[python] 메모리 관리 성능 평가 지표
소프트웨어 성능을 평가하는 데에 있어서 메모리 관리는 매우 중요합니다. 이번 포스트에서는 Python의 메모리 관리 성능을 평가하는 지표에 대해 살펴보겠습니다.
1. 메모리 사용량
언어나 라이브러리의 메모리 사용량은 해당 프로그램이 실행 중일 때 사용하는 총 메모리 양입니다. 일반적으로 메모리 사용량이 적을수록 성능이 좋다고 평가됩니다.
2. 가비지 컬렉션 빈도
가비지 컬렉션은 더 이상 사용되지 않는 메모리를 회수하는 과정입니다. 이 과정이 너무 자주 발생하면 프로그램의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 가비지 컬렉션의 빈도가 낮을수록 성능이 좋다고 볼 수 있습니다.
3. 객체 수명 관리
객체의 수명은 객체가 메모리에서 유지되는 기간을 나타냅니다. 객체가 긴 수명을 가질수록 메모리 사용량이 증가할 수 있으며, 가비지 컬렉션이 자주 발생할 가능성이 높아집니다. 따라서 객체의 수명을 적절히 관리하는 것이 성능 향상에 중요합니다.
4. 참조 순환
참조 순환은 메모리 누수의 주요 원인 중 하나입니다. 순환 참조가 발생하면 해당 객체들이 메모리에서 해제되지 않을 수 있으며, 이는 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 메모리 누수를 방지하기 위해 순환 참조를 주의 깊게 관리해야 합니다.
메모리 관리 성능을 평가하는 지표를 통해 Python 프로그램의 성능을 개선하고 최적화하는 데 도움이 됩니다.