Redis 캐싱 전략(CacheAside, Write Around)과 한계

캐시(Cache), 캐싱(Caching)

[캐시 란?]
캐시 란, 원본 저장소보다 빠르게 가져올 수 있는 임시 데이터 저장소를 의미한다.

[캐싱 이란?]
캐싱이란, 캐시에 접근해서 데이터를 빠르게 가져오는 방식을 의미한다.

"이 API는 응답 속도가 너무 느린데? 이 응답 데이터는 캐싱 해두고 쓰는게 어때?"
= 'API 응답 결과를 원본 저장소보다 빠르게 가져올 수 있는 임시 데이터 저장소에 저장해두고, 빠르게 조회할 수 있게 만드는게 어때?' 

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데이터를 캐싱할 때 사용하는 전략(Cache Aside, Write Around)

전략이 많지만 자주 쓰이는 2가지 전략

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[Cache Aside(= Look Aside, Lazy Loading) 전략

데이터를 조회할 때 주로 사용하는 전략이 Cache Aside 전략이다. Look Aside 전략 또는 Lazy Loading 전략이라고 부른다.

EX. 게시판 서비스를 배포했다고 가정하고 Cache Aside 작동 방식

1. 처음 게시판 서비스를 배포했기 때문에 데이터베이스와 레디스에는 아무런 데이터도 저장이 안 되어 있다.
2. 일부 사용자가 들어와 게시글 작성을 함으로써 데이터를 저장한다. 이 데이터는 데이터베이스에 저장된다. (레디스에는 저장되지 않는다.)
3. 사용자가 데이터를 조회하려고 요청한다. 이 때, 데이터베이스로부터 바로 데이터 조회를 하기 전에 레디스에 있는지 먼저 확인한다.
4. 레디스에 데이터가 없는 걸 확인한 뒤에 데이터베이스로부터 데이터를 조회해서 응답한다.
5. 데이터베이스로부터 조회한 데이터를 응답한 뒤에 레디스에도 데이터를 저장해둔다.
6. 다시 한 번 사용자가 데이터를 조회하려고 요청한다.
7. 레디스에 조회하고자 하는 데이터가 있는 지 확인했더니, 데이터가 존재해서 레디스로부터 데이터를 바로 가져와버린다.

1. 캐시에 데이터가 있을 경우(Cache hit)

데이터를 요청했을 때 캐시에 데이터가 있는 경우를 보고 Cache Hit 이라고 한다.

2. 캐시에 데이터가 없을 경우(= Cache Miss)

데이터를 요청했을 때 캐시에 데이터가 없는 경우를 보고 Cache Miss 라고 한다.

Cache Aside 전략은 캐시(Cache)에서 데이터를 확인하고, 없다면 DB를 통해 조회해오는 방식이다.

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[Write Around 전략]

Cache Aside 전략이 데이터를 어떻게 조회할 지에 대한 전략이었다면, Write Around 전략은 데이터를 어떻게 쓸 지(저장, 수정, 삭제)에 대한 전략이다. Write Around 전략은 Cache Aside 전략과 같이 활용된다.

Write Around 전략은 데이터를 저장할 때 레디스에 저장하지 않고 데이터베이스에만 저장하는 방식이다. 그러다 데이터를 조회할 때 레디스에 데이터가 없으면 데이터베이스로부터 데이터를 조회해와서 레디스에 저장시켜주는 방식이다.

Write Around 전략은 쓰기 작업(저장, 수정, 삭제)을 캐시에는 반영하지 않고, DB에만 반영하는 방식을 뜻한다.

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[Cache Aside, Write Around 전략의 한계점]

1. 캐시된 데이터와 DB 데이터가 일치하지 않을 수 있다.

Cache Aside와 Write Around 전략을 같이 썼을 때의 한계점중 하나는 캐시된 데이터와 DB 데이터가 일치하지 않을 수 있다는 점이다. 한마디로 데이터의 일관성을 보장할 수 없다.
write Around 전략에 따르면 데이터를 수정할 때 DB만 업데이트를 시키기 때문에 기존에 저장된 레디스의 데이터 값과 DB의 데이터 값은 다를 수 밖에 없다!

2. 캐시에 저장할 수 있는 공간이 비교적 적다.

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[이 한계를 극복하는 법]

1. 캐시된 데이터와 DB 데이터가 일치하지 않을 수 있다. 하지만 어쩔 수 없다. 어떤 선택을 하든 기회 비용(Trade Off)이 발생한다. 무언가를 얻으면 무언가를 포기해야 한다. 대부분의 개발 기술들이 장점이 있으면 단점이 있다. 따라서 데이터 조회 성능 개선 목적으로 레디스를 쓰는 경우에는 데이터의 일관성을 포기하고 성능 향상을 택한 것이다.
   • 자주 조회되는 데이터
   • 잘 변하지 않는 데이터
   • 실시간으로 정확하게 일치하지 않아도 되는 데이터
   하지만 장기간 데이터가 일치하지 않는 건 문제가 될 수 있다. 따라서 적절한 주기로 데이터를 동기화시켜주어야 한다. 이 때 활용하는 기능이 레디스의 TTL 기능(만료 시간 설정 기능)이다.
   • 일정 시간이 지나면 데이터가 캐시에서 삭제된다. 그럼 특정 사용자가 조회를 하는 순간 Cache Miss가 발생한다. DB의 데이터를 새로 조회해와서 캐시에 데이터를 넣게 된다. 즉, 데이터가 새롭게 갱신되는 효과가 있는 것이다.
   • 이러한 이유로 인해 캐시를 적용시키기에 적절한 데이터는 다음과 같다.
   • 캐시와 DB의 데이터를 일치시키기 위해, 데이터를 수정할 때마다 동시에 업데이트 시키면 성능적으로 느려진다. 그렇다고 성능 향상을 위해 DB의 데이터만 업데이트 시키면 캐시와 DB의 데이터가 일치하지 않게 된다.
2. 캐시에 저장할 수 있는 공간이 비교적 작다.
   1. 위에서 활용했던 TTL 기능(만료 시간 설정 기능)을 활용하면 캐시의 공간을 효율적으로 쓸 수 있다. 왜냐면 자주 조회하지 않는 데이터는 만료 시간에 의해 데이터가 삭제되기 때문이다.