가비지 컬렉션(GC) 원리와 메모리 관리

컴퓨터공학

가비지 컬렉션(GC) 원리와 메모리 관리

nyambu 2025. 3. 18. 18:30

1. 가비지 컬렉션(GC)란?

가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC)은 프로그래밍 언어에서 더 이상 사용되지 않는 메모리를 자동으로 정리하는 기능이다. C, C++ 같은 언어는 개발자가 직접 메모리를 할당(malloc)하고 해제(free)해야 하지만, Java, Python, C# 같은 언어는 GC를 활용하여 메모리를 자동으로 관리한다.

- GC의 주요 역할

불필요한 객체 삭제 → 사용되지 않는 객체를 탐색 후 자동 제거
메모리 누수 방지 → 계속 사용되지 않는 메모리가 남아있는 문제 해결
프로그램 안정성 향상 → 명시적인 메모리 해제 오류를 줄여 안정적인 실행 환경 제공

2. 가비지 컬렉션의 동작 방식

GC는 프로그램에서 더 이상 사용되지 않는 객체를 탐색하고 자동으로 제거한다. 하지만 모든 객체를 무조건 삭제하는 것이 아니라, 객체가 사용 중인지 확인하는 알고리즘을 활용한다.

- GC의 기본적인 동작 과정

루트(Root) 객체 찾기 → 실행 중인 객체를 기준으로 탐색 시작
객체 참조 확인 → 참조되지 않는 객체를 찾아 식별
메모리 해제 → 참조되지 않는 객체를 메모리에서 제거
메모리 단편화 방지 → 가비지 컬렉션 후 메모리를 정리하여 연속된 공간 확보

3. 주요 가비지 컬렉션 알고리즘

GC는 여러 가지 방식으로 불필요한 메모리를 정리하며, 대표적인 알고리즘은 다음과 같다.

3-1. 참조 카운팅(Reference Counting)

객체가 몇 개의 참조를 받고 있는지 참조 횟수를 저장하여 관리
참조 횟수가 0이 되면 자동으로 메모리 해제

장점 → 간단한 방식, 실시간으로 관리 가능
단점 → 순환 참조(Circular Reference) 문제 발생 가능 (서로가 서로를 참조하는 경우 해제되지 않음)

3-2. 마크 앤 스위프(Mark and Sweep)

루트 객체부터 시작해 참조된 객체를 탐색(mark)
참조되지 않은 객체를 제거(sweep)

장점 → 순환 참조 문제 해결
단점 → GC 실행 시 프로그램이 멈출 가능성 있음 (Stop-The-World 현상)

3-3. 세대별 가비지 컬렉션(Generational GC)

객체를 생존 기간에 따라 분류(Young, Old 세대)하여 GC 효율성을 높임
Young 세대(GC 자주 실행), Old 세대(GC 적게 실행)

장점 → 전체 메모리를 스캔하는 부담 줄여 성능 향상
단점 → 특정 시점에 대량 객체 삭제 시 성능 저하 가능

4. 프로그래밍 언어별 GC 특징

- Java의 GC (JVM)

JVM(Java Virtual Machine)이 Garbage Collector를 자동 실행
대표적인 GC 알고리즘 → G1 GC, ZGC, Parallel GC
System.gc() 호출 시 강제 GC 실행 요청 가능 (하지만 권장되지 않음)

- Python의 GC

Python의 메모리 관리 → 참조 카운팅(Reference Counting) + 사이클 탐지(Cyclic Garbage Collection)
gc 모듈을 사용하여 수동으로 GC 실행 가능 (gc.collect())

- JavaScript의 GC (V8 엔진)

마크 앤 스위프 방식 사용
객체 참조가 사라지면 자동으로 GC 실행
setTimeout 등 비동기 작업에서 메모리 관리 필요

5. 가비지 컬렉션 최적화 방법

GC는 자동으로 동작하지만, 잘못된 메모리 사용 습관은 성능 저하를 초래할 수 있다. GC 성능을 높이기 위해 최적화해야 하는 사항은 다음과 같다.

5-1. 불필요한 객체 생성을 줄인다

같은 데이터를 여러 번 생성하는 대신 재사용 가능하도록 설계
예제: StringBuffer 사용 (Java)

String s1 = "Hello";
String s2 = s1 + " World";  // 새로운 문자열 객체 생성 → 불필요한 메모리 사용

StringBuilder sb = new StringBuilder("Hello");
sb.append(" World");  // 기존 객체를 활용 → 메모리 절약

5-2. 순환 참조(Circular Reference) 방지

서로 참조하는 객체가 메모리에서 해제되지 않는 문제 해결
WeakReference 사용 (Java)
del 키워드로 명시적 삭제 (Python)

import gc

class A:
    def __init__(self):
        self.ref = None

a = A()
b = A()
a.ref = b  # 순환 참조 발생
b.ref = a

del a
del b
gc.collect()  # 강제 가비지 컬렉션 실행

5-3. GC 실행 최소화

Java에서는 JVM 옵션(-Xms, -Xmx)을 조정하여 GC 실행 빈도를 줄일 수 있음
불필요한 System.gc() 호출을 피해야 성능 저하 방지

6. GC 튜닝과 메모리 성능 최적화

GC(Garbage Collection)는 메모리를 자동으로 관리하지만, 잘못된 메모리 사용 습관이나 부적절한 GC 설정은 프로그램 성능 저하를 유발할 수 있다. 따라서 GC 튜닝을 통해 불필요한 GC 실행을 줄이고, 애플리케이션의 메모리 사용 효율을 높이는 것이 중요하다.

6-1. GC 튜닝 기법

1) JVM 옵션을 활용한 GC 최적화 (Java)

Java에서는 JVM 옵션을 조정하여 GC의 동작 방식을 최적화할 수 있다. 특정 GC 알고리즘을 선택하고, 힙 메모리 크기를 조절하면 불필요한 GC 실행을 줄이고 성능을 높일 수 있다.

GC 알고리즘 선택
- -XX:+UseG1GC → G1 GC 사용 (대용량 애플리케이션에 적합)
- -XX:+UseParallelGC → 병렬 GC 사용 (멀티코어 환경에서 유리)
- -XX:+UseZGC → 낮은 지연 시간을 보장하는 ZGC 사용 (최신 GC 기술)
힙 메모리 크기 조정
- -Xms512m → 초기 힙 메모리를 512MB로 설정
- -Xmx4g → 최대 힙 메모리를 4GB로 설정
- -XX:NewRatio=2 → Young Generation과 Old Generation 비율 조정
GC 실행 기준 조정
- -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 → 힙 메모리 사용률이 45%를 초과하면 GC 실행

2) 메모리 풀 크기 조정

GC의 동작은 Heap 메모리와 관련이 깊다. Heap 메모리는 크게 Young Generation(새로운 객체 저장)과 Old Generation(오래된 객체 저장)으로 나뉘며, 적절한 비율을 조정하면 GC가 너무 자주 실행되는 문제를 줄일 수 있다.

NewRatio 조정
- -XX:NewRatio=2 → Young Generation과 Old Generation의 비율을 1:2로 설정
SurvivorRatio 조정
- -XX:SurvivorRatio=8 → Survivor 공간과 Eden 공간의 비율을 1:8로 조정하여, Young GC 효율성을 높임

이러한 튜닝을 통해 GC 실행 횟수를 최소화하고, 애플리케이션이 불필요하게 멈추는 문제를 방지할 수 있다.

6-2. GC 로그 분석을 통한 성능 모니터링

GC 튜닝을 진행할 때, 실제 GC가 얼마나 자주 실행되는지 확인하고 문제를 파악하는 과정이 필수적이다. 이를 위해 GC 로그를 활성화하고 분석하면 성능 저하 원인을 찾아낼 수 있다.

1) GC 로그 활성화 (Java)

Java에서는 GC 로그를 기록하는 옵션을 설정하여, GC 실행 빈도와 소요 시간을 확인할 수 있다.

-verbose:gc
-Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime,level,tags

-verbose:gc → GC 실행 정보를 콘솔에 출력
-Xlog:gc* → GC 실행 정보를 파일(gc.log)로 저장

이제 애플리케이션 실행 후 gc.log 파일을 열어 GC 실행 패턴을 분석할 수 있다.

2) GC 로그 분석 도구

GC 로그를 분석하여 튜닝 포인트를 찾는 대표적인 도구는 다음과 같다.

GCEasy → 웹 기반 GC 로그 분석 서비스
Garbage Cat → GC 성능 분석 및 시각화 제공
Eclipse Memory Analyzer (MAT) → 힙 덤프 분석 지원

이를 활용하면 GC 실행 주기, Stop-The-World 발생 빈도, 객체 할당 패턴 등을 상세히 분석하여 문제를 해결할 수 있다.

7. GC의 한계와 향후 발전 방향

GC는 자동 메모리 관리의 핵심 기술이지만, 여전히 몇 가지 한계를 가지고 있다. 특히 대규모 애플리케이션에서는 GC 실행이 성능 저하의 주요 원인이 될 수 있으며, 이를 해결하기 위한 새로운 기술이 계속 개발되고 있다.

7-1. GC의 주요 한계

1) Stop-The-World(세계 정지, STW) 현상

GC가 실행되는 동안 애플리케이션의 실행이 일시적으로 중단되는 문제가 발생할 수 있다. 이 문제를 "Stop-The-World(STW)"라고 하며, GC가 실행되는 동안 프로그램 응답 속도가 느려지거나 일시적인 성능 저하가 발생할 수 있다. 특히 실시간 서비스(게임, 금융, 스트리밍)에서는 STW가 발생하면 사용자 경험에 치명적인 영향을 줄 수 있다.

- 해결 방법

최신 GC 알고리즘(ZGC, Shenandoah GC) 사용 → STW 시간을 최소화
객체 할당을 줄여 GC 실행 빈도를 줄이는 방식 적용

2) 대량 데이터 처리 시 GC 부하 증가

대량의 데이터를 처리하는 애플리케이션에서는 객체 생성이 빈번하게 발생하여 GC 부하가 커질 수 있다. 특히 Old Generation(오래된 객체 저장 영역)에 많은 객체가 쌓이면 GC 실행 시간이 길어질 가능성이 크다.

- 해결 방법

객체 재사용(객체 풀 활용)
Old Generation에 남아 있는 객체를 줄이기 위해 메모리 최적화 전략 사용

3) 메모리 단편화 문제

GC가 여러 번 실행되면 Heap 메모리 내에서 사용되지 않는 공간이 조각처럼 남아 있는 현상(메모리 단편화)이 발생할 수 있다. 이는 메모리 할당 속도를 저하시킬 수 있으며, GC의 효율성을 떨어뜨리는 원인이 된다.

- 해결 방법

압축 GC(Compacting GC)를 통해 메모리를 정리
대형 객체 할당 시 주의 → 큰 객체가 많으면 메모리 단편화가 증가할 가능성이 높음

7-2. 최신 GC 기술과 향후 발전 방향

GC 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 최근에는 지연 시간(Latency)을 줄이고, 성능을 극대화하는 새로운 GC 알고리즘이 도입되고 있다.

1) 최신 GC 알고리즘

ZGC (Z Garbage Collector)
- JDK 11부터 도입된 최신 GC
- Stop-The-World 시간이 1ms 미만으로 매우 짧음
- 대규모 데이터 처리 애플리케이션에 적합
Shenandoah GC
- STW 시간을 줄이기 위한 GC
- 백그라운드에서 가비지 컬렉션을 실행하여 성능 최적화
- 실시간 애플리케이션(금융, 게임, 스트리밍)에 적합
G1 GC (Garbage First)
- 기존 GC보다 성능이 향상된 GC 알고리즘
- 멀티코어 환경에서 효율적인 가비지 컬렉션 수행
- JDK 9부터 기본 GC로 설정됨

2) 머신러닝을 활용한 GC 최적화

최근에는 머신러닝을 이용해 GC 실행 타이밍을 최적화하는 연구도 진행 중이다. 이를 통해 애플리케이션 실행 중 실시간으로 메모리 사용 패턴을 분석하여, GC를 실행할 최적의 시점을 결정할 수 있다.

- 예제: ML 기반 GC 최적화

GC 실행 주기를 머신러닝 모델이 자동 조정 → 불필요한 GC 실행 감소
객체 수명 패턴을 학습하여, Old Generation으로 이동할 시점을 자동으로 결정
실시간 시스템에서는 AI가 GC 실행을 제어하여 응답 속도 최적화