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center.c
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/msg.h>
#include <sys/ipc.h>
#define CENTRAL_MAILBOX 1200 //Central Mailbox number
struct {
long priority;
int temp;
int pid;
int stabl
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큐도 사용할 수 있다. 여러 작업이 동시에 실행되는 환경에서, 작업을 대기열에 저장하고 우선순위 등의 규칙에 따라 큐에서 작업을 꺼내어 실행한다.
- 메시지 전달: 네트워크에서 메시지 전달에도 큐가 활용됩니다. 송신자는 메시지를 큐에
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만들기
- 타임아웃에 의해 태스크를 준비상태로 만들기
- OSEventWaitListInit(), OSEventTaskRdy(),
OSEventWait(), OSEventTO() 1.이벤트 컨트롤 블록 (ECB)
2.세마포어(Semaphore)
3.메시지 메일박스(Message Mailbox)
4.메시지 큐(Message Queue)
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queue(char car[]){
if(tag==1){
cout<<\"\\n최대 대기차량수를 넘었습니다!!!\";
cout<<\"\\npress any key...\";
getch();
clrscr();
return;
}/* 큐 오버플로우시 처리 부분(대기차량수가 넘었다는 메시지 출력) */
rear=(rear+1)%100;
if(front==rear) tag=1;
strcpy(queue[rear].name
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메시지가 출력되었다.
또한 아무 원소가 없는 큐 안에 임의의 7이라는 원소를 while문을 이용 104번 저장 시켰는데 100개 까지는 저장되었지만 그 이후는 큐에 저장할수있는 최대 개수가 넘어 버려서 4번의 경고 메시지가 출력되었다. 모든 메소
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템 과부하, 데이터 품질 저하 등이 대표적인 장애 상황입니다. 유실 방지를 위해 메시지 큐의 재전송, 파티셔닝 최적화, 데이터 중복 처리 로직 구현이 필요합니다. 처리 지연은 리소스 모니터링과 부하 분산, 배치 작업 최적화로 완화할 수 있
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선별하여 처리하도록 알고리즘을 개선하였습니다. 또한, 데이터가 한 번에 몰리는 것을 방지하기 위해 메시지 큐(Message Queue)를 도입하여 데이터를 일정한 속도로 처리하는 구조를 만들었습니다.
이러한 개선을 통해 시스템의 처리 속도를 40%
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개선을 위해 어떤 방식을 사용할 수 있나요?
성능 개선은 병목 분석에서 시작합니다. DB 쿼리 최적화, 캐싱 활용(Redis), 메시지 큐(Kafka) 사용을 통한 비동기 처리, 병렬 처리 구조 설계 등을 활용할 수 있습니다. 또한 최근에는 마이크로서비스
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통해 이를 실무적으로 이해하고 있습니다.
6. 트래픽 급증 상황에서 어떤 대응 전략을 세울 수 있나요?
우선 캐싱 전략(예: Redis), 메시지 큐 활용(Kafka), 비동기 처리(AIOHTTP 등)를 통해 부하를 분산시키고, 부하 테스트 도구(Locust, JMeter 등)를 통해
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메시지 큐 시스템을 구축하며, 실시간 데이터 처리 성능을 최적화한 경험이 있습니다. HD현대 아비커스에서도 마이크로서비스 아키텍처와 클라우드 네이티브 환경을 활용하여, 확장 가능하고 안정적인 백엔드 시스템을 구축하는 역할을 수행
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