운다.

3) echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches // inode, dentry, 페이지 캐시 모두를 비운다.

페이지 캐시는 실제 파일에 저장되는 데이터 페이지를 캐싱하며, dentry 및 inode 캐시는 파일시스템에서 사용하는 메타데이터를 캐싱한다. 

즉, 1번 명령은 데이터 캐시를 비우는 명령이며, 2번 명령은 메타데이터 캐시를 비우는 명령인 것이다.

참고로, 위의 명령들은 캐시를 디스크에 flush 시키는 명령이 아니기 때문에 먼저 sync를 실행시킨 뒤에 실행 시킬 것을 권장하고 있다. 

두번째는 vfs_cache_pressure 이다.

해당 항목에 대한 커널 도큐먼트의 설명을 살펴보면, 메모리 회수를 위해 inode 및 dentry 캐시에 압박을 준다고 되어 있다. 

100을 기준으로 그 위의 값은 일반적인 것보다 더 큰 압박을 주는 것이고, 그 아래의 값은 압박을 덜 줌으로써 좀더 메타데이터를 캐싱할 수 있도록 하는 것이다.

특별히, 0은 절대 주지 말라고 한다. 해당 메모리가 회수가 안되서 OOM 킬러에 의한 오작동이 나타날 수 있다고 한다.

Cgroup을 사용할 일이 생겨서 뒤적거리던 중, cgroup v2가 나왔단 사실을 알게 되었다.

지금 사용중인 커널 (4.8.x) 버전에서는 두 cgroup이 모두 탑재되어 있는데, 그냥 부팅하면 커널이 알아서 모든 cgroup 컨트롤러를 기존 cgroup에 줘버린다. 따라서 cgroup v2로는 할 수 있는 일이 없다.

이를 해결할 수 있는 방법은, 커널 파라미터를 통해 컨트롤러의 권한을 해제하는 것이다.

/etc/default/grub 파일을 열어서, GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT= 항목에 다음과 같이 파라미터를 작성하자.

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="cgroup_no_v1=all"

혹은 cpu, memory 와 같은 특정 컨트롤러를 지정해도 무방한 듯 하다.

참고자료

https://lkml.org/lkml/2016/2/11/603

클락업을 통한 싱글 코어의 발전이 power wall에 가로막힌 이후, CPU의 발전 방향은 코어의 갯수를 늘리는 쪽으로 선회하였다. 그에 따라 멀티코어, 매니코어에 이르는 다양한 변종들이 등장하게 되었으며, 이로 인해 애플리케이션 및 운영체제의 확장성(scalability)이 중요한 문제로 대두되게 되었다. 

확장성이란 사전적인 의미로 보았을 때 늘어난 수요에 맞춰 얼마나 유연하게 대응할 수 있는지를 나타내는 척도라고 할 수 있다. 애플리케이션을 뒷 받침 하는 시스템의 입장에서 확장성이란 단어를 협의적으로 해석하면 늘어난 자원에 맞추어(e.g., 코어 수) 성능이 얼마나 향상되는 지를 나타내는 척도라고 할 수 있다. 자원이 늘어남에 따라서 성능이 비례하여 향상되면 확장성이 좋다 할 수 있고, 성능이 그대로이거나 혹은 더 떨어지게 된다면 확장성이 나쁘다라고 할 수 있다.

이 포스팅에서는 운영체제를 주로 다룰 것이므로 운영체제와 관련된 문제만을 살펴보도록 할 것이다. 확장성을 저해하는 요소는 운영체제 내에 다양하게 산재해 있지만, 그 중에서도 주된 요인을 꼽아보자면 단연 동기화(synchronization) 메커니즘이라고 할 수 있다.

비단 멀티코어 환경이 아니더라도 CPU의 시분할을 통한 멀티 프로그램 기법으로 인해 하나의 공유 자원에 대해 여러 프로세스가 동시에 접근할 수 있게 되었다. 각 프로세스는 특정 코드를 실행시키는 동안 자신이 접근하는 자원이 최소한 그 코드 내에서는 독점적으로 사용할 것을 요구하며, 이 요구사항이 지켜지지 않을 경우 일관성(consistency) 문제가 발생하게 된다. 

다음의 예시를 보자.

int a = 0, b = 0;

void func (void) {
    b = a + 1;  
    a = b; 
}

void proc_a (void) {
    func();
}

void proc_b (void) {
    func();
}

8번째 줄의 proc_a와 12번째 줄의 proc_b가 각각 별개의 프로세스에서 실행되는 코드라고 가정하자. proc_a와 proc_b가 동시에 실행된 뒤 a와 b를 출력하면 어떤 결과가 나올까? 총 두 가지의 결과를 예측해 볼 수 있다. 첫째로는 (a = 2, b = 2), 둘째로는 (a = 1, b = 1).  func()이 진행 중일 때 타이머 인터럽트가 발생하여 5번째 줄을 실행하기 전에 컨텍스트 스위치가 발생할 경우 두 번째의 결과가 발생하게 된다. 이러한 결과를 얻어내기 까지 발생할 수 있는 절차의 가지 수는 더욱 많다. 

• proc_a -> proc_b
• proc_b -> proc_a
• proc_a -> (scheduling) proc_b -> proc_a
• proc_b -> (scheduling) proc_a -> proc_b

위와 같은 상황이 발생할 경우, 사용자 혹은 애플리케이션의 입장에서는 같은 코드를 실행시켰음에도 불구하고 나오는 결과가 매번 달라질 수 있게된다. 따라서, 운영체제에서는 위와 같은 상황을 방지하기 위해 동기화 메커니즘을 제공한다. 대부분의 경우 동기화 메커니즘은 특정 영역(이를 critical section이라 부른다)에 대한 접근을 직렬화(serialize)하는 것으로 이러한 문제를 해결한다. 

void proc_a (void) {
    synch_region {
        func();
    }
}

void proc_b (void) {
    sync_region {
        func();
    }
}

<caller-side synchronization>

직렬화란, 동시에 오직 한 프로세스만 특정 영역에 접근시키도록 하는 것을 의미한다. 동시에 여러 프로세스가 접근할 경우, 뒤늦게 접근하는 프로세스는 앞서 진입한 프로세스가 작업을 마칠 때 까지 기다려야만 한다. 코드에서 synch_region으로 표시된 영역이 바로 이러한 영역이 되겠다.

위와 같이 호출하는 코드에서 동기화 영역을 표시하는 경우도 있으며, 반대로 호출되는 코드에서 동기화를 시키는 경우도 있을 것이다. 

void func (void) {
    synch_region {
        b = a + 1;  
        a = b; 
    }
}

<callee-side synchronization>

코드에 표시된 synch_region은 동기화 메커니즘의 일종의 예시인 것을 기억하자. 여러 논문 및 구현들을 통하여 다양한 방식의 동기화 메커니즘이 제안되어 왔으며, 위와 비슷한 형태를 취할 수도, 혹은 다른 형태를 취하게 될 수도 있다.

운영체제는 일반적으로 여러 형태의 locking primitive들을 통하여 동기화 기능을 제공한다. 대표적으로 spinlock과 같은 busy-loop 기반의 locking primitive가 있으며, 이는 효과적인 동기화 방법을 제공하지만 확장성을 저해시킬 수도 있다. 예를 들어 여러 코어에서 동작하는 프로세스들이 임계 영역(critical section - 동기화 메커니즘에 의해 보호받는 영역)을 만날 경우, 앞서 진입한 프로세스가 필요한 작업을 다 수행할 때 까지 기다려야만 한다. 이 임계 영역이 길어질 경우, 그만큼 대기 시간이 길어지게 되므로 자연스럽게 대기중인 프로세스가 점유하고 있는 코어의 시간을 낭비하게 된다. 

따라서 spinlock과 같은 busy-loop 기반의 동기화 방식들은 임계 영역의 길이를 최대한 줄일 것을 전제로 하고 있으며, 여의치 않을 경우 mutex나 semaphore등의 block-based locking primitive들을 쓸 것을 추천한다. 이러한 lock들은 기다리는 프로세스를 sleep 상태로 전환함으로써, 해당 프로세스가 점유하고 있는 컴퓨팅 자원을 다른 프로세스에게 양도할 수 있도록 한다. 이를 통해 시스템은 낭비되는 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용할 수 있게 된다.

위와 같은 방식 외에도, 보다 확장성을 고려한 형태의 locking primitive들도 많이 고안되었다. reader-writer lock, ticket lock, queue spinlock, mcs lock, seqlock 등이 바로 확장성을 고려한 locking primitive 들이다.

앞으로 이와 같은 locking primitive들에 대해 한번 알아보려고 한다.