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id: P-REINFORCE-AUTO-04124F
category: "10_Wiki/💡 Topics/Programming & Language"
confidence_score: 0.90
tags: [auto-reinforced]
last_reinforced: 2026-04-20
github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Scavenger 알고리즘"
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# [[Scavenger 알고리즘|Scavenger 알고리즘]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> Scavenger 알고리즘은 V8 JavaScript 엔진에서 새로운 객체가 주로 할당되는 '새로운 공간(New-space)'의 가비지를 수집하는 마이너 가비지 컬렉션(Minor GC) 알고리즘입니다 [1-3]. 이 알고리즘은 공간을 두 개의 동일한 크기(to-space와 from-space)로 나누고 살아남은 활성 객체만 새로운 공간으로 복사하여 압축하는 세미스페이스(semi-space) 방식을 통해 메모리 단편화를 방지하고 매우 빠르게 메모리를 회수합니다 [3-5]. 최근의 V8 엔진에서는 Orinoco 프로젝트를 통해 메인 스레드와 헬퍼 스레드에 작업을 분산시키는 병렬(Parallel) 방식으로 진화하여 메인 스레드의 일시 정지 시간을 획기적으로 단축시켰습니다 [6-8].

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
*   **세미스페이스(Semi-space) 설계 및 작동 원리:** V8의 새로운 공간(New-space 혹은 Young generation)은 Cheney의 알고리즘에 기반하여 'to-space'와 'from-space'라는 두 개의 동일한 크기의 세미스페이스로 나뉩니다 [3-5, 9]. 메모리 할당은 할당 포인터를 증가시키는 방식으로 빠르게 이루어지며, 할당 포인터가 공간의 끝에 도달하여 메모리가 부족해지면 Scavenge 주기가 트리거됩니다 [1, 5, 10].
*   **활성 객체 대피(Evacuation) 및 압축(Compaction):** 가비지 컬렉션이 시작되면 루트 객체로부터 도달 가능한 활성 객체를 식별한 뒤, 이들을 from-space에서 to-space로 복사(대피)합니다 [3-5, 11]. 이 과정에서 객체들이 연속된 메모리 블록으로 압축되므로 캐시 지역성이 향상되고 메모리 단편화(Fragmentation)가 완전히 제거됩니다 [4, 11, 12]. 복사가 완료되면 남은 from-space의 데이터는 모두 가비지로 간주되어 버려지며, 두 공간의 역할이 교체됩니다 [11-15].
*   **세대 가설에 따른 객체 승격 (Promotion):** Scavenger 알고리즘은 대부분의 객체가 일찍 소멸한다는 '세대 가설(Generational Hypothesis)'을 바탕으로 설계되었습니다 [1, 16]. 따라서 Scavenge 주기를 두 번 생존한 객체는 더 이상 새로운 공간에 머물지 않고 장기 보관을 위해 '오래된 공간(Old-space)'으로 승격(Promoted)됩니다 [1, 11, 17, 18].
*   **쓰기 장벽 (Write Barriers)의 활용:** 오래된 공간(Old-space)의 객체가 새로운 공간(New-space)의 객체를 참조하는 경우를 식별하기 위해, V8은 전체 오래된 공간을 스캔하는 대신 '쓰기 장벽(Write Barriers)'을 활용하여 참조 포인터의 위치를 기억 집합(Store buffer 또는 Remembered set)에 기록합니다 [12, 14, 15, 19]. 이를 통해 Scavenge 수행 시 스캔 비용을 획기적으로 낮춥니다 [12, 14].
*   **병렬 처리 (Parallel Scavenger):** 과거에는 Cheney 알고리즘을 사용한 단일 스레드 방식으로 동작했으나, 멀티코어 환경에 맞춰 V8(Orinoco 가비지 콜렉터)은 '병렬 Scavenger(Parallel Scavenger)'를 도입했습니다 [7, 20]. 메인 스레드와 여러 헬퍼 스레드가 포인터를 나누어 추적하고 동적으로 작업 훔치기(work stealing)를 수행하여, 결과적으로 메인 스레드에서 Scavenger가 소모하는 시간을 20%~50% 감소시켰습니다 [7, 8, 20, 21].

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Related Topics:** [[마이너 가비지 컬렉션(Minor GC)|Minor GC]], Young Generation, [[Cheney's Algorithm|Cheney's Algorithm]], Write Barriers, [[Orinoco|Orinoco]]
- **Projects/Contexts:** V8 엔진 메모리 관리 (V8 Memory Management), 가비지 컬렉션 최적화
- **Contradictions/Notes:** 과거 버전의 V8에서는 Scavenger가 단일 코어 환경에 적합한 완전한 동기식 Cheney 알고리즘을 구현했으나, 현재 크롬 및 Node.js의 멀티코어 환경 요구에 맞추어 메인 스레드와 워커 스레드가 동적으로 작업을 분배하는 병렬(Parallel) 복사 가비지 컬렉터로 진화했음이 기록되어 있습니다 [10, 20]. 

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*Last updated: 2026-04-19*
- Raw Source: 00_Raw/2026-04-20/Scavenger 알고리즘.md
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