Inter-Process Communication (IPC)¶

Process 는 서로 독립된 자원을 가지고 있으며 서로의 연산 수행이 영향을 끼치지 못함.

여러 Processes가 같이 resources를 공유하고 Data를 주고 받아 작업을 수행하려면, Process간에 통신이 필요함.

크게 다음의 방식으로 수행됨.

Signal 이용.
Shared Memory 이용.
Message Passing 이용.

Signal 이용.¶

Signal 은 Kernel 이 Process에게 비동기적인 알림이나 warning 등을 보내기 위한 방법 이나,

엄밀히는 Kernel이 Process에게 비동기적인 event를 알리기위한 방법임.
때문에 Kernel내부에서 Signal이 발생하여 Process에게 전달됨.
주로 예외 상황 이나 알림에 이용됨.

kill() 등의 System Call을 통해 특정 Process가 다른 Process에게 Kernel을 통해 Signal을 보내는 방식으로 Process 간 통신에도 제한적으로 사용이 가능함. : Light-weight IPC

단점은 Signal을 통한 IPC는 데이터를 전달할 수 없으며, 단지 Signal 번호만 전달 하므로 제한점이 있음.

즉, Signal 은 Kernel을 경유하여
특정 Process에서 다른 Process로 보내질 수 있음.

특정 Process에서 특정 Signal을 받을 경우 (=현재 실행되고 있는 Process가 Signal을 받을 경우,)

Interrupt가 발생한 것처럼 현재의 실행을 멈추고,
해당 Signal을 처리하는 Signal Handler가 실행되며,
해당 Signal Handler가 종료하면 다시 이전의 실행을 재개하게 됨.

이를 이용하여,

특정 Signal을 받을 경우 수행되는 Signal Handler를
재정의해두고, 해당 Process에 해당 Signal을 보내는 방식으로
IPC를 제한적으로 구현 하게 됨.

Linux의 경우, System Call인 sigaction 과 signal을 통해
특정 Signal에 대한 처리를 구현할 수 있음.

특정 Signal의 기본동작을 변경: sigaction
특정 Signal에 Signal Handler를 등록: signal

Python을 이용하여 Signal Handler를 등록하는 예제는 다음과 같음.

import signal
import os
import time

# 시그널 핸들러 함수 정의
def handle_signal(signum, frame):
    print(f"Received signal: {signum} in process {os.getpid()}")

# 시그널 핸들러 등록
signal.signal(signal.SIGINT, handle_signal)  # Ctrl+C (SIGINT) 처리
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_signal) # 종료 요청 시 처리

print(f"Process ID: {os.getpid()}")
print("Waiting for signals... Press Ctrl+C to send SIGINT")

try:
    while True:
        time.sleep(1)  # 무한 대기
except KeyboardInterrupt:
    print("Exiting program.")

다른 터미널에서 kill -SIGTERM <target_process_id>를 수행해보거나,
위 프로그램이 실행 중인 Terminal 에서 CTRL+c로 interrupt를 발생시켜보면
구현한 Signal Handler의 동작을 확인할 수 있음.
종료시키려면 kill -9 <target_process_id>를 수행.

참고: Signal 요약

Shared Memory (공유메모리)¶

OS 가 MMU (Memory Management Units)를 지원할 경우,

다수의 Process의 page table 에서
물리적으로 같은 RAM의 영역을 매핑할 경우,
해당 영역을 복수의 해당 Processes가 접근함으로서
효율적인 IPC가 가능해짐.

다른 이름으로 Shared Memory는 Shared Page라고도 불림.

Process 입장에서는 자신에게 할당된 Memory 영역을 읽고 쓰는 것과
같은 방식으로 다른 Process와 커뮤니케이션을 하는 것이기 때문에
매우 효율적인 커뮤니케이션이 됨: 가장 빠른 IPC 방법임.

Kernel의 개입이 Signal을 이용하는 방식 등에 비해 거의 없다시피 함.
직접적으로 메시지를 주고 받는 방식인 socket등을 이용하는 방삭보다 속도가 빠름.
단, race condition 으로 인해 data consistency 등의 문제 발생 확률이 높음.

이를 위해서 사용되는 세부 방식은 크게 다음과 같음.

프로세스가 공유할 메모리 영역을 확보하는 system call을 사용.
메모리 대신에 file 등의 공유 자원을 이용하는 방식도 넓게 보면 공유메모리라고 볼 수 있음.

Python 등에서는 multiprocessing 모듈의 shared_memory 서브 모듈을 활용하여
프로세스 간에 메모리를 직접 공유할 수 있음.

from multiprocessing import shared_memory, Process
import numpy as np

# 공유 메모리에서 데이터를 생성하는 함수
def worker(name):
    # 이미 생성된 공유 메모리에 연결
    existing_shm = shared_memory.SharedMemory(name=name)
    # 공유 메모리를 numpy 배열로 변환
    shared_array = np.ndarray((10,), dtype=np.int32, buffer=existing_shm.buf)

    # 데이터 수정
    shared_array[0] += 1
    print(f"Worker updated array: {shared_array}")

    # 연결 해제
    existing_shm.close()

if __name__ == "__main__":
    # 공유 메모리 생성
    shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=10 * 4)  # 10개 int32 크기
    array = np.ndarray((10,), dtype=np.int32, buffer=shm.buf)
    array[:] = np.arange(10)  # 초기 데이터 설정
    print(f"Initial array: {array}")

    # 프로세스 시작
    p = Process(target=worker, args=(shm.name,))
    p.start()
    p.join()

    # 메인 프로세스에서 수정 확인
    print(f"Array after worker: {array}")

    # 공유 메모리 닫기 및 해제
    shm.close()
    shm.unlink()

참고: Memory Management Units

Message Passing (메시지 전달)¶

IPC를 위한 방법 중 하나로, Processes가 서로 message를 주고 받아서 커뮤니케이션을 수행.

가장 직접적인 의미에서의 IPC로서 다음의 특징을 가짐.

Kernel에 의해 주도되기 때문에 Signal 의 경우 처럼 data consistency에 문제가 없음: Kernel의 영향이 적은 Shared Memory와 차이점.
주고 받는 데이터가 Kernel을 통해 전달되기 때문에 Shared Memory보다 속도가 느림.

이를 위해서 사용되는 세부 방식은 다음과 같음.

socket 이용: 네트워크 통신의 socket을 사용하므로 remote host의 process와도 통신이 가능.
- 기본적으로 양방향.
- 가장 복잡한 형태의 abstraction이 지원이 되어야 함.
- data serialization 에 기반하며, 다중 client 가 제공됨.
- 확장성이 가장 높은 편이나 다른 방식보다 속도가 느림.
Remote Procedure Call (RPC):
- 원격지의 코드를 호출하는 기술로 대규모 트래픽이 요구되는 서버간 통신환경에서 많이 사용됨.
- Google의 gRPC 등의 프레임워크를 이용
Pipe 사용:
- 일반적으로 단방향이고 부모/자식 프로세스에서만 사용가능 (이는 unnamed pipe인 경우)
- named pipe는 양방향이고 임의의 프로세스 간에 사용가능

개인적으로 Pipe가 가장 쉽게 사용가능한 방법이라고 생각되나,
같은 host에서만 가능하고 보통 한 프로세스의 출력을 다른 프로세스의 입력으로 사용할 때 이용되는 것이라
확장성이 적음.

Python으로 socket을 이용한 예제는 다음과 같음:

import socket

def server_program():
    host = '127.0.0.1'  # 로컬호스트
    port = 9000         # 포트 번호

    # 소켓 생성
    server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server_socket.bind((host, port))  # 서버 주소와 포트 바인딩
    server_socket.listen(1)           # 하나의 클라이언트 연결 대기

    print("Server is waiting for a connection...")
    conn, address = server_socket.accept()  # 클라이언트 연결 수락
    print(f"Connection from {address} has been established.")

    while True:
        data = conn.recv(1024).decode()  # 클라이언트로부터 데이터 수신
        if not data:
            break
        print(f"Received from client: {data}")
        conn.send("Acknowledged".encode())  # 클라이언트로 응답 송신

    conn.close()  # 연결 종료


def client_program():
    host = '127.0.0.1'  # 서버 주소 (로컬호스트)
    port = 9000         # 서버 포트 번호

    # 소켓 생성
    client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    client_socket.connect((host, port))  # 서버에 연결

    message = input("Enter message to send: ")

    while message.lower().strip() != 'exit':
        client_socket.send(message.encode())  # 메시지 송신
        data = client_socket.recv(1024).decode()  # 서버로부터 응답 수신
        print(f"Server response: {data}")

        message = input("Enter message to send: ")

    client_socket.close()  # 연결 종료

import sys    
if __name__ == '__main__':
    if sys.argv[1].lower() == 's':
        server_program()
    else:
        client_program()