Redis

Redis는 대용량 트래픽을 처리해야 하는 웹 애플리케이션에서 필수적인 도구로 사용된다. 

앞으로 할 프로젝트에서 필요할 것 같아 공부를 하기로 했다.

 

Redis란?

• 빠르고 효율적인 데이터 처리의 핵심
• Redis는 매우 빠른 성능을 자랑하는 NoSQL 데이터베이스로, 데이터를 메모리(RAM)에 저장하여 처리 속도가 뛰어난 시스템
• MySQL과 같은 전통적인 RDBMS는 데이터를 디스크에 저장하는 방식이기 때문에 상대적으로 데이터 처리 속도가 느리지만, Redis는 데이터를 메모리에서 직접 처리함으로써 훨씬 빠른 속도를 제공한다.

장점

1. 인메모리 데이터 처리: Redis는 데이터를 메모리에 저장하고 처리한다. 따라서 데이터 조회나 수정 속도가 매우 빠르고, 특히 대용량 트래픽을 처리할 때 Redis의 속도가 가장 큰 강점이다.
2. 빠른 성능: 데이터를 디스크가 아닌 메모리에서 다루기 때문에 I/O 성능이 뛰어나며, 대규모 실시간 데이터 처리에 적합
3. 간편한 사용: Redis는 간단하고 직관적인 명령어를 제공하며, 다양한 데이터 구조를 지원하여 복잡한 데이터 관리에도 유용

사례

1. 캐싱: 데이터 조회 성능을 향상시키는 캐시 시스템으로 자주 사용. 자주 조회되는 데이터를 Redis에 저장하여, 데이터베이스의 부하를 줄이고 애플리케이션의 성능을 높이는 데 사용된다.
2. 세션 관리: 웹 애플리케이션에서는 사용자의 로그인 상태 등을 관리하는 세션을 Redis에 저장하여 빠른 세션 처리가 가능
3. 메시지 큐: Redis는 Pub/Sub 모델을 활용해 실시간 메시징 시스템이나 이벤트 기반 시스템에서 메시지 큐로 자주 활용
4. 실시간 분석 및 통계
5. 지리공간 인덱싱
6. 실시간 채팅 및 메시징

 

2. Redis 구축 및 기본 사용법

 

1. Redis 설치

Redis 설치 및 실행
$ brew install redis
$ brew services start redis

Redis 실행 여부 확인
$ brew services info redis

Redis 중지
$ brew services stop redis

Redis 접속
$ redis-cli

Redis 접속 후 테스트
127.0.0.1:6379> ping
PONG

 

2. Redis 기본 명령어

✅ 데이터 저장하기 (Key, Value)
$ set jaeseong:name "jaeseong park"
$ set jaeseong:hobby soccer

✅ 데이터 조회하기 (Key로 Value 값 조회하기)
$ get jaeseong:name
"jaeseong park"

$ get jaeseong:hobby
"soccer"

없을 경우: 저장되지 않은 키를 조회하면 (nil)이 반환됩니다.
$ get pjs:name
(nil)

✅ 저장된 모든 Key 조회하기
모든 키를 조회하려면 keys * 명령어를 사용합니다.
$ keys *
1) "jaeseong:name"
2) "jaeseong:hobby"

✅ 데이터 삭제하기 (Key로 데이터 삭제하기)
$ del jaeseong:hobby
삭제 후 데이터를 조회하면 (nil)이 반환됩니다.
$ get jaeseong:hobby
(nil)

✅ 데이터 저장 시 만료시간(TTL) 설정하기
Redis는 데이터를 저장할 때 만료 시간을 설정할 수 있습니다. 
이는 데이터를 일정 시간이 지나면 자동으로 삭제되도록 하여 메모리를 효율적으로 관리하는 데 유용합니다.
$ set jaeseong:pet dog ex 30  # 30초 후 만료

✅ 만료시간(TTL) 확인하기
$ ttl jaeseong:pet
30  # 남은 시간 (초)

$ ttl jaeseong:name
-1  # 만료 시간이 설정되지 않은 경우

$ ttl pjs:name
-2  # 키가 존재하지 않거나 만료된 경우

✅ 모든 데이터 삭제하기
$ flushall

 

3. Redis에서 Key 네이밍 컨벤션

Redis에서 키 이름을 정하는 것은 매우 중요. 

현업에서 자주 사용되는 네이밍 컨벤션은 콜론(:)을 사용하여 계층적으로 구분

• users:100:profile
  → users는 데이터의 카테고리(사용자), 100은 사용자 ID(PK), profile은 프로필 정보
• products:123:details
  → products는 데이터의 카테고리(상품), 123은 상품 ID(PK), details는 상품의 세부사항

이를 통해 가독성, 일관성, 확장성, 검색과 필터링에서 용이성을 얻을 수 있다.

 

캐싱 전략: Cache Aside, Write Around

 

1. 캐시(Cache)와 캐싱(Caching)의 개념

캐시: 원본 저장소보다 빠르게 데이터를 가져올 수 있는 임시 저장소를 의미

일반적으로 캐시는 메모리에 데이터를 저장해 디스크보다 빠르게 데이터를 조회할 수 있다.

캐싱: 캐시에 데이터를 저장하고, 이 데이터를 빠르게 가져오는 방식을 의미

 

2. 캐싱 전략: Cache Aside와 Write Around

 

Cache Aside 전략 (Lazy Loading)

데이터를 조회할 때 캐시에서 먼저 확인하고, 캐시가 없으면 DB에서 조회하여 캐시에도 저장하는 방식

Lazy Loading 또는 Look Aside 전략이라고도 불리며, 다음과 같은 흐름으로 작동

1. 초기 상태: 캐시와 DB 모두 비어있다.
2. 사용자가 데이터를 조회하려 할 때, 캐시에서 먼저 데이터를 확인한다.
   1. 이때, 캐시 미스가 발생하면 DB에서 데이터를 조회
3. DB에서 조회한 데이터를 캐시에 저장한 후 응답한다.
4. 사용자가 동일한 데이터를 다시 조회하면 캐시에서 바로 응답이 가능(캐시 히트)

• Cache Hit: 캐시에 데이터가 있으면 바로 캐시에서 데이터 조회
• Cache Miss: 캐시에 데이터가 없으면 DB에서 데이터를 조회 후 캐시에 저장

 

Write Around

데이터를 저장할 때(쓰기 작업 - 저장, 수정, 삭제) DB에만 저장하고, 캐시에는 저장하지 않는 방식

데이터를 조회할 때 캐시가 비어 있다면 DB에서 데이터를 가져와 캐시에 저장한 뒤 응답하는 방식

1. 쓰기: 데이터를 DB에만 저장하고, 캐시에는 저장하지 않는다.
2. 조회: 캐시에서 데이터를 찾고, 없으면 DB에서 데이터를 조회하여 캐시에도 저장한다.

 

한계점

1. 캐시된 데이터와 DB 데이터 불일치

• 문제: 캐시와 DB의 데이터가 일치하지 않을 수 있다. 
• 해결 방법: 데이터 수정 시 캐시를 동시에 갱신하려면 성능이 떨어지므로, 일관성을 포기하고 성능 향상을 우선시할 수 있다. 캐시와 DB의 불일치를 최소화하기 위해 TTL을 사용하여 일정 시간이 지나면 자동으로 캐시를 갱신할 수 있다.

2. 캐시 공간 부족

• 문제: 메모리(RAM)에 저장되기 때문에 캐시의 저장 용량이 제한적
• 해결 방법: TTL을 사용하여 자주 사용하지 않는 데이터는 자동으로 만료되게 설정하고, 자주 조회되는 데이터만 캐시에 저장하여 메모리 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.

 

고려사항

데이터 조회 성능을 개선하는 방법은 다양하다.

• SQL 튜닝(이걸 먼저 고려하자): 기존 시스템 내에서 성능을 개선할 수 있기 때문
• 캐시 서버 활용 (Redis 등)
• 레플리케이션 (Master/Slave 구조)
• 샤딩
• DB 스케일업 (CPU, Memory, SSD 등 하드웨어 업그레이드)

 

실습

 

오른쪽 아래 시간을 보면 3.40s -> 1.93s -> 1.2s로 캐싱 처리를 통해 시간이 감소하는 것을 확인 가능하다.