사례 연구 복잡한 실시간 시스템 디버깅

이번 장에서는 복잡한 실시간 시스템의 디버깅 사례 연구를 통해 고급 Xenomai 디버깅 및 프로파일링 기법을 살펴보겠다. 실시간 시스템은 지연 시간과 응답 시간이 중요한 요소인 만큼, 디버깅 과정에서 이를 초점으로 맞춰 문제를 해결하는 것이 핵심이다.

시스템 개요

본 사례 연구에서 다룰 실시간 시스템은 여러 개의 태스크로 구성되어 있으며, 각 태스크는 서로 다른 주기와 우선순위를 가지고 있다. 시스템은 다양한 센서 데이터를 수집하고, 실시간으로 분석하여 출력 장치로 데이터를 전송하는 기능을 한다.

문제 정의

시스템은 예상치 못한 지연을 겪고 있으며, 특정 태스크가 주기적으로 미스된 데드라인을 보이고 있다. 디버깅 과정에서 확인할 문제는 다음과 같다:

높은 우선순위를 가진 태스크의 지연
태스크 간의 상호작용 문제
리소스 경합의 가능성

초기 분석

초기 분석 단계에서는 dmesg나 /var/log/messages와 같은 로그 파일을 통해 시스템 로그를 확인한다. 또한 xenomai-stat 명령어로 각 태스크의 스케줄링 상태와 주기, 우선순위, 실행 시간을 확인한다.

예상 로그 출력:

$ sudo dmesg | grep Xenomai
...
[ 123.456789] Xenomai: Task_1 overrun, resolnce: 2ms
[ 123.567890] Xenomai: Task_2 missed deadline, expected: 10ms, actual: 15ms
...

프로파일링 도구 사용

Xenomai는 다양한 프로파일링 도구를 제공한다. 이번 사례에서는 주요 태스크의 실행 시간을 상세히 분석하기 위해 xeno_profiler를 사용한다.

프로파일러 실행 예시:

$ xeno_profiler --start

태스크 실행 이후, 프로파일러를 중지하고 결과를 분석한다.

$ xeno_profiler --stop
$ xeno_profiler --report

예상 프로파일러 출력:

Task               Avg_exec_time    Max_exec_time    Overruns
--------------------------------------------------------------
Task_1             1.5ms            2.2ms            5
Task_2             8ms              15ms             10
Task_3             0.8ms            1.1ms            0

문제 원인 분석

1. 높은 우선순위를 가진 태스크의 지연

첫 단계로, 높은 우선순위를 가진 태스크(Task_1)에서의 지연을 분석한다. 이 경우, 높은 우선순위를 가지는 태스크가 예상보다 시간이 더 소요되거나, 다른 태스크가 시간을 점유하고 있을 가능성이 있다.

가능한 원인으로는: - 태스크 자체의 코드 최적화 필요성 - 다른 태스크와의 우선순위 역전

2. 태스크 간의 상호작용 문제

각 태스크 간의 상호작용에서 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, Task_2가 Task_1의 리소스를 기다리며 데드라인을 넘겼을 가능성이 있다. 이를 확인하기 위해, 해당 태스크 간의 뮤텍스(Mutex)나 세마포어(Semaphore) 사용을 체크한다.

3. 리소스 경합의 가능성

마지막으로, 시스템 내에서 리소스를 공유하는 과정에서 경합이 발생할 수 있다. 이는 특히 공유 메모리나 I/O 장치를 접근할 때 발생할 수 있는 문제이다.

복잡한 실시간 시스템 디버깅에는 다음과 같은 기술들이 사용된다:

피호출자를 통한 호출 체인 분석 (Call Graphs)
실시간 트레이서 사용
커널 레벨 디버깅 도구 활용

해결 방안

각 원인 분석에 따른 가능한 해결 방안을 제시한다:

코드 최적화 및 우선순위 조정
리소스 접근 전략 개선
고급 트레이싱 기법을 통한 실행 경로 분석

1. 코드 최적화 및 우선순위 조정

코드 최적화 - Task_1의 코드 실행 시간을 줄이기 위해 루프와 조건문을 최적화한다. - 불필요한 연산을 최소화하고, 필요한 연산은 미리 계산하거나 테이블화한다.

우선순위 조정 - Task_2와 같은 다른 태스크의 우선순위를 재조정함으로써 높은 우선순위 태스크가 충분한 CPU 시간을 확보할 수 있도록 한다. - 태스크 간의 우선순위 유지를 위해 Xenomai의 우선순위 상속 메커니즘(Priority Inheritance)을 적극적으로 활용한다.

2. 리소스 접근 전략 개선

뮤텍스(Mutex) 사용 개선 - 태스크 간의 뮤텍스 사용을 최소화하거나, 뮤텍스 잠금을 최적화하여 경합을 줄이다. - Xenomai의 실시간 뮤텍스 옵션을 활용하여 우선순위 역전 문제를 방지한다.

세마포어(Semaphore) 사용 - 리소스 접근 시, 세마포어를 사용하여 태스크 간의 조화를 유지한다. - 세마포어의 wait 호출 시 타임아웃을 설정하여 데드라인을 놓치는 상황을 방지한다.

3. 고급 트레이싱 기법을 통한 실행 경로 분석

Xenomai의 latency 테스트 유틸리티를 사용하여 시스템의 전체적인 스케줄링 지연(latency)을 측정한다.
ftrace, LTTng과 같은 사용자 공간 및 커널 공간 트레이싱 도구를 사용하여 상세한 실행 경로를 분석한다.
실행 경로상에서 발생하는 모든 함수 호출과 이벤트를 기록하여 상세한 분석을 수행한다.

트레이싱 기법 예시

ftrace 사용법

$ echo function_graph > /sys/kernel/debug/tracing/current_tracer
$ cat /sys/kernel/debug/tracing/trace_pipe

LTTng 사용법

$ lttng create my-session
$ lttng enable-event -k --syscall
$ lttng start
... (시스템 작동)
$ lttng stop
$ lttng view

결과

수차례의 디버깅과 최적화 작업을 통해 시스템이 예상대로 동작하도록 개선하였다. 최종적으로, 모든 높은 우선순위 태스크는 데드라인을 놓치지 않고 수행되었으며, 전체 시스템의 실시간 성능이 향상되었다.

최종 프로파일러 결과:

Task               Avg_exec_time    Max_exec_time    Overruns
--------------------------------------------------------------
Task_1             1.0ms            1.5ms            0
Task_2             7ms              9ms              0
Task_3             0.7ms            1.0ms            0

복잡한 실시간 시스템의 디버깅은 다각적인 접근이 필요하다. 이번 사례 연구를 통해 다양한 디버깅 및 프로파일링 기법을 활용하여 실시간 성능 문제를 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다. 특히 각 태스크의 실행 시간을 정밀하게 분석하고, 리소스 경합을 완화하는 과정이 핵심이었다.