아래는 V8 엔진의 힙 외부에 Buffer가 할당된다는 의미와, 이것이 Node.js의 I/O 프로세스 및 이벤트 루프 주기와 어떻게 연관되는지 자세히 설명한 내용입니다.
솔직히 전부 다 중요해서, 전체 하이라이트 처리하고싶은 내용이랄까요..
V8 힙과 Buffer 메모리
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V8 힙(Heap):
V8 엔진은 JavaScript 객체, 함수, 문자열 등 대부분의 동적 데이터를 관리하기 위해 힙 메모리를 사용합니다. 이 힙은 가비지 컬렉터(GC)에 의해 관리되며, JavaScript 코드에서 생성되는 객체들은 이 힙 안에 저장됩니다.
가비지 컬렉션은 메모리 사용량이 많아지면 주기적으로 실행되어 사용하지 않는 객체를 정리합니다.
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Buffer의 메모리 할당:
Node.js에서는 Buffer 객체를 생성할 때, 실제 바이너리 데이터(예: 파일 내용, 네트워크 패킷 등)는 V8 힙이 아닌 **C/C++ 영역(네이티브 메모리)**에 할당됩니다.
- 이유:
- 효율성: 대용량 바이너리 데이터를 V8 힙에 저장하면 GC 부담이 커져, GC 주기가 잦아지고 그로 인한 지연(latency)이 발생할 수 있습니다.
- 성능 최적화: 네이티브 메모리에 할당함으로써, 가비지 컬렉션의 영향을 받지 않고 I/O 작업에 필요한 빠른 데이터 처리가 가능합니다.
→ 이거 진짜 중요한 내용입니다
Node.js I/O 프로세스와 이벤트 루프와의 연관성
Node.js는 libuv라는 라이브러리를 기반으로 하는 이벤트 루프를 사용하여 비동기 I/O를 처리합니다. 이벤트 루프는 여러 단계(phase)로 구성되어 있으며, I/O 작업은 주로 poll 단계에서 처리됩니다.
- 이벤트 루프와 I/O 처리:
- I/O 요청:
- 파일 읽기, 네트워크 통신 등의 I/O 요청이 발생하면, Node.js는 libuv를 통해 해당 작업을 백그라운드로 넘깁니다.
- 데이터 수신:
- I/O 작업이 완료되면, 콜백 함수와 함께 데이터가 준비됩니다.
- 데이터 처리:
- 이 데이터는 Buffer에 저장되어, 이벤트 루프의 다음 단계에서 처리됩니다.
- Buffer가 힙 외부에 할당되는 효과:
- 가비지 컬렉션 부담 감소:
Buffer가 네이티브 메모리에 할당되기 때문에, 대용량의 바이너리 데이터가 V8 힙을 채우지 않습니다. 이로 인해 GC가 자주 실행되지 않아, 이벤트 루프의 다른 단계(예: 타이머, I/O 콜백 처리 등)가 원활하게 진행됩니다.
- 빠른 I/O 처리:
네이티브 영역에 있는 Buffer는 C/C++ 수준에서 빠른 처리가 가능하므로, I/O 작업의 응답 시간과 처리 속도가 개선됩니다.
- 메모리 효율성:
이벤트 루프는 주로 경량화된 JavaScript 객체들로 동작하는데, 무거운 바이너리 데이터는 네이티브 메모리로 분리됨으로써, 이벤트 루프 주기가 GC로 인한 지연 없이 더 안정적으로 돌아갑니다.
예시: 파일 읽기 작업에서의 Buffer와 이벤트 루프
- 파일 읽기 요청:
- Node.js는
fs.createReadStream()
과 같은 함수를 통해 파일을 읽는 스트림을 생성합니다.
- Buffer 할당:
- 읽어들인 파일 데이터는 Buffer 객체에 저장되는데, 이 Buffer는 V8 힙이 아닌 네이티브 메모리 영역에 할당됩니다.
- 이벤트 루프 처리:
- I/O 작업이 완료되면, libuv가 이벤트 루프에 완료 이벤트를 전달합니다.
- 이벤트 루프의
poll
단계에서 해당 이벤트를 받아(1), 관련 콜백을 실행(2)하고, Buffer에 저장된 데이터를 처리(3)합니다. → 이 순서가 주는 이점을 곰곰히 생각해보자
- 이 과정에서 V8 힙에 큰 부담이 없기 때문에, 이벤트 루프는 빠르게 다음 작업을 처리할 수 있습니다.
결론
- V8 힙 외부에 Buffer를 할당하는 이유:
- 대용량의 바이너리 데이터를 V8 힙에 저장하면 가비지 컬렉션에 의해 성능 저하가 발생할 수 있으므로, Buffer는 네이티브 메모리에 할당되어 효율적인 I/O 처리가 가능합니다.
- 이벤트 루프와의 관계:
- Node.js의 이벤트 루프는 libuv를 통해 비동기 I/O 작업을 관리하는데, Buffer가 네이티브 메모리에 할당되어 있으면 GC로 인한 이벤트 루프 지연 없이 빠른 응답과 안정적인 데이터 처리가 가능해집니다.