1.3 Process Management
CAUTION
MacOS 환경에서는 Linux 와 process 관리가 달라 일부 프로그램이 지원되지 않습니다. 향후 학습 환경을 VM 으로 업데이트할 예정이므로, 지원 전까지는 VM 을 별도로 사용하시거나 Docker 사용을 권장합니다.
Windows 에서는 WSL 이 Linux 이므로 동일하게 동작할 것입니다.
핵심 개념
프로세스는 실행 중인 프로그램의 인스턴스입니다. 생물정보학 연구에서는 장시간 실행되는 분석 작업이 많기 때문에 프로세스 모니터링, 제어, 백그라운드 실행 관리가 매우 중요합니다.
프로세스 기본 개념
모든 프로세스는 고유한 프로세스 ID(PID)를 가지며, 부모-자식 관계를 형성합니다. 프로세스는 여러 상태를 가질 수 있으며, 각 상태에 따라 시스템 자원 사용 패턴이 달라집니다.
# 프로세스 상태 코드
# R: Running (실행 중)
# S: Sleeping (대기 중)
# Z: Zombie (종료되었지만 정리되지 않음)
# T: Stopped (일시정지)
# D: Uninterruptible Sleep (디스크 I/O 대기)
프로세스 정보에는 다음과 같은 중요한 정보들이 포함됩니다:
- PID: Process ID (프로세스 고유 번호)
- PPID: Parent Process ID (부모 프로세스 번호)
- %CPU: CPU 사용률
- %MEM: 메모리 사용률
- VSZ: Virtual memory Size (가상 메모리 크기)
- RSS: Resident Set Size (실제 메모리 사용량)
- TTY: 연결된 터미널
- STAT: 프로세스 상태
- START: 시작 시간
- TIME: 누적 CPU 사용 시간
- COMMAND: 실행 명령어
프로세스 조회와 모니터링
시스템에서 실행 중인 프로세스를 확인하고 모니터링하는 것은 시스템 관리의 기본입니다.
# 기본 프로세스 조회
ps # 현재 터미널의 프로세스만
ps aux # 모든 사용자의 모든 프로세스 (BSD 스타일)
ps -ef # 모든 프로세스 전체 형식 (System V 스타일)
ps -u username # 특정 사용자의 프로세스만
# 프로세스 트리 (계층 구조)
pstree # 프로세스 계층 구조를 트리로 표시
pstree -p # PID와 함께 표시
pstree username # 특정 사용자의 프로세스 트리
# 특정 프로세스 찾기
pgrep python # python 관련 프로세스의 PID들
pgrep -f "analysis.py" # 명령줄에 analysis.py가 포함된 프로세스
pidof python # python 프로세스의 모든 PID
ps aux | grep python # python 관련 프로세스 상세 정보
실시간 모니터링
장시간 실행되는 분석 작업의 진행 상황과 시스템 부하를 실시간으로 모니터링하는 것이 중요합니다.
# top - 실시간 프로세스 모니터링
top # 기본 top 실행
top -u username # 특정 사용자의 프로세스만
top -p 1234,5678 # 특정 PID들만 모니터링
# top 내에서 사용할 수 있는 키
# q: 종료
# k: 프로세스 종료 (PID 입력 후 시그널 선택)
# M: 메모리 사용량순 정렬
# P: CPU 사용량순 정렬
# T: 실행 시간순 정렬
# u: 특정 사용자 필터링
# htop (향상된 top, 설치 필요)
htop # 컬러풀하고 대화형 인터페이스
# watch - 명령어 반복 실행
watch -n 5 "ps aux | grep python" # 5초마다 python 프로세스 확인
watch "df -h" # 디스크 사용량 실시간 모니터링
프로세스 제어
프로세스를 제어하는 것은 시스템 관리와 문제 해결의 핵심입니다. 시그널을 통해 프로세스와 통신할 수 있습니다.
# 시그널을 통한 프로세스 제어
kill PID # TERM 시그널 (정상 종료 요청)
kill -9 PID # KILL 시그널 (강제 종료)
kill -15 PID # TERM 시그널 (명시적)
kill -STOP PID # 프로세스 일시정지
kill -CONT PID # 일시정지된 프로세스 재시작
kill -HUP PID # 설정 파일 재로드 (많은 서비스에서 사용)
# 프로세스 이름으로 제어
killall python # 모든 python 프로세스 종료
killall -9 firefox # 모든 firefox 프로세스 강제 종료
killall -STOP analysis_script # 분석 스크립트 일시정지
# 패턴으로 프로세스 제어
pkill -f "analysis.py" # analysis.py를 실행하는 프로세스 종료
pkill -u username # 특정 사용자의 모든 프로세스 종료
pkill -9 -f "long_running" # long_running이 포함된 프로세스 강제 종료
주요 시그널들:
| 시그널 | 번호 | 의미 | 기본 동작 |
|---|---|---|---|
| TERM | 15 | 정상 종료 요청 | 프로세스가 정리 작업 후 종료 |
| KILL | 9 | 강제 종료 | 즉시 종료 (정리 작업 없음) |
| STOP | 19 | 일시정지 | 프로세스 중단 |
| CONT | 18 | 재시작 | 중단된 프로세스 재개 |
| HUP | 1 | 재시작/재로드 | 설정 파일 재로드 |
백그라운드 작업 관리
생물정보학 분석은 종종 몇 시간에서 며칠이 걸리므로 백그라운드 실행과 관리가 필수적입니다.
# 백그라운드 실행
command & # 명령어를 백그라운드에서 실행
python analysis.py & # Python 스크립트 백그라운드 실행
nohup python analysis.py & # 터미널 종료 후에도 계속 실행
# 작업 제어 (Job Control)
jobs # 현재 쉘의 백그라운드 작업 목록
jobs -l # 작업 목록을 PID와 함께 표시
fg %1 # 작업 1을 포그라운드로 가져오기
bg %2 # 작업 2를 백그라운드에서 재시작
kill %1 # 작업 1 종료
# 키보드 단축키
# Ctrl+C: 현재 프로세스에 SIGINT 전송 (중단)
# Ctrl+Z: 현재 프로세스에 SIGTSTP 전송 (일시정지)
# Ctrl+\: 현재 프로세스에 SIGQUIT 전송 (강제 종료)
nohup과 장시간 실행
연구 분석 작업은 SSH 연결이 끊어져도 계속 실행되어야 하는 경우가 많습니다.
# nohup 사용법
nohup python analysis.py & # 기본 사용법
nohup python analysis.py > output.log 2>&1 & # 출력을 로그 파일로 저장
nohup python analysis.py < input.txt > output.log 2>&1 & # 입력과 출력 모두 리다이렉션
# 실행 상태 확인
ps aux | grep analysis.py # 프로세스 확인
cat nohup.out # 기본 출력 파일 확인
tail -f output.log # 실시간 로그 모니터링
screen과 tmux
터미널 세션을 유지하여 장시간 작업을 안전하게 관리할 수 있는 도구들입니다.
# screen 기본 사용법
screen # 새 screen 세션 시작
screen -S analysis # 이름을 지정한 세션 시작
screen -ls # 활성 세션 목록 확인
screen -r analysis # 세션에 재연결
# screen 내부 명령어 (Ctrl+A가 명령 프리픽스)
# Ctrl+A, d: 세션에서 분리 (detach)
# Ctrl+A, c: 새 창 생성
# Ctrl+A, n: 다음 창으로 이동
# Ctrl+A, p: 이전 창으로 이동
# Ctrl+A, ": 창 목록 보기
# tmux 기본 사용법 (더 현대적)
tmux # 새 tmux 세션 시작
tmux new -s analysis # 이름을 지정한 세션
tmux ls # 세션 목록
tmux attach -t analysis # 세션에 재연결
tmux kill-session -t analysis # 세션 종료
# tmux 내부 명령어 (Ctrl+B가 기본 프리픽스)
# Ctrl+B, d: 세션에서 분리
# Ctrl+B, c: 새 창 생성
# Ctrl+B, %: 세로 분할
# Ctrl+B, ": 가로 분할
시스템 리소스 모니터링
분석 작업이 시스템에 미치는 영향을 모니터링하고 최적화하는 것이 중요합니다.
# 메모리 사용량
free -h # 메모리 사용량 (사람이 읽기 쉬운 형태)
free -m # MB 단위로 표시
cat /proc/meminfo # 상세한 메모리 정보
# CPU 정보
cat /proc/cpuinfo # CPU 상세 정보
nproc # CPU 코어 수
lscpu # CPU 아키텍처 정보
# 시스템 부하
uptime # 시스템 가동 시간과 로드 평균
w # 로그인한 사용자와 그들의 작업
vmstat 5 # 5초 간격으로 시스템 통계
iostat 5 # I/O 통계 (sysstat 패키지 필요)
# 프로세스별 리소스 사용량
ps aux --sort=-%cpu | head -10 # CPU 사용률 상위 10개 프로세스
ps aux --sort=-%mem | head -10 # 메모리 사용률 상위 10개 프로세스
Practice Section: 생물정보학 분석 작업 관리
# 실습 환경 진입
nix develop .#chapter01
이번 실습을 통해 생성되어야 할 최종 outputs 은 없습니다.
실습 1: 기본 프로세스 모니터링
# 현재 시스템 상태 확인
uptime
free -h | grep Mem
# Python 프로세스 확인
pgrep python | wc -l | xargs echo "Python 프로세스 수:"
ps aux | grep python | grep -v grep
# 시스템 부하 확인 (CPU 사용률 상위 5개)
ps aux --sort=-%cpu | head -6
실습 2: 백그라운드 작업 시뮬레이션
# 백그라운드에서 실행
long-task 30 > task_output.log 2>&1 &
task_pid=$!
# 작업 pid 확인
echo $task_pid
# 작업 상태 확인
ps aux | grep long_task | grep -v grep
rm task_output.log
실습 3: nohup을 이용한 안전한 실행
# 연결이 끊어져도 계속 실행되는 작업
nohup long-task 45 > nohup_output.log 2>&1 &
nohup_pid=$!
# PID 저장
echo $nohup_pid > analysis.pid
echo "분석 PID 저장: $(cat analysis.pid)"
# 상태 모니터링
sleep 5
echo "=== 작업 상태 ==="
if kill -0 $nohup_pid 2>/dev/null; then
echo "작업 실행 중..."
tail -n 5 nohup_output.log
else
echo "작업 완료됨"
fi
rm nohup_output.log analysis.pid
실습 4: 프로세스 제어 연습
# 테스트용 무한 루프 백그라운드 실행
# 카운터가 무한히 실행되어 화면에 출력되지만 계속 진행하면 됩니다
infinite-task
test_pid=$!
echo "테스트 프로세스 PID: $test_pid"
# 잠시 실행 후 정상 종료
sleep 10
echo "정상 종료 시그널 전송..."
kill $test_pid
# 정리 확인
sleep 2
if kill -0 $test_pid 2>/dev/null; then
echo "강제 종료 필요"
kill -9 $test_pid
else
echo "정상 종료됨"
fi
실습 5: 시스템 모니터링 스크립트
# 모니터링 스크립트
# 5회 모니터링 실행
for i in {1..5}; do
monitor
sleep 3
done
핵심 정리
프로세스 관리 필수 명령어
# 프로세스 확인
ps aux | grep process_name # 특정 프로세스 찾기
pgrep -f pattern # 패턴으로 PID 찾기
top -u username # 사용자별 프로세스 모니터링
# 프로세스 제어
kill PID # 정상 종료
kill -9 PID # 강제 종료
killall process_name # 이름으로 종료
# 백그라운드 실행
nohup command > logfile 2>&1 & # 안전한 백그라운드 실행
장시간 작업 관리 패턴
# 작업 시작
nohup python analysis.py > analysis.log 2>&1 &
echo $! > analysis.pid
# 상태 확인
tail -f analysis.log
ps aux | grep analysis.py
# 안전한 종료
kill $(cat analysis.pid)