인터랙티브 시각
| 시점 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 참조 | 7 | 0 | 1 | 2 | 0 | 3 | 0 | 4 | 2 | 3 | 0 | 3 | 2 |
| Frame 1 | 7 | 7 | 7 | 2 | 2 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 |
| Frame 2 | — | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| Frame 3 | — | — | 1 | 1 | 1 | 3 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| 결과 | MISS | MISS | MISS | MISS | HIT | MISS | HIT | MISS | MISS | MISS | MISS | HIT | HIT |
페이지 부재 (MISS)
9
적중 (HIT)
4
적중률
30.8%
참조 문자열을 바꿔보거나 프레임 수/알고리즘을 전환하며 결과가 어떻게 달라지는지 관찰해 보자.
위 시뮬레이터를 직접 조작하며 개념을 체화해 보자.
자세한 설명
페이지 부재(Page Fault) 발생 시 교체할 페이지를 선택하는 알고리즘 중 하나. OPT(최적)는 실제 구현이 불가능하고, FIFO는 Belady's Anomaly(프레임을 늘렸는데 부재가 늘어나는 현상)가 있다. LRU는 과거 참조 이력을 바탕으로 가장 오래 미사용된 페이지를 버리는 현실적인 타협이다. 시험에서는 참조 문자열과 프레임 수를 주고 페이지 부재 횟수를 계산하게 한다.
이 개념이 등장하는 노드
딥다이브는 여기까지. 원래 학습 흐름으로 돌아갈까요?