마스터 프로세스

마스터 프로세스는 웹 서버 아키텍처에서 핵심적인 관리자 역할을 수행한다. 대표적인 웹 서버 소프트웨어인 Nginx와 Apache HTTP Server는 마스터 프로세스를 중심으로 한 다중 프로세스 모델을 채택하고 있다. 이 구조에서 마스터 프로세스는 서버의 구동, 정지, 설정 재로드와 같은 전반적인 생명주기를 제어하며, 실제 클라이언트의 HTTP 요청 처리는 마스터 프로세스가 생성한 여러 워커 프로세스가 담당한다.

마스터 프로세스의 주요 기능은 워커 프로세스를 관리하고 모니터링하는 것이다. 서버가 시작되면 마스터 프로세스는 설정 파일을 읽고 지정된 수의 워커 프로세스를 생성한다. 이후 마스터 프로세스는 주기적으로 각 워커 프로세스의 상태를 확인하며, 비정상적으로 종료된 워커가 있으면 새로운 프로세스를 생성하여 교체한다. 이는 서버의 가용성과 안정성을 높이는 데 기여한다.

이러한 분리는 시스템 운영에 실질적인 이점을 제공한다. 예를 들어, 서버 설정을 변경한 후 재시작 없이 적용하기 위해 마스터 프로세스에 신호를 보내면, 마스터 프로세스는 기존 워커 프로세스들이 진행 중인 요청을 마무리하도록 한 후 새로운 설정으로 워커 프로세스들을 순차적으로 재생성한다. 이를 통해 서비스 중단 없이 설정을 갱신할 수 있다. 또한, 마스터 프로세스는 권한 분리에도 기여하여, 높은 권한으로 포트를 열고 낮은 권한의 워커 프로세스가 실제 작업을 수행하도록 구성해 보안성을 강화할 수 있다.

데이터베이스 서버는 마스터 프로세스 아키텍처를 활용하여 클라이언트 연결을 효율적으로 관리하고 데이터베이스 작업을 안정적으로 처리하는 대표적인 구현 예시이다. 이러한 서버는 PostgreSQL이나 MySQL과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 흔히 찾아볼 수 있다. 마스터 프로세스는 서버가 시작될 때 최초로 생성되며, 주요 포트에서 클라이언트의 연결 요청을 수신하는 역할을 담당한다.

클라이언트로부터 새로운 연결 요청이 들어오면, 마스터 프로세스는 새로운 워커 프로세스를 생성하거나 미리 준비된 프로세스 풀에서 가용한 워커를 할당한다. 이후 해당 클라이언트와의 통신은 전담 워커 프로세스가 맡아 처리하게 된다. 이 방식은 마스터 프로세스가 직접 모든 쿼리를 실행하는 부담을 덜어주고, 각 클라이언트 세션을 독립된 프로세스로 격리시켜 안정성을 높인다.

데이터베이스 서버에서 마스터 프로세스는 단순히 연결을 분배하는 것을 넘어, 시스템의 전반적인 상태를 감시하는 중요한 기능도 수행한다. 예를 들어, 비정상적으로 종료된 워커 프로세스를 정리하거나, 시스템 리소스 사용량을 모니터링하며, 필요 시 서버를 정상적으로 종료시키는 절차를 관리한다. 이는 데이터의 무결성과 서비스의 가용성을 유지하는 데 필수적이다.

이러한 구조는 다수의 동시 사용자를 지원해야 하는 엔터프라이즈 환경에서 특히 유용하다. 각 워커 프로세스가 독립된 메모리 공간에서 실행되므로, 한 연결에서 발생한 문제가 다른 연결이나 서버 전체에 영향을 미치는 것을 효과적으로 차단할 수 있다. 결과적으로 데이터베이스 서버는 마스터-워커 모델을 통해 확장성과 견고성을 동시에 확보한다.

분산 시스템에서 마스터 프로세스는 시스템 전체의 조정자 역할을 수행한다. 여러 대의 컴퓨터나 노드로 구성된 클러스터 환경에서 마스터 프로세스는 작업을 분배하고, 각 워커 노드의 상태를 모니터링하며, 장애 발생 시 복구 절차를 시작하는 등의 중앙 제어 기능을 담당한다. 이는 하둡의 네임노드나 쿠버네티스의 컨트롤 플레인과 같은 시스템에서 핵심 구성 요소로 작동한다.

마스터 프로세스는 분산 시스템의 가용성과 확장성을 보장하는 데 필수적이다. 클라이언트로부터의 요청을 받아 적절한 워커 노드에 할당하고, 노드 간의 작업 부하를 균형 있게 조정하는 로드 밸런싱을 수행한다. 또한 하트비트 메커니즘 등을 통해 워커 노드의 생존 여부를 지속적으로 확인하며, 특정 노드에 장애가 발생하면 다른 정상 노드에 그 작업을 재할당하는 장애 조치를 관리한다. 이러한 구조는 단일 장애점이 될 수 있으므로, 고가용성을 위해 마스터 프로세스 자체도 이중화 또는 클러스터링되어 구성되는 경우가 많다.

워커 프로세스는 마스터 프로세스에 의해 생성되고 관리되는 하위 프로세스이다. 마스터 프로세스가 시스템의 전체적인 제어와 조정을 담당한다면, 워커 프로세스는 실제 클라이언트 요청 처리나 계산 작업과 같은 구체적인 업무를 실행하는 역할을 한다. 이는 서버 아키텍처에서 흔히 볼 수 있는 패턴으로, 마스터 프로세스는 네트워크 연결을 수신하고, 이를 개별 워커 프로세스에 분배한다.

워커 프로세스는 일반적으로 독립적인 메모리 공간을 할당받아 실행되며, 이는 하나의 워커 프로세스에 문제가 발생하더라도 다른 워커 프로세스나 마스터 프로세스에 영향을 미치지 않도록 하는 격리 효과를 제공한다. 마스터 프로세스는 워커 프로세스의 상태를 모니터링하고, 필요 시 새로운 워커를 생성하거나 장애가 발생한 워커를 재시작하는 관리 기능을 수행한다.

이러한 구조는 동시성과 확장성을 높이는 데 기여한다. 들어오는 요청을 여러 워커 프로세스가 병렬로 처리함으로써 시스템의 전체 처리량을 향상시킬 수 있으며, 부하가 증가하면 마스터 프로세스가 워커 프로세스의 수를 동적으로 조정할 수 있다. 워커 프로세스 모델은 웹 서버 Nginx, 어플리케이션 서버, 그리고 다양한 분산 시스템 컴포넌트에서 널리 구현되어 있다.

프로세스 풀은 운영 체제에서 미리 생성해 놓은 프로세스들의 집합을 가리킨다. 이 풀에 속한 프로세스들은 일반적으로 대기 상태로 존재하다가, 작업이 요청되면 즉시 할당되어 실행된다. 작업이 완료되면 프로세스는 종료되지 않고 다시 풀로 반환되어 다음 작업을 기다린다. 이 방식은 특히 웹 서버나 데이터베이스 서버와 같이 짧은 작업을 빈번하게 처리해야 하는 서버 애플리케이션에서 널리 사용된다.

프로세스 풀의 주요 목적은 프로세스 생성과 종료에 따른 오버헤드를 줄이는 것이다. 운영 체제가 매번 새로운 프로세스를 생성하고 초기화하는 작업은 상대적으로 많은 시스템 자원과 시간을 소모한다. 프로세스 풀은 이러한 생성 비용을 애플리케이션 초기화 시점에 한 번만 지불하고, 이후에는 재사용함으로써 시스템의 전반적인 처리량을 향상시키고 응답 시간을 단축한다.

프로세스 풀을 관리하는 주체는 일반적으로 마스터 프로세스이다. 마스터 프로세스는 풀의 크기를 초기에 설정하고, 필요에 따라 워커 프로세스를 생성하여 풀을 채운다. 이후 들어오는 클라이언트 요청을 풀 내의 유휴 워커 프로세스에게 분배하는 역할을 담당한다. 이는 다중 프로세싱 환경에서 효율적인 자원 관리를 가능하게 하는 일반적인 패턴이다.

프로세스 풀의 크기는 고정적일 수도 있고, 시스템 부하에 따라 동적으로 조정될 수도 있다. 풀 크기가 너무 작으면 많은 요청이 대기하게 되어 성능이 저하될 수 있으며, 너무 크면 불필요한 메모리 점유로 인해 시스템에 부담을 줄 수 있다. 따라서 적절한 풀 크기 설정과 모니터링은 시스템 자원 관리의 중요한 부분이다.

다중 프로세싱은 하나의 컴퓨터 시스템에서 두 개 이상의 중앙 처리 장치를 사용하여 여러 개의 프로세스를 동시에 실행하는 처리 방식을 가리킨다. 이는 단일 CPU만을 사용하는 단일 프로세싱과 구분되는 개념으로, 병렬 처리를 통해 시스템의 전체적인 처리 성능과 신뢰성을 높이는 데 목적이 있다.

다중 프로세싱 시스템은 사용되는 CPU들이 메모리나 입출력 장치 등의 시스템 자원을 어떻게 공유하는지에 따라 대칭형과 비대칭형으로 나뉜다. 대칭형 다중 처리에서는 모든 CPU가 동등한 지위를 가지며 운영 체제와 작업을 공유하여 실행한다. 반면 비대칭형 다중 처리에서는 하나의 마스터 프로세스를 담당하는 CPU가 나머지 종속적인 CPU들에게 작업을 할당하고 통제하는 구조를 가진다.

이 방식은 고성능 컴퓨팅, 서버, 그리고 신뢰성이 요구되는 임베디드 시스템 등에서 널리 활용된다. 여러 프로세스가 물리적으로 분리된 CPU에서 실행되므로, 하나의 CPU에 장애가 발생하더라도 시스템 전체의 작동이 중단되지 않는 장점을 제공한다. 이는 고가용성과 내결함성을 요구하는 환경에서 특히 중요하다.

다중 프로세싱은 멀티태스킹이나 멀티스레딩과 혼동될 수 있으나, 근본적으로 다른 개념이다. 멀티태스킹은 하나의 CPU가 시간을 나누어 여러 작업을 실행하는 것이고, 멀티스레딩은 하나의 프로세스 내에서 여러 실행 흐름을 다루는 것이다. 반면 다중 프로세싱은 하드웨어 수준에서 복수의 CPU를 활용하는 것을 의미한다.