01. Cache
컴퓨팅에서 자주 사용되는 데이터나 값을 빠르게 접근하기 위해 임시로 저장하는 공간을 의미
02. Cache로의 Redis
Redis는 이미 cache로 많이 사용되고 있다.
- 단순한 Key-Value 구조
- In-Memory 방식
- 빠른 성능
- 평균 작업속도 1ms 이내
03. 캐싱 전략
Cache Hit와 Cache Miss
| Cache Hit | Cache Miss |
|---|---|
| 캐시에 데이터가 존재 O | 캐시에 데이터 존재 X |
| 바로 데이터 반환 | DB에 접근하여 데이터 반환 |
읽기 전략
1. Look-Aside (Lazy Loading)
- Redis를 캐시로 사용할 때 가장 일반적인 방법
- 캐시에 데이터가 없을때만, 캐시로 데이터가 올라가기 때문
1. 데이터를 찾기 위해 Redis에 접근.
2. Redis(Cache)에 데이터가 없다면, DB에 접근해서 데이터를 가져온다.
3. Redis(Cache)에 해당 데이터를 저장한다.
- Redis가 죽더라도 바로 시스템의 장애로 이어지지 않음.
다만, Redis와 연결된 Connection이 한 번에 DB로 쏟아질 수 있음.
2. Read Through
1. Redis(Cache)에 데이터를 요청한다.
2. Redis(Cache)에 데이터가 없다면 DB에 요청에서 값을 저장 후 반환-Redis(Cache)가 죽는다면, 서버에 장애 발생.
만약, 캐시를 새롭게 투입했거나, DB에 새로운 데이터가 추가되었다면? 계속 위의 과정이 반복되며 Redis에 데이터가 추가 되어야 하는가?
-> Cache Warming
미리 DB에서 Cache에 데이터를 넣어줌.
쓰기 전략
1. Write Around
- write 작업이 발생 했을때, DB에 바로 저장
- Cache와 DB간의 데이터 정합성의 문제가 발생할 수 있음.
2. Write Through
- write 작업이 발생 했을때, Redis(Cache)에 먼저 저장
- Redis(Cache)에서 DB에 다시 데이터를 저장.
- 항상 최신 데이터를 Cache가 가지고 있지만, 저장 단계가 많아짐.
- 불필요한 데이터까지 Cache에 저장될 수 있음.
04. 주의사항
어떤 데이터에 사용해야 하는가?
- 빈번하게 사용되지만, 변경은 드문 데이터
- 유실되어도 문제가 없는 데이터
