고감자 님이 HanRSS 구독수를 기반으로 블로그 순위를 뽑으셨네요. 믿기지 않게도 제 블로그가 국내에서 58위에 랭크되어 있습니다. 일일 방문자 수도 많지 않고 글마다 리플도 거의 없는 (아 무플의 슬픔ㅠ.ㅠ) 제 블로그가 이렇게 높은 순위를 기록하고 있다는 사실이 조금 의아합니다.

물론 HanRSS 구독수만 따지면 지금 이 순간 구독하시는 분이 무려 743분이시니 절대 적은 수는 아니지만 고정 독자 수에 비해서 너무 의견이 없어서 항상 의아하게 생각했습니다.

물론 글 내용이 프로그래밍 언어와 컴파일러, 아키텍처 등 특정 분야에 상당히 치우친 것은 사실입니다. 그래도 나름 관심을 가진 분야라 고정 구독하시는 분들일텐데, 대부분의 글에 별 반응이 없어서 사실 아무도 안 읽는 듯한 느낌이 들 정도거든요.

제 스스로가 다른 블로그에 글을 남기거나 의견을 교류하는 데 적극적인 편은 아니라 사실 할 말은 없습니다. 스스로를 블로거라고 생각해 본적도 없고, 내가 글을 쓰는 행위가 블로깅이라고도 생각해 본적도 없긴 하지만, 그래도 활발한 피드백을 받는 블로거 분들을 보면 가끔 부럽긴 합니다.

그리고 보니 간만에 쓴 비기술 글이네요.


업데이트: 많은 분들이 댓글을 남겨주셨네요. 앞으로 더욱 열심히 글을 쓰도록 하겠습니다. 감사감사.

저는 JVM에 관련된 글을 종종 쓰는 편입니다. 마소에서 자주 우려먹은 주제 역시 JVM 혹은 자바 내부 구현 쪽이었습니다. 물론 더 이상 JVM 관련 실무를 하지 않으면서 지식의 한계를 느껴서 지금은 프로그래밍 언어로 관심사가 많이 넘어갔습니다.

사실 특례하기 전에는 프로그래밍 언어, 컴퓨터 아키텍처, VM 등에 별로 관심이 없었습니다. 하지만 우연한 기회에 특례로 입사한 회사에서 JVM 관련 일을 하게 되었습니다. 국내에서는 드물게 CDC 급(핸드폰에 들어가는 CLDC급 VM과 달리 J2SE 스펙과 동일한 임베디드용 JVM) 소스 코드를 열심히 볼 기회를 가졌습니다.

JVM 하면서 논문 읽는 법을 배웠고, 복잡한 소프트웨어를 작성하는 방법도 배웠고, 시스템 프로그래밍의 기초를 다졌고, 프로그래밍 언어에 대한 관심을 가지게 되었으니 JVM 명세와 코드는 지금 제가 개발자로 살아가는 데 막대한 영향을 끼친 것 같습니다.

JVM한 덕분에 작년 초에는 삼성소프트웨어멤버쉽(SSM)에서 자바가상머신을 주제로 이틀 간 강의도 했습니다. 준비 기간에 비해서 강의 시간이 너무 많아서(무려 16시간) 무척 힘들었는데 (제 목소리에 졸았을 학생들에게 죄송) 그래도 매우 가치 있는 경험이었습니다.

지금은 예전에 비해서 무척 다양한 일을 하고 있어서 예전만큼 깊이 있게 논문이나 코드를 들여다보고 있지 못해서 조금 답답한 마음도 있습니다. VM이나 코어에 가까운 일을 업으로 삼는 행복을 느낄 수 있는 곳이 많지 않다는 사실도 알게 되었고요. (적어도 국내에서는요)

JVM 관련해서 깊이 있게 보시는 분이 계시면 같이 이야기할 수 있는 자리를 만들어 보는 것도 좋을 것 같다는 생각이 듭니다. 제 블로그는 의견 남겨주시는 분이 거의 없는데, 관심 있으신 분은 적극적으로 의견 좀 남겨주시길.

axis님이 HotSpot Server JVM의 성능 이야기를 하면서 언급하신 공격적인 method inlining과 deoptimization에 대한 이야기를 하려 합니다. 관련 내용은 The Java HotSpot Performance Engine: Method Inlining Example에 이미 잘 정리되어 있습니다.

간단히 정리하면, HotSpot JVM은 final로 선언되어서 서브클래싱될 수 없는 메서드 뿐만 아니라 일반 메서드도 공격적으로 inlining 했다가 서브클래스가 런타임에 로드되면 이를 확인해서 inlining 된 메서드를 도로 푸는(deoptimize)하는 방법을 사용합니다.



런타임에 컴파일하기 때문에 최적화가 가능한 상황을 표시해두고 최적화한 다음에, 그 가정이 깨어지면 최적화를 푸는 방법이 인상적입니다. 컴파일 타임에 모든 결정을 해야 하는 정적인 컴파일러는 할 수 없는 최적화 방법이기도 합니다.

Functional Programming Creeps into Job Specs는 미국에서 개발자 채용할 때 함수 언어 구사자를 찾는 경우가 조금씩 늘고 있다는 소식입니다. 함수 언어인 Haskell, Ocaml, F#, Erlang, Scheme, Lisp 등이 구인 광고에 이름을 올리기 시작했습니다.

Is Functional Programming the new Python? 은 이런 현상에 대한 논평인데, 기업이 함수 언어 사용자를 찾기 시작한 이유는 2000년 경우 파이썬 개발자를 채용한 것과 같은 심리라는 지적입니다. 즉, 돈 안 되는 이상한 언어를 구사자를 찾을수록 실력 있는 개발자를 뽑을 확률이 높다는 이야깁니다. 함수 언어를 먹고 살기 위해 배우는 언어가 아니라 열의를 가지고 공부해야만 알 수 있는 언어이기 때문에, 함수 언어 구사자를 찾으면 자연적으로 다른 언어 구사자에 비해 실력 좋은 개발자를 뽑을 가능성이 커집니다.

수 십년을 동굴 속에 갖혀 지낸 함수 언어가 멀티 코어, 분산 처리, 결함 허용 등의 키워드와 맞물려 세상으로 나오려고 힘쓰고 있습니다.

까멜레오는 얼마 전에 살짝 윈도 바이너리를 공개해놨는데 아직 베타 테스트 단계(이제 첫 릴리즈를 했음)라 널리 홍보는 하지 않고 있었습니다. 현재 성능 개선 및 안정화 작업으로 한참 바쁘게 보내고 있었습니다.

그런데 오늘 까멜레오 소식이 동시에 여러 곳에서 들어왔습니다. 일단 downloadsquad에서 Chameleo: Open source video player from Korea라는 제목으로 까멜레오 소개 기사가 올라왔습니다. 한국에서 하는 오픈소스 비디오 플레이어라는 제목이 마음에 드네요. 기사 내용은 간략합니다. 까멜레오가 있고, 여러 코덱을 지원하고 Joost나 Babelgum처럼 웹 비디오를 지원하지는 않지만 비트토런트 클라이언트를 내장하고 있다.

그리고 얼마 전에 GigaOM의 LIz Gannes와 까멜레오에 관해 전화 인터뷰를 했었는데, 관련 기사가 오늘 newteevee에 올라왔습니다. 제목은  Chameleo:New Open-Source Video Player입니다.  까멜레오 플레이어는 플러그인을 비롯한 확장성에 초점을 맞추고 있다고 비교적 정확하게 기사를 작성해 주었습니다. (전화 인터뷰에서 강조했습니다^^)  기사 말미에 제가 인터뷰하면서 했던 말도 나옵니다.




일단 기사 내용에도 언급되었지만 까멜레오는 멀티플랫폼을 지원합니다. 윈도 바이너리는 이미 공개되어 있고, 지난주와 이번주에 리눅스 포팅 작업을 어느 정도 마무리 지었습니다. 이번주 금요일에 릴리즈할 0.1.3은 윈도 뿐만 아니라 리눅스 포트도 함께 릴리즈할 예정입니다. 맥 포팅은 계획되어 있는데, 늦어도 6월 말 전에는 릴리즈를 하려고 생각하고 있습니다.

더불어 웹초보님께서 저희보다 더 빠르게 downloadsquad의 글을 발견하고 까멜레오: 한국의 오픈소스 비디오 플레이어라는 제목으로 사용 후기까지 남겨주셨네요. 까멜레오의 장점과 단점을 예리하게 지적해 주셨습니다.  일단 툴팁이 없어서 메뉴 사용이 불편하다는 점은 인지하고 있었고 다음 버전에는 툴팁이 들어갈 예정입니다.



-- 여기부터는 개발자만 읽으세요  --

newteevee 기사 중에 보면 리소스를 좀 많이 먹는다는 지적이 있는데, 지난번에 릴리즈하고 나서 이 문제를 해결하는 데 많은 시간을 보내고 있습니다. valgrind 도구 중 하나인 callgrind도 프로파일링 해본 결과 YUV 비디오를 OpenGL 텍스터로 올리기 위해 RGB로 변환하는 gst-ffmpegcolorspace에서 CPU를 30% 이상 차지하고 있다는 사실을 발견했습니다.

현재 OpenGL 셰이더를 이용해  YUV to RGB 변환하는 부분과 SIMD 명령셋인 MMX, SSE, SSE2 등을 이용해 칼라 스페이스 변환하는 부분 코드를 작성하고 있는 중입니다. 이 문제가 해결되면 성능 문제는 어느 정도 해결될 것으로 보입니다.

이번주 금요일에 까멜레오 2번째 릴리즈인 0.1.3 릴리즈를 예정하고 있습니다. 아직 베타 릴리즈인 만큼 따뜻한 사랑과 애정으로 지켜봐주세요. 개발자 입장에서 프로그램은 자식 같아서 어디가서 안 좋은 소리 듣고 오면 가슴이 참 아프답니다. 비굴비굴. (__)

요즘 자주 듣는 단어 중에 하나가 가상화(virtualization) 기술입니다. 보통 운영체제 위에 또 다른 운영체제를 설치할 수 있게 해주는 VMware나 Parallels Desktop 등 통해 익숙해졌으리라 생각합니다.

가상화는 생각보다 넓은 범주의 기술을 의미하는데, 크게 다음 3가지로 나눠 볼 수 있습니다.

1) 머신-수준 가상화(Machine-Level Virtualization) : 이 범주에 속하는 대표적인 프로그램이 VMware, Parallels Desktop, Virtual Box 등입니다.

2) 시스템-수준 가상화(System-Level Virtualization) : Paravirtualilzation이라고도 불리며 Xen이 대표적입니다.

3) 언어-수준 가상화(Language-Level Virtualization) : 프로그래밍 언어 수준의 가상 머신을 의미하며 JVM과 .NET이 대표적인 언어 수준 가상화입니다.


저는 언어 수준 가상화만 관심 가지고 보고 있었는데, 요즘은 조금 더 밑으로 내려가도 재미있는 이슈가 많은 것 같다는 생각이 듭니다.

JIT를 제공하는 Java Server VM이 정적으로 컴파일된 C/C++ 수준 혹은 그 이상의 성능을 보일 수 있는 중요한 이유 중에 하나는 런타임에 수집한 데이터를 가지고 컴파일을 최적화하기 때문입니다.

다음 코드를 예로 봅시다.


루프 안의 g 혹은 h 함수를 inline 할지 말지 결정하려면 cond이 true일 확률이 높은지 false인 확률이 높은지 알 수 있어야 합니다. 만약 cond가 거의 항상 true라면 g를 inline하고 h는 그냥 두어야 할 것입니다. 하지만 런타임 정보가 없는 C/C++ 컴파일러은 이런 최적화를 수행하기는 힘듭니다.

이런 한계 때문에 요즘은 일반적인 컴파일러들도 런타임 정보를 활용해 추가적인 최적화를 하기도 합니다. 일례로 인텔 컴파일러는 바이너리가 동적 프로파일링(dynamic profiling)을 수행하도록 한 번 컴파일한 후에, 이를 실행해 얻은 프로파일링 데이터를 바탕으로 다시 한 번 컴파일해 최적화된 코드를 생성할 수도 있습니다.