[DB/서버] 백엔드 성능 최적화의 핵심: Redis(레디스) 캐싱 개념 및 캐시 전략 완벽 가이드

DB가 느려졌어요! 트래픽 폭주를 막는 방패, 캐시(Cache)
웹 서비스를 운영하다 보면 사용자가 몰리는 이벤트 기간이나 트래픽 집중 시간대에 서버가 버벅거리는 현상을 겪게 됩니다. 원인을 파악해 보면 대부분 웹 서버(WAS)의 문제라기보다는, 하드디스크(Disk)를 기반으로 동작하는 데이터베이스(DB)에 쿼리가 집중되면서 발생하는 병목현상인 경우가 많습니다.

이럴 때 DB의 서버 사양을 높이는 스케일 업(Scale-up)을 할 수도 있지만, 가장 비용 효율적이고 똑똑한 해결책은 바로 '캐시(Cache)' 서버를 도입하는 것입니다. 그리고 이 캐시 서버 분야에서 전 세계 1등으로 사용되는 압도적인 기술이 바로 Redis(레디스)입니다.

오늘은 레디스가 도대체 무엇인지, 그리고 실무에서 레디스를 활용할 때 가장 많이 사용하는 2가지 캐시 전략(Caching Strategy)에 대해 완벽하게 정리해 보겠습니다.

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1. Redis(레디스)란 무엇인가?
REmote DIctionary Server의 약자인 Redis는 메모리(RAM)를 기반으로 데이터를 저장하고 조회하는 '인메모리(In-Memory) NoSQL 데이터베이스'입니다.

우리가 흔히 쓰는 오라클(Oracle)이나 MySQL 같은 관계형 DB는 데이터를 안전하게 보관하기 위해 하드디스크(SSD/HDD)에 저장합니다. 하드디스크는 용량이 크고 전원이 꺼져도 데이터가 날아가지 않지만, 속도가 느리다는 치명적인 단점이 있습니다.
반면, 레디스는 데이터를 컴퓨터의 주기억장치인 RAM에 저장합니다. 전원이 꺼지면 데이터가 날아가는 휘발성이지만, 하드디스크와는 비교조차 할 수 없을 정도로 압도적으로 빠른 읽기/쓰기 속도를 자랑합니다.

그래서 실무에서는 메인 DB 앞단에 레디스를 배치하여, 자주 조회되는 데이터를 미리 레디스에 올려두고(캐싱) 0.001초 만에 응답을 뱉어내도록 아키텍처를 구성합니다.

 

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2. 실무에서 가장 많이 쓰는 캐시 전략 2가지
레디스를 도입했다고 해서 끝이 아닙니다. 이 빠른 메모리 공간을 어떻게 활용할 것인지 '전략'을 세워야 하는데요. 서비스의 성격에 따라 가장 많이 쓰이는 두 가지 전략을 소개합니다.

① Look Aside (또는 Cache Aside) 전략 : '조회'가 많을 때
백엔드 실무에서 80% 이상 사용되는 가장 대중적인 캐시 전략입니다. 데이터를 찾을 때 항상 '캐시'를 먼저 쳐다본다는 뜻입니다.

사용자가 데이터를 요청하면 앱은 먼저 Redis(캐시)를 확인합니다.

Cache Hit (데이터가 있음): 레디스에 데이터가 있다면 메인 DB까지 가지 않고 즉시 데이터를 반환합니다. (엄청난 속도!)

Cache Miss (데이터가 없음): 레디스에 데이터가 없다면 그제야 메인 DB로 가서 데이터를 조회합니다.

조회해 온 데이터를 레디스에 저장(캐싱)해 두고, 사용자에게 반환합니다.

장점: 레디스 서버가 죽더라도 메인 DB에서 데이터를 가져올 수 있어 장애에 강합니다. (단, 이때 메인 DB로 엄청난 트래픽이 몰리는 'Cache Stampede' 현상은 주의해야 합니다.)

② Write Through 전략 : '데이터 일관성'이 중요할 때
DB에 데이터를 저장할 때, 메인 DB와 Redis에 '동시에' 데이터를 쓰는 전략입니다.

사용자가 데이터를 수정/생성합니다.

앱은 데이터를 메인 DB에 쓰는 동시에, Redis에도 똑같이 업데이트를 쳐줍니다.

장/단점: 캐시와 메인 DB의 데이터가 항상 100% 똑같이 유지된다는(데이터 일관성) 엄청난 장점이 있습니다. 하지만 데이터를 쓸 때마다 DB와 캐시 두 군데에 모두 작업을 해야 하므로 '쓰기(Write) 속도'가 느려지고, 자주 안 보는 데이터까지 전부 캐시에 저장되므로 비싼 RAM 메모리 낭비가 심하다는 단점이 있습니다.

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캐시 아키텍처의 핵심은 '만료 시간(TTL)' 설정
오늘은 레디스의 기본 개념과 대표적인 캐시 전략에 대해 알아보았습니다.

레디스를 실무에 적용할 때 가장 중요한 것은 RAM 용량은 한정되어 있고 매우 비싸다는 사실을 기억하는 것입니다. 모든 데이터를 레디스에 욱여넣다 보면 금방 메모리가 가득 차서 서버가 다운(OOM)될 수 있습니다.

따라서 레디스에 데이터를 저장할 때는 반드시 TTL(Time To Live, 만료 시간)을 설정하여, 일정 시간이 지나면 캐시 데이터가 스스로 삭제되도록 설계하는 것이 핵심이자 기본소양이라는 점! 꼭 잊지 마시길 바랍니다.