TigerCow.Door


이전글

#1_블록체인 무엇인가::소프트웨어 시스템 아키텍처

#2_블록체인 무엇인가::분산 P2P 시스템

#3_블록체인 무엇인가::블록체인의 과제

#4_블록체인 무엇인가::소유권의 본질



안녕하세요. 문범우입니다.

이번 포스팅에서는 분산 P2P 시스템의 무결성 침해와 관련된 가장 중요한 사례 중 하나인 이중사용(Double Spending)문제에 대해서 알아보겠습니다.


1. 이중사용(Double Spending)


이중사용은 쉽게 말해서 동일한 재화, 물건에 대해 두번 사용한다는 것 입니다.

보다 쉽게 이해하기 위해 부동산을 판매하는 상황으로 가정해보겠습니다.


A가 B에게 집을 팔았습니다.

이로 인해서 집에 대한 소유권은 A에서 B로 이전 되었음이 P2P 시스템의 어느 원장에 기록되었습니다. 그럼 우리가 이전에 학습한 바와 같이 원장을 관리하는 피어가 즉시 다른 피어에게 이러한 사실을 알립니다. 그리고 그 피어는 또 다른 피어에게 사실을 알립니다.

하지만, 이때 A가 아직 사실을 받지 못한 원장에 접근해서 집에 대한 소유권 이전을 A에서 C로 이전되었음이라고 기록했습니다. 마침 해당 원장을 관리하는 피어는 다른 사실에 대해 들은바가 없으므로 해당 기록을 받아들이게 됩니다.


즉, A가 B에게 집을 판 사실이 모든 피어에게 전달되기 전, 다른 피어에게 접근해 동일한 집을 판매하는 행위가 이중사용입니다.



2. 이중사용의 3가지 의미


이전에 알아본 블록체인도 다양한 의미를 가지고 있듯이 이중사용도 크게 3가지의 의미를 지니고 있습니다.


1. 디지털 재화를 복사해 발생하는 문제

실제로 컴퓨터의 데이터를 복사하는데는 별다른 제약이 존재하지 않습니다. 바로 이런 특성을 이용해서 동일한 디지털 재화를 반복해서 복사함으로써 지불하는데 사용할 수 있습니다.

이는 실물 화폐를 복사하는 범죄와 동일한 것 입니다.


2. 원장의 분산 P2P 시스템에서 발생하는 이중사용 문제

이는 위에서 알아본 예시에 대한 관점입니다. 모든 피어들이 정보를 전달받기까지 시간이 걸리는 문제로 인해 일부 피어가 서로 상이한 정보를 갖게 되는 것 입니다.

모든 피어가 동시에 최신정보를 얻지 못한다면, 최신 정보를 획득한 누군가에 의해서 정보가 악용될 가능성이 있습니다.


3. 순수 분산 P2P 시스템의 무결성이 침해된 이중사용 문제

이중사용 문제를 좀 더 추상화해서 크게 본다면, 분산 P2P 시스템 내의 데이터의 일관성을 유지하는 문제로 생각해볼 수 있습니다. 즉, 데이터의 일관성은 시스템 무결성의 한 측면이므로 이중 사용 문제는 결국 시스템의 무결성이 침해된 사례로 볼 수 있습니다.



3. 이중사용 문제를 해결하는 방법


1. 디지털 재화를 복사해 발생하는 문제 해결

사실상 디지털 재화나 화폐를 복사해 한 번 이상 사용하는 문제는 소유권의 본질과 관련이 있습니다. 즉, 특정 재화나 화폐의 소유권이 누구에게 있는지에 대한 관리가 필요한 것 입니다. 이렇게 특정 데이터와 그 소유자를 매핑하는 수단이 필요하는데 이러한 것은 올바르게 작동되는 원장으로써 해결될 수 있습니다.


2. 원장의 분산 P2P 시스템에서 발생한 이중사용 해결

사실상 이러한 문제에 대한 해결은 블록체인 구조로 가능합니다.

우리가 지난 포스팅에서 블록체인과 원장의 P2P 시스템 간의 관계를 알아보았던 것과 같이, 현재 다양한 포스팅에서 사용되고 있는 블록체인이란 용어 자체가 원장의 분산 P2P 시스템의 이중사용 문제를 없애주는 해결책인 셈 입니다.


3. 분산 P2P 시스템의 무결성이 침해된 이중사용 해결

무결성의 내용과 의미는 분산 P2P 시스템의 용도가 무엇인지에 따라서 결정됩니다. 즉, 간단한 파일 공유 시스템의 경우에는 디지털 화폐의 소유권을 비교하는 것과는 다른 측면의 무결성이 고려될 수 있습니다.

결국 분산 P2P 시스템의 응용분야에 따라 블록체인이 아닌 다른 기술이나 데이터 구조 혹은 다른 알고리즘이 무결성을 확보하고 유지하기에 더 적합할 수 있습니다.



이렇게 이중 사용 문제에 대해서 알아보았습니다.

다음 포스팅에서는 블록체인이 어떻게 무결성을 확보하고 유지하는지에 대해서 알아보도록 하겠습니다.




블로그 이미지

Tigercow.Door

Web Programming / Back-end / Database / AI / Algorithm / DeepLearning / etc

댓글을 달아 주세요


안녕하세요. 문범우입니다.

오랜만에 파이썬 관련 내용을 포스팅하게 되었습니다.

최근 자바 언어에 대해 다시 공부하면서 멀티 쓰레딩 개념을 학습중인데, 파이썬에서 해당 내용을 다뤄보지 않은 것 같아 간략하게나마 공부하고 이를 정리해보았습니다.


즉, 이번 글에서는 파이썬에서의 멀티 프로세싱, 멀티 쓰레딩에 대해서 알아보도록 하겠습니다.



글에 앞서서, 멀티 프로세싱, 멀티 쓰레딩 등, 동시성 프로그래밍에 대한 개념적인 내용은 아래 글을 참고하시면 되겠습니다.

https://doorbw.tistory.com/26


먼저 전체적인 코드입니다.


1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
from functools import partial 
from threading import Thread
import multiprocessing
import time
 
def singleCount(cnt,name):
    for i in range(1,10000001):
        cnt += 1
        if(i%2500000 == 0):
            print(name,":",i)
 
lists = ['1','2','3','4']
# single process start
cnt = 0
print(" # # SINGLE PROCESSING # # ")
start_time = time.time()
for each in lists:
    singleCount(cnt,each)
print("SINGLE PROCESSING TIME : %s\n" %(time.time()-start_time))
 
# multi process start
cnt = 0
print(" # # MULTI PROCESSING # # ")
start_time = time.time()
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
func = partial(singleCount, cnt)
pool.map(func, lists)
pool.close()
pool.join()
print("MULTI PROCESSING TIME : %s\n" %(time.time()-start_time))
 
#multi threading start
cnt = 0
print(" # # MULTI THREADING # # ")
start_time = time.time()
th1 = Thread(target=singleCount, args=(cnt,"1"))
th1.start()
th1.join()
th2 = Thread(target=singleCount, args=(cnt,"2"))
th2.start()
th2.join()
th3 = Thread(target=singleCount, args=(cnt,"3"))
th3.start()
th3.join()
th4 = Thread(target=singleCount, args=(cnt,"4"))
th4.start()
th4.join()
print("MULTI THREADING TIME : %s\n" %(time.time()-start_time))
 
cs


코드에서는 싱글 프로세싱, 멀티 프로세싱, 멀티 쓰레딩 총 3개의 로직이 구현되어 있으며 이에 대한 결과는 아래와 같습니다.


* 싱글 프로세싱


* 멀티 프로세싱


* 멀티 쓰레딩


위의 결과를 보시면 사실상 싱글 프로세싱과 멀티 쓰레딩의 시간차이는 크게 없고, 멀티 프로세싱에서만 시간 효율이 존재함을 알 수 있습니다.


파이썬에서는 GIL(Global Interpreter Lock)이라는 동작때문에 사실상 여러개의 스레드가 동일한 자원에 대해 접근하지 못합니다.

즉, 우리가 기대한 것과 달리 하나의 스레드가 종료함에 따라 다른 스레드가 진행되는 것이죠. 이러한 GIL때문에 오히려 멀티 쓰레딩이 싱글 쓰레딩보다 I/O작업이 많아 짐에 따라 시간소요가 커질 수 있기도 합니다.

이에 대해 보다 자세한 내용은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.

https://medium.com/@mjhans83/python-gil-f940eac0bef9


그리고, 멀티 프로세싱은 개념적으로 공부한 것과 같이 다수의 프로세스를 띄워 작업을 처리하기 때문에 당연히 싱글 프로세싱보다 처리 시간이 단축되는 것을 볼 수 있습니다.



오랜만에 다시금 동시성 프로그래밍 개념들에 대해 공부하다보니 또 헷갈리는 내용들과 질문들이 생기게 되었습니다..

위의 글에서 설명이 부족한 이유는 아마 아직 해결되지 못한 궁금증과 질문들 때문일겁니다.. 따로 위에는 적어두지 않았지만 추후에 보다 깊이 이해하게 된다면 한번더 제대로 정리하고 싶어지네요 :-(


잘못된 점이나 궁금하신 점들 언제든지 연락주시면 저도 많이 부족하지만 같이 이야기해보면서 답을 찾아나가면 좋을 것 같습니다 :)

블로그 이미지

Tigercow.Door

Web Programming / Back-end / Database / AI / Algorithm / DeepLearning / etc

댓글을 달아 주세요

 

안녕하세요. 문범우입니다.

최근 파이썬을 활용할 일이 많이 없었는데, 엊그제 문득 필요한게 생각나서 후다닥 파이썬으로 만들어보았습니다.


뭐라고 이름을 지어야할지 모르겠는데..

많은 분들도 만들어서 사용하시기도 하는 것으로 알고 있습니다.

제가 자주 보는 커뮤니티에서의 특정 게시판 상위 n개에 대해서 크롤링하여 링크를 포함한 헤드라인만 정해진 시각에 제 메일로 보내는 프로그램입니다.


저는 OKKY라는 커뮤니티에서 스터디, 뉴스, 행사에 관련된 3개 게시판에 대해 상위 5개 또는 3개의 글을 정해진 시각(오전, 점심, 오후)에 메일로 보내도록 하였습니다.


메일 내용을 더 꾸밀 수도 있겠지만..

일단은 심플하게 아래와 같이 메일이 전송됩니다 :)




실제로 이렇게 해두고 나니, 정해진 시각에 한번쯤 더 쳐다보게 되고 요새 바빠서 다양한 행사에 대해 관심가지지 못하고 있는데 이를 보완할 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.


관련 코드는 github에 올려두어 아래 링크에서 확인해보실 수 있습니다.


https://github.com/doorBW/event_crawl


코드에서도 확인하실 수 있으며, 사용된 내용들은 크게


1. requests와 bs4를 이용한 웹 크롤링

2. SMTP 서버를 통한 메일 보내기

3. crontab 활용하여 일정시간에 쉘스크립트 실행시키기


입니다. 각각에 대해서는 구글에 검색해보시면 다양한 자료를 찾아보실 수 있으니 추가적인 설명은 접어두도록 하겠습니다.


코드가 깔끔할지는 모르겠으나, 필요하신분들 참고하셔도 될 것 같습니다.

추가적으로 궁금한 점등의 문의사항은 언제든 댓글이나 카톡, 이메일로 연락주세요 :)

블로그 이미지

Tigercow.Door

Web Programming / Back-end / Database / AI / Algorithm / DeepLearning / etc

댓글을 달아 주세요