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bgl gwyng

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@bglgwyng

@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) @joonnotnotJoon 일단 의견에 완전히 동의합니다. 다만 게임개발 업계에서는 빌드된 바이너리를 저장소에 쌓는 경우가 있습니다. 여러 직군이 일하는 환경에서 빌드를 할 수 있는 직군과 없는 직군이 있거든요. 빌드를 못 하는 직군은 CI/CD가 저장소에 바이너리를 올려주면 그걸 기반으로 개발합니다. 그래서... 재생성 가능한 데이터를 저장소에 쌓는 특수한 경우가 있다 ... 는 말씀을 드리고 싶었어요 :)

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Optique: 타입 안전한 CLI 파서 컴비네이터

洪 民憙 (Hong Minhee) @hongminhee@hackers.pub

이 글에서는 Haskell의 `optparse-applicative`와 TypeScript의 Zod에서 영감을 받아 제작된 새로운 CLI 파서 라이브러리인 Optique를 소개합니다. Optique는 파서 컴비네이터를 활용하여 CLI의 구조를 레고 블록처럼 조립할 수 있게 해줍니다. `option()`, `optional()`, `multiple()`, `or()`, `object()`, `constant()`, `command()`, `argument()` 등의 다양한 파서와 컴비네이터를 통해 복잡한 CLI 구조를 유연하게 정의할 수 있습니다. 특히, `or()`와 `object()` 컴비네이터를 사용하여 상호 배타적인 옵션이나 서브커맨드를 쉽게 구현하는 방법을 예제를 통해 설명합니다. Optique는 단순한 CLI 파서 역할에 집중하고 있어 모든 기능을 제공하지는 않지만, 복잡한 CLI 구조를 표현하는 데 유용하며, 소개 문서와 튜토리얼을 통해 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

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@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) optparse-applicative엔 여러 커맨드의 겹치는 인자를 처리하는데에 애로사항이 있잖아요? 그러니까 foo bar --baz=1foo qux --baz=1이 둘다 가능할때 baz를 필드로 갖는 레코드를 두개 만들어아야 하는 문제 말이에요. 근데 optique는 서브타이핑으로 이 문제를 좀더 잘 다룰수 있어 보이네요. 맞나요?

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Optique: 타입 안전한 CLI 파서 컴비네이터

洪 民憙 (Hong Minhee) @hongminhee@hackers.pub

이 글에서는 Haskell의 `optparse-applicative`와 TypeScript의 Zod에서 영감을 받아 제작된 새로운 CLI 파서 라이브러리인 Optique를 소개합니다. Optique는 파서 컴비네이터를 활용하여 CLI의 구조를 레고 블록처럼 조립할 수 있게 해줍니다. `option()`, `optional()`, `multiple()`, `or()`, `object()`, `constant()`, `command()`, `argument()` 등의 다양한 파서와 컴비네이터를 통해 복잡한 CLI 구조를 유연하게 정의할 수 있습니다. 특히, `or()`와 `object()` 컴비네이터를 사용하여 상호 배타적인 옵션이나 서브커맨드를 쉽게 구현하는 방법을 예제를 통해 설명합니다. Optique는 단순한 CLI 파서 역할에 집중하고 있어 모든 기능을 제공하지는 않지만, 복잡한 CLI 구조를 표현하는 데 유용하며, 소개 문서와 튜토리얼을 통해 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

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Par 언어 테스트 프레임워크 구현 -- Iterative Box Choice 패턴 적용

notJoon @joonnot@hackers.pub

Par 언어에 테스트 프레임워크를 구현하면서 `box choice` 타입의 소비 동작으로 인해 하나의 테스트 함수에서 여러 assertion을 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 기존 `box choice` 타입은 값을 한 번 사용하면 소비되어 재사용이 불가능했기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 `iterative box choice` 타입을 도입하여 반복적인 사용이 가능하도록 개선했습니다. `iterative box choice` 타입은 `iterative`, `box`, `choice` 타입들을 조합하여 여러 번 사용 가능하고, 메서드 선택을 제공하며, 외부 구현과 연동할 수 있는 장점을 제공합니다. 새로운 타입 구조에 맞춰 테스트 실행 함수를 재귀적으로 수정하여 메서드 체이닝 방식과 순차적 명령문 방식 모두를 지원할 수 있게 되었습니다. 이로써 Par 언어는 더욱 유연하고 강력한 테스트 환경을 제공할 수 있게 되었습니다.

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블로깅의 쇠퇴, AI의 끝없는 학습, 비공개 플랫폼(Discord 등)으로의 이주, 짧고 중독성만을 강조하는 피드와 BM, 한 번 보면 다시 찾기도 힘든 SNS 포스트, 범람하는 가짜뉴스와 개소리와 혐오... 웹은 정보의 망망대해도 아닌 소행성대로 변해가고 있다.

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CV 겸 개인 홈페이지였던 사이트를 아예 커스텀 블로그로 바꾸면서... 어제 슬쩍 홍보를 올렸는데요

https://theeluwin.github.io/

Pelican으로 만들고 GitHub Pages로 배포를 했는데, 급하게 수정할게 있어서 추가 commit을 했더니 갑자기 README를 기반으로 한 디폴트 페이지로 바뀌었습니다;;;

그러니까 기존 배포 A, 리뉴얼 배포 B, hot-fix 배포 C 이렇게 세개가 있으면, C를 했는데 실패해서 (실패 원인: GitHub Action이 새벽에 일시적으로 불안정했음) 당연히 B가 나올줄 알았는데, A도 B도 아닌 README 기반의 만든적도 없는 배포 X가 나왔습니다... 왜였을까요...? Action 사용하기 이전 시절의 (Jekyll 등을 지원하던) GitHub Pages 빌드 방식이 남아있어서 뭔가 꼬였는지...

암튼 블로그 많이 놀러와주세요,,, 게임 추천으로 시작합니다 (포스트도 아니고 인덱스 페이지에서)

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conal 리팩토링하면서 느끼는건데, 그래프 다루는 코드는 검증하는게 특히 어렵다. 특히 중요한 성질들을 타입으로 보장을 못해서 테스트와 assert 문으로 때우는수밖에 없다. 아마 하스켈로 했더라도 별반 다르지 않았을듯.

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개방형 오피스가 코딩의 생산성을 저하시키는 일종의 또 다른 ADHD 상태를 만든다는 글이 올라왔다. 이에 대해 어느 정도는 그럴 수 있지 하고 생각하면서도 많은 부분에 대해 동의하지 않는데... 사무실 내의 소리나 환경적 문제를 제외하면 Slack 등의 업무용 메신저나 메일 등의 알림은 집에서도 사무실에서도 똑같이 발생한다. 내가 업무 시간 중 일정 시간 안에 답하면 되는 것이기 때문에 알림 설정을 미리 해두지 않으면 결국 어디서 일하던간에 알림으로 인한 스트레스나 방해는 똑같이 받게 된다는 점이다. 또한 사무실 내의 다른 소리나 시각적 문제로 집중력을 떨어트릴 수 있다. 근데 이것도 잘 생각해보면 집에서도 가족이나 동거인, 키우는 동물 등이 있다면 똑같이 발생할 수 있는 문제가 아닐까.

결국은 어디에서 일하던간에 본인이 편안한 환경을 만들고 생산성을 유지하기 위한 환경을 조성하고 관리할 필요가 있다. 다만 이 글은 본인의 생산성을 환경에 따라 측정해서 자신만의 데이터를 뽑아낸게 굉장히 의미있다. 아마 제품의 홍보 목적도 겸하는 것이 되겠지만 말이다.

https://floustate.com/blog/open-office-secondhand-adhd

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파서 콤비네이터: 하스켈 초보자를 위한 파싱

박준규 @curry@hackers.pub

이 글은 하스켈 초보자를 위한 파서 컴비네이터에 대한 입문 튜토리얼입니다. 파싱은 프로그래밍에서 흔히 발생하는 작업이지만, 정규 표현식이나 문자열 조작만으로는 복잡한 형식을 다루기 어렵습니다. 저자는 `Text.ParserCombinators.ReadP` 라이브러리를 사용하여 파서 컴비네이터를 소개하고, 이를 통해 더 읽기 쉽고 유지보수가 용이한 파서를 작성할 수 있음을 보여줍니다. METAR 보고서 파싱 예제를 통해 `satisfy`, `many1`, `<|>`, `option` 등의 기본적인 파서 콤비네이터 함수를 설명하고, 펑터와 모나드의 개념을 활용하여 파서를 구성하는 방법을 안내합니다. 또한, 파싱된 데이터의 유효성을 검사하고, 결과를 더 의미 있는 데이터 타입으로 변환하는 방법을 제시합니다. 이 튜토리얼을 통해 독자는 파서 컴비네이터의 기본 원리를 이해하고, 실제 데이터 파싱 작업에 적용할 수 있는 능력을 얻게 됩니다. 마지막으로, 저자는 독자들에게 배운 내용을 바탕으로 전체 METAR 보고서를 파싱하는 라이브러리를 만들어 Hackage에 제출해 볼 것을 권장하며, 파서가 없는 데이터를 만났을 때 `ReadP`를 자신 있게 사용할 수 있기를 바랍니다.

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이번에 Amazon SES 메일 발송 처리를 추가해야 해서, Upyo 를 써 볼 수 있는 좋은 기회가 왔습니다. (SMTP 연동이어도 써볼 생각이었지만...)

README.md 의 Caution 을 보니 조금은 조심스럽지만, 한번 써보겠습니다!

Caution

This project is in early development and subject to change without notice.

개인적인 소망으로 https://unstable.upyo.org/logo.svg 로고에 한글도 들어가면 더욱 더 이쁠 것 같습니다!

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Rust 컴파일러 개발 관련 명령어 모음집

notJoon @joonnot@hackers.pub

이 글은 러스트 컴파일러에 기여할 때 자주 사용하는 명령어와 작업 흐름을 소개합니다. 기본적인 빌드 명령어부터 특정 컴포넌트만 빌드하는 방법, 테스트 실행 및 `--bless`, `--force-rerun` 플래그 활용법을 설명합니다. Stage 시스템(Stage 0, 1, 2)을 구분하여 각 Stage의 역할과 사용법을 안내하고, UI 테스트 작성 규칙과 에러 주석 문법을 상세히 다룹니다. 또한, 직접 컴파일러 실행, 디버그 어설션 활성화, 백트레이스 활성화 등 디버깅 명령어와 컴파일러 버그 수정 워크플로우를 예시와 함께 제시합니다. 마지막으로, 자주 발생하는 문제와 해결법, 빌드 시간 단축 방법, 디버깅용 환경 변수 설정까지 다루어 러스트 컴파일러 개발에 실질적인 도움을 제공합니다. 이 글을 통해 러스트 컴파일러 기여자들이 효율적으로 개발하고 디버깅하는 데 필요한 지식을 얻을 수 있습니다.

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LLM에게 코딩 시키기, 요즘 바이브 코딩이라 불리는 일을 해 봤다. 동기는, 리니어 공간에서의 이미지 리사이즈 작업이 ImageMagick 같은 전문? 툴 없이 파이썬 라이브러리로만으로 가능한가? 라는 호기심.

의외로, 알려진 알고리즘을 적용하라는 지시에는 LLM이 매우 효과적으로 대응했다. 정형화되어 있는 작업은 그게 조금? 전문적이라고 해도 찰떡 같이 알아듣고 탬플릿처럼 코드를 만들어냈다. 거대 LLM은 지식의 범위가 매우 넓다고 절감했다.

오히려 문제는 쉽다고 예측했던 색영역 프로필 처리에서 일어났다. 존재하지 않는 메소드들을 계속 있다고 하며 라이브러리 버전 문제라고 우겼다. 제미나이도, chatgpt도 동일했다. 해당 라이브러리 문서를 직접 찾아보니, LLM들이 가져온 오브젝트는 유저에게 노출되지 않은 내부 C 코드에 있는 것들이었다.; 오브젝트는 내부를, 메소드는 문서화 되어 있는 API의 것을 조합해서 코드를 만들어 낸 것이었다.

인간 개발자는, 자기 전문 영역이 아닌 한 라이브러리의 내부 코드까지는 잘 보지 않는다. 즉 API 문서를 기반으로 작업을 해 나간다. LLM은 정반대였다. 오픈소스 라이브러리라면, 오히려 문서보다도 외부 문서화되지 않은 소스 코드가 더 잘 학습 되는 자료였던 것이다. 그 과정에서 라이브러리의 전체 동작 과정을 잘 파악할 정도는 아니었기에 동작하지 않는 코드들을 계속 만들어 냈고.

매우 흥미로운 경험이었다. LLM은 인간과는 전혀 다른 학습, 구성 과정을 통해 코딩한다. 요구-설계-개념-문서-코드 라는 단계는 LLM에게는 의미가 없다. 프로그래머들은 이제 이세돌 이후 바둑 기사들이 겪었던 충격과 비슷한 변화를 나름? 받게 된 듯 하다.

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오픈소스 처음 했을 때는 문서 기여를 해도 되는건지 긴가민가 했었는데, 시간이 지나서 생각해보니

  1. 방심하면 순식간에 outdated 됨
  2. 아무튼 결국 누군가는 해야 함

같은 이유 때문에 아주 중요한 기여인거 같음

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‘앞/전’과 ‘뒤/후’의 비대칭성은 한국어 학습자들에게 지옥을 선사할 것이다.

참고로 이거 다 국립국어원의 잘못이 아니라 한국어의 잘못임. 이건 표준국어대사전이 그냥 현실을 반영했을 뿐이다. 즉 이 글을 읽고 있는 당신도 0.000001% 정도 잘못이 있다.

- ‘앞일’은 미래인데(예: 앞일을 예측하다), ‘뒷일’도 미래다(예: 뒷일을 부탁하네). 맞죠?

- 마찬가지로, ‘앞길’은 미래다(예: 앞길이 창창한 젊은이). 그런데 ‘뒷길’도 미래다(예: 자식의 뒷길을 생각하면 걱정이 앞선다).

- ‘뒷날’도 미래고(예: 우리는 뒷날 또 만나게 되었다), ‘훗날’도 미래다(예: 훗날을 기약하다). 그런데 ‘앞날’도 미래다(예: 앞날이 창창하다). 희한하게 ‘전날’만 과거이다.

- 그런데 ‘앞날’은
간혹 과거를 가리킬 수도 있다(예: 일찍이 앞날의 폭군은 있었고…).

- 관형사형에 ‘뒤’나 ‘후’를 붙여서 시점을 나타낼 수 있다(예: “고친 뒤의 모습” 또는 “고친 후의 모습”). 그런데 반대로 하려면 관형사형이 아니라 명사형을 써야 한다(예: “고치기 전의 모습”). 그리고, ‘전’만 쓸 수 있다. ‘앞’은 여기서 아예 쓸 수 없다.

- ‘후일’은 미래의 아무 날이나 다 가리키며, 특정한 날을 가리킬 수 없다. 반면 ‘전일’은 직전, 즉 인접한 과거의 1일만 가리킨다.

- 그런데 또 ‘전날’은 인접한 과거의 1일을 가리킬 수도 있고, 과거의 아무 날을 가리킬 수도 있다.

- 그런데 또 ‘훗날’은 미래의 아무 날을 뜻하며, 인접한 미래의 1일을 가리킬 수 없다.

- ‘전년’과 ‘후년’은 각각 과거의 아무 해, 또는 미래의 아무 해를 가리킬 수 있다. 대, 대칭인가?!

- 하지만 특정한 해를 가리키는 경우, ‘전년’은 인접한 과거의 해를 가리킨다. 반면 ‘후년’은 ‘올해의 다음다음 해’이다.

- …뭐라고? 왜냐하면 미래의 해들은 순서대로 ‘내년’-‘후년’-‘내후년’이기 때문이다. 책상 엎어버리고 싶죠?

- 참고로 ‘내후년’은 동음이의어이다. 올해가 2025년이라면 내후년은 2027년을 가리킬 수도 있고 2028년을 가리킬 수도 있다. (이게 언어냐?)

- ‘후년’이 ‘올해의 다음다음 해’가 되는 이 원리는 오직 ‘년’에만 적용된다. 예를 들어 ‘후일’, ‘후주’, ‘후월’ 등에는 그런 의미가 없다.

- ‘후일’은 미래의 아무 날이다. 하지만 ‘후주’와 ‘후월’은 인접한 미래의 것 하나만 가리킨다.

- ‘전년’은 인접한 과거의 해이지만, 과거의 모든 해를 다 가리킬 수도 있다(예: 우리는 전년의 기록들을 검토하여 그 사람의 행적을 조사해 보기로 했다).

- 반면 ‘전일’, ‘전주’, ‘전월’은 오직 인접한 과거의 하나만 가리킬 수 있다.

- ‘전달’과 ‘훗달’도 비대칭이다.

도대체 이걸 어떻게 배워서 쓰라는 것인지. 생각해 보면 나도 실제로 이렇게 쓰고 있다는 것도 기가 찬다.

그밖에:

- ‘지난날’에는 특정한 날을 가리키는 뜻이 전혀 없다. 반면 ‘지난주’, ‘지난달’, ‘지난해’는 모두 과거의 인접한 하나만 가리킨다.

- ‘다음 날’과 ‘다음날’은 의미가 완전히 다르다. ‘다음날’은 ‘정하여지지 아니한 미래의 어떤 날’이다. 따라서 인접한 미래의 1일을 가리킬 때에는 ‘다음 날’만 쓸 수 있다. (도저히 못 외우시겠으면 그냥 ‘이튿날’로 피신하시라…)

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요즘 아이디어를 긴 글로 옮기는게 힘들다. AI와 비교해 최대 10토큰/분이란 저열한 속도에 자괴감이 들고, 그렇다고 AI랑 같이 쓰자니 이것도 합을 맞춰서 같이 쓰는게 어렵단 말이지. 그래서 시도해보려는 방법은 AI한테 인터뷰어 역할을 맡기고 내가 인터뷰이가 되는거다. 주제만 내가 정해주고 세부 사항에 대한 비판이나 질문은 AI한테 맡긴다. 그리고 대화가 끝나고 스크립트를 그대로 공유한다.

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정보 리터러시 관련 의견을 보존하러 왔다. 우리는 흔히 영어 자료가 한국어 자료보다 낫다는 문화사대주의적 의견에 공감하곤 한다. 하지만 여기엔 숨은 의견이 여럿 있다. 하나씩 까보며 음미해보자.

영어 자료는 한국어 자료보다 낫다. => 왜 나을까? 도움이 되기 때문에. 왜 도움이 될까? => (진실에 가깝기 때문에, 다양한 경험이 전시되어 있기 때문에). 왜 진실에 가까울까? => 1차 출처에 가깝기 때문에. 왜 1차 출처에 가까울까? => 사용자가 다수이기 때문에 직접 사용하거나 번역되어 2차 출처로 기능하기 때문에. 왜 다양한 경험이 있을까? => 생산자가 자료 작성 시 영어를 선택할 확률이 한국어보다 높기 때문에.

그렇다면 우리는 영어 자료가 나은 이유를 구체적으로 표현할 수 있다.

  • (일반적으로) 한국어 웹보다 영어 웹이 더 크기 때문에 원하는 자료를 구할 확률이 더 높다.
  • (일반적으로) 한국어 웹보다 영어 웹에서 1차 출처에 가까운 자료를 구할 확률이 더 높다.

탐색 공간을 넓히고, 정보 전파 과정에서의 왜곡을 줄이기 위해서 영어 웹 탐색이 효과적이다. 다만 영어 웹이 "언제나" 좋은 건 아니다. 한컴오피스 자료가 미국에 많겠는가, 아니면 한국에 많겠는가? 1차 출처에 가까운 곳을 향해 왜곡을 줄이고, 그 안에서 탐색 공간을 최대한 효율적으로 넓혀야 한다.

영어 검색이라는 피상적인 행위에서 벗어나 정보 탐색의 본질을 좇는 것이 좋다.

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오랜만에 프로그래밍 언어 이야기하러 왔다. 오늘 주제는 타입스크립트의 핵심 가치다.

많은 사람들이 정적 타입 언어를 도입하는 이유로 안전성(Soundness)를 이야기한다. 맞는 말이다. 하지만 타입스크립트에서 안전성은 2등 가치다. 그럼 1등 가치는 뭘까?

바로 개발 경험 개선이다. 구체적으로, 오류 나기 쉬운 구문을 적당히 줄이고 자동 완성을 개선하며 큰 규모 리팩토링 시 심리적(그리고 any 같은 기능을 안 썼다는 가정하에 런타임에도 유의미한 수준의) 안정성을 얻겠다는 거다.

타입스크립트 공식 위키 문서에도 안전성은 목표가 아니라고 나와있다 (#). 우리는 때때로 도구의 목적에 들어맞지 않는 불필요한 기대를 하곤 한다. 하지만 도구 개발자와 싸우는 건 사용자로서 좋은 전략이 아니다.

조건부 타입과 재귀 타입, 템플릿 문자열 타입, infer 등을 보라. 정적 분석 난이도가 지수적으로 올라가는 희한한 기능들이 언어에 계속 추가되는 이유가 무엇인가. 추론을 포기하고 any가 나오곤 하는 이유가 무엇인가.

그들이 추구하는 게 안전한 세계가 아닌 실용적인 세계이기 때문이다.

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OSTEP 독학 일지 - H.0.

Jaeyeol Lee @kodingwarrior@hackers.pub

6년 차 개발자가 기본기를 다지기 위해 OS 기초를 다시 공부하는 여정을 담은 글입니다. 저자는 신입 개발자 수준의 기본기를 갖추기 위해 OSTEP 교재를 선택하고, xv6 프로젝트를 통해 운영체제 동작 원리를 체화하고자 합니다. 이 글에서는 xv6 과제들을 단계별로 공략하며 겪는 우여곡절과 발견, 그리고 이를 통해 얻는 인사이트를 서사적으로 풀어낼 계획을 밝힙니다. 단순히 지식을 정리하는 것을 넘어, 독자에게 재미있는 스토리를 전달하고 기술 면접에도 도움이 될 만한 생생한 경험을 공유하고자 하는 저자의 의지가 돋보입니다. OSSCA 2025 멘토링 경험에서 영감을 받아 시작된 이 여정은, 개발자로서의 성장과 더불어 해커스펍 커뮤니티에도 기여하고자 하는 저자의 열정을 보여줍니다.

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시간 날 때 언어 관련 툴링들을 어떻게 구현하는지에 대한 글을 써봐야겠다. 린터, 테스트 커버리지, 프로파일러, 디버거에 대해 써보고 싶지만 과연 나의 게으름이 잘 버텨줄지는 모르겠다

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art.leetekwoo.com

leetekwoo @leetekwoo@hackers.pub

이 글은 개인 웹사이트 [art.leetekwoo.com](https://art.leetekwoo.com/)의 `readme` 내용을 공유하며, 작품 고유 번호 체계와 웹 애플리케이션의 기술 스택 및 개발 후기를 담고 있습니다. 작품 고유 번호는 작품의 타입, 제작 연도, 장소, 연작 ID 등을 포함하여 체계적으로 관리됩니다. 웹 애플리케이션은 Typescript, Vite, React를 사용하여 개발되었으며, Cloudflare Pages를 통해 CDN을 활용하고 배포 자동화를 구현했습니다. 이미지 압축 및 워터마크 삽입, 캐싱 전략 등을 통해 성능 최적화에도 신경 썼습니다. 이 웹사이트는 개발자에게는 다소 부족해 보일 수 있지만, 작품을 정리하고 과거를 돌아보기 위한 공간으로서 의미를 가지며, 저작권 보호의 중요성을 깨닫는 계기가 되었다는 개인적인 소회를 밝히고 있습니다.

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DBMS 같은 데에서 파일을 관리 할 때엔 항상 4096 바이트 단위의 페이지 형태로 관리합니다. 왜그럴까요? 여러가지 이유가 있는데, 보통은 OS도 4096 바이트 단위로 파일 시스템을 관리하기 때문입니다. 그래서 캐시 같은 OS의 여러 가속 장치들의 도움을 받을 수 있죠.

근데 정말로 그럴까요?

그게 궁금해서 직접 한번 페이지 파일 매니저를 구현해서 실험해봤습니다. 통계적으로 유의하게 빠르네요.

페이지 파일 시스템을 사용 할 때, 페이지 크기가 4096인게 가장 빠르다는 실험 결과에 대한 스크린샷.
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Fedify를 활용하여 제가 만드는 텍스트 전용 블로깅 플랫폼인 타이포 블루에 연합우주 기능을 구현했습니다. 많은 관심 부탁드립니다!

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