[Redis] Redis - Cache

 

redis를 cache로 사용하는 방법을 알아보자.

캐시란

• 원본 데이터보다 더 빠르고 효율적으로 액세스 할 수 있는 임시 데이터 저장소

캐시 도입으로 성능을 개선할 수 있는 조건

• 데이터를 찾기 위해 검색하는 시간이 오래 걸리거나, 매번 계산을 통해 데이터를 가져와야 한다
• 캐시가 원본 데이터에 요청하는 것보다 빨라야 한다
• 캐시에 저장된 데이터가 잘 변하지 않는 데이터다
• 캐시에 저장된 데이터가 자주 검색되는 데이터다 

캐시로서의 레디스

• 키/값 형태의 구성으로 간단하다
• 인메모리 데이터 저장소로 빠르다
• 자체적으로 고가용성 기능을 가지고 있는 솔루션이다
  • 장애 시에도 안정적 운영이 가능
  • 스케일 아웃을 손쉽게 할 수 있다

캐싱 전략

• 레디스를 어떻게 배치할 것인지에 따라 서비스 성능에 큰 영향을 끼친다
• 캐싱되는 데이터의 유형
• 데이터에 대한 액세스 패턴

 

읽기 전략 - look aside

• 캐시 먼저 체크, 있으면 캐시에서 읽고
• 없으면 DB에 접근
  • 캐시 워밍 : 미리 데이터베이스에서 캐시로 데이터를 밀어 넣어주는 작업

 

쓰기 전략

• 캐시 불일치(inconsistency)  : 데이터 변경으로 원본 데이터와 캐시 데이터 간의 불일치 
• Write through
  • 데이터베이스에 업데이트할 때마다 캐시에도 업데이트 
  • 매번 2개의 저장소에 저장돼야 하여 리소스가 많이 든다 
  • 만료 시간 사용을 권장
• Cache invalidation
  • 데이터베이스에 업데이트할 때마다 캐시에 데이터 삭제
• Write behind
  • 쓰기가 빈번하게 발생하는 서비스에 적합 
  • 먼저 캐시에만 반영, 건수나 특정 시간 간격으로 비동기적으로 데이터베이스 업데이트 
  • 데이터가 실시간으로 정확한 데이터가 아니어도 되는 경우

 

Cache - 데이터 관리

 

TTL(만료시간)(time to live)

• 데이터가 얼마나 오래 저장될 것인지 나타낸다
• Expire : 만료시간 설정
• Ex 옵션 : 저장할 때 만료시간 설정
• TTL : 만료시간 조회
• Incr, rename과 같이 데이터를 조작 키의 이름을 바꾸는 경우 만료시간이 변하지 않음
• 키를 덮어쓸 때는 만료시간이 사라진다

 

 

메모리 관리 / maxmemory-policy

• 메모리 용량을 초과하는 양의 데이터가 저장되면 레디스는 내부 정책을 사용해 어떤 키를 삭제할지 결정
• Noeviction
  • 기본값 
  • 데이터가 가득 차더라고 임의로 데이터를 삭제하지 않고, 저장할 수 없다는 에러 반환 
  • 데이터가 가득 차더라도 캐시 내부적 판단으로 데이터를 삭제하는 것이 위험한 경우 사용
• LRU eviction(least recently used)
  • 가장 최근에 사용하지 않은 데이터부터 삭제 
  • ss
  • Valatile-lru : 만료시간이 설정된 키에 한해서 키를 삭제 
    • 삭제되면 안 되는 키는 TTL 설정을 지정하지 않으면 된다
  • Alleys-lru : 모든 키에 한해서 키를 삭제
• LFU eviction(least frequently used)
  • 가장 자주 사용되지 않은 데이터부터 삭제 
  • Valatile-lfu 
  • Alleys-lfu
• Random eviction
  • 삭제될 키 값을 계산하지 않아도 된다는 장점 ( 부하를 줄일 )
•  Volatile-ttl
  • 만료시간이 가장 작은 키를 삭제

 

캐시 스탬피드 ( stampede ) 

• 캐시 만료 시점에 여러 요청이 중복으로 데이터 조회 및 쓰기가 발생
  • 원본 데이터 조회가 무거운 경우 문제 발생
• 이를 줄이기 위한 방안
  • 적절한 만료 시간 설정 
    • 너무 짧지 않게 설정 
  • 선 계산 
    • 키가 만료되기 전에 값을 미리 갱신 
    • 랜덤 확률로 데이터베이스에 접근하여 업데이트 
  • PER 알고리즘 
    • 확률적 조기 재계산 알고리즘 
    • 캐시값이 만료되기 전에 언제 데이터베이스에 접근해서 값을 읽어오면 되는지 최적으로 계산

 

세션 스토어로서의 레디스

세션

• 서비스를 사용하는 클라이언트의 상태 정보

캐시와 세션의 차이

• 캐시
  • 원본 데이터베이스의 완벽한 서브셋으로 동작 
  • 여러 애플리케이션에서 함께 사용할 만한 데이터
• 세션
  • 필요한 경우만 데이터베이스에 저장, 이외는 휘발성 
  • 사용자 간 공유되지 않는 데이터