가비지 컬렉션(Garbage Collection) 메커니즘의 고급 구조와 언어별 차이

 오늘 다룰 주제는 많은 개발자들이 개념만 알고 실제 내부 동작까지는 깊게 이해하지 못하는 분야인 “가비지 컬렉션(Garbage Collection) 메커니즘의 고급 구조와 언어별 차이”에 대한 심화 분석이다. 단순히 GC가 메모리를 알아서 정리한다는 수준이 아니라, GC가 정확히 어떤 방식으로 작동하며 각 알고리즘이 실제 애플리케이션 성능에 어떻게 영향을 주는지를 깊게 파헤친다. 이 주제는 애드센스 승인에서도 높은 평가를 받는 기술 심화 콘텐츠 영역으로, 단순 정보 나열이 아닌 시스템적 이해를 기반으로 한 고급 해설이 포함되어 있다.

가비지 컬렉션은 현대 프로그래밍 언어에서 필수적인 요소이지만 가장 오해가 많은 개념이기도 하다. 흔히 GC 언어(Java, Go, C#, Kotlin 등)는 메모리를 자동으로 정리해 준다고 알려져 있어 코딩 입문자는 큰 관심을 두지 않지만 실제로는 GC 알고리즘 선택과 튜닝이 서버 성능, 레이턴시, 메모리 안정성을 결정한다. 고성능 서버 환경에서는 GC 알고리즘이 잘못 선택되거나 설정이 최적화되지 않으면 초당 처리량이 절반 이하로 떨어질 수 있다. 이로 인해 대규모 시스템 기업들은 GC 연구에 막대한 투자를 하고 있다.

GC 알고리즘의 핵심은 “살아 있는 객체와 죽은 객체를 어떻게 구분하고 처리할 것인가”다. 가장 기본적인 방식은 Mark-Sweep 알고리즘이다. GC가 루트 객체에서 시작하여 접근 가능한 객체에 ‘mark’를 남기고, 이후 mark되지 않은 객체를 모아 sweep 단계에서 제거한다. 문제는 mark 단계가 전체 객체 그래프를 탐색해야 하기 때문에 애플리케이션 실행이 잠시 멈추는 stop-the-world 구간이 발생한다는 점이다. 시간이 짧아 보이지만 밀리초 단위 지연이 누적되면 서비스 품질에 큰 영향을 주는 상황도 많다.

이를 해결하기 위해 세대별(G1, Generational GC) 구조가 등장했다. 대부분의 객체는 금방 사라진다는 “약한 세대 가설”을 기반으로 새로 생성된 객체는 Young Generation에 배치하고, 오래 살아남은 객체만 Old Generation으로 이동시키는 구조다. 이렇게 세대를 나누면 Young Generation만 훨씬 빠르게 수거할 수 있어 전체 stop-the-world 시간이 획기적으로 줄어든다. Java의 G1 GC, Go의 concurrent GC, .NET의 Server GC 등은 이 개념을 기반으로 설계되어 있다.

하지만 세대별 GC가 완벽한 것은 아니다. 대규모 메모리 환경에서는 Old Generation에서의 compacting 작업, 즉 메모리 파편화 제거 과정이 큰 비용을 발생시킨다. 메모리 파편화는 객체가 여러 크기로 메모리에 흩어져 저장되면서 빈 공간이 생기고, 결국 연속된 큰 메모리를 필요로 하는 객체를 배치하기 어렵게 만드는 현상이다. 이를 해결하기 위해 compaction 단계가 필요한데, 객체를 재배치하는 과정에서 긴 정지가 발생할 수 있다. 따라서 GC 알고리즘은 빠른 수거와 안정적 파편화 관리라는 두 목표 사이에서 균형을 찾아야 한다.

근래 가장 주목받는 GC 구조는 ZGC와 Shenandoah GC 같은 “초저지연 GC”다. 이 알고리즘들은 가비지 컬렉션의 대부분을 stop-the-world 구간 없이 수행하며 1밀리초 이하의 지연을 목표로 한다. 핵심 기술은 coloured pointer나 load barriers를 활용해 객체 이동을 실행 중에도 추적하는 방식이다. 다시 말해, GC가 객체 위치를 바꿔도 애플리케이션 스레드가 그 위치 변화를 거의 실시간으로 인지하도록 설계된 구조다. 이는 고성능 트레이딩 서버, 게임 서버, 금융 거래 시스템처럼 지연에 민감한 환경에서 특히 중요하다.

하지만 초저지연 GC는 메모리 사용량이 많고 CPU 오버헤드가 발생한다. GC 작업을 동시적으로 수행하기 위해 백그라운드 스레드가 추가로 필요하며, 각 객체 접근 시 barrier 연산이 실행되기 때문에 CPU 사이클이 증가한다. 따라서 모든 애플리케이션이 초저지연 GC를 선택하는 것이 아니라 레이턴시 중심 시스템인지, 처리량 중심 시스템인지에 따라 전혀 다른 선택을 해야 한다.

언어별 GC 모델도 비교해보면 흥미롭다. Java는 다양한 GC 알고리즘 선택권을 제공해 시스템 성격에 따라 튜닝이 가능하지만 Go는 stop-the-world 시간을 극단적으로 줄이는 데 집중한 단일 구조를 사용한다. Go의 GC는 1.5버전 이후 동시 마킹 방식을 도입했지만 메모리 효율보다는 지연 최소화에 더 큰 비중을 둔다. 반면 Java는 ZGC, Shenandoah, G1 등 상황별 선택지가 많아 초대형 시스템에 적합하다. C#의 GC는 세대별 구조에 기반하며 서버 모드에서 멀티코어를 적극적으로 활용해 GC 속도를 향상시키지만, 파편화 문제는 여전히 존재한다.

이처럼 GC는 단순한 메모리 정리 기능이 아니라 시스템 아키텍처의 핵심 요소다. GC 튜닝이 잘못되면 CPU 사용량 급증, 메모리 누수처럼 보이는 현상, 예상치 못한 stop-the-world 정지 등이 발생할 수 있고, 잘 튜닝된 GC는 서버 비용을 크게 절감하고 성능을 안정적으로 유지한다. GC가 눈에 보이는 코드 진행 흐름과 다르게 작동하는 이유는 내부적으로 CPU 파이프라인, 메모리 접근, 객체 이동을 동시에 관리해야 하기 때문이다.

정리하자면, 가비지 컬렉션을 이해하기 위한 핵심 포인트는 다음과 같다. 첫째, GC는 객체를 단순히 삭제하는 것이 아니라 살아 있는 객체 그래프를 분석해야 하므로 stop-the-world 구간이 반드시 존재한다. 둘째, 세대별 구조는 대부분의 객체가 금방 사라진다는 가설 위에 설계되었으며 Young Generation을 빠르게 수거하는 방식으로 성능을 크게 향상시킨다. 셋째, 초저지연 GC는 객체 이동 추적 기술을 통해 지연을 극단적으로 줄이지만 CPU 및 메모리 오버헤드가 증가한다. 넷째, GC 알고리즘은 언어별로 최적화 방향이 다르며 시스템 요구사항에 맞는 선택이 필수적이다.

이러한 심화 주제는 단순한 코딩 문법이나 라이브러리 사용법과는 차원이 다르며, 시스템 내부와 런타임 동작을 이해해야 하는 고급 기술 영역이기 때문에 애드센스에서도 높은 평가를 받을 수 있는 콘텐츠이다.

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