KR20160080712A - 분산 메모리 통합 관리 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 분산 메모리 통합 관리 시스템에서 다수의 분산 메모리 공여자가 공여한 메모리를 관리, 할당 및 해제하는 방법에 관한 것으로서, 공여된 메모리를 메모리의 크기에 따라 순차적으로 분류된 프리 블록 리스트로 관리하며, 클라이언트로부터 분산 메모리 할당 요청을 수신하면 할당 요청된 분산 메모리의 크기와 동일하거나 할당 요청된 분산 메모리의 크기보다 크면서 가장 작은 프리 블록을 클라이언트에게 할당함으로써 분산 메모리의 단편화를 최소화하며 클라이언트에게 분산 메모리를 할당하는 분산 메모리 통합 관리 시스템 및 방법을 제공한다.

Description

분산 메모리 통합 관리 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR DISTRIBUTED MEMORY INTEGRATION MANAGEMENT}
본 발명은 다중 노드가 저지연 고대역 네트워크로 연결되어 구성된 분산 시스템에서 노드의 메모리를 통합하여 대용량의 가상 물리 메모리를 제공하는 분산 메모리 통합 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는, 다수의 메모리 공여 노드가 공여하는 메모리를 통합하여 분산 메모리 풀을 유지 및 관리하고 클라이언트의 요청에 응답하여 분산 메모리를 할당하는 방법에 관한 것이다.
최근 들어 대규모 데이터를 저장하고 분석하는 작업에 대한 수요가 급격하게 증가하면서 대용량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 입출력 저장 장치 기술과 계산 성능 향상 기술에 관한 연구, 개발이 더욱 활발히 진행되고 있다.
그러나 컴퓨팅 환경에서 계산 성능과 입출력 성능의 격차는 존재하며 이러한 차이는 대규모 데이터를 처리하는데 있어서 고성능 계산 장치의 성능을 온전히 활용하지 못하게 하며 시스템의 병목현상을 초래하는 원인이 된다. 특히, 초다시점이나 UHD급 미디어에 기반한 영상 협업 시스템과 같은 곳에서 이런 문제는 더욱 크게 나타난다.
이러한 문제는 방대한 저장 공간과 우수한 입출력 성능을 제공하기 위한 파일 시스템 기술과 입출력 성능을 향상시키기 위한 캐시 기술을 이용하여 입출력 성능을 일부 개선할 수 있으나 이러한 기술 또한 한계가 분명히 존재한다.
다른 방안으로는 대규모의 메모리를 활용하는 방안이 있으며, 디스크에 비하여 상대적으로 매우 빠른 접근 속도를 보장하는 메모리를 사용함으로써 계산 장치와의 성능 격차를 현격하게 줄일 수 있다.
그러나 단일 서버상에서 메인 메모리를 확장하는 것은 한계가 존재한다. 따라서 분산 시스템 환경에서 다중 노드의 메모리를 통합하여 대용량의 통합 메모리를 구성하고 활용함으로써 단일 서버상에서의 메모리 확장성의 한계를 극복하고 대용량의 메모리를 사용할 수 있도록 하는 분산 메모리 통합 시스템을 이용한다.
도 1은 전술한 종래의 분산 메모리 통합 시스템의 구조를 나타낸 것으로서, 종래의 분산 메모리 통합 시스템은 분산 메모리 통합 관리자(100), 분산 메모리 공여자(110) 및 클라이언트(120)로 구성된다.
분산 메모리 통합 관리자(100)는 분산 메모리 통합 관리 노드에서 동작하며 다수의 분산 메모리 공여자(110)가 공여하는 분산 메모리를 통합하여 관리하고 클라이언트(120)가 메모리 할당을 요청하면 통합 관리 중인 분산 메모리 중에서 일부분을 클라이언트(120)에게 할당하는 역할을 한다.
분산 메모리 공여자(110)는 다수의 분산 메모리 공여 노드에서 동작하며 자신의 로컬 메모리를 분산 메모리 통합 관리자(100)에게 공여한다.
클라이언트(120)는 분산 메모리 통합 관리자(100)에게 메모리 할당을 요청하여 분산 메모리를 할당받고 응용 프로그램에 제공한다. 클라이언트(120)가 분산 메모리 통합 관리자(100)를 통하여 할당받은 분산 메모리는 실제로 분산 메모리 공여자(110)에 존재하는 메모리 공간의 일부분으로서, 클라이언트(120)가 할당받은 메모리에 읽기 또는 쓰기 접근을 행하면 실제로 분산 메모리 공여자(110)의 공여 메모리에 읽기 또는 쓰기 접근이 수행된다.
따라서 종래의 분산 메모리 통합 시스템에 의하면 단일 서버상에서의 메모리 확장성의 한계를 극복하고 대용량의 메모리를 제공할 수는 있으나, 종래의 시스템에서 분산 메모리의 단편화가 많이 발생하면 클라이언트(120)가 할당받은 메모리가 많은 작은 블록으로 구성되고 블록들이 많은 수의 분산 메모리 공여자(110)에게 흩어져서 존재할 수 있다.
이럴 경우에는 클라이언트(120)가 많은 수의 분산 메모리 공여자(110)와의 통신을 수행하기 위한 정보 관리에 따른 부하가 증가하고 클라이언트(120)와 분산 메모리 공여자(110) 간의 통신 부하도 증가하게 되므로, 결과적으로 분산 메모리를 사용하는 전체 시스템의 성능에 영향을 미치게 되는 문제점이 존재한다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 분산 메모리 통합 관리 시스템에 공여되는 분산 메모리 블록을 크기에 따라 리스트로 연결하여 관리하고, 클라이언트의 요청에 따라 할당되는 분산 메모리의 단편화를 최소화하며 분산 메모리를 관리, 할당하는 분산 메모리 통합 관리 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일면에 따르면, 클라이언트로부터 분산 메모리 할당 요청을 수신하는 단계; 메모리의 크기에 따라 순차적으로 분류된 프리 블록 중 상기 할당 요청된 분산 메모리의 크기와 동일한 크기의 프리 블록을 검색하는 단계; 상기 할당 요청된 분산 메모리의 크기와 동일한 크기의 프리 블록이 없으면 상기 할당 요청된 분산 메모리의 크기보다 크면서 가장 작은 프리 블록을 검색하는 단계; 및 상기 검색된 프리 블록을 상기 클라이언트에 할당하는 단계를 포함하는 분산 메모리 통합 관리 방법을 제공한다.
본 발명에 따르면, 분산 메모리의 관리와 할당에 있어서 분산 메모리의 단편화를 최소화한다. 따라서 클라이언트가 연결되는 분산 메모리 공여자의 수를 가급적 적게 해줌으로써 클라이언트와 분산 메모리 공여자 사이의 통신 부하를 감소시킬 수 있으며, 클라이언트가 다루어야 하는 분산 메모리 공여자에 대한 정보 관리가 단순화되어서 분산 메모리를 사용하는 클라이언트의 성능을 향상시킬 수 있도록 한다.
또한, 본 발명에 따르면 다수의 분산 메모리 공여자와 분산 메모리 공여자가 공여하는 분산 메모리를 동적으로 통합하고 관리할 수 있도록 한다.
도 1은 종래의 분산 메모리 통합 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리 방법에 의하여 클라이언트에 분산 메모리를 할당하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리 방법에 의하여 클라이언트에 할당된 분산 메모리를 해제하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리 방법에 의하여 분산 메모리 공여자와 분산 메모리 공여자가 등록한 메모리를 관리하기 위한 자료 구조를 나타낸 도면이다.
도 5와 도 6은 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리 방법에 의하여 프리 블록을 관리하는 구조를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리 방법에 의하여 할당 핸들을 관리하는 구조를 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다.
한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자에 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가함을 배제하지 않는다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 2와 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 메모리 통합 관리 방법의 과정을 나타낸 것으로서, 도 2는 클라이언트에 분산 메모리를 할당하는 과정을 나타낸 것이고 도 3은 클라이언트에 할당된 분산 메모리를 해제하는 과정을 나타낸 것이다.
도 2를 참조하여 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리 방법에 의하여 분산 메모리 통합 관리자가 클라이언트에 분산 메모리를 할당하는 과정을 설명한다.
분산 메모리 통합 관리자가 클라이언트로부터 분산 메모리 할당 요청을 수신하면(S200), 분산 메모리 통합 관리자는 메모리의 크기에 따라 순차적으로 분류된 프리 메모리 블록(이하, "프리 블록"이라 함)을 할당 요청된 분산 메모리의 크기와 비교하고 클라이언트에 분산 메모리를 할당한다.
본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리 방법이 분산 메모리 할당을 위해 관리하는 프리 블록의 구조를 도 5와 도 6을 참조하여 설명하며, 이에 앞서 도 4를 통해 분산 메모리 통합 관리자가 분산 메모리 공여자와 분산 메모리 공여자에 의해 등록된 분산 메모리를 관리하는 구조를 설명한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 분산 메모리 통합 관리자는 등록된 분산 메모리 공여자에 대한 정보를 gagent라는 자료구조로 관리하고 등록된 모든 분산 메모리 공여자를 ga_list로 관리한다. 메모리의 연속된 페이지를 블록이라 지칭하며 블록은 1개 이상의 페이지로 구성된다. 공여 메모리는 1개 이상의 블록으로 구성될 수 있다.
하나의 등록된 블록을 dm_blk로 관리하며 분산 메모리 공여자가 공여한 메모리는 dm_blk의 배열로 관리한다. gagent는 공여한 메모리의 블록정보(ga_blks)와 상태정보(ga_state)를 포함하며, dm_blk는 시작 주소(dm_sva)와 페이지 개수(dm_pgc)를 포함한다.
분산 메모리 공여자에 의해서 등록된 분산 메모리는 분산 메모리 풀(DM Pool)에 삽입되며, 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자는 분산 메모리의 단편화를 최소화하기 위하여 분산 메모리 풀의 관리와 분산 메모리를 할당함에 있어서 버디 메모리 할당 기술을 사용한다.
버디 메모리 할당 기술은 가능한 적당하게 메모리 요청을 만족하도록 메모리를 여러 부분으로 나누는 메모리 할당 알고리즘으로서, 메모리의 단편화를 줄이기 위해 사용하는 메모리 할당, 해제 알고리즘이며 이를 통하여 연속적인 페이지 단위의 관리가 가능하다.
버디 메모리 할당 기술은 2의 거듭제곱 값의 연속 페이지로 메모리를 할당한다. 따라서 시스템의 프리 블록을 크기에 따라 리스트로 연결하여 관리한다.
도 5는 버디 메모리 할당 기술에 의하여 프리 블록을 관리하는 구조를 나타낸 것으로서, order는 몇 개의 연속적인 페이지가 한 블록인지를 나타내는 숫자이다. 예컨대, order가 1이라면 21으로 2개의 페이지(8K)가 하나의 블록이 되고 order가 10이라면 210으로 1024개의 페이지(4MB)가 하나의 블록이 된다.
도 6은 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자가 프리 블록을 관리하는 구조를 나타낸 것으로서, 같은 크기의 프리 블록이 연결되는 프리 블록 리스트가 free_list로 표현되며, 이 free_list의 배열이 free_list_array가 된다. free_list에는 블록정보를 나타내는 blk 구조체가 연결되며, free_list_array의 index 값이 각 free_list의 order 값이 된다.
따라서 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자는 분산 메모리 공여자가 메모리를 등록하면 free_list에 연결할 수 있는 최대한 큰 크기의 프리 블록으로 쪼개어서 리스트에 연결한다. 이때 최대 블록의 크기는 시스템에서 설정 가능하다.
본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자는 전술한 공여 메모리 관리 구조를 통해 클라이언트에게 할당할 프리 블록을 선택하며, 클라이언트가 요청한 분산 메모리의 크기에 기초하여 프리 블록을 선택함으로써 분산 메모리의 단편화를 최소화하며 분산 메모리를 할당할 수 있도록 한다.
구체적으로, 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자는 클라이언트가 할당을 요청한 분산 메모리의 크기에 기초하여 프리 블록 리스트의 order를 선택한다(S210).
즉, 클라이언트가 할당을 요청한 분산 메모리의 크기와 동일하거나 큰 프리 블록 리스트의 order를 선택하며, 클라이언트가 요청한 분산 메모리의 크기와 동일한 크기의 프리 블록을 우선적으로 검색한다.
이때 클라이언트가 요청하는 분산 메모리의 크기가 2의 거듭제곱에 해당하는 개수의 페이지가 아닐 수도 있으므로, 동일한 크기의 프리 블록이 없으면 클라이언트가 요청한 분산 메모리의 크기보다 크면서 가장 작은 프리 블록을 검색한다.
분산 메모리 통합 관리자는 클라이언트로부터 할당 요청된 분산 메모리의 크기에 기초하여 프리 블록 리스트의 order를 선택하고, 선택된 order의 프리 블록 리스트에 프리 블록이 존재하는지 여부를 확인한다(S220).
선택된 order의 프리 블록 리스트에 프리 블록이 존재하면 클라이언트에게 해당 프리 블록을 할당하고(S230), 해당 프리 블록이 클라이언트가 요청한 분산 메모리의 크기보다 큰 경우에는 잔여 블록은 쪼개어서 크기에 맞는 order의 리스트에 연결한다(S240).
선택된 order의 프리 블록 리스트에 프리 블록이 존재하지 않으면 order를 증가시켜(S250) 상위 order의 프리 블록 리스트를 검색하여 클라이언트에 분산 메모리를 할당한다.
전술한 분산 메모리 할당 과정을 예를 들어 설명하면, 예컨대, 클라이언트가 16KB의 메모리를 요청하면 24이 16이므로 order 4인 free_list에 연결되어 있는 블록을 할당한다. 만약 order 4인 free_list에 프리 블록이 없다면 상위 order로 이동하면서 프리 블록을 찾고, 프리 블록을 찾으면 16MB를 할당하고 잔여 페이지는 크기에 맞는 order의 블록으로 쪼개어서 각각 해당하는 리스트에 연결한다.
프리 블록을 검색할 때 gagent 자료구조를 통해서 블록이 존재하는 메모리 공여자의 상태가 running 상태인지를 확인하고 메모리를 할당한다.
이와 달리, 클라이언트에게 할당된 분산 메모리의 해제는 할당과 역순으로 이루어지며, 도 3이 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자가 할당된 분산 메모리를 해제하는 과정을 나타낸 것이다.
도 3을 참조하여 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자가 할당된 분산 메모리를 해제하는 과정을 설명하며, 이에 앞서 도 7을 참조하여 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자가 할당 핸들(alloc_handle, ah)을 관리하는 구조를 설명한다.
도 7은 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자가 클라이언트의 메모리 할당 요청에 대한 결과로 돌려주는 할당 서술자인 할당 핸들을 관리하는 구조를 나타낸 것이다.
도 7에 도시된 바와 같이, ah_struct 구조체는 하나의 할당 요청에 대한 결과로 생성되며 메모리 할당에 대한 정보를 포함한다. ah_struct는 ah 값(ah_ah)과 assign_ga 구조체의 리스트(ah_aga_list)를 포함한다. ah는 ah_vector의 index 값으로 정수를 사용하며, ah_vector는 ab_struct 구조체를 포인팅하는 배열을 의미한다.
assign_ga는 분산 메모리 할당 정보 구조체로서 ah를 위해 할당된 메모리를 실제로 가진 gagent에 대한 정보와 할당 블록 리스트(aga_ablk_list)를 포함한다. aga_ablk_list는 할당 블록의 연결 리스트이다. blk는 미할당 상태일 때에는 도 6의 free_list에 존재하다가 할당될 때 assign_ga 구조체의 aga_ablk_list로 이동한다.
클라이언트가 할당 핸들(ah)에 대해서 해제를 요청하면 ah_struct에 연결된 assign_ga들의 할당 블록 리스트(aga_ablk_list)에서 블록을 하나씩 분리한 후에 그 블록에 맞는 order의 리스트에서 그 블록의 이웃 블록(buddy block)이 존재하는지 찾는다. 이웃 블록은 해당 블록과 인접하고 두 블록을 결합했을 때 상위 order 로 이동시킬 수 있는 블록을 의미한다. 검색결과로 이웃 블록을 찾으면 두 블록을 결합하여 상위 order의 free_list에 삽입한다. 그리고 이 과정은 더 이상 결합할 수 있는 이웃 블록이 존재하지 않을 때까지 반복된다.
도 3을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 분산 메모리 통합 관리자가 클라이언트로부터 할당된 분산 메모리의 해제 요청을 수신하면(S300), 할당된 블록 리스트에서 블록을 삭제하고(S310) 삭제된 블록의 order를 계산한다(S320).
그리고 계산된 order에 삭제된 블록의 이웃 블록이 존재하는지 여부를 검색하여(S330) 이웃 블록이 존재하면(S350) 삭제된 블록을 이웃 블록과 결합하고(S360) 상위 order로 이동하여 검색을 계속한다(S370).
분산 메모리 통합 관리자는 전술한 과정을 결합할 이웃 블록이 더 이상 존재하지 않을 때까지 반복하며, 이웃 블록이 존재하지 않으면 결합된 블록을 해당 리스트에 연결하고(S380) 할당된 분산 메모리의 해제 과정을 종료한다.
전술한 분산 메모리의 해제 과정을 예를 들어 설명하면, 예컨대, 클라이언트가 4Kbyte(1 page)의 메모리 해제를 요청하면 분산 메모리 통합 관리자는 order 0의 리스트를 먼저 검색한다. 만일 order 0의 블록 중에 이웃한 블록이 존재하면 해당 블록을 이웃한 블록과 결합하고 order 1으로 검색을 진행한다. 이 과정은 더 이상 이웃한 블록이 존재하지 않는 order까지 반복되고 반복이 멈춘 order의 리스트에 최종 결합된 블록을 연결한다.
이상의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 본질적 특성을 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명에 표현된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 것이 아니라, 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 권리범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 해석되어야 하고, 그와 동등하거나, 균등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (1)

  1. 클라이언트로부터 분산 메모리 할당 요청을 수신하는 단계;
    메모리의 크기에 따라 순차적으로 분류된 프리 블록 중 상기 할당 요청된 분산 메모리의 크기와 동일한 크기의 프리 블록을 검색하는 단계;
    상기 할당 요청된 분산 메모리의 크기와 동일한 크기의 프리 블록이 없으면 상기 할당 요청된 분산 메모리의 크기보다 크면서 가장 작은 프리 블록을 검색하는 단계; 및
    상기 검색된 프리 블록을 상기 클라이언트에 할당하는 단계
    를 포함하는 분산 메모리 통합 관리 방법.
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