[python] 가비지 컬렉션이 오버헤드를 초래하는 경우
가비지 컬렉션은 메모리 관리를 위해 오래된 객체를 제거하는 프로세스입니다. 파이썬의 가비지 컬렉션은 자동으로 실행되며, 리소스를 절약해주지만 가끔은 오버헤드를 초래할 수 있습니다.
가비지 컬렉션 오버헤드의 원인
파이썬 가비지 컬렉션의 주요 원인은 다음과 같습니다:
- 대규모 객체 생성: 많은 객체를 생성하고 제거하는 경우, 가비지 컬렉션에 너무 많은 시간이 소요될 수 있습니다.
- 순환 참조: 객체들 사이에 순환 참조가 발생하면 메모리 누수가 발생할 수 있습니다. 이러한 순환 참조를 해결하기 위해 가비지 컬렉션에서 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.
가비지 컬렉션 오버헤드 최소화 방법
가비지 컬렉션 오버헤드를 최소화하기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:
- 적은 객체 생성: 불필요한 객체 생성을 피하고, 객체 풀링을 활용하여 객체를 재사용합니다.
- 순환 참조 해결: weak reference를 사용하여 순환 참조 문제를 해결합니다.
- 가비지 수동 관리:
gc
모듈을 사용하여 객체의 수동 가비지 컬렉션을 수행할 수 있습니다.
가비지 컬렉션 오버헤드는 파이썬 애플리케이션의 성능을 저하시킬 수 있으므로, 이러한 문제를 최소화하기 위해 코드를 작성할 때 신중하게 고려해야 합니다.
참고 자료:
- 파이썬 공식 문서: Garbage Collection
위와 같은 방법으로 파이썬 애플리케이션의 가비지 컬렉션 오버헤드를 최소화할 수 있습니다.