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남득윤 학습 저장소
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대규모 서비스를 지탱하는 기술
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3️⃣
챕터 03 OS 캐시와 분산
3️⃣

챕터 03 OS 캐시와 분산

 

강의 8 OS 캐시

notion image

가상메모리

= 메모리 + 디스크의 스왑영역
= 메모리를 추상화한것

페이지 캐시

  • 커널이 한 번 할당한 메모리를 해제하지 않고 남겨두는 것
 

강의 9 I/O 부하를 줄이는 방법

  • 데이터 규모 < 물리 메모리 이면 전부 캐싱할 수 있다.
  • 감당이 안된다면 확장!
    • 단순히 대수만 늘려서는 확장성을 확보 할 수 없다.
 

강의 10 국소성을 살리는 분산

단순히 대수만 늘린 분산
단순히 대수만 늘린 분산
 
국소성(locality)을 고려한 분산 = 데이터에 대한 액세스 패턴을 고려해서 분산시키는 것
국소성(locality)을 고려한 분산 = 데이터에 대한 액세스 패턴을 고려해서 분산시키는 것
 

DB 파티셔닝

  • 레플리케이션 (Host, Replica)
  • 클러스터링 (Master, Slave)
  • 샤딩 (Shard) ~ 테이블 데이터 분할
  • 테이블 단위 분할 (~ MSA ?)
  • 요청 패턴을 섬으로 분할
 
See Also)
클러스터링, 레플리케이션, 샤딩
클러스터링, 레플리케이션, 샤딩