'코딩'에 해당되는 글 4건

  1. 2011.05.14 기본 타입 간 (무분별한) 변환은 자제합시다 (3)
  2. 2011.02.19 Bitwise Switch (2)
  3. 2010.04.26 std::unique_ptr
  4. 2009.11.07 C/C++의 몇 가지 키워드들 (1)

기본 타입 간 (무분별한) 변환은 자제합시다

개발 2011.05.14 01:59

 요새 하는 일 중 상당 부분이 대개 남이 짜놓은 코드에서 발생하는 버그들을 잡는 것인데, 이 버그들을 보다보면 여러 가지 생각을 하게 된다. 전생에 내가 뭘 잘못했길래 ... 같은 부류의. 내가 폭력적인 싸이코패스였다면 좀 달라졌을까? (...)


 이 중 상당수는 아주 기초적인 부분들을 신경쓰지 않아서 발생하는 버그다. 코드를 작성하기 시작할 때 최소한의 원칙을 세우고 거기에 대해 약간만 신경을 써주면 애초에 발생하지 않았을 버그들이지만, 그 시점에 치르는 약간의 비용이 아까워서/혹은 아예 그런 생각 자체를 못해서 차후에 1주~1달 가까이를 무의미하게 소모하게 된 것이다. 특히나 해당 코드를 작성한 사람이 아니라 대개 다른 사람이 삽질을 해야 한다는 점에서 질이 아주 안 좋다고 볼 수 있다. -_-


 아래에서 드는 몇 가지 사례는 프로그래밍에 있어서 기본 중 기본이라고 할 수 있는 기본 형 변환조차 제대로 다루지 못하여 발생한 버그 혹은 문제들이다.



  • signed/unsigned 정수형 간의 경계 없는 사용

 C/C++은 signed/unsigned 형을 구분하여 사용하며, 표준 라이브러리에서도 size_t, ptrdiff_t 등의 형태로 이 둘 모두를 사용하기 때문에 언어를 사용하는 입장에서 "signed 형만 골라 쓴다" 식의 고유한 정책을 취하기는 쉽지 않다. 게다가 이에 관련된 형 변환 정책은 직관적이지 못하고[각주:1], 자칫 잘못하면 off-by-one 에러와 함께 엮여 무한 루프를 만들어 내는 지옥도를 보기 십상이라 이는 언어 설계의 미스로 자주 지적된다.


 signed/unsigned 정수형 간의 비교 연산으로 인한 버그는 좀 식상한 이야기이니 다른 케이스를 이야기해보자. unsigned 정수형은 추상대수학에서 말하는 기본적인 환 ring 의 일종으로 덧셈, 곱셈이 수학적으로 잘 정의 well-define 된다. 이러한 수학적인 우아함 때문에 현존하는 거의 모든 아키텍쳐에서는 연산 과정에 오버플로가 일어나도 해당 결과에 UINT_MAX로 나머지 연산을 한 값이 나오도록 정의하며, C 표준도 그러하다.


 다만 signed 정수형에서 발생하는 overflow의 경우 C 언어 표준에 따르면 그 처리 방법은 미정의이다. 허나 2의 보수 체계를 택하는 대개의 아키텍쳐에서 signed 정수형과 unsigned 정수형의 차이란 비트값을 정수로 변환할 때 사용하는 다항식의 최상단 계수가 음수냐 양수냐 밖에 없으므로 회로를 간단하게 만들기 위해 이 둘 사이의 덧셈과 곱셈은 호환되게 만드는 경우가 많다. 그런 관계로 컴퓨터 구조를 어설프게 알고 있는 경우 이 둘 사이를 마음대로 오가도 문제 없다고 생각하는 경우가 있다.


 헌데 나눗셈과 나머지 연산이 나오면 이야기가 좀 다르다. signed와 unsigned에 적용되는 연산이 완전히 다른 것이다. 여기에 동일한 크기의 정수형 사이의 signedness 캐스팅에는 signed->unsigned 캐스팅이 이루어진다는 기본적인 캐스팅 원칙이 함께 적용되면 프로그래머 입장에서 어떤 연산이 적용될지 한 눈에 파악하기가 어려워진다.



 일례를 들어보겠다. 어떤 코드에서는 시점을 나타내기 위한 타입으로 아래와 같이 unsigned int를 사용한다고 치자.


typedef unsigned int TimeType;

 일반적으로 시점은 음의 값을 가질 이유가 없으며, timeGetTime 등을 사용하여 시간 값을 가져오는 경우 표현 가능한 기간에 현실적인 수준의 제약이 있는 점 등을 감안하면 이는 어느 정도 합리적인 선택이다. 그런데 여기에서 모종의 이유로 인해 시차를 표현하기 위한 용도로도 저 타입을 함께 사용하기로 했다. 게임으로 치자면 쿨다운이라거나 마법의 시전 시간 등도 포함될 것이다. 일반적인 경우라면 이 역시 대개 양의 값을 가질테니 큰 문제는 없을터다.


const TimeType Cooldown::getAppliedCooldownTime()
{
	return baseCooldown_ - cooldownBonus_/divisionFactor_;
}

 원래는 쿨다운 보너스는 양수 값만 가지고, 나누기 계수는 그 때 그 때 다른 값을 가진다고 치자. 그런데 어느 날 이걸 페널티로도 써보겠다는 멋진 생각 아래 기획에서 보너스 값에 음수 값을 넣기로 하였다고 치자. 코드에 대해 잘 모르는 경우라면 충분히 있을 법 한 일이다. 여기에 나누기 계수로 2를 넣는다면 저 함수의 반환 값은 대략 21억 가량이 나올 것이다. 대충 짠 코드 하나 덕분에 스킬 하나의 쿨다운 시간이 몇 개월이 되어 버린 멋진 결과다.


 unsigned와 signed를 섞어 쓰는 코드의 악랄함은 unsigned 정수형의 수학적인 우아함과 더불어 이에 완전히 호환되는 2의 보수 모델 덕분에 어지간하면 큰 문제 없이 잘 돌아 간다는 것에 있다. 그래서 C4018 같은 경고가 나와도 그냥 무시하는 코드도 많고, 경고조차 안 나오는 연산 코드에 대해서는 그 위험성조차 인지하지 못하는 사람들이 대부분이다. 이런 걸 당연하게 여기기 시작하면 이런 문제가 발생해도 잡아내기가 무척 힘들다.



  • 부정확한 부동 소수점을 정수형으로 캐스팅함으로 생기는 오차

 정수와 부동 소수점 사이를 오가는 코드 역시 주의 대상인데, 이런 코드에는 세 가지 문제점이 있다.



 하나는 정밀도 문제다. 부동 소수점은 정확한 수가 아닌 근사값이다. 특히나 십진법을 사용하는 입장에서 자주 사용하게 되는 수 대부분은 부동 소수점으로 정확한 값을 표현할 수 없다. 이런 근본적인 문제와 더불어 부동소수점을 정수형으로 캐스팅하는 연산이 단순한 절삭 연산이라는 점 때문에 0.00001 가량의 작은 오차가 1로 확 벌어지는 경우가 발생할 수 있다. 이를테면,


int value = 1000 * 1.7 * 1.14;

 정상적인 계산이라면 위의 값은 당연히 1938이 나와야 한다. 그런데 내 컴퓨터에서 돌리면 1937이 나온다. 사실 이건 양반이다. 심지어는 비트 레벨에서 완전히 동일한 double 두 값을 뺐는데도 0이 안 나오는 경우도 있을 수 있다. 대부분의 컴파일러에는 이런 비일관성을 줄이는 옵션도 있지만, 이는 프로그램의 속도에 악영향을 준다.



 더 큰 문제는 다른 컴퓨터/플랫폼에서도 항상 똑같은 결과가 나온다는 보장이 없다는 것이다. 이는 부동소수점 연산에는 여러 가지 방식이 있기 때문인데, 이로 인해 부동소수점 연산은 비결정적인 non-deterministic 특성을 띄게 된다. lockstep 류의 네트워크 동기화를 사용하거나 로직이 재연 가능해야 하는 경우에는 이렇게 작은 차이도 치명적이라 floating point determinism을 확보하기 위해 벼라별 삽질을 다 하는 마당에, 이런 작은 오차가 정수형 연산까지 번져 버리면 곤란하다.



  • 타입 간 표현 가능한 수치 범위의 차이로 인한 오버플로 문제

 또 하나의 문제는 타입 간 캐스팅으로 인해 생기는 오버플로다. 정수형끼리의 캐스팅을 다루는 경우는 대개 해당 타입들의 범위를 잘 알고 있다. 그렇기에 오버플로가 일어날 가능성이 아무래도 더 명백하게 드러나서 대부분 크게 문제가 되지는 않는다. 보통 이 경우는 연산으로 인한 오버플로가 더 문제다.


 그런데 부동소수점 실수형의 범위는 대부분 아주 큰 값, 심지어는 무한대로도 생각하는 경향이 있어서 오버플로가 발생할 가능성에 대해서는 아무래도 둔감하다. 실제로 발생하는 경우도 극히 드믈다. 그런데 유의해야 하는 경우가 있으니 바로 실수가 정수형 변수로 캐스팅되는 경우다. 예를 들어 소수점 이하 2자리를 정수형으로 반환하려는 의도의 아래 코드를 보자. (양수만 입력된다고 가정하자.)


const int32_t getFractional2(const float positiveInput)
{
    return (positiveInput - static_cast<int32_t>(positiveInput)) * 100.0f;
}

 아주 간단한 코드지만 버그를 가지고 있다. positiveInput이 만약 int32_t의 범위를 넘어선다면 이 코드의 결과는 미정의다. 해당 캐스팅이 어떤 결과를 가져올지는 플랫폼마다 다르겠지만, 내가 사용하는 플랫폼에서는 0x80000000가 나온다. 이 문제를 해결하려면 내림을 위해 int 캐스팅을 사용할 게 아니라 아래와 같이 floor 함수를 사용해야 한다. 이 경우 괄호 안의 표현식은 0.0 ~ 1.0 사이의 값을 가지게 되므로 오버플로가 일어나지 않는다.


const int32_t getFractional2(const float positiveInput)
{
    return (positiveInput - std::floor(positiveInput)) * 100.0f;
}

 사실 이 코드는 정밀도 한계 때문에 입력이 천만만 넘어가도 0만 반환하므로 별 의미 없는 문제일지도 모른다. 하지만 함수의 스펙대로 0~100 사이의 값이 반환되는 것과 예측 불가의 미정의된 값이 반환되는 것은 완전히 다른 이야기다. 입력의 범위를 확신할 수 있는 상황이 아니라면 가급적 오버플로가 일어나지 않게 방어적으로 코드를 짜는게 맞다. 산술 연산으로 인해 생기는 오버플로는 잡아내기 힘들지만, 캐스팅으로 인해 생기는 오버플로는 비교적 잡아내기 쉬우니 그리 어려운 일도 아니다. 단지 귀찮을 뿐.



  • 정수 - 실수 간 캐스팅 오버헤드

 이건 버그는 아니지만 한번 짚고 넘어갈 만한 부분이다. 정수형/실수형을 택할 수 있는 상황에서 속도 문제 때문에 정수형을 고집하는 사람들이 의외로 많다. 정수형 계산이 실수형 계산에 비해 빠른 것은 사실이다. 하지만 여러 분야에 있어 부동 소수점 연산 속도는 매우 중요하기 때문에 구조적으로 많은 최적화가 이루어졌고, 대부분의 프로세서는 부동 소수점 연산만을 위해 물리적/논리적으로 많은 자원을 할당해둔다. 이런 배려 덕분에 나눗셈 연산 정도를 제외하면 정수 연산과 부동소수점 연산의 속도 차이는 생각만큼 크지 않다.


 이를 위해 희생한 부분 중 하나가 있으니 바로 정수/실수 사이의 캐스팅에서 발생하는 오버헤드다. x86을 포함한 상당수의 아키텍쳐에서는 간결한 구조를 위해 FPU를 독립적으로 다루며, 레지스터 역시 정수형과 부동소수점형이 따로 분리되어 관리된다. 즉, 정수형과 실수형 사이의 캐스팅이 이루어진다는 것은 레지스터에 있는 정수형 레지스터에 저장된 값을 메모리로 빼놨다가 다시 실수형 레지스터로 옮겨가는 과정을 수반한다는 이야기다. 캐스팅 연산 자체의 비용은 그리 크지 않더라도 이런 메모리 연산 과정이 수반되기 때문에 가급적 피하는게 좋다.


 이런 구조를 모른다면 최적화라는 명분 하에 멀쩡한 float형 변수들을 전부 int로 바꾸고 여기에다 실수 상수들을 곱하고 나누는 삽질을 하는 것도 충분히 가능한 이야기이고 또 자주 일어나는 일이다. 어설픈 프로그래머보단 컴파일러가 미세 최적화는 훨씬 잘하니 아예 손을 안 대는게 낫다.



 이론은 이러한데, 아래의 코드를 가지고 실제로도 그런가를 확인해보았다.


const int ArraySize = 10000000;
const int IterationCount = 20;

int    cast[ArraySize];
float pureFloat[ArraySize];
int    pureInt[ArraySize];

#pragma optimize("", off)
void integerCast()
{
    for (int j = 0; j < IterationCount; j++) {
        for (int i = 0; i < ArraySize; i++) {
            cast[i] *= 1.1f;
        }
    }
}

void pureInteger()
{
    for (int j = 0; j < IterationCount; j++) {
        for (int i = 0; i < ArraySize; i++) {
            pureInt[i] *= 11;
        }
    }
}

void pureFloatingPoint()
{
    for (int j = 0; j < IterationCount; j++) {
        for (int i = 0; i < ArraySize; i++) {
            pureFloat[i] *= 1.1f;
        }
    }
}
#pragma optimize("", on)

 컴퓨터마다 그 결과가 다르겠지만, 내 경우는 순수 실수 사이의 연산이 정수와 실수를 섞은 경우보다 1.7 ~ 1.8배 가량 빨랐고, 순수 실수와 순수 정수 연산 사이에서도 큰 수준의 차이는 없었다. 루프에 들어가는 오버헤드나 pragma 때문에 놓친 공격적인 최적화의 기회까지 감안하면 실제론 이보다 더 크게 차이난다고 봐도 될 것이다. 물론 저렇게 무식하게 곱연산만 하는 경우는 없겠지만, 적어도 성능 때문에 정수형을 쓸 필요는 없다는 근거 정도는 되리라 생각한다. 부동소수점을 써선 안 되는 경우는 정밀도 문제가 엮여 있거나 연산의 일관성이 필요한 경우지, 적어도 높은 성능이 필요한 경우는 아니다.



 마지막으로 이런 문제점들이 모이고 모여 총체적 난국을 만들어내는 코드 하나를 살펴보도록 하자. 위에 나온 예시와 같이 시간을 표현하기 위해 unsigned 정수형을 사용하는 코드다.


...

    TimeType baseCastingTime_;
    TimeType castingTimePerLevel_;
    float castingTimeFactor_;

...

const TimeType Casting::getCastingTime(const int32_t skillLevel)
{
    return baseCastingTime_ * castingTimeFactor_ +
           castingTimePerLevel_ * skillLevel;
}

...

TimeType castingTime = casting.getCastingTime(skillLevel);

...

 baseCastingTime_이 300, castingTimePerLevel_이 -50, castingTimeFactor_가 1.0f, skillLevel이 3이라고 치자. 그럼 어떤 값이 나올까? signedness를 떠나 상식적으로 생각해보면 당연히 150이 나와야 한다. 그리고 실제로 돌려보니 150이 나왔다. 문제 해결! ... 이면 여기에 이렇게 글을 썼을리가 없다. -_-


 x86, 윈도우즈 플랫폼에서 위의 코드를 수행하면 확실히 150이 나온다. 그런데 x64로 컴파일해서 돌리면 0이 나온다! 어셈도 안 쓰고 플랫폼 의존적인 함수도 없이 순수 C++ 표현식만 썼음에도 플랫폼마다 다른 결과가 나오는 대단한 코드를 만들어 버린 것이다. -_-



 이런 결과가 나오는 까닭은 이렇다. (1) castingTimeFactor와 baseCastingTime을 곱하면 암묵적으로 float 캐스팅이 이루어진다. (2) 그리고 castingTimePerLevel과 skillLevel을 곱하면 역시 암묵적으로 TimeType으로 캐스팅된다. (3) 최종적으로 이 둘을 더한 결과는 float이고, 함수는 이를 다시 TimeType으로 캐스팅하여 반환한다.


 문제는 2번과 3번이다. 2번에서는 약 42억 가량의 unsigned 값이 들어가고, 3번에서 둘을 더한 float 값 역시도 42억 가량의 값이 들어가게 된다. 이 때 부동소수점 정밀도 문제로 인해 아래 9비트 만큼의 정보가 잘려 나가면서 정확히 2의 32승을 가리키는 값이 되어버리고, 이 값이 unsigned 정수로 캐스팅되면 0이 된다. 음수가 unsigned 정수형에 들어갈 때 내부적인 표현이 부동소수점 정밀도 문제와 겹치면서 문제가 발생한 것이다.



 그렇다면 의문점이 남는다. 왜 32비트에서는 제대로 된 값이 나왔나? 생성된 어셈 코드를 보면 32비트에서는 계산된 FPU 레지스터의 결과값(3)을 바로 정수형으로 치환해서 메모리에 저장하는 코드가 생성된다. 여기에서 한 가지 알아둬야 할 점은 x86 아키텍쳐의 FPU 내부에서 이루어지는 연산은 기본적으로 80비트 부동소수점을 다룬다는 점이고, 이 레지스터에 저장되는 값은 32비트 정수를 손실 없이 저장할 수 있다. 여기에 80비트->32비트 부동소수점 변환 과정이 생략되고 바로 정수형으로 캐스팅되므로 저렇게 올바른 값이 나오는 것이다. 실제로 float 형으로 한 번 지역 변수에 저장했다가 반환하면 64비트처럼 0이 반환된다.


 그런데 64비트는 MMX 명령어를 이용하여 부동소수점 연산을 수행하는 코드를 만들어 냈다. 이게 내부적으로 어떤 과정을 거쳐 수행되는지는 모르겠으나, 해당 명령어들이 수행되는 과정들을 관찰해보면 32비트와는 다르게 별다른 변환 과정 없이 32비트 부동소수점만을 이용하여 계산이 이루어지는 것을 볼 수 있다. 어떻게 보자면 이 쪽이 좀 더 일관성 있는 동작을 한다고 볼 수도 있다.



 결론은 간단하다.


  • 기본형 간의 불필요한 캐스팅이 일어나는 상황은 최대한 줄이도록 한다.
  • 연산은 가급적 같은 타입의 변수끼리 하도록 한다. 즉, 암묵적인 캐스팅을 자제한다.
  • 타입 간의 경계에서 일어나는 캐스팅은 정밀도나 범위등을 고려하여 주의 깊게 수행하도록 한다.

 위의 사례를 보면 알 수 있겠지만 unsigned형과 더불어 정수와 실수형을 마구 섞어쓰면 아주 사소해보이는 표현식 수행을 이해하는 일도 아주 피곤한 일이 되어버린다. 생각해보면 해결해야 할 문제의 본질과 전혀 상관 없는 저런 지식들을 프로그래머가 일일히 알아야 할 이유는 전혀 없다. 하지만 C/C++가 애초부터 잘못 설계된 언어인 관계로 어쩔 수 없다. 가급적이면 저런 상황 자체를 안 만드는 게 차선책이다.

  1. 심플하긴 하다. 크기가 같으면 signed를 unsigned로 캐스팅하며 다르면 더 큰 signed 형으로 캐스팅한다. 다만 언제는 signed로, 언제는 unsigned로 캐스팅하는 비일관성이 문제다. [본문으로]

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Bitwise Switch

개발 2011.02.19 01:56

 코딩하다 비트셋을 쓰면 아래 같이 각 플래그들을 검사해서 해당되는 경우 관련 작업을 수행하는 식의 코드를 줄줄이 작성하는 경우가 가끔 있다.


if (bitset & FLAG_A) {
	/* A 플래그와 관련된 작업들 */
}

 ...

if (bitset & FLAG_Z) {
	/* Z 플래그와 관련된 작업들 */
}


 오늘 위와 같은 코드를 보다가 아래처럼 비트셋에 적용되는 switch 문이 있으면 좋겠다는 생각이 들어서 검색해보았는데 못 찾아서 (그 이유는 아래에서 밝혀진다 -_-) 직접 만들어 보기로 하였다.


bitwise_switch(bitset) {
	case FLAG_A: /* A 플래그와 관련된 작업들 */

	...

	case FLAG_Z: /* Z 플래그와 관련된 작업들 */
}


 사실 구현 자체는 그리 어려운게 아니지만 비트 연산을 이용한 몇 가지 트릭이 필요했다. 일단 코드는 아래와 같다.

 
// Calculate LSB index in O(1) using de bruijn sequences.
// For more information, read "Using de Bruijn sequences to index a 1 in a computer word"
inline const int GetLSBIndex(const uint32_t LSB)
{
	static const uint32_t DeBruijnConstant32 = 0x077CB531U;
	static const int32_t HashTable[32] =
	{
		 0,  1, 28,  2, 29, 14, 24,  3,
		30, 22, 20, 15, 25, 17,  4,  8,
		31, 27, 13, 23, 21, 19, 16,  7,
		26, 12, 18,  6, 11,  5, 10,  9
	};

	return HashTable[static_cast(LSB * DeBruijnConstant32) >> 27];
}

inline const uint32_t ExtractLSB(uint32_t& bitset)
{
	uint32_t LSB = bitset & (-bitset);
	bitset = bitset ^ LSB;
	return LSB;
}

#define bitwise_switch(bitset) \
	for (uint32_t __bitset__ = bitset; __bitset__ != 0;) \
		switch (GetLSBIndex(ExtractLSB(__bitset__))) \


 동작은 아주 간단하다. 주어진 비트셋에서 Least Significant Bit를 추출한 뒤 추출한 LSB의 위치를 계산, 이 값을 switch-case 문으로 넘기는 것을 반복하는 것이다.
 
 위 코드에서 함수 ExtractLSB는 주어진 비트셋에서 LSB를 뽑아내는 비트 연산 기법인 bitset & (-bitset)을 구현한 코드로 쉽게 이해할 수 있다. 함수 GetLSBIndex는 주어진 LSB 값을 받아 오프셋을 계산하는 함수인데, 이를 위해 De Bruijn 수열을 이용, Perfect hash function을 만들어 사용한다. 알고리즘의 원리가 궁금하신 분들은 이 논문을 참조하시면 되겠다. 비트 값을 굳이 이렇게 오프셋 값으로 바꿔서 사용하는 이유는 switch-case 분기문에 주어지는 인자가 연속된 정수 값인 경우 컴파일러가 이를 점프 테이블을 이용하는 간접 분기문으로 바꾸는 최적화를 해주기 때문이다.


 최적화가 목표였던 건 아니지만 그래도 각각의 비트에 대한 분기 처리가 O(1)에 처리되도록 신경을 썼으니 처리 속도가 궁금해진다. 그렇다면 이 기법을 이용하는 경우 속도가 얼마나 빨라질까? 불필요한 비트 검사가 생략되니 빨라질 수도 있겠지만, 비트 하나를 검사하는데 들어가는 비용이 확연히 커졌으니 느려질 수도 있다. 과연 결과는?


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 오늘의 교훈: 최적화 같은거로 고민하지 말자. 최적화로 얻는 시간보다 최적화에 들이는 시간이 더 많을거다. -_-;;

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std::unique_ptr

개발 2010.04.26 22:32

 C++ 차기 표준인 C++0x에서는 다양한 언어적 차원의 기능과 라이브러리들이 추가되었는데, 라이브러리 중 unique_ptr라는 상당히 흥미로운 물건이 추가되었다. 이 클래스의 역할은 기존의 auto_ptr 클래스를 대체하는 것인데, 이를 이해하려면 auto_ptr에 대해 어느 정도 이해가 필요하다.

 
 auto_ptr는 C++ 코딩의 원칙 중 하나인 RAII[각주:1]를 구현하기 위해 표준 라이브러리에 존재하는 클래스로, auto_ptr 객체가 정의된 스코프를 벗어나면 해당 auto_ptr에 저장된 객체의 해제를 보장하는 역할을 한다. 간단히 말해 스마트 포인터인 셈이다. 안 그래도 복잡한 언어인 C++에서 이러한 스마트 포인터의 존재는 코드의 복잡도를 낮추는데 무척 중요한 역할을 한다. 자원 할당 및 해제까지는 조심스럽게 코딩함으로써 어찌 할 수 있겠으나, 예외 안전성의 영역까지 가면 자원을 사람이 일일히 관리하기가 거의 불가능한 수준이 되기 때문이다. [각주:2]

 헌데 auto_ptr 클래스의 동작을 잘 보면 상당히 특이하다. 일반적으로 복사 생성자와 대입 연산자는 동일한 객체를 두 개 만든다는 의미에 맞게 동작하는데, 이 경우는 포인터의 소유권을 이전하는 방식으로 동작한다. 이를테면 auto_ptr 객체 a, b가 있을 때 a에 b를 대입하면 a가 가리키고 있던 객체는 해제되고 b에 있는 객체를 가리킨다. 그리고 b에는 널 포인터가 들어간다. 결과적으로 한 포인터를 가리키는 auto_ptr 객체는 동시에 하나만 존재하게 되어 이중 해제가 되지 않음을 보장하는 것이다. (물론 잘못 쓰면 충분히 가능한 일이지만)


 문제는 STL 컨테이너를 사용하는 경우 컨테이너에 들어가는 객체들에 요구되는 조건 중 하나가 복사 생성자와 대입 연산자가 동일한 객체를 두 개 만든다는 의미를 가져야 하는 것이다. 헌데 auto_ptr는 이러한 조건을 지키지 않기 때문에 STL 컨테이너에 사용하는 경우 내부에서 이루어지는 대입, 복사 과정에서 가리키는 포인터가 마구마구 해제되어 버리는 불상사가 발생한다. 그렇기 때문에 표준에서 auto_ptr를 STL 컨테이너를 구체화시키기 위한 타입으로 사용하는 것을 아예 금지하고 있으며[각주:3]여기를 참조하자.'>, boost에서는 아예 복사라는 개념 자체를 제거한 scoped_ptr을 제공한다.

 C++에서 STL 컨테이너에 담을 수 없는 클래스라면 아무리 좋은 물건이라도 반쪽 클래스일 수 밖에 없다. 이러한 것을 극복하기 위해 소유권을 이전하는 형식이 아닌, 소유권을 나누는 방식의 shared_ptr이 제안된다. 이는 레퍼런스 카운팅 방식으로 동작하는 포인터로 사실상 모든 경우에 대해 포인터를 대체할 수 있으며 대부분의 경우에 대해 멀티 쓰레드 환경과 예외에 대해 안전하고 가리키는 포인터가 없어지는 경우는 해당 자원이 자동으로 해제되기 때문에 무척 유용하다. 순환 참조에 대해서만 조심하면 자바나 C#의 가비지 콜렉터가 부럽지 않을 정도다.

 그러나 모든 편리함은 그 댓가를 필요로 하는 법이다. shared_ptr은 자체적으로 레퍼런스 카운팅을 제공하지 않는 클래스에 대해서도 동작해야 하기 때문에 각 개체마다 레퍼런스 카운트 값을 저장할 공간을 추가로 가져야 한다. 이 값은 shared_ptr마다 하나가 아니라 가리키는 객체마다 하나씩 필요하므로 새로운 포인터를 가리킬 때마다 추가로 힙 공간을 할당해야 한다는 의미이다. 게다가 shared_ptr의 복사 및 소멸마다 레퍼런스 카운트 값을 조절해야 하는데 이는 쓰레드 안전해야 하므로 비교적 수행 속도가 느린 atomic operation을 이용해야 하며, 이는 전부 힙 공간을 조작하는 행위이므로 캐쉬 지역성에 악영향을 끼칠 우려가 있다. 여기에 추가로 객체 접근을 위해 포인터를 역참조할 때 이 값이 shared_ptr에 저장된다면 shared_ptr의 크기가 2배로 불어나며 레퍼런스 카운트를 저장해두는 곳에 저장한다면 간접 참조를 해야 하므로 메모리 연산이 두 번 일어나는 셈이다.

 추가 - 다만, shared_ptr과 대상 객체를 한 번에 만드는 make_shared 함수를 사용하면 메모리 할당을 한 번으로 줄이고, 레퍼런스 카운트 값을 객체에 인접시켜 저장하는 구현이 가능하다. 하지만 현재 vc 같은 경우는 아주 멍청하게 구현이 되어 있으므로 이건 그냥 shared_ptr을 쓰는 것과 차이가 없다. 제대로 구현을 하기 위해서는 type erasure를 이용한 다소 까다로운 테크닉이 들어가야 하기 때문.

 물론 대부분의 경우 shared_ptr의 유용성은 이러한 오버헤드를 충분히 감수하고도 남을만 하지만, 해당 객체의 수명이 아주 명확한 경우까지 shared_ptr을 쓰는 것은 낭비라고 볼 수 있다. 다시 말해 auto_ptr와 shared_ptr 사이의 절충안이 있으면 좋겠다는 의미다. 이를 위해 C++ 표준 위원회에서는 unique_ptr이라는 클래스를 새롭게 도입한다.


 unique_ptr은 기본적으로 auto_ptr와 유사하게 소유권의 이전에 기반한 동작을 한다. 그러나 일반 복사 생성, 대입 연산이 아닌 C++0x에서 새롭게 추가된 R-value reference를 이용한다는 것이 틀리다. 자세히 들어가자면 무척 긴 내용이라 시시콜콜 설명하진 않겠으나 R-value reference를 이용한 복사 생성와 대입 연산은 의미적으로 값의 복사가 아닌 값의 이동을 뜻한다. [각주:4] 때 마침 STL 컨테이너에서도 효율성을 위해 내부적인 복사 및 대입 동작은 전부 R-value reference를 이용하도록 바뀌었는데, 일반 복사 및 대입 연산자를 막아 버리는 대신 R-value reference를 이용한 복사 및 대입 연산자만 정의한다면 STL에서도 사용할 수 있는 auto_ptr가 생긴다는 것이 unique_ptr의 의미이다.


 unique_ptr와 auto_ptr의 차이점은 대충 아래와 같이 정리할 수 있다.

  • 일반 복사, 대입 연산을 막은 대신 R-value reference를 이용함으로써 그 의미가 뚜렷해진다.
  • 또한 STL 컨테이너에서도 사용할 수 있다.
  • 해제자를 따로 지정할 수 있다. (배열의 경우는 템플릿 특수화를 통해 전용 해제자를 이미 정의해놓은 상태이다)

 간단히 말해 auto_ptr가 할 수 있는 것은 unique_ptr도 전부 할 수 있으며, 거기에 다양한 기능이 추가된데다 raw pointer에 비해 추가적인 오버헤드도 없는 스마트 포인터라 할 수 있다. 앞에서 말한 auto_ptr를 대체하기 위한 클래스라는 것은 바로 이런 의미이다. 다만 의미적인 뚜렷함과 안전한 사용을 위해 대부분의 암시적인 변환이 막혀 있고, 일반적인 대입 및 복사가 막혀 있으므로 unique_ptr 끼리의 대입에는 std::move 함수를 명시적으로 사용해야 하는 등 코딩량이 다소 늘어난다는 불편함이 있으나, 안전한 코딩을 위해서라면 이 정도는 충분히 감수할 만 하다.


 unique_ptr의 경우 개인 프로젝트인 C--에서도 상당히 유용하게 쓰고 있는데, 이를 잘만 쓰면 아무런 오버헤드 없이 유효 범위가 확실한 객체에 대해 delete를 전부 제거할 수 있으며, 나머지도 shared_ptr을 이용하여 제거할 수 있다. 유일하게 예외가 있다면 union을 쓰는 경우인데 (union의 멤버는 생성자를 가질 수 없다) 이 경우는 사용자가 따로 래퍼 클래스를 만들어야 한다.

 개인적으로는 boost의 intrusive_ptr[각주:5]의 인터페이스를 좀 더 다듬어서 오버헤드가 적은 shared_ptr의 모양새로 표준에 도입해보는 것도 좋지 않을까 생각하는데, 표준화 위원회는 이 쪽에 관심이 없거나 이 정도면 충분하다고 생각하는 것 같다. 내가 만들어 볼까 생각도 해봤으나 모든 코너 케이스를 고려하면서 안전한 스마트 포인터 클래스를 만드는 것은 그리 만만한 일이 아닐 것 같다.

  1. Resource aquisition is initlaization, 자원의 획득은 객체의 생성과, 해제는 객체의 소멸과 일치시키라는 의미로, 컴파일러가 자동으로 관리해주는 객체의 생명 주기와 자원의 생명 주기를 일치시켜 컴파일러로 하여금 자원을 자동적으로 관리하도록 하는 정책을 의미한다. [본문으로]
  2. 여담이지만 C++에서 delete란 만악의 근원으로, 가능하면 컴파일러가 알아서 삽입하도록 코드를 짜는게 좋다. C++에서는 그 방법으로 제안되는 것이 스마트 포인터이다. [본문으로]
  3. '관련 [본문으로]
  4. R-value reference가 도입된 목적이 어차피 곧 무효화될 임시 객체에 대해서는 값을 복사하지 말고 이동시켜서 복사에 따른 오버헤드를 줄이자는 것이기 때문이다. [본문으로]
  5. shared_ptr과 비슷하게 레퍼런스 카운트를 하지만 이 녀석은 개체 자신이 레퍼런스 카운트 값을 유지해야 한다는 제약이 있다. 물론 퍼포먼스 측면에서는 그만큼 이득이 있다. [본문으로]

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C/C++의 몇 가지 키워드들

개발 2009.11.07 23:47

C++에서는 의외로 사람들이 잘 모르는 키워드가 많다. 이를테면 autoregister 같이 존재 의미부터가 희미한 키워드부터[각주:1] mutable 같이 잘만 쓰면 유용할 수도 있는 키워드, volatile 같이 알려지긴 했지만 사람들이 잘못 이해하고 있는 경우가 많은 키워드, export 같이 컴파일러들에게 외면 당한 키워드 등등 알아보면 C++의 세계는 크고 아름답다무궁무진하다. 그래서 세상에서 제일 익히기 어려운 프로그래밍 언어 타이틀을 땄다.

 

 C/C++에서는 변수를 선언할 때 보통 자료형 이름 앞에 해당 변수의 유효 기간과 가시 영역에 영향을 주는 storage class specifier와 변수의 상수성, 일시성을 지정하는 cv-qualifier, 이 두 분류의 속성들이 붙을 수 있다. 그 외에도 class, struct, enum 등의 키워드를 이용, 즉석에서 자료형을 정의하고 사용하는 것도 가능하지만 자료형 선언과 변수 선언은 서로 분리시키는 것이 보통이므로 변수가 가질 수 있는 속성은 실질적으로 위 두 가지가 전부라고 볼 수 있다.

  

 현재 C/C++ storage class specifier에는 auto, register, static, extern 네 종류가 있고, 멤버 변수에 한해서 mutable이 있다. 대부분의 프로그래머들은 static과 extern 키워드가 무슨 역할을 하는지 잘 알고 있으나 auto와 register는 사실상 사장된 키워드들이라 모르는 경우가 많다.

 우선 auto 키워드는 해당 변수의 가시 영역을 변수가 초기화되는 지점의 scope로 한정시키는 역할을 한다. 즉, 지역 변수를 선언하는데 사용되는 키워드이다. 그러나 C++ 컴파일러는 storage class specifier가 지정되지 않은 모든 변수에는 암시적으로 auto 키워드를 붙여 지역 변수로 분류하기 때문에 이를 명시적으로 사용할 이유는 전혀 없다. 그렇기 때문에 C++0x에서는 가능한 경우에 한해 컴파일러가 타입을 자동으로 유추하는데에 사용하는 키워드로 그 목적이 바뀌었다.

 register 키워드는 해당 변수가 굳이 메모리에 기록될 필요가 없을 때 속도 향상을 위해 가급적 레지스터에만 쓰도록 권유하는 키워드이다. 그러나 대부분의 컴파일러들은 충분히 똑똑하기 때문에 이러한 키워드를 쓰지 않아도 레지스터를 최대한 활용하도록 알아서 최적화를 해준다. 그런 이유로 register는 사실상 거의 쓰이지 않는 키워드이고, 상당수의 컴파일러에서는 이 키워드 자체를 그냥 무시한다.

 static 키워드는 익히 알려진 대로 정적 변수를 선언하는데 쓰이나 예외적인 용법이 있다. 전역 변수에 static을 붙일 경우 해당 변수는 속한 번역 단위[각주:2] 밖으로 변수가 노출되지 않도록 보장한다. 허나 C++의 익명 네임스페이스 역시 똑같은 기능을 제공하므로 C++을 사용한다면 이를 굳이 사용할 필요는 없을 것이다.

 mutable 키워드는 상수 객체에서도 변경할 수 있는 멤버 변수를 지정하는데 사용되는 키워드이다. 이 속성이 지정된 변수는 해당 객체가 상수 객체이거나 상수 멤버 함수에서도 수정이 가능해진다. 이 키워드는 대개 객체의 실제 상태와는 직접적인 연관이 없는 변수에 사용한다. (그다지 좋은 예는 아니라 생각하지만) 이를테면 그래프 객체를 만든다 할 때 현재 객체가 가리키고 있는 노드를 mutable 속성을 지닌 내부 변수로 지정한면 iterator가 따로 없더라도 상수 멤버 함수들을 통해 상수 그래프 객체의 순회를 쉽게 구현할 수 있게 된다.

  

 cv-qualifier에는 constvolatile이 있는데, const는 익히 알려진대로 변수에 상수성을 추가하는 키워드이다. 이는 아주 널리 쓰이고 있으므로 별다른 추가적인 설명은 필요 없을 것이다. 그러나 volatile은 많은 사람들이 그 기능에 대해 오해를 하고 있다.

 큰 오해 중 하나가 "volatile은 해당 객체의 최적화를 막는 키워드"라는 것이다. 결과적으로 본다면 맞는 말이지만, 이는 키워드의 본래 목적을 왜곡할 수 있다. 기본적으로 volatile은 프로그램 문맥 외의 요인으로 인해 해당 객체가 비동기적으로 변경될 가능성이 있음을 컴파일러에게 알려주는 키워드이다. 따라서 컴파일러는 이를 참조하여 해당 객체에 대한 접근을 할 때 매 번 레지스터가 아니라 메모리에서 읽고 쓰도록 바이너리를 작성하며, 또한 병렬성 극대화를 위해 명령들의 수행 순서를 바꾼다거나 하는 공격적인 최적화를 하지 않는다.[각주:3] 그러나 프로그램의 흐름을 바꾸지 않는 최적화까지 막는 것은 아니다. 이를테면

volatile int a = 1;
a = a * 4; // Equivalent to a = a << 2;

 이러한 코드가 있을 때 곱하기보다는 쉬프트 연산이 훨씬 저렴하므로 가능한 경우 곱하기를 쉬프트 연산으로 최적화하는데, 이렇게 프로그램의 흐름을 바꾸지 않는 정도에 한해서는 최적화가 이루어질 수도 있다. 물론 이는 컴파일러 의존적이므로 반드시 이렇다고 단언할 수는 없다.

 또 한 가지의 오해 중 하나는 "멀티 쓰레드 프로그래밍에서 동기화 용도로 사용될 수 있다는 것"이다. 물론 바쁜 대기(busy-waiting) 등에서 CPU 레지스터와 실제 메모리 사이에서 생긴 괴리로 인한 문제 정도라면 volatile을 사용하여 해결할 수도 있으나 이 역시 CPU의 명령어 비순차 실행으로 인한 오류 가능성을 고려해보면 좋은 선택은 아니다. 게다가 data race 등의 문제를 volatile로 해결할 수 있는 방법은 없으며, 이는 atomic operation이나 동기화 객체를 사용하여 해결하는 수 밖에 없다. 예외는 있으나[각주:4] 대부분의 경우 멀티 쓰레드 프로그래밍과 volatile은 아무 상관 없다고 생각하는 것이 속 편하다.

 그 외에 캐시를 사용하지 않게 만든다거나 하는 등의 오해도 있지만, 이는 컴퓨터 구조에 대한 기본적인 지식만 있어도 풀릴 오해이다. 캐시를 사용하고 말고는 프로그램 레벨에서 결정되는 것이 아니라 하드웨어 레벨에서 결정되는 문제이며, 응용 프로그램 수준에서 이를 바꾸려면 특별한 인스트럭션을 써야 하지만 이는 volatile 키워드의 목적을 달성하는데 있어서는 아무런 의미도 없는 일이기 때문이다.

  

 export 키워드는 템플릿을 사용했을 때 클래스 선언과 구현을 분리할 수 있도록 도와주는 키워드이다. 이 키워드를 쓴 템플릿 함수는 다른 번역 단위들에 노출이 되어 다른 번역 단위에서도 사용할 수 있게 된다... 는 것이 당시 표준에 export 키워드를 넣은 목적이었다.

 그러나 안타깝게도 이는 현재 C++의 컴파일 방식에 정면으로 배치되기 때문에 컴파일러 입장에서는 구현하기가 무척 어렵다. C++은 각각의 번역 단위를 따로 목적 코드로 컴파일한 뒤 목적 코드끼리 서로 링크하여 최종적인 실행 파일을 생성해낸다. 그런데 템플릿 함수나 클래스는 구체화를 하기 전까지는 목적 코드를 생성할 수 없고, 구체화는 링크 단계가 아니라 컴파일 초기 단계에서 이루어진다. 다시 말해 링크 단계가 아니라 컴파일 단계에서 모든 번역 단위에게 템플릿의 정의를 알려야 하는데 이는 무척 비효율적일 뿐만 아니라 기존 컴파일러의 구조와도 정면으로 배치되기 때문에 메이저 컴파일러들은 전부 export의 구현을 포기했다. 대부분의 컴파일러가 지원하지 않는 기능이기에 사실상 용도 폐기된 셈이다.

  

 이외에도 C++에는 다양한 키워드가 있는데, 이 정도가 사람들이 잘 모르거나 잘못 알고 있는 키워드가 아닌가 싶다. 나 역시 얼마 전까지는 이 중 상당수를 잘못 알고 있었다. 이러한 키워드가 많다는 것은 C++이 무척 어려운 언어라는 것을 반증하는 것이 아닌가 싶은데, 이도 모자라 내년에는 C++ 확장팩 C++0x가 발매될 예정이라고 한다. 과연 따라갈 수 있을까?

 

  1. 이 중 auto는 C++의 다음 표준인 C++0x에서 다른 용도로 사용되는 것으로 결정되었다. 참고로 x는 16진수 A임이 유력하다. [본문으로]
  2. 번역 단위란 #include, #ifdef 등 전처리 과정이 끝난 cpp 파일 하나를 의미한다. [본문으로]
  3. 물론 이는 하드웨어 레벨에서 이루어지는 비순차 실행까지 막지는 못한다. [본문으로]
  4. Java나 C#, 혹은 VC++과 같이 volatile 키워드를 사용하면 메모리 배리어가 보장되는 메모리 모델에서는 부분적으로 사용 가능하다. 그런데 VC++은 메모리 배리어가 보장되는게 맞는지 좀 모호하다. [본문으로]

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tags : c++, 코딩, 키워드
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