전산학에서 가비지 컬렉션(GC) 동작 원리: 사용하지 않는 메모리를 자동으로 치우는 기술

전산학에서 가비지 컬렉션은 전산학 메모리 관리를 “자동화”하는 대표 기술이다

전산학에서 프로그램이 오래 실행되면 메모리가 점점 늘어나거나, 어느 순간 멈춘 듯이 느려지는 경험을 하게 된다. 전산학 관점에서 이런 현상은 단순히 “컴퓨터가 느려졌다”로 끝나지 않는다. 어떤 메모리가 아직 필요하고, 어떤 메모리가 이미 쓸모없어졌는지를 누가 판단하고 정리하느냐가 핵심 문제가 된다. 이때 전산학에서 등장하는 개념이 가비지 컬렉션(GC, Garbage Collection)이다.
전산학 가비지 컬렉션은 프로그램이 더 이상 사용하지 않는 메모리를 자동으로 찾아내고 회수하여, 메모리 누수나 관리 부담을 줄이는 전산학 기술이다. 전산학 입문자에게 GC는 “청소 로봇”처럼 보일 수 있지만, 전산학적으로는 정확한 조건과 알고리즘, 그리고 성능 트레이드오프를 가진 복잡한 시스템이다.
이 글은 전산학 전공자가 전산학 입문자에게 설명하듯, 전산학 가비지 컬렉션, 전산학 힙(Heap), 전산학 참조(Reference), 전산학 마크-스윕(Mark-Sweep), 전산학 스톱 더 월드(Stop-the-World)라는 핵심 키워드를 중심으로 GC의 동작 원리와 실제 문제 해결 포인트를 정리한다.

 

전산학 가비지 컬렉션의 개념과 기본 원리, 전산학 용어 정리

1) 전산학에서 GC가 필요한 이유: 수동 해제는 실수하기 쉽다

전산학에서 메모리 관리 방식은 크게 두 갈래로 나뉜다.

• 수동 메모리 관리: 개발자가 할당한 메모리를 직접 해제해야 한다. 해제를 잊으면 전산학 메모리 누수(memory leak)가 된다. 반대로 너무 빨리 해제하면 아직 쓰는 메모리를 건드려 오류가 난다.
• 자동 메모리 관리(GC): 런타임이 “더 이상 사용하지 않는 메모리”를 추적해 회수한다.

전산학에서 GC는 프로그램 안정성과 개발 생산성을 높이는 방향으로 등장했다. 다만 전산학적으로 “공짜”는 아니며, 성능 비용과 지연 시간(pause time) 문제가 함께 따라온다.

2) 전산학 힙(Heap)과 스택(Stack): GC는 보통 힙을 정리한다

전산학에서 메모리는 스택과 힙을 구분해 이해하면 GC가 쉬워진다.

• 전산학 스택(Stack): 함수 호출과 함께 생겼다가 함수가 끝나면 자동으로 사라지는 영역이다. 지역 변수, 반환 주소 등이 여기에 놓인다.
• 전산학 힙(Heap): 프로그램 실행 중 동적으로 생성되는 객체들이 저장되는 영역이다. 크기와 수명이 제각각이라 자동 정리가 필요해진다.

전산학 가비지 컬렉션은 주로 힙 영역에서 “이미 쓸모없어진 객체”를 찾아 회수한다.

3) 전산학 참조(Reference)와 “도달 가능성(Reachability)”이 핵심 기준이다

전산학 GC에서 가장 중요한 기준은 “이 객체가 앞으로도 접근 가능한가”다. 이를 전산학에서는 도달 가능성(reachability)으로 설명한다.

• 어떤 객체가 루트(root)에서부터 참조를 따라가며 도달 가능하면 “살아 있는 객체”로 본다.
• 어느 루트에서도 도달할 수 없으면 “가비지(쓰레기)”로 보고 회수 대상이 된다.

여기서 전산학 루트(root)는 보통 다음을 포함한다.

• 현재 실행 중인 스레드의 스택에 있는 참조
• 전역 변수, 정적(static) 변수에 있는 참조
• CPU 레지스터에 있는 참조(런타임 관점)

전산학적으로 GC는 “사용 여부를 감으로 판단”하는 것이 아니라 “도달 가능성”이라는 규칙으로 판단한다.

 

전산학 GC의 도달 가능성 모델(루트에서 시작해 살아 있는 객체를 표시)

 

4) 전산학 GC의 대표 알고리즘: 마크-스윕과 마크-컴팩트

전산학 GC 알고리즘은 여러 가지가 있지만, 전산학 입문에서 가장 자주 나오는 대표 흐름은 다음 두 가지다.

(1) 전산학 마크-스윕(Mark-Sweep)

1. 마크(Mark): 루트에서 시작해 도달 가능한 객체에 “표시”를 한다.
2. 스윕(Sweep): 힙을 훑으며 표시되지 않은 객체를 회수한다.

전산학 마크-스윕은 개념이 명확하지만, 힙이 여러 조각으로 남아 전산학 단편화(fragmentation)가 생길 수 있다.

(2) 전산학 마크-컴팩트(Mark-Compact)

마크는 동일하되, 살아남은 객체들을 한쪽으로 압축(compact)해서 빈 공간을 큰 덩어리로 만든다. 전산학 단편화를 줄일 수 있지만, 객체 이동 비용이 발생한다.

전산학적으로는 “단편화를 줄이기 위해 이동을 허용하느냐”가 중요한 갈림길이다.

5) 전산학 세대별 GC(Generational GC): 대부분의 객체는 금방 죽는다는 가정이다

전산학 런타임은 보통 관찰 기반 가정을 사용한다. 많은 프로그램에서 “대부분의 객체는 생성되고 얼마 안 있어 쓸모없어진다”는 패턴이 자주 나타난다. 이를 전산학에서는 약한 세대 가설(weak generational hypothesis)로 설명한다.
그래서 전산학 세대별 GC는 힙을 보통 다음처럼 나눈다.

• Young(새로운 객체 영역): 자주 수집한다.
• Old(오래 살아남은 객체 영역): 덜 자주 수집한다.

전산학 세대별 GC의 목적은 “전체 힙을 매번 청소하지 않고, 죽기 쉬운 곳만 자주 정리해 효율을 올리는 것”이다.

 

전산학 GC의 실제 사례, 전산학 성능 이슈, 전산학 문제 해결 전략

1) 전산학 실전 증상 1: 주기적으로 멈칫하는 현상과 스톱 더 월드

전산학 GC가 실행될 때, 일부 런타임은 프로그램 실행을 잠깐 멈추고(또는 일부 스레드를 멈추고) GC 작업을 수행한다. 이를 전산학에서는 스톱 더 월드(Stop-the-World)라고 부른다.
사용자 입장에서는 “화면이 순간 멈췄다”로 느껴질 수 있고, 서버 전산학에서는 “응답 지연이 튄다”로 관측된다. 전산학적으로는 GC가 CPU 시간을 쓰는 것뿐 아니라, 지연 시간(pause time)을 만들 수 있다는 점이 핵심이다.

2) 전산학 실전 증상 2: 메모리는 계속 늘어나는데 GC가 열심히 도는 현상

전산학에서 GC가 잘 돌아간다고 해서 항상 메모리가 줄어드는 것은 아니다. 다음과 같은 전산학 상황이 가능하다.

• 실제로 아직 참조가 남아 있어 “살아 있는 객체”가 많다.
• 캐시, 전역 컬렉션, 이벤트 리스너 등으로 참조가 예상보다 오래 유지된다.
• 데이터 구조가 커지고, Old 영역으로 승격된 객체가 많아진다.

이 경우 전산학 GC는 가비지를 회수할 여지가 적어 “자주 돌지만 효과가 작다”는 현상이 나타날 수 있다.

3) 전산학 실전 예시: 웹 서버에서 요청 객체가 쌓여 지연이 발생하는 흐름

전산학 서버에서 요청마다 객체를 많이 만들면, Young 영역에 객체가 빠르게 쌓인다. 전산학적으로는 Young GC가 자주 발생하고, 처리량이 떨어지거나 지연이 튈 수 있다.
또한 요청 정보 일부가 전역 캐시에 남거나, 큐에 오래 쌓이면 Old 영역으로 넘어가고, Old GC(전체 수집)가 발생할 때 더 큰 지연이 생길 수 있다.
전산학 관점에서 GC 튜닝은 “메모리 크기”만의 문제가 아니라 “객체 생성 패턴”과 “참조 유지 패턴”의 문제다.

4) 전산학 문제 해결 1: 객체 생성을 줄이고, 생명주기를 짧게 만든다

전산학에서 GC 부담을 줄이는 가장 기본적인 방법은 다음 두 가지다.

• 불필요한 객체 생성을 줄인다: 문자열 결합, 임시 리스트 생성, 과도한 래핑 등을 줄인다.
• 객체의 생명주기를 짧게 한다: 참조를 오래 잡고 있는 전역 컬렉션, 정적 캐시, 리스너 등록을 점검한다.

전산학적으로 “GC를 잘 돌게 만드는 것”보다 “가비지를 덜 만들게 만드는 것”이 더 확실한 경우가 많다.

5) 전산학 문제 해결 2: 힙 크기와 세대 크기의 균형을 잡는다

전산학 런타임은 보통 힙 크기(전체 메모리)와 세대 비율(Young/Old)을 조정할 수 있다.
힙이 너무 작으면 전산학 GC가 자주 돌고, 힙이 너무 크면 전산학 GC 한 번의 비용이 커질 수 있다. Young이 너무 작으면 Young GC 빈도가 늘고, Young이 너무 크면 객체 복사나 스캔 비용이 늘 수 있다.
전산학적으로는 “빈번한 작은 GC”와 “드문 큰 GC” 사이에서 서비스 특성(지연 민감 vs 처리량 중심)에 맞는 균형을 잡는다.

 

전산학 GC 동작 흐름(마크→스윕/컴팩트→세대별 수집)과 성능 포인트

 

6) 전산학 문제 해결 3: 메모리 누수와 GC 문제를 구분한다

전산학에서 GC 문제로 보이는 현상 중 상당수는 실제로는 전산학 메모리 누수일 수 있다. 두 현상은 전산학적으로 구분해야 한다.

• 전산학 GC 부담 증가: 가비지는 많지만 회수도 가능하다. 튜닝과 생성 패턴 개선으로 완화 가능하다.
• 전산학 메모리 누수: 가비지가 아니라 “살아 있는 것으로 남는 객체”가 계속 늘어난다. 참조 경로를 끊지 않으면 해결되지 않는다.

사용자 입장에서는 둘 다 “메모리 계속 증가”로 보이지만, 전산학 원인은 다르다.

 

전산학 GC는 “도달 가능성”으로 메모리를 정리하며, 전산학 관점에서는 지연과 생성 패턴이 핵심 관리 대상이다

전산학에서 가비지 컬렉션(GC)은 사용하지 않는 메모리를 자동으로 회수하는 전산학 기술이며, 핵심 기준은 루트에서 시작한 도달 가능성(reachability)이다. 전산학 GC는 마크-스윕, 마크-컴팩트 같은 알고리즘으로 동작하며, 전산학 세대별 GC는 “대부분의 객체는 금방 죽는다”는 패턴을 이용해 효율을 높인다. 다만 전산학적으로 GC는 스톱 더 월드 같은 지연 시간을 만들 수 있고, 객체 생성 패턴과 참조 유지 방식에 따라 성능이 크게 달라진다. 전산학 실무에서는 힙 튜닝보다 먼저 “가비지를 덜 만들고, 참조를 빨리 끊는 구조”를 점검하는 것이 효과적이다.