개발기록장

[Java] Mac에 Homebrew를 이용하여 Java 설치 방법

yangahh — Sun, 6 Aug 2023 19:22:31 +0900

1. openjdk 저장소 추가

$ brew tap adoptopenjdk/openjdk

2. 설치 가능한 jdk 패키지 확인

$ brew search jdk

3. 원하는 버전의 jdk를 선택하여 설치

$ brew install --cask adoptopenjdk8

4. 설치 확인

$ java -version

❗️ java -version을 입력했을 때, 방금 설치한 버전과 다른 경우

- 과거에 다른 버전의 JDK를 설치했을 경우 이런 경우가 발생할 수 있다.

- 따라서 환경변수 설정을 통해 원하는 버전으로 사용할 수 있게 해줘야 한다.

- 다음 단계를 수행

$ cd /Library/Java/JavaVirtualMachines

$ ls -l                                                                                                          ─╯
total 0
drwxr-xr-x  3 root  wheel    96B  4 21  2021 adoptopenjdk-7.jdk
drwxr-xr-x  3 root  wheel    96B  4 21  2021 adoptopenjdk-8.jdk

$ cd adoptopenjdk-8.jdk   # 원하는 버전의 디렉토리로 이동
$ cd Contents/Home
$ pwd
/Library/Java/JavaVirtualMachines/adoptopenjdk-8.jdk/Contents/Home   # << 전체 복사

- 환경 변수를 관리하는 파일인 ~/.zshrc 파일을 열어서 아래 내용 추가

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/adoptopenjdk-8.jdk/Contents/Home  # 위에서 복사한 경로를 붙여넣기
export PATH=${PATH}:$JAVA_HOME/bin

- 저장 후 나와서 프로필 파일 적용

$ source ~/.zshrc

[Hyperledger Fabric] 하이퍼레저 패브릭 실습 - Building Your First Network (1)

yangahh — Mon, 20 Feb 2023 17:54:45 +0900

** 참고한 공식 문서 - Building Your First Network

사전 준비

1. 실습 서버

1.1 VMWare에 Ubuntu 설치

** 작업환경: intel Mac

- VirtualBox에 Ubuntu 18.04 버전 설치

- ~~Mac M1용 VMware 설치 -> 링크~~

~~- Ubuntu 디스크 이미지(facal-desktop-amd64.iso)) 다운로드 -> 링크~~

- 추가 셋팅은 disk만 35GB로 바꿔줌

- 화면에 부팅 모드가 뜨면 Install Ubuntu 선택. 이후 Install 과정에서의 설정은 모두 Default 설정으로 설치함

2. 필요한 프로그램 설치

2.0 apt 혹은 apt-get update 하고 시작하기

sudo apt update
sudo apt upgrate

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2.1 사전에 필요한 라이브러리 설치

sudo apt-get install curl
sudo apt-get install python3-pip
sudo apt-get install git
sudo apt-get install libltdl-dev
sudo apt-get install tree
sudo apt-get install openssh-server
sudo apt-get install net-tools

2.2 Install Docker and Docker compose

- Docker version 17.06.2-ce or greater is required.

** 참고) Docker 최신버전 스크립트를 가져와서 설치하기

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

sudo apt-get install python3-pip
sudo apt-get install python3-setuptools
pip3 install --upgrade pip3

pip3 install docker-compose

2.3 Install Go Language

- Go version 1.12.x is required.

** 나는 1.12.13 버전으로 설치

# 필요한 버전의 Go 다운로드
wget https://golang.org/dl/go1.12.13.linux-amd64.tar.gz

# 압축 풀기
sudo tar -xvf go1.12.13.linux-amd64.tar.gz
## **보통은 압축 풀 때 path를  `-C /usr/local` 로 지정하는데 참고하는 공식문서에서는 $HOME을 path로 잡고있어서 $HOME에 설치함

- GOPATH 변수 설정(필수!!) -> 링크 참고

- ** 영구 설정을 위해 환경변수 파일에 추가

# vi /etc/profile

export GOPATH=$HOME/go
PATH=$PATH:$GOPATH/bin

2.4 Node.js Runtime and NPM

- Node.js용 Hyperledger Fabric SDK를 활용하여 Hyperledger Fabric용 애플리케이션을 개발하는 경우
Node.js 버전 8은 8.9.4 이상, 버전 10은 10.15.3 이상에서 지원된다.

# 필요한 node 버전 지정하여 설치 (나는 12.x버전으로 설치)

# PPA 설치
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_12.x -o nodesource_setup.sh

# sudo 권한으로 PPA 를 추가하고 업데이트
sudo bash nodesource_setup.sh
sudo apt-get install nodejs

# PPA 를 통해 Node.js 를 설치하면 npm 까지 같이 설치된다.
# npm이 제대로 동작하기 위해 build-essential 패키지를 설치해야 한다.
sudo apt-get install build-essential

[CS] 웹 브라우저 요청 흐름 (www.google.com을 치면 어떤 일이 일어나는가)

yangahh — Sun, 29 Jan 2023 21:24:11 +0900

웹 브라우저에 https://www.google.com/search?q=hello&hl=ko를 치면 어떤 일이 일어날까?

1. DNS 서버를 조회하여 구글 서버의 IP를 찾아낸다(포트는 https이기때문에 생략한 경우 443)

2. 웹브라우저는 http 요청 메세지 생성한다. http 요청 메세지는 아래 사진과 같이 구성되어 있다(매우 간략 버전..)

3. Socket 라이브러리를 통해서 HTTP 요청 메세지를 OS에다가 전달

4. TCP/IP 패킷 생성(HTTP 메세지 포함)

5. 만들어진 패킷을 인터넷 망으로 전송

6. 구글 서버에서 요청 패킷을 전송받으면 TCP/IP패킷을 까서 버리고 http 메세지를 해석해서 알맞은 리소스를 찾는다.

7. 구글 서버는 찾은 리소스를 가지고 응답 메세지를 만든다. http 응답 메세지는 아래 사진과 같이 구성되어있다(매우 간략 버전..)

8. 구글 서버에서도 마찬가지로 http 응답 메세지를 담은 TCP/IP 패킷을 만들어서 클라이언트 (웹 브라우저)에게 전달한다.

9. 웹 브라우저는 http 응답 메세지의 html을 렌더링해서 화면에 보여준다.

[CS] 기본적인 인터넷 네트워크 개념

yangahh — Sun, 29 Jan 2023 20:43:20 +0900

IP (인터넷 프로토콜)

IP의 역할

지정한 IP주소에 데이터 전달
패킷(packet)이라는 통신 단위로 데이터 전달
** 패킷이란? 패키지(package)와 덩어리(bucket)을 합성어로 말 그대로 데이터를 담은 택배 박스 개념이다.
클라이언트에서 출발지 IP, 목적지 IP, 데이터를 담은 패킷을 전송하면 서버에서 이를 받고, 서버에서도 받았다는 내용(OK)의 패킷을 클라이언트에게 전송한다.

인터넷 망 안에서 노드들끼리 이 목적지 IP를 받을 수 있는 서버가 어디있는지 찾아가며 목적지까지 패킷을 전송

IP 프로토콜의 한계

비연결성
- 패킷을 받을 대상이 없거나 서비스 불능 상태여도 패킷은 전송된다. 대상 서버가 패킷을 받을 수 있는 상태인지 아닌지 모르기 때문.
비신뢰성
- 중간에 패킷이 사라질 수 있다.
  인터넷 망이라는게 결국은 여러 서버들을 거처서 전달을 한다는 건데, 중간에 한 서버에 문제가 있다면 패킷이 유실된다. 근데 이렇게 유실이 된다고해도 서버는 유신된줄도 모른다.
- 패킷이 순서대로 안 올 수 있다.
  전송할 데이터의 양이 클 경우(보통 1500바이터가 넘으면), 데이터를 나눠서 여러개의 패킷으로 보내게 되는데, 이럴 경우 아래의 그림 설명과 같은 이유로 도착하는 패킷들이 전송할 때의 순서와 달라질 수 있다.

1번 패킷과 2번 패킷이 반드시 같은 경로로 보내진다고 보장할 수 없기 때문에 도착할때도 같은 순서로 온다고 보장할 수 없다

프로그램 구분
- 같은 IP를 사용하는 서버에서 통신하고있는 어플리케이션이 여러개라면 패킷은 오직 IP만 알고있기 때문에 이를 구분할 수 없다.

TCP (Transmission Control Protocol 전송 제어 프로토콜)

TCP는 위에서 설명한 IP 프로토콜의 한계들을 해결해준다.

TCP를 설명하기 전에 쉬운 이해를 위해 채팅 프로그램으로 hello world 라는 메세지를 보낸다고 해보자.

인터넷 프로토콜은 다음과 같은 계층으로 이루어져있고, 각 계층별로 사용되는 프로토콜이 있다.

맨 먼저 채팅 프로그램은 소켓 라이브러리를 통해 OS 계층으로 'hello world'라는 메세지를 넘긴다.
OS계층에서는 TCP가 이 메세지에다가 TCP 정보를 붙인다(위 사진에서 초록색 부분이 TCP 정보이다). 이를 TCP 세그먼트라고 한다.
TCP밑에 IP계층이 있는데, 여기에서는 TCP 세그먼터에다가 IP 관련 정보를 붙인다. 이렇게 만들어진게 IP 패킷이고 TCP 정보와 IP정보가 다 붙은 덩어리를 TCP/IP 패킷이라고 한다.

4. 이 덩어리는 네트워크 인터페이스에서 LAN 카드 등을 통해 나가는데 이때 이더넷 프레임이라는 것도 포함되어서 나간다.
이더넷 프레임은 랜카드에 등록 된 mac 주소같은 물리적인 정보를 담고 있다(여기서는 그냥 이정도로 간단하게만 알고 있자)

TCP 특징

연결 지향 - TCP 3 way handshake(가상 연결)
출발지와 목적지가 서로 연결이 되었는지 확인을 하고 메세지를 보내는 방식.
1) 먼저 클라이언트쪽에서 서버에 연결 요청의 의미인 SYN이라는 메세지를 보낸다.
2) 서버에서 알았다는 뜻으로 ACK라는 메세지와 나도 연결해줘 라는 의미의 SYN 메세지를 함께 클라이언트로 보낸다.
3) 클라이언트도 SYN에 대한 응답으로 ACK를 보낸다.
4) 이 3단계의 과정으로 서로 연결되었음을 인식한 후에 데이터를 전송한다.

**요즘에는 최적화 되어서 3번 단계에서 데이터 전 송을 한꺼번에 처리하기도 한다.

데이터 전달 보증
클라이언트에서 데이터를 전송하고 서버가 이를 받으면 데이터를 잘 받았다고 클라이언트에게 응답을 해준다
순서 보장
서버에서 순서에 맞지 않은 패킷들을 받으면, 클라이언트에게 잘못된 패킷부터 다시 전달하라고 보낸다

실제로는 훨씬 많은 특징이 있다. 위 3가지 특징으로 TCP는 신뢰할 수 있는 프로토콜이라 여겨지고 현재는 대부분 애플리케이션에서 TCP를 사용하고 있다.

UDP (User Datagram Protocol)

UDP 특징

UDP는 TCP와 같이 OS 계층에서 IP 계층위에 있는 프로토콜
보통 하얀 도화지에 비유(기능이 거의 없기 때문)
3-way-handshake X, 데이터 전달 보증 X, 순서 보장 X
단순하고 빠름
그래서 IP와 거의 같지만, 포트, 체크섬 정도만 추가됨.
포트가 있으면 하나의 IP에서 여러 애플리케이션이 실행되고 있을 때 여기로 들어오는 패킷들이 어떤 애플리케이션을 위한 패킷인지 구분할 수 있다. 체크섬은 데이터가 제대로 된건지 검증해주는 용도
TCP는 신뢰할 수 있는 프로토콜이지만 3-way-handshake로 인해 속도가 느리다. 그래서 최적화를 위해 UDP를 사용. UDP는 도화지 상태이기 때문에 이 위에다가 내가 원하는걸 애플리케이션 레벨에서 만들어 내면 된다.
Http3에서 UDP프로토콜을 사용해서 최근에 각광받고 있다.

PORT

같은 IP 내에서 프로세스 구분을 위해 사용된다.

TCP/IP 패킷에는 출발지IP + 출발지Port, 도착지IP + 도착지Port가 담겨있다.

0 ~ 65535 사이에서 할당 가능한데 0~1023까지는 잘 알려진 포트로 사용하지 않는게 좋다.

FTP: 20, 21
TELNET: 23
HTTP: 80
HTTPS: 443

[자료구조] 우선순위 큐와 힙

yangahh — Sun, 15 Jan 2023 22:41:15 +0900

우선순위 큐

우선순위 큐는 일반적인 큐와 다르게 우선 순위가 높은 요소가 먼저 나가는 개념이다.

여기서 주의할 점은 우선순위 큐는 자료구조가 아닌 개념이다.
따라서 우선순위 큐를 구현하는 방법은 다양하게 존재할 수 있다.

그중 힙은 우선순위 큐를 구현하기 위한 가장 적합한 방법이다.

힙 (Heap)

힙은 자료구조이며, 이진 트리 형태이다. 우선순위가 높은 요소를 루트에 두기위해 요소가 삽입, 삭제될 때 바로 정렬되는 특징이 있다.

위 예시에서는 값이 클수록 우선순위가 높고, 6이 가장크므로 루트에 있다.

힙의 특징

우선순위가 가장 높은 것을 루투에 두고, 항상 루트가 먼저 나간다.
루트가 가장 큰 값이 되는 최대 힙과 루트가 가장 작은 값이 되는 최소 힙 두가지로 나뉜다. (오름차순이냐 내림차순이냐 정도의 차이)
파이썬에서는 heapq 혹은 PriorityQueue 모듈을 통해서 쉽게 힙을 구현할 수 있다.
요소 추가 시, 항상 이진 트리의 마지막에 추가되기 때문에 힙은 항상 완전 이진 트리다.

힙 추가 알고리즘

1. 이진 트리의 가장 마지막에 추가한다.

2. 요소가 추가되었다면 부모 정점보다 우선순위가 높은지 체크한다.

3. 만약 추가된 요소가 더 높다면 부모와 바꾼다.

4. 더이상 순서를 바꿀수 없을 때까지 반복하면 결국 가장 우선순위가 높은 정점이 루트가 된다.

5. 따라서 높이는 log N이기에 요소 추가 알고리즘은 최악의 경우에도 log N이다. (O(logN) 시간복잡도를 가진다)

최대 힙 예시

1. 45라는 요소 추가 -> 루트에 45 정점이 생김

2. 36 요소를 추가. 이진트리이므로 루트의 왼쪽에 추가된다.

3. 54 요소를 추가. 이진트리이므로 루트의 오른쪽에 추가된다.

4. 최대 힙에서 45보다 54가 우선순위가 더 높기 때문에 서로 순서를 바꾼다. 마찬가지로 배열도 바뀐다.

5. 이번엔 27을 추가. 마지막 위치인 36의 왼쪽 정점에 추가된다.

6. 다음으로 63을 추가. 36의 오른쪽 정점에 추가된다.

7. 이 상태에서 36보다 63이 우선순위가 더 높기 때문에 바꿔야한다.

8. 여기서 또 다시 부모 정점과 비교하면 54보다 63이 우선순위가 더 높다. 따라서 둘의 위치를 바꾼다.

9. 루트까지 이동했기 때문에 탐색을 종료한다. 이렇게 최대 힙이 완성된다.

힙 제거 알고리즘

1. 먼저 요소를 제거하는건 루트만 가능하다.

2. 루트 정점이 제거되면 그 공백을 가장 마지막 정점이 대체한다.

3. 이때 추가와는 반대로 루트로부터 점점 정점을 아래로 내려야한다.

4. 루트 정점의 두 자식 정점 중, 더 우선 순위가 높은 정점과 바꾼다.

5. 두 자식의 정점이 더 우선순위가 낮을 때까지 반복한다.

6. 그러면 자연스럽게 우선 순위가 더 높은 정점이 루트 정점이 될 수 있다.

7. 추가와 마찬가지로 제거도 완전 이진 트리의 높이만큼만 진행되기에 시간복잡도가 O(logN)(==로그시간)을 가진다.

힙 제거 예시

1. 루트정점인 63을 제거

2. 63이 제거되면 가장 마지막 정점인 36이 루트에 위치하게됩니다.

4. 여기서 36의 자식 정점인 54와 45를 비교

5. 54가 우선순위가 더 높기 때문에 36과 54를 바꾼다

6. 여기서 36의 자식 정점인 27과 비교한다. 오른쪽 자식은 없기 때문에 27하고만 비교하면 된다.

7. 자식의 우선 순위가 더 낮기 때문에 바꾸지않고 로직을 마친다.

파이썬에서 힙 구현

파이썬에서 가장 쉽게 힙을 구현하는 방법은 heapq 모듈을 이용하는 것이다.

heapq 모듈은 기존 리스트 객체를 힙 알고리즘을 사용할 수 있도록 도와주는 모듈이다.

힙에 요소를 추가할 때는 heappush 함수를 이용하고, 힙에서 요소를 제거할 때는 heappop 함수를 사용하면 된다.

아쉬운 점은 heapq는 min heap만 제공한다는 점이다. max heap을 이용하고 싶다면 직접 구현하거나 비 표준 함수를 사용하면 된다.

import heapq

hq = []  # Min heap

# 힙에 요소 추가
heapq.heappush(hq, 45)
heapq.heappush(hq, 36)
heapq.heappush(hq, 54)
heapq.heappush(hq, 27)
heapq.heappush(hq, 63)

print(hq)
>> 27, 36, 45, 54, 63

# 힙에서 요소 제거
print(heapq.heappop(hq))
>> 27
print(heapq.heappop(hq))
>> 36
print(heapq.heappop(hq))
>> 45

# 요소 제거 후 추가
heapq.heapreplace(hq, 10)
print(hq[0])
>> 10

# 요소 추가 후 제거
heapq.heappushpop(hq, 5)
print(hq[0])
>> 10


# 리스트를 힙으로 변경
lst = [5, 1, 2, 7, 4, 9, 8, 10, 3, 6]
heapify(lst)
print(lst)
>> [1, 3, 2, 5, 4, 9, 8, 10, 7, 6]  # Heap 기준에서 바라볼 때 정렬된 모습

[자료구조] 해시 테이블

yangahh — Sun, 15 Jan 2023 20:42:01 +0900

해시 테이블

해시 테이블은 key-value 시스템을 이용하여 데이터를 저장하는 자료구조다.
해시 테이블은 한정된 배열 공간에 key를 index로 변환하여 그 index에 각각의 value들을 저장한다.

key를 index로 변환할 때는 해시함수가 사용된다.

** 해시함수: 입력받은 값을 특정 범위 내의 숫자로 변경하는 함수를 말한다.

간단하게 예를 들면

pizza, cake, taco는 key 이고, 이 메뉴들의 가격이 value라고 하면

각 key들을 hash function에 넣어 구한 값(=Hasing해서 나온 값)이 index가 되고, 이렇게 구한 인덱스에 value를 저장한다.

이 배열이 해시 테이블이다.

해시테이블에서는 index를 bucket이라고 부르며 각 요소에는 key와 value를 모두 저장한다.

시간 복잡도

삽입의 시간 복잡도는 O(1)이고

key를 알고있다면 삭제, 탐색도 역시 O(1)시간이 소요된다.

해시 충돌 Hash Collision

위에서 언급했듯이 해시 함수를 이용하여 인덱스 값을 구할 때, 만일 해싱된 값이 중복되게 나올 경우 이를 해시 충돌이 발생했다고 한다.

해시 충돌을 해결하는 대표적인 4가지 방법은 다음과 같다.

1. 선형 탐사법
충돌이 발생하면 한 칸 옆으로 이동한다. 이동했을 때 또 충돌이 난다면 충돌이 발생하지 않을 때까지 이동하는 방법

따라서, 최악의 경우 탐색에 O(n)시간이 걸릴 수도 있다.

2. 제곱 탐사법

충돌이 발생하면 충돌이 발생한 횟수의 제곱만큼 옆 칸으로 이동하는 방법

3. 이중 해시

충돌이 발생하면 다른 해시함수를 이용하여 index를 구하는 방법.
또 충돌이 발생하면 충돌이 발생하지 않을때 까지 두번째 해시로 인덱스를 만들어낸다.

4. 분리 연결법

위 3가지 방법과는 다르게 충돌이 발생할 경우, 다른 인덱스로 이동하지 않는다.

대신 해시테이블의 요소를 연결 리스트로 만들어 충돌이 발생한 버켓에 그대로 요소를 추가하는 방법이다.
이 방법은 최악의 경우 하나의 버켓이 무한정 늘어날 수 있다는 단점이 있다.

해시 테이블 어디에 사용할까?

탐색에 상수시간에 걸리므로 **탐색**이 많이 일어나는 경우에 적합하다.

(해시 충돌로 인해 최악의 경우 선형시간이 걸릴 수 있지만 그래도 배열로 저장했을 때보다 속도면에서는 안전)

파이썬으로 해시테이블 구현하기

1. Dictionary타입으로 해시테이블 구현

내부적으로 동작하는 건 조금 다르지만 사용법은 거의 동일하다.

table = {}  # 해시 테이블

table['key'] = 100
table['key2'] = 'hello'

print(table['key'])
>> 100

table['key'] = 300

print(table['key'])
>> 300

del table['key']

print(table['key'])
>> 에러 발생

2. set타입으로 해시테이블 구현

set을 사용하면 key와 value가 동일하게 저장되는 방식으로 구현할 수 있다. 또는 집합이라고 볼 수도 있다.

중복된 내용을 전부 제거할 때도 사용할 수 있다.

table1 = set()

table1.add('key')
table1.add(100)

table2 = set()
table2.add('key')
table2.add('hello')

print(table1 & table2)  # 교집합
>> {'key'}
print(table1 | table2) # 합집합
>> {'key', 100, 'hello'}
print(table1 - table2)  # 차집합
>> {100}

[자료구조] 파이썬에서 큐 구현

yangahh — Sun, 15 Jan 2023 19:48:52 +0900

deque를 이용한 Queue 구현

deque는 스택과 큐가 합쳐진 자료구조라고 생각하면 된다.
deque는 list와 사용방법이 거의 비슷하지만,
첫번째 요소를 제거하는 popleft()함수를 지원하고 있어서 이를 이용하면 상수시간으로 첫번째 요소를 제거할 수 있다.
따라서 파이썬으로 queue를 구현할 때 deque를 사용하면 좋다.

from collections import deque

q = deque()  # queue 생성
q.append(1)  # EnQueue (=요소 추가)
q.append(2)
q.append(4)
print(q.popleft())  # DeQueue(=첫번째 요소 삭제)
>> 1

q.append(8)
print(len(q))
>> 3

[자료구조] 연결리스트

yangahh — Wed, 11 Jan 2023 00:55:44 +0900

연결 리스트

연결리스트는 각 요소를 포인터로 연결하여 관리하는 선형 자료구조다.

각 요소는 노드라고 부르며 데이터 영역과 포인터 영역으로 구성된다.

맨 첫번째 노드를 Head라고 한다.

각 노드에 알파벳으로 써놓은 부분이 데이터 영역(=노드의 값)이며 동그라미 부분이 포인터 영역으로 다음 노드를 가리키는 역할을 한다.

특징

메모리가 허용하는 한 요소를 제한없이 추가할 수 있다.
탐색은 O(n)이 소요된다.
요소를 추가하거나 제거할 때는 O(1)이 소요된다.
Singly Linked List, Doubly Linked List, Circular Linked List가 존재한다.

연결 리스트에서의 요소 삭제

1. 삭제할 요소를 선택

2. 삭제할 요소의 이전 요소가 가리키는 포인터를 삭제할 요소의 다음 요소에 연결한다

3. 삭제할 요소를 완전히 삭제. 배열과는 다르게 이 로직을 수행하는데 상수시간(=O(1))소요

연결 리스스트에서의 요소 추가

1. 추가할 요소의 포인터가 끼워넣을 부분의 다음 요소를 가리키도록 한다.

2. 끼워넣을 부분의 이전 요소의 포인터를 추가할 요소를 가리키도록 한다. 삭제 로직과 마찬가지로 추가 로직도 상수시간(=O(n))소요

Singly Linked List (단일 연결 리스트)

가장 단순한 연결리스트. Head(첫번째 요소)에서 Tail(마지막 요소)까지 단방향으로 이어지는 연결리스트다.

헤드포인터: 헤드를 가리킴. 출발점.

Tail의 포인터 영역은 Null로 되어있음.

Singly Linked List 요소 찾기 (탐색)

ex) 위 연결 리스트에서 '4'를 찾는다면?

1. 헤드 포인터에서 다음 요소인 Head를 찾는다.

2. Head에 가서 데이터가 4인지 확인하고 아니면 다음 요소로 넘어간다.

3. 다음 요소의 데이터도 4가 아니므로 그 다음 요소로 넘어간다.

4. 이번 요소는 4이므로 탐색을 종료한다.

>> O(n)시간 소요

Singly Linked List 요소 추가

ex) 위 연결리스트에서 데이터 값이 2인 요소와 4인 요소 사이에 데이터 값이 3인 요소를 추가한다면?

1. 추가할 요소의 포인터 영역이 4인 요소를 가리키게 만든다.

2. 2인 요소의 포인터가 추가할 요소를 가리키게 만든다.

>> O(1)시간 소요

단, O(1)이 소요되는 것은 단순히 '추가'하는 것만 생각했을 때의 소요시간. 즉, 끼워넣을 위치를 찾고 추가한다면 탐색이 더해져서 O(n)이 늘어남. 따라서 연결 리스트를 사용할 때는 추가를 위한 탐색을 하지 않도록 주의해야 한다.

Singly Linked List 요소 삭제

ex) 위 연결리스트에서 데이터 값이 2인 요소를 삭제한다면?

1. 삭제할 요소의 이전 요소가 삭제할 요소의 다음 요소를 가리키도록 수정

2. 메모리상에서 요소를 완전하게 삭제

>> O(1)시간 소요

Doubly Linked List (이중 연결 리스트)

포인터가 두개 존재하여 다음과 이전을 가르킬 수 있어 양방향으로 이어지는 구조인 연결 리스트다.

Head는 첫번째 요소이므로 이전 노드를 가리키는 포인터는 Null이고, Tail은 마지막 요소이므로 다음 노드를 가리키는 포인터가 Null이다.

Doubly Linked List 요소 추가

ex) 위 연결리스트에서 데이터 값이 2인 요소와 4인 요소 사이에 데이터 값이 3인 요소를 추가한다면?

1. 추가할 요소의 다음 요소를 가리키는 포인터가 4인 요소를 가리키게 만든다.

2. 추가할 요소의 이전 요소(2)의 다음 포인터가 추가할 요소를 가리키도록 한다.

3. 추가할 요소의 다음 요소(4)의 이전 포인터가 추가할 요소를 가리키도록 한다.

4. 추가할 요소의 이전 포인터가 이전 요소(2)를 가리키도록 한다.

>> 단일 연결 리스트와 마찬가지로 요소 추가 로직에 O(1)시간이 소요된다.

Doubly Linked List 요소 삭제

ex) 위 연결리스트에서 데이터 값이 2인 요소를 삭제한다면?

1. 삭제할 요소의 이전 요소(1)의 다음 포인터가 삭제할 요소의 다음 요소(4)를 가리키도록 한다.

2. 삭제할 요소의 다음 요소(4)가 이전 노드로 삭제할 요소의 이전 요소(2)를 가리키도록 한다.

3. 삭제할 요소를 메모리상에서 삭제

>> 마찬가지로 O(1)시간 소요.

Circular Linked List (환형 연결 리스트)

Tail의 포인터가 Head를 가리키도록 한 연결 리스트. 메모리를 아껴쓸 수 있다. 원형 큐 등을 만들 때도 사용된다.

중간에서 탐색을 시작하더라도, 한 바퀴를 다 돌 수 있다.

파이썬으로 구현한 연결리스트

class Node:
    def __init__(self, value):  # 최초 생성시에는 다음 노드에 대한 정보가 없음. 아직 연결을 안했으므로
        self.value = value
        self.next = None
        
 
class SinglyLinkedList:  # 노드와 노드를 연결해주는 역할
    def __init__(self):
    	self.head = None
        self.tail = None
    
    def find(self, value):
    	curr_node = self.head
        while curr_node.value != value:
        	curr_node = curr_node.next
        return curr_node
    
    def append(self, new_value):  # 끝부분에 추가하는 append 로직
    	new_node = Node(new_value)
        if self.head is None:  # head가 없으면 아직 아무것도 없다는 뜻
        	self.head = new_node
            self.tail = new_node
        else:  # head가 이미 있으면 추가되는 node는 마지막 노드가 된다.
        	self.tail.next = new_node
            self.tail = new_node
    
    def insert(self, node: Node, new_value):  # 중간에 추가하는 insert 로직. node는 추가할 노드의 이전 노드를 말함
    	new_node = Node(new_value)
        new_node.next = node.next  # 추가할 노드의 포인터를 이전 노드의 포인터가 가르키던 다음 노드로 설정
        node.next = new_node  # 이전 노드의 포인터는 추가할 노드를 가리키도록 설정
    
    def remove(self, value):  # 값을 찾고, 삭제하는 로직. 따라서 O(n)시간(==선형시간) 소요
    	prev_node = self.head
        while prev_node.next.value != value:  # 이전 노드가 가르키는 노드의 값이 내가 삭제할 노드면 종료
        	prev_node = prev_node.next  # 다음 노드로 넘어감
        
        if prev_node.next is not None:  # 삭제할 노드가 Tail이 아니라면
        	prev_node.next = prev_node.next.next  # 삭제할 노드의 이전 노드가 가르키는 노드를 삭제할 노드의 다음 노드로 설정
            
    def display(self):
    	curr_node = self.head  # 첫번째 노드부터 탐색
        display_string = "["
        while curr_node is not None:
        	display_string += f"{curr_node.value}, "
            curr_node = curr_node.next
        
        display_string = display_string[0: len(display_string) - 2]  # 여기서 2를 뺀 이유는 맨 앞 '[' 와 맨 마지막 요소가 None이 들어가므로 이것까지 제외한 것
        display_string += "]"
        
        print(display_string)
        


linked_list = SinglyLinkedList()
linked_list.append(1)
linked_list.append(2)
linked_list.append(3)
linked_list.append(5)
linked_list.display()
 >> [1, 2, 3, 5]
 
print(linked_list.find(3))
 >> <__main__.Node object at 0x10538cd60>
 
linked_list.remove(3)
linked_list.display()
 >> [1, 2, 5]
 
linked_list.insert(linked_list.find(2), 10)
linked_list.display()
 >> [1, 2, 10, 5]

[Docker] Dockerfile 작성법 간단 정리

yangahh — Tue, 25 May 2021 16:42:13 +0900

Dockerfile이란, Docker 이미지를 만드는 일종의 스크립트다. Docker build 명령어를 쓰면 이 파일을 읽어서 여기에 명시된 대로 이미지를 만든다.

Dockerfile 작성 예시

FROM ubuntu:14.04

LABEL version=0.1

# app 디렉토리 생성
RUN mkdir -p /app

# Docker 이미지 내부에서 RUN, CMD, ENTRYPOINT의 명령이 실행될 디렉터리를 설정
WORKDIR /app


# 현재 디렉터리에 있는 파일들을 이미지 내부 /app 디렉터리에 추가함
ADD . /app


RUN apt-get update

RUN apt-get install apache2

RUN service apache2 start


VOLUME ["/data", "/var/log/httpd"]


# 외부로 노출하는 포트 지정
EXPOSE 80

# 이미지를 도커 컨테이너로 실행하기 전에 먼저 실행할 명령어
CMD ["/app/log.backup.sh"]

Dockerfile 형식

주의사항: 컨테이너에 담을 파일들은 Dockerfile 하위 디렉토리에 있어야 한다.

FROM

FROM 이미지 이름:태그

base 이미지로 사용할 레이어를 가져오는 단계이다.

FROM <이미지 이름>:<태그> 형식으로 작성한다.
ex) ubuntu:14.04

LABEL

LABEL key=value

이미지의 버전 정보, 작성자, 코멘트와 같이 이미지의 메타 정보를 입력하는 부분으로 빌드 자동화 등에 사용될 수 있다.

** 라벨 확인 방법

docker image inspect --format='label key값' 이미지명

ENV

Dockerfile 또는 컨테이너 내부의 환경변수에 대한 선언을 하는 부분이다.

ex) JAVA_HOME /usr/lib/java

WORKDIR
명령을 실행하기 위한 디렉토리를 지정하는 부분이다. WORKDIR 을 지정하면 RUN, CMD, ENTRYPOINT, COPY, ADD 등의 명령이 영향을 받는다. 이 명령어에서 컨테이너의 '.' 으로 명시하면 WORKDIR의 위치를 가르키는 것이다.

COPY

COPY [--chown=<user>:<group>] <src>... <dest>
# 공백이 포함된 경우는 
COPY [--chown=<user>:<group>] ["<src>",... "<dest>"]

호스트OS의 파일 및 디렉토리를 컨테이너 내부로 복사하는 명령어이다. 소유자와 소유그룹도 수정이 가능하다.

ADD

ADD [--chown=<user>:<group>] <src>.. <dest>
# 공백이 필요한 경우는 
ADD [--chown=<user>:<group>] ["<src>".. "<dest>"]

COPY와 마찬가지로 파일 및 디렉토리를 컨테이너 내부로 복사하는 명령어이다. 추가적으로 URL 및 원격 파일 다운로드 또는 압축 해제 등과 같은 기능도 있다. Dockerfile 안에서 ADD시 절대경로는 사용이 불가능하다.

ex) ADD http://~~~/index.php /data/index.php

RUN
도커 이미지가 생성되기 전에(=이미지를 빌드하는 시점에) 실행되는 쉘 명령어를 작성하는 부분이다.

RUN 명령은 설치/설정 등을 위한 용도로 쓰여서 image layer를 만들어낸다.

RUN을 사용하는 방법에는 2가지 형식이 있다.

1. /bin/bash -c command 형식으로 shell 명령을 실행

RUN "command" 
# 예) RUN yum install -y python

RUN ["executable", "param1", "param2"] 
# 예) RUN ["/bin/bash", "-c", "echo hello"]

executable 은 명령어를 실행할 양식 (bash, zsh, etc)을 지정.
executable 을 이용해서 별도의 python, ruby 스크립트를 실행 가능하다.
param1, param2 는 해당 명령어를 실행하면서 전달할 파라미터이다.

CMD
RUN 명령어는 이미지를 빌드하는 시점에 실행되는 반면에, CMD 는 컨테이너를 실행할 때(=컨테이너가 시작될 때) 수행되는 실행 파일 또는 셸 스크립트를 작성하는 부분이다.
주의 해야할 점은 Dockerfile 에서 CMD 는 1개만 적용되며 여러 개를 지정한 경우 마지막 CMD 만이 적용된다.

또한 docker run 을 사용하며 새로운 명령을 지정한 경우(=명령에 쉘 명령어 및 인자값 전달할 경우) CMD에 작성된 명령어와 인자값은 무시된다. 즉, 우선 순위는 docker run > CMD 이다.

CMD를 사용하는 방법에는 3가지 형식이 있다.

1. 가장 기본적인 형식

CMD ["executable","param1","param2"]
# 예) CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "test_project.wsgi:application"]

2. shell 명령을 실행

CMD command param1 param2

3. ENTRYPOINT 의 매개변수 전달

CMD ["param1","param2"]

ENTRYPOINT

ENTRYPOINT ["executable", "param1", "param2"]
# 또는
ENTRYPOINT command param1 param2

도커 컨테이너를 실행하기 전에 최종적으로 실행할 명령어를 적는 부분이다. CMD와 마찬가지로 1번만 수행할 수 있다.

CMD와의 차이점은 ENTRYPOINT는 CMD를 인자로 받아 사용할 수 있는 스크립트를 쓴다는 것이다.

또한 CMD는 docker run 을 사용하며 새로운 명령을 지정한 경우 CMD에 지정한 명령이 무시되지만, ENTRYPOINT는 docker run에서 지정한 명령과 관계 없이 실행된다는 차이가 있다.

VOLUME

VOLUME ['컨테이너 디렉토리1', '컨테이너 디렉토리2' , .... ]

컨테이너 안에 있는 데이터는 컨테이너를 삭제하면 모든 데이터가 같이 삭제(휘발성 데이터) 되기 때문에 데이터를 보존하기 위해 VOLUME을 사용한다.
VOLUME에 명시된 (컨테이너에 있는) 디렉토리 안의 모든 데이터는 컨테이너에 저장하지 않고 호스트 OS에 저장하거나 컨테이너들간의 데이터를 공유가 가능하도록 설정된다.

Dockerfile 에서 생성한 볼륨은 호스트OS의 /var/lib/docker/volumes에 생성되며, Docker 에서 자동 생성한 hash값으로 디렉토리가 생긴다.

** docker run 명령에서 -v 옵션을 아래와 같이 사용하면 호스트 OS의 위치(볼륨 마운트의 위치)를 지정한 위치(아래의 예시에서는 /root/data)로 변경할 수 있다.
ex) -v /root/data:/data

EXPOSE

EXPOSE <port> [<port>/<protocol>...]
# 예) EXPOSE 80/tcp
# 프로토콜 default는 tcp

컨테이너의 런타임에 지정된 네트워크 포트에서 수신 대기를 한다는 것을 나타낸다.

참고: docker docs

[Docker] Docker 개념 간단 정리

yangahh — Fri, 21 May 2021 19:58:13 +0900

도커란, 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼 중 하나인데, 지금은 도커가 널리 쓰여지면서 컨테이너기반 가상화 플랫폼의 대명사처럼 되어버렸다.

여기서 컨테이너란 우리가 흔히 생각하는 화물들을 실어서 수송할 때 사용하는 그 컨테이너에서 착안한 개념이다.

서버에서 컨테이너를 사용하면 다양한 OS환경, 여러 프로그램들을 컨테이너에 실어 여러 곳으로 운반하여 배포할 수 있다.

즉, 도커를 사용하면(=컨테이너를 사용하면) 하나의 서버에서 각각의 서비스들이 서로 방해받을 일 없이 프로그램처럼 돌아가게 할 수 있다.

이런 독립된 컨테이너들은 Image 기반으로 만들어지고, 이 Image는 Docker(기업)에서 제공하고 있는 dockerhub라는 곳에 push/pull 해서 어디에서든 서비스를 배포할 수 있게 한다.

VM vs Container

도커는 하나의 가상 서버라고도 할 수 있다(사실상 컨테이너는 인프라이면서 프로그램 인 것이다).

그렇다면 이전에 많이 사용하던 VM(가상머신)들과는 어떻게 다른 것일까?

출처: https://www.weave.works/blog/a-practical-guide-to-choosing-between-docker-containers-and-vms

- VM (Virtual Machines, 가상머신)

기존의 가상화 시스템인 VM은 host OS위에 설치된 hypervisor라는 프로그램(가상화 제어 프로그램) 위에서 동작한다.

VM은 hypervisor를 통해 그 위에서 수십개의 Guest OS를 돌리고, 하드웨어를 가상으로 할당해준다.
실제로 사용할 땐 Guest OS > Host OS > H/W 순으로 접근하게 된다.

이런 구조다 보니 실행이 느리고, 시스템의 리소스를 많이 잡아먹게 된다.

또한 호스트 서버가 내려갔을 시, 호스트 컴퓨터를 다시 부팅시키는 시간과 각 VM 부팅하는 시간이 더해져서 부팅만 하는 데에도 docker에 비해 오랜 시간이 걸린다.

뿐만 아니라, VM의 이미지에는 OS 이미지도 포함되어 있는데, 이 때문에 이미지 용량이 상당해서 배포와 관리를 힘들게 한다.

- Container

컨테이너 기반의 가상화 시스템(이하 도커)은 VM과 다르게 Host OS위에서 바로 동작한다.

도커는 hypervisor와는 다르게 Host OS와 커널을 공유하기 때문에 하드웨어 제어 부분을 같이 공유해서 쓸 수 있다.

도커 데몬은 호스트 OS가 무슨 종류이든지간에 호스트 OS의 커널에 접근해서 통역을 해준다.

또한 커널을 공유하기 때문에 부팅이 없으며 마치 프로세스와 같이 메모리에 적재되어 실행된다.

그래서 이미지를 실행하게되면 컴퓨터가 바로 실행되듯 플레이가 된다(부팅시간 없음).

이러한 장점들로 인해 도커를 사용하면 배포가 빨라지고, 서버가 망가져도 서버만 다시 실행시키고 이미지만 다시 실행하면 되서 복구 시간이 단축된다는 장점이 있다.

Docker의 구조

Docker는 아래와 같이 구분되어 있다.

Docker client와 server(server는 Docker engine, Docker daemon으로 불리기도 한다.)
Docker image
Docker registries
Docker containers

- Docker client와 server

Docker는 클라리언트와 서버 구조로 이루어져 있다.

Docker 클라이언트는 Docker 사용자가 Docker 서버와 상호작용하게 하게 한다. 즉 우리가 docker run 과 같은 명령어를 입력하면 클라이언크가 API로 dockerd로 보내 도커를 실행시킨다. 여기서 dockerd가 Docker server(=Docker daemon 또는 Docker engine)이다.

Docker 서버는 클라이언트에서 보낸 API 요청을 수신하고 이미지, 컨테이너, 네트워크 및 볼륨과 같은 Docker 객체를 관리한다.

- Docker image

이미지는 컨테이너를 구성하는 파일 시스템과 실행할 어플리케이션의 설정 값 들을 포함하고 있는 것으로, 컨테이너를 생성하는 템플릿 역할을 한다.

Docker 이미지는 'Dockerfile'에 명시된 것들을 기반으로 build라는 명령어를 통해 생성된다.

Docker 이미지의 특징은 Immutable(변하지 않음)하다는 것이다. 때문에 이미지를 통해 생성한 컨테이너의 상태가 바뀌거나 컨테이너가 삭제되더라도 이미지는 변하지 않고 그대로 남아있습니다.

- Docker registires

Docker registries는 Docker 이미지를 저장하는 '저장소'다. 소스코드를 github과 같은 저장소에 관리하듯, Docker 이미지는 Dockerhub와 같은 Docker registires에 저장한다고 생각하면 된다.

Dockerhub는 누구나 사용할 수 있는 공용 registry이며(github과 마찬가지로 public registry 가 있고 private registry도 있다) Docker는 기본적으로 Dockerhub에서 이미지를 찾는다.

registries 덕분에 이미지만 있으면 어디서든 배포가 가능하다.

- Docker container

Docker container는 Docker 이미지를 실행한 상태라고 볼 수있다. 추가되거나 변하는 값은 이미지가 아닌 컨테이너에 저장된다.

run이라는 명령어를 통해 이미지를 실행시켜서 컨테이너를 띄운다.