캐싱 전략 완벽 가이드 (Redis, CDN)

A Complete Guide to Caching Strategies (Redis, CDN)

• 데이터베이스 쿼리
  복잡한 JOIN이나 집계 함수가 포함된 쿼리는 DB에 큰 부하를 줍니다.
• 외부 API 호출
  다른 회사의 서버에 데이터를 요청하고 응답을 기다리는 데에는 네트워크 지연 시간이 발생합니다.
• 이미지/비디오 처리
  원본 파일을 리사이징하거나 인코딩하는 작업은 CPU를 많이 사용합니다.

비유하자면, 전 세계에 수많은 지점을 둔 거대한 프랜차이즈 카페와 같습니다.

한국에 있는 손님이 커피를 마시기 위해 미국 시애틀 본점까지 갈 필요 없이, 가까운 한국 지점에서 똑같은 품질의 커피를 바로 받아볼 수 있는 것입니다.

물리적인 거리를 단축시켜 응답 속도를 높이는 것이 핵심입니다.

1. 사용자가 웹사이트의 이미지(my-image.jpg)를 요청합니다.
2. 브라우저는 가장 가까운 CDN 서버(엣지 서버, Edge Server)로 요청을 보냅니다.
3. 엣지 서버에 해당 이미지의 복사본(캐시)이 있으면, 즉시 사용자에게 전달합니다. (Cache Hit)
4. 만약 복사본이 없으면, 엣지 서버가 원본 서버(Origin Server)까지 가서 이미지를 가져온 뒤, 자신에게 복사본을 저장하고 사용자에게 전달합니다. (Cache Miss)

• Strings
  가장 기본적인 데이터 타입입니다.
  문자열, 숫자, 직렬화된 객체 등 모든 종류의 데이터를 저장할 수 있습니다.
  • SET key value: 특정 키에 값을 저장합니다.
  • GET key: 특정 키의 값을 조회합니다.
• Hashes
  하나의 키 아래에 여러 개의 필드-값 쌍을 저장하는 구조로, 객체를 표현하기에 매우 적합합니다.
  • HSET user:1 name "Alice" age 30: user:1이라는 키에 name과 age 필드를 저장합니다.
  • HGETALL user:1: user:1 키의 모든 필드와 값을 가져옵니다.
• Lists, Sets, Sorted Sets
  순서가 있는 목록, 중복을 허용하지 않는 집합 등 다양한 컬렉션을 저장하는 데 사용됩니다.

• EXPIRE key seconds: 특정 키에 TTL을 설정합니다.
• SETEX key seconds value: 값을 저장함과 동시에 TTL을 설정하는 매우 유용한 명령어입니다.

  // 'user:1:profile' 이라는 키에 JSON 데이터를 저장하고, 60초의 유효기간을 설정합니다.
  SETEX user:1:profile 60 "{'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com'}"

function getUserProfile(userId) {
    // 1. 먼저 캐시(Redis)를 확인합니다.
    cachedProfile = redis.get("user:" + userId + ":profile");
 
    if (cachedProfile is not null) {
        // 2. Cache Hit: 캐시에 데이터가 있으면, 바로 반환합니다.
        return cachedProfile;
    } else {
        // 3. Cache Miss: 캐시에 데이터가 없으면, 데이터베이스에서 조회합니다.
        dbProfile = database.query("SELECT * FROM users WHERE id = " + userId);
 
        // 4. 조회한 데이터를 다음을 위해 캐시에 저장합니다. (TTL 설정 포함)
        redis.setex("user:" + userId + ":profile", 3600, dbProfile); // 1시간 유효
 
        // 5. 사용자에게 데이터를 반환합니다.
        return dbProfile;
    }
}

CDN과 Redis는 해결하려는 문제의 영역이 다릅니다.

CDN

은 주로 이미지나 JS 파일 같은

정적 콘텐츠

를 사용자에게 지리적으로 가장 가까운 서버에 캐싱하여

네트워크 지연 시간을 줄이는 것

이 주 목적입니다.

반면,

Redis

는 주로 데이터베이스 조회 결과 같은

동적 데이터

를 애플리케이션 서버와 가까운 메모리에 캐싱하여,

백엔드 시스템의 처리 속도를 높이고 부하를 줄이는 것

이 주 목적입니다.

캐시와 원본 데이터 간의 불일치 문제를

캐시 일관성

문제라고 합니다.

이를 해결하는 대표적인 전략은 두 가지가 있습니다.

첫째,

TTL(Time-To-Live)

을 사용하는 것입니다.

캐시 데이터에 유효 시간을 설정하여, 일정 시간이 지나면 자동으로 삭제되도록 만들어 데이터의 신선도를 어느 정도 보장하는 방식입니다.

둘째,

명시적 무효화(Cache Invalidation)

입니다.

데이터베이스의 원본 데이터가 변경될 때마다(UPDATE, DELETE), 관련된 캐시 데이터를 코드에서 직접 찾아 삭제하거나 갱신하는 방식입니다.

이 방식이 데이터 일관성을 더 확실하게 보장하지만, 구현이 더 복잡하다는 단점이 있습니다.

• 캐싱은
  반복적인 비싼 작업
  을 줄여,
  응답 속도를 높이고 서버 부하를 줄이는
  기술입니다.
• CDN
  은
  정적 콘텐츠
  를 사용자 가까이에 두어
  네트워크 지연
  을 줄여줍니다.
• Redis
  는
  동적 데이터
  를 메모리에 캐싱하며,
  Strings, Hashes
  와 같은 자료구조와
  TTL
  을 활용해 효율적인 캐시 전략을 구현할 수 있습니다.
• 캐시를 사용할 때는 항상
  데이터 일관성
  문제를 염두에 두고, TTL이나 명시적 무효화 같은 적절한 전략을 함께 고민해야 합니다.

• AWS - 캐싱이란 무엇입니까?↗
• Redis 공식 문서 - 명령어↗