CACHE 캐시 에 관하여

딱 2가지의 개념만 슬쩍 읽어보고 가자. 

메모리의 특징과 지역성의 원리이다.

우리는 메모리에 대해서 먼저 살펴 보아야 한다. 

 

메모리에는 특징이 있는데 

속도가 빠른 메모리 일 수록 용량은 작아진다. 위에 사진을 참고로 하자면 

Disk가 용량이 가장 많고 Registers 가 가장 빠르다 라고 해석 할 수 있다. 

 

이러한 특징 때문에 메모리는 [속도]와 [용량]에 따라서 특성에 맞게 역할을 나누어 사용된다.

위에 사진을 참고로 하자면

Disk가 용량이 가장 많고 Registers 가 가장 빠르다 라고 해석 할 수 있다. 

 

 

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메모리에는 데이터 지역성의 원리라는 것이 존재한다. 

 

자주 쓰이는 데이터는 시간적 / 공간적으로 한 곳에 몰려 있을 가능성이 높다.

 

1. 시간 지역성 ( Temporal Locality )

우리가 for문을 돌려서 i 를 선언 했을 경우 i 는 for문이 끝날 때 까지 계속 쓰일 확률이 높다.

 

2. 공간 지역성 ( Spatial Locality ) 

for문에서 배열[] 에 접근 하였을 때,

해당 배열이 위치한 메모리 공간의 내용은 for문이 끝날 때 까지 계속 쓰일 확률이 높다. 

 

지역성에 관하여 이야기하는 것의 핵심은 

효율성의 문제이다.

결국 결과물은 같을 것이다. 하지만 앞으로 일어날 일에 대한 예측을 통한 효율적인 작업 그리고 

아닐경우의 효율성은 완전히 다를 것이다. 

 

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자 그래서 캐시가 뭐냐고?

 

결국 우리가 한 이야기는 

• 메모리는 [속도]와 [용량]에 따라서 특성에 맞게 역할을 나누어 사용된다. 
• 앞으로 일어날 일에 대한 예측을 통한 효율적인 작업.

정도이다. 

 

캐시는 

 

이다.

 

즉, 나중에 필요할 수도 있는 무언가를 저장하고 이를 활용하여 빠른 작업 처리를 돕는것이다. 

 

캐시를 이해함에 있어서 키워드는 두가지다 [원본] vs [복사본] 

 

원본 데이터와는 별개로 자주 쓰이는 데이터들을 복사해둘 캐시공간을 마련한다. 

이 자주 쓰이는 데이터를 요청하면 원본 데이터로 가기 전에 먼저 캐시를 확인한다. 

캐시에 원하는 데이터가 있으면 굳이 원본데이터에 들리지 않고 바로 응답 할 수 있다. 

캐시에서 데이터가 없어지는 경우는 어떤것 들이 있을까?

 

• 너무 오래되어 최신성을 잃었을 경우 다시 가져오게(갱신) 된다. 
• 아까 메모리의 특징상 캐시는 저장 공간이 넉넉하지 않다.                                                                                               때문에 공간이 모자라게 되면 안 쓰는 데이터부터 삭제하여 공간을 확보한다.

 

 

 

 

 

 

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=c33ojJ7kE7M