이 글은 MSDN 글, "Solving The Dining Philosophers Problem With Asynchronous Agents"를 참고하여 작성되었습니다.

Asynchronous Agents Library로 Dining Philosophers 문제 해결하기 - 1

자, 이제 본격적으로 코드를 살펴보기 전에 메시지 블록이 무엇인지 먼저 짚고 넘어가겠습니다. AAL액터모형을 사용한다고 말씀드렸습니다. 또한, 액터모형에서 액터들은 메시지만으로 통신한다고 말씀드렸죠. 이 때 메시지를 받는 대상 혹은 메시지의 출처의 역할을 하는 것이 메시지 블록입니다. 전자의 경우 목적(target) 블록이라 하고, 후자는 원천(source) 블록이 됩니다.

전회에서 이번 예제에 쓰이는 네가지 메시지 블록을 소개했었는데요. unbounded_buffer는 목적 및 원천으로 쓰이며 큐와 같이 여럿의 메시지를 담고 있을 수 있는 놈입니다. overwrite_buffer는 하나의 변수처럼 값 하나만을 지니며, 새로 메시지가 올 경우 기존 값은 덮어씌여집니다. 역시 원천으로도 쓰일 수 있으며, 이 경우 사본을 보냅니다. 반면, call목적 블록으로만 쓰여 메시지 도착 시 특정 함수개체를 불러주는 기능을 합니다. join은 이번 예제에서 핵심 역할을 하는 블록으로서 여러 메시지를 동시에 기다려 하나로 묶어 출력하는 기능을 합니다.

먼저 가장 간단한 Chopstick 클래스를 살펴보죠.

   22 class Chopstick{

   23     const std::string m_Id;

   24 public:

   25     Chopstick(std::string && Id):m_Id(Id){};

   26     const std::string GetID()

   27     {

   28         return m_Id;

   29     };

   30 };


이와 같이 젓가락 식별용의 문자열을 가질뿐입니다. 생성자에서 r-value 참조를 쓰고 있다는 것 정도가 주목할만한 사항이겠군요.

다음은 ChopstickProvider로 다음과 같이 단순히 typedef입니다.

   34 typedef Concurrency::unbounded_buffer<Chopstick*> ChopstickProvider;


unbounded_buffer 메시지 블록을 이용해 메시지로 젓가락을 받으면 담고 있다가 철학자의 요청이 있으면 제공하는 역할을 합니다. 물록 철학자가 한입 먹고 나선 다시 젓가락을 놓으면 다시 받아놓는 역할도 합니다. 이 예제에서는 unbounded_buffer의 개수무제한(unbounded) 특성이 사실 굳이 필요 없습니다만 그래도 unbounded_buffer의 move semantic이 필요하기에(이 점에서 사본을 보내는 overwrite_buffer와는 다르죠) 이를 쓰는 것입니다.

다음이 대망의 Philosopher 클래스가 되겠습니다. 먼저, Concurrency::agent에서 public 상속을 받고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 말씀드린 것처럼 각 철학자가 액터가 되어 독립적으로 동작하기 (즉, 별도 스레드로) 위함입니다.

   35 class Philosopher : public Concurrency::agent

   36 {

   37     ChopstickProvider* m_LeftChopstickProvider;

   38     ChopstickProvider* m_RightChopstickProvider;

   39 

   40 public:

   41     const std::string m_Name;

   42     const size_t  m_Bites;

   43     Philosopher(const std::string&& name, size_t bites=10):m_Name(name),m_Bites(bites){};

   44     Concurrency::unbounded_buffer<ChopstickProvider*> LeftChopstickProviderBuffer;

   45     Concurrency::unbounded_buffer<ChopstickProvider*> RightChopstickProviderBuffer;

   46     Concurrency::overwrite_buffer<PhilosopherState> CurrentState;

   47     void run()

   48     {

   49 

   50         //run에서 제일 먼저 해야하는 것은 ChopstickProvider를 초기화하는 것입니다. 여기서는 receive를 통해 public 변수에 메시지가 도착하기를 기다리게 하는 방식으로 처리합니다:

   51 

   52         //ChopstickProvider들을 초기화합니다.

   53         m_LeftChopstickProvider  = Concurrency::receive(LeftChopstickProviderBuffer);

   54         m_RightChopstickProvider = Concurrency::receive(RightChopstickProviderBuffer);

   55 

   56         //이제 생각하다가 먹기를 반복해야 합니다. 그를 위해 아직 등장하지 않은 두 함수(PickupChopsticks과 PutDownChopsticks)를 이용하려고 합니다:

   57 

   58         for(size_t i = 0; i < m_Bites;++i)

   59         {

   60             Think();

   61             std::vector<Chopstick*> chopsticks(PickupChopsticks());

   62             Eat();

   63             PutDownChopsticks(chopsticks);

   64         }

   65 

   66         //남은 일은 run 메소드를 나가기 전에 정리 작업을 하는 것인데, 다른 곳에 쓰일 수 있도록 ChopstickProvider를 반환하고 에이전트의 상태를 완료로 설정하고 있습니다.

   67         Concurrency::send(LeftChopstickProviderBufferm_LeftChopstickProvider);

   68         Concurrency::send(RightChopstickProviderBuffer, m_RightChopstickProvider);

   69 

   70         this->done(Concurrency::agent_done);

   71     }

   72 

   73     std::vector<Chopstick*> PickupChopsticks()

   74     {

   75         //join 생성

   76         Concurrency::join<Chopstick*,Concurrency::non_greedy> j(2);

   77         m_LeftChopstickProvider->link_target(&j);

   78         m_RightChopstickProvider->link_target(&j);

   79 

   80         //젓가락을 듭니다.

   81         return Concurrency::receive (j);

   82     } 

   83     void PutDownChopsticks(std::vector<Chopstick*>& v)

   84     {

   85         Concurrency::asend(m_LeftChopstickProvider,v[0]);

   86         Concurrency::asend(m_RightChopstickProvider,v[1]);

   87     }

   88 private:

   89     void Eat()

   90     {

   91         send(&CurrentState,Eating);

   92         RandomSpin();

   93     };

   94     void Think()

   95     {

   96         send(&CurrentState,Thinking);

   97         RandomSpin();

   98     };

   99 };


그 다음으로 한쌍의 젓가락을 위한 두 ChopstickProvider 포인터 변수(m_LeftChopstickProvider, m_RightChopstickProvider)가 보입니다. 철학자 이름(m_Name)과 몇번 먹을지를 나타내는 변수(m_Bites), 생성자까지는 파악하시는데 어려움이 없을 겁니다.

ChopstickProvider (이 자체도 unbounded_buffer인데) 포인터를 템플릿 인자로 가지는 unbounded_buffer 변수 한쌍이 등장하는데요. (44,45줄) 철학자가 젓가락을 소유하고 있는 상황이 아니고 철학자와는 별개로 젓가락들이 존재하는 상황이기에 필요한 변수들입니다. 이 두 public 변수들을 통해, 나중에 철학자들에게 필요할 때 젓가락을 제공해주는 ChopstickProvider를, 어딘가에서 받을 수 있습니다. 이들을 갖추고 나면 그 후부터 생각하다가 먹다가 할 수 있겠죠.

그 뒤로 run 메소드가 나옵니다. 실제 액터가 구동되면 수행될 함수입니다. 먼저, 전술한 두 변수를 통해 ChopstickProvider가 제공되기를 기다립니다. 이 때 Concurrency::receive 함수를 쓰고 있습니다. (이의 비동기 버전인 Concurrency::try_receive도 있습니다.)

58줄부터는 생각하다 먹기를 반복하는 반복문이 나옵니다. ThinkEat 함수는 89줄 이하에서 확인할 수 있는 것처럼 철학자의 현재 상태를 나타내는 overwrite_buffer 형의 변수 CurrentState를 설정하는 것 이외에는 특별히 하는 일이 없습니다. 그냥 시간을 좀 지체할 뿐입니다.

그리고 이 두 함수 호출 사이에 PickupChopsticksPutDownChopsticks 함수를 써서 실제 가장 중요한 젓가락 한 쌍을 안전하게 획득하고 다시 내려놓는 일을 합니다.


이에 대한 설명은 다음 회를 기대해주세요~ ^^

SQL Azure 알아보기 (1) - 데이터베이스 개체 생성

Cloud 2009. 9. 13. 12:37 Posted by 알 수 없는 사용자

이전 블로그에서 SQL Azure 의 계정을 생성하고 ADO.NET으로 사용자 데이터베이스를 생성해보았습니다. 간단한 테스트였으며 SQL AzureOverview를 간단히 알아보았습니다.

 

이번 블로그에서는 SQL Server Management Studio(SSMS) 를 이용하여 SQL Azure 데이터베이스에 데이터베이스 개체(데이터베이스, 테이블, 인덱스, 제약, 데이터)를 생성해보겠습니다. 향후 데이터베이스 개체를 웹 응용 프로그램에서 이용해 볼 것입니다.

 

SQL Server Management Studio(SSMS)를 통해 SQL Azure 데이터베이스 서버를 접근해보도록 하겠습니다. 이전 블로그에서 본 것처럼 개체 탐색기에서는 연결이 안되었지만 아래 그림의 새 쿼리를 통하면 연결이 가능합니다.

 

SSMS를 시작할 때 연결 창이나 개체 탐색기에서 연결을 사용하시면 이전 블로그에서와 같은 에러를 보실 수 있습니다. 그래서  새 쿼리메뉴를 선택하거나 파일> 새로 만들기> 데이터베이스 엔진 쿼리를 이용하시면 됩니다. 새 쿼리 메뉴를 클릭하시면 연결 창이 보이고 SQL Azure 서버주소와 계정과 암호를 입력하시면 됩니다.


[그림1-1 SQL Azure 서버에 연결]

연결하시면 아래와 같은 경고 창을 보실 수 있습니다. 아래 경고에서는 확인을 선택합니다.


[그림 1-2 경고창]

 

쿼리 창에서 아래와 같이 @@version 구문을 실행해봅니다. 그러면 SQL Azure 서버의 버전을 알 수 있습니다.



[그림 1-3 Version]

 

사용자 데이터베이스를 만들기 위해 sys.databases 라는 카탈로그 뷰를 아래 그림과 같이 실행해 봅니다. 실행 결과에서 데이터베이스 목록을 알 수 있습니다.




[그림 1-4 sys.databases]

 

사용자 데이터베이스를 생성하기 위해 CREATE DATABASE 구문을 아래와 같이 실행해봅니다. 물리적인 데이터베이스 파일 위치까지 지정한 구문은 실행되지 않습니다. 마찬가지로 DROP DATABASE 구문도 실행 가능합니다.



[그림 1-5 CREATE DATABASE]

해당 사용자 데이터베이스로 이동해서 테이블 개체를 생성하려고 합니다. USE 구문을 사용하면 해당 데이터베이스가 존재하지 않는다는 에러 메시지가 나오면서 전환이 되지 않습니다. 사용자 데이터베이스로 이동할 경우는 아래와 같이 진행합니다.

파일 > 새로 만들기 > 데이터베이스 엔진 쿼리를 선택해서 SQL Azure 서버 정보를 입력하고 옵션을 선택해서 연결할 데이터베이스부분에 데이터베이스 이름을 직접 타이핑해서 연결하면 됩니다.


[그림 1-6 DATABASE 연결]

 

 이제 테이블을 생성해서 데이터를 추가해보도록 하겠습니다. 아래 그림과 같이 실행해서 테이블을 생성합니다.



[그림 1-7 테이블생성]

 

CREATE 구문에 보는 것처럼 클러스터형 인덱스와 DEFAULT 제약이 생성된 것을 확인가능합니다.

생성된 테이블에 INSERT 구문을 실행해봅니다.



[그림 1-8 INSERT 테이블]


물론 4번 데이터는 UPDATE  또는 DELETE를 수행할수 있습니다.~

이상으로 SSMS를 이용하여 SQL Azure 서버에 데이터베이스, 테이블, 인덱스, 데이터 INSERT를 다루어 보았습니다. 다음 블로깅에서는 로컬에 있는 SQL Server 2008의 Sample 데이터베이스를 SQL Azure 로 게시를 해보겠습니다. 게시하면서 지원하지 않는 T-SQL에 대한 부분을 알아보겠습니다.

감사합니다.




 

Welcome to Dynamic C#(7) - 아낌없이 표현해 주는 나무

C# 2009. 9. 12. 08:30 Posted by 알 수 없는 사용자

- 럭키 세븐 -_-v

기분도 좋게 일곱번째 글이 되는 오늘은 아낌없이 표현해주는 나무, expresion tree를 가지고 이야기 해보도록 하겠습니다. LINQ의 뒤를 든든하게 받치고 있는 요소지만, 전면에 거의 드러나지 않아서 이게 뭔지 알아보려고 노력안하면 볼일이 없는 친구입니다. 저 역시 LINQ로 프로젝트를 진행하면서도 얉은 지식과 호기심으로 인해서 이런게 있다는 것도 모르고 있었는데요. 그리고 6월에 있었던 세미나에서는 '컴파일러같은 툴 개발자들에게나 적합한 기능인거 같다'는 망언을 하기도 했었습니다. 뭐 100% 틀린 말은 아니겠지만, 이해가 부족한 탓에 나온 망언이었던거니 혹시 마음상한 분 있으셨다면 여친한테 밴드라도 붙여달라고 하시면 좋을거 같네요. 여친없으시면 어머니한테라도...


- 표현해주는 나무나 빨랑 설명해봐

일단 expression tree는 실행가능한 코드를 데이터로 변환가능한 방법을 제공해주는 요소입니다. 이렇게 데이터로 변환하게 되면 컴파일하기 전에 코드를 변경한다거나 하는 일이 매우 수월해지는데요. 예를 들면, C#의 LINQ 쿼리식을 sql 데이터베이스같이 다른 프로세스상에서 수행하는 코드로 변환하는 경우 말이죠.

Func<int, int, int> function = (a, b) => a + b;

위와 같은 문장은 머리,가슴,배는 아니지만 세부분으로 구성됩니다.

1. 선언부 : Func<int, int, int> function
2. 등호 연산자 : =
3. 람다 식 : (a, b) => a + b;

현재 변수 function은 두 숫자를 받아서 어떻게 더하는지를 나타내는 코드를 참조하고 있습니다. 그리고 위의 람다 표현식을 메서드로 표현해본다면 대략 아래와 같은 모양이 되겠죠.

public int function(int a, int b)
{
    return a + b;
}

Func는 System네임스페이스에 아래와 같이 선언되어 있습니다.

public delegate TResult Func<in T1, in T2, out TResult>(T1 arg1, T2 arg2); 

이 선언이 우리가 두개의 숫자를 더하는 간단한 람다식을 선언하는 걸 도와준 셈이죠.


- 근데, 어케 코드에서 표현해주는 나무로...?

위에서 우리는 실행가능한 코드를 function이라는 변수를 통해서 참조할 수 있다는걸 봤습니다. 근데, expression tree는 실행가능한 코드나 아니고, 자료구조의 한 형태입니다. 그러면, 어떻게 표현식을(코드를) expression tree로 변환하는 걸까요? 그래서 LINQ가 좋은걸 준비해뒀습니다.

using System.Linq.Expressions;

....

Expression<Func<int, int, int>> expression = (a, b) => a + b; 

위와 같이만 하면, 람다식이 expression tree로 쑉~! 하고 변환이 됩니다. 그럼 이걸 좀 더 눈에 보이게 살펴볼까요? 여기에 가시면, C#으로 구현된 예제들을 받을 수 있는데요, 예제중에 ExpressionTreeVisualizer(이하, ETV)라는게 있습니다. expression tree를 TreeView컨트롤을 이용해서 보기쉽게 쪼개주는 놈이죠. (a, b) => a + b;를 한번 확인해볼까요?



위의 간단한 예제코드는, Expression<TDelegate>클래스를 사용하고 있는데요, 그 클래스의 4가지 프로퍼티를 ETV를 통해서 확인해보실 수 있습니다. 좀 더 확실하게 하기 위해서 '-'를 눌러서 다 접어볼까요?



위 그림을 보시면, 딱 4가지만 남아있죠?

  • Body : expression의 몸체를 리턴한다.
  • Parameters : 람다식의 파라미터를 리턴한다.
  • NodeType : expression tree의 특정노드의 ExpressionType을 리턴한다. ExpressionType은 45가지의 값을 가진 열거형타입인데, expression tree에 속할 수 있는 모든 노드의 목록이 포함되어 있다. 예를 들면, 상수를 리턴하거나, 파라미터를 리턴한다거나, 둘 중에 뭐가 더 큰지 결정한다거나(<,>), 두 값을 더한다거나(+) 하는 것들이 있다.
  • Type : expression의 정적인 타입을 리턴한다. 위의 예제같은 경우에는 Func<int, int, int>가 되겠다.

아래와 같은 코드를 통해서 위의 프로퍼티들의 값을 확인해볼 수 있습니다.

using System;
using System.Linq.Expressions;

namespace ConsoleApplication2
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Expression<Func<int, int, int>> expr = (a, b) => a + b;

            BinaryExpression body = (BinaryExpression)expr.Body;
            ParameterExpression left = (ParameterExpression)body.Left;
            ParameterExpression right = (ParameterExpression)body.Right;

            Console.WriteLine(expr.Body);
            Console.WriteLine("표현식의 왼쪽 : {0}\n노드의 타입 : {1}"
                + "\n표현식의 오른쪽 : {2}\n몸체의 타입 : {3}",
                left.Name, body.NodeType, right.Name, body.Type);
        }
    }
}


그리고 실행결과는 아래와 같습니다.



결과에서 expression의 모든 요소들이 각각의 노드로 이루어진 자료구조라는 것을 확인해보실 수 있습니다. 그리고 반대로 expression tree를 코드로 변환해서 실행하는 것도 매우 간단합니다. 아래와 같이 딴 한줄이면 됩니다.

int result = expr.Compile() (3,5); 


- 근데 당췌 왜 코드를 나무로 바꾸는건데? 식목일이냥?

이제 expression tree에 대해서는 조금 익숙해지셨을 겁니다. 특히 이 expression tree가 LINQ to SQL에 아주 중요한 역할을 하는데요, 일단 아래의 LINQ to SQL 쿼리문을 보시져~.

var query = from u in db.Users
     where u.nickname == "boram"
     select new { u.uId, u.nickname };


위 쿼리문의 결과로 반환되는 타입을 확인해보면 아래와 같습니다.



넵 바로 IQueryable인데요, IQueryable의 정의를 확인해보면 아래와 같습니다.

public interface IQueryable : IEnumerable
{
    Type ElementType { get; }
    Expression Expression { get; }
    IQueryProvider Provider { get; }

즉, 멤버로 Expression타입의 프로퍼티를 가지고 있습니다. IQueryable의 인스턴스는 expression tree를 가지고 있도록 설계된 거죠. 그 expressio tree가 바로 코드로 작성한 LINQ쿼리문의 자료구조입니다. 그런데, 왜 이렇게 LINQ to SQL쿼리를 expression tree형태로 가지고 있는걸까요? 그 핵심은, A라는 프로그램의 코드에 LINQ to SQL쿼리가 있다고 했을때, 실제로 이 쿼리가 수행되는 곳이 A가 아니라 데이터베이스 서버라는 점에 있습니다. 즉, 프로그램에서 직접실행되는게 아니라 데이터베이스가 알아들을 수 있는 SQL쿼리형태로 변환을 해서, 그 쿼리를 데이터베이스에게 날려서 쿼리된 데이터를 받아온다는 거죠. 위의 LINQ to SQL쿼리는 대략 아래와 같은 SQL문으로 변환이 됩니다.

SELECT [t0].[uId], [t0].[nickname]
FROM [dbo].[Users] AS [t0]
WHERE [t0].[nickname] = @p0 

프로그램내에 존재하는 쿼리표현식은 SQL 쿼리로 변환되어서 다른 프로세스에서 사용되게끔 문자열 형태로 보낸다는 거죠. 그러면, 위에서 설명드린대로 실제 쿼리는 데이터베이스의 프로세스내에서 처리가 되구요. 즉, IL코드를 SQL쿼리로 변환하는 거 보다, expression tree같은 자료구조형태가 변환하기 훨씬 쉬울뿐더러, 최적화 같은 중간처리도 훨씬 용이하다는 겁니다. 하지만 LINQ to Objects를 통해서 쿼리를 해보면 결과의 타입은 IEnumerable<T>입니다. 왜 얘네들은 IQueryable<T>가 아닐까요? IEnumerable<T>의 정의를 보면 아래와 같습니다.

public interface IEnumerable<T> : IEnumerable
{
    IEnumerator<T> GetEnumerator();

즉, Expression타입의 프로퍼티가 없습니다. 왜냐면, LINQ eo Objects는 같은 프로세스내에서 처리될 객체들을 대상으로 쿼리를 하기 때문에 다른 형태로 변환될 필요가 없기 때문입니다. 그렇다면, 굳이 expression tree같은 자료구조로 변환할 필요가 없겠죠. 그래서 대략 아래와 같은 규칙이 성립합니다.
  • 코드가 같은 프로그램(또는 프로세스)내에서 실행되는 경우라면 IEnumerable<T>
  • 쿼리 표현식을 다른 프로그램(또는 프로세스)에서 처리하기 위해서 문자열 형태로 변환해야 한다면 expression tree를 포함하는 IQueryable<T>를 사용 


- 마치면서

일단 오늘은 C# 3.0에 포함되었던 expression tree에 대해서 설명을 드렸습니다. DLR이랑 dynamic이야기 하다가 난데없이 삼천포로 빠진 느낌이 드시겠지만(저는 경남 진주에 살았었는데, 아버지 따라 삼천포 자주 갔었습니다....이 이야기는 왜하는 거지..-_-), DLR에서 expression tree가 중요하게 사용되고, 또한 C# 3.0을 사용해보신 분들이라도 expression tree에 대해서 제대로 못짚고 넘어간 분들도 많으리라 생각합니다. 저 역시 그랬구요. 아무튼, 도움되셨기를 바라면서 다음에 뵙죠!


- 참고자료

1. http://blogs.msdn.com/charlie/archive/2008/01/31/expression-tree-basics.aspx