문제 14 — 가비지 컬렉션 알고리즘 비교: 레퍼런스 카운팅 vs Mark-Sweep vs 세대별 GC

면접 질문

**레퍼런스 카운팅(reference counting)**은 어떻게 동작하는가? 객체가 언제 해제되는지, 그리고 왜 **순환 참조(circular reference)**가 있으면 메모리가 절대 해제되지 않는지 설명하라.
**Mark-Sweep(추적식 GC)**은 어떻게 동작하는가? "루트(root) 집합에서 도달 가능한 객체만 살린다"는 것이 순환 참조 문제를 어떻게 자동으로 해결하는지 설명하라. Mark-Sweep이 레퍼런스 카운팅보다 근본적으로 다른 점(언제 회수 여부를 판단하는가)은 무엇인가?
세대별(generational) GC는 Mark-Sweep을 어떻게 개선한 것인가? "대부분의 객체는 금방 죽는다"는 가정(weak generational hypothesis)이 왜 전체 힙을 매번 훑는 것보다 효율적인 전략으로 이어지는지 설명하라.

세 팀이 각자 다른 언어/전략으로 게임 서버의 인벤토리 시스템을 구현했다.

A팀: Python 확장 모듈처럼 직접 레퍼런스 카운팅을 구현. 아이템이 "소유자 캐릭터"를 가리키고, 캐릭터도 "현재 장착 아이템" 목록을 가리키는 상호 참조 구조를 만들었더니, 캐릭터가 로그아웃해도 메모리가 줄지 않는 현상이 발견됐다.
B팀: C#(.NET)으로 구현. 평소엔 잘 동작하다가 인벤토리가 매우 커지는 순간(대규모 길드 창고 접근) 수십 ms의 정지(stop-the-world)가 간헐적으로 발생한다.
C팀: "우리 언어의 GC는 세대별이라 대부분 Gen 0에서 빠르게 끝난다"고 주장하며 튜닝 없이 그대로 배포했다.
A팀의 메모리 누수 원인을 순환 참조 관점에서 설명하고, 이를 해결하는 대표적인 방법(약한 참조 도입, 순환 탐지 GC 병행 등)을 제안하라.
B팀이 겪는 정지가 왜 발생하는지, 어떤 세대(Gen 0/1/2)의 GC와 관련 있을 가능성이 높은지, 그리고 정지 시간을 줄이기 위한 접근(백그라운드 GC, 할당률 감소, 객체 풀링 등)을 설명하라.
C팀의 주장이 왜 항상 맞지는 않는지, 오래 살아남는 객체(길드 창고 데이터처럼 수명이 긴 객체)가 세대별 GC에서 어떻게 처리되는지, 그리고 그로 인한 비용(카드 테이블, 승격)을 설명하라.
세 사례를 종합해, "게임서버에서 GC 알고리즘 선택/이해가 왜 안정적인 틱 레이턴시에 직접 영향을 주는지" 정리하라.