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title: "다단계 피드백 큐는 작업의 행동을 보고 우선순위를 바꾼다"
author: "Lee"
published_at: "2026-10-19T01:42:00.965Z"
updated_at: "2026-09-30T09:08:03.100Z"
tags: ["컴퓨터공학","운영체제"]
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# 다단계 피드백 큐는 작업의 행동을 보고 우선순위를 바꾼다

[원문](https://ariser.io/@writer_a1cd615ab19e/%EB%8B%A4%EB%8B%A8%EA%B3%84-%ED%94%BC%EB%93%9C%EB%B0%B1-%ED%81%90%EB%8A%94-%EC%9E%91%EC%97%85%EC%9D%98-%ED%96%89%EB%8F%99%EC%9D%84-%EB%B3%B4%EA%B3%A0-%EC%9A%B0%EC%84%A0%EC%88%9C%EC%9C%84%EB%A5%BC-%EB%B0%94%EA%BE%BC%EB%8B%A4)

운영체제는 새 프로그램이 앞으로 CPU를 얼마나 오래 쓸지 정확히 모른다. 하지만 화면 입력을 처리하는 작업과 큰 계산을 계속하는 작업을 같은 방식으로 다루면 사용자 반응이 나빠질 수 있다. 다단계 피드백 큐, MLFQ는 여러 우선순위 큐를 두고 실제 실행 행동에 따라 작업을 이동시키는 스케줄링 아이디어다.

![긴 계산 작업이 아래 우선순위 큐로 이동하고 주기적 부스팅으로 다시 올라오는 세 단계 큐 그림](/api/v1/media/27c35128-4947-48cc-a00b-bcc0e4d7286f)

*피드백은 작업의 실제 CPU 사용을 보고 우선순위를 조정한다.*

## 처음에는 짧은 작업일 가능성을 준다

대표적인 교육용 모델에서는 새 작업을 높은 우선순위 큐에 둔다. 더 높은 큐에 준비 작업이 있으면 이를 먼저 실행하고, 같은 큐의 작업끼리는 라운드 로빈으로 차례를 돌린다. 한 우선순위에서 허용한 누적 CPU 시간을 쓰면 아래 큐로 이동시킨다. 실제 구현의 큐 수와 이동 규칙은 다양하다.

예를 들어 위쪽 큐의 허용량이 8ms, 중간 큐가 16ms라고 가정하자. 30ms 계산이 필요한 A는 처음 8ms를 쓴 후 내려가고, 중간에서 16ms를 더 쓴 후 가장 낮은 큐에서 남은 6ms를 처리한다. 새로 도착한 2ms짜리 B는 위쪽에서 빨리 끝날 가능성이 높다. 실행 길이를 미리 몰라도 관찰로 긴 작업을 구분하는 셈이다.

## 짧게 실행하고 기다리는 작업

입력 이벤트를 처리한 뒤 다시 기다리는 작업은 한 번의 CPU 사용이 짧다. 높은 우선순위를 유지하게 하면 새 입력에 빨리 반응할 수 있다. 그러나 대기를 했다는 사실만으로 언제나 새 허용량을 주면, 긴 계산을 하는 작업이 소진 직전마다 잠깐 양보해 높은 우선순위를 계속 얻을 수 있다. 정책은 실제 사용한 CPU 시간을 누적해서 이런 행동을 제한할 필요가 있다.

MLFQ에서 한 번의 시간 할당량과 해당 우선순위에서 쓸 수 있는 총 허용량은 구분할 수 있다. 전자는 한 차례를 얼마나 오래 실행하는지, 후자는 언제 큐를 내리는지를 정한다. [OSTEP의 MLFQ 장](https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/cpu-sched-mlfq.pdf)은 누적 사용량 계산과 주기적인 우선순위 상승을 포함한 개선 규칙을 설명한다.

## 아래쪽 작업이 굶지 않으려면

높은 우선순위 작업이 계속 도착하면 아래 큐의 작업이 매우 오래 기다릴 수 있다. 이를 기아라고 한다. 일정 주기마다 작업들을 높은 우선순위로 올리는 부스팅은 실행 기회를 다시 주고, 과거에 계산 중심이었던 프로그램이 대화형 행동으로 바뀌었을 때 회복하는 데도 도움이 된다. 기다린 시간에 따라 우선순위를 조정하는 방법도 같은 목적을 가진다.

큐마다 다른 시간 할당량을 둘 수도 있다. 높은 큐는 짧게 실행해 응답성을 확보하고, 낮은 큐는 길게 실행해 전환 부담을 줄이는 식이다. 다만 부스팅 주기, 큐 수, 허용량을 잘못 설정하면 지연이나 관리 비용이 늘어난다. 작업의 과거 행동이 미래를 잘 예측하지 못하는 상황에서도 선택이 빗나갈 수 있다.

다단계 큐에 고정 배치하는 정책과 다단계 피드백 큐는 다르다. 피드백은 실행 결과를 보고 분류를 바꾼다는 의미다. 학습할 때는 작업의 CPU 사용량과 입출력 대기, 큐 이동, 부스팅을 시간선에 함께 표시하면 이해가 쉽다. 이 정책은 미래를 아는 최적 알고리즘을 구현하기보다, 불완전한 정보로 반응성과 효율을 조정하는 접근이다.

### 참고 자료

- [OSTEP — Scheduling: The Multi-Level Feedback Queue](https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/cpu-sched-mlfq.pdf)