안녕하세요 오늘은 Redis 직렬화 방식에 대해 살펴보겠습니다 💪 우리는 앞서 Spring Data Redis 의존성과 함께 다양한 방법으로 Spring 서버에서 Redis 를 사용해보았습니다. Redis에 대해 알아봅시다(응용편) 를 참고해주세요! 📀 개요 [Redis에 대해 알아봅시다.(이론편)](https://velog.io/@choidongkuen/Redis%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%B4-%EC%95

📣 **해당 글은 Redis를 스프링에 적용하는 방법을 기술하는 글입니다. Spring 에서 Redis 을 직접 다뤄보고 추가적인 Tool 을 사용해보려고 합니다. 추가적으로 Redis 을 사용하기 위한 다양한 라이브러리 및 프레임워크 또한 살펴보려고 합니다. ** Redis에 대해 생소하다면 Redis에 대해 알아봅시다(이론편)을 참조 해주세요!👀 💾 들어가기 앞서 이번 포스팅에서 Redis 을 사용하는 프레임워크는 Spring 이며 RedisInsight Redis GUI tool 을 사용해서 간단한 Redis 테스트 결과를 확인할 예정입니다. - Spring boot 2.7.14 - Spring Data Redis 라이브러리

💾 낯가림이 심한 데이터베이스 웹 상에는 수 없이 많은 웹 서비스가 24시간 다양한 곳에서 운영되고 있습니다. A 서비스는 하루에 사용자가 10명 남짓한 반면 대중적인 B 서비스는 하루에도 수 천명이 집 드나들듯 접속합니다. 그럼 두 서비스에 대한 DB 설계를 완전히 동일하게 하면 될까요? 정답은 아닙니다. ❌ 서비스를 설계함에 있어 데이터베이스 설계 부분은 개발자에게는 쉽지 않은 일입니다. 서비스의 성격을 잘 고려해서 어떤 데이터베이스를 써야 할까? Cache 서버는 필요할까? 향후 유지보수를 위해 어떤식으로 진행해야 할까? 등 개발자는 데이터베이스에 많은 시간과 노력을 쏟아 부어야합니다. 그렇지 않으면 서비스 운영시 데이터가 손실되기도 하며, 심지어는 부하가 심해 모든 데이터베이

백엔드 개발자로써 개발을 하다보면 많은 데이터를 DB 작업을 통해 다루게 됩니다. DB 작업은 컴퓨터 내부에서 일어나는 모든 작업 중 상대적으로 오래걸리는 작업에 속합니다. 따라서 지속적인 DB 접근 및 연산은 부담이 되는 작업이며 수 맣은 DB 작업 호출이 있는 경우, 사용자가 불편을 느낄 정도로 오래걸리기도 합니다. 이때 우리는 좋은 해결 방안으로 캐싱(Caching) 을 고려해 볼 수 있습니다. 일단 캐싱에 대해서 알아봅시다. 사실 컴퓨터 공학자 및 개발을 하고 있는 누구라면 캐싱이라는 단어를 자주 접해봤을 것 입니다. 저는 대학교 3학년 시절 컴퓨터 구조 과목을 수강하면서 처음 듣게 되었는데요🤔 그 당시에 굉장히 어려운 개념으로 다가왔습니다. // 캐시 링크 저희가 사용하는 대표적인 프레임워크 스프링 부트에서는 캐싱 기법을 어떻게 쓸까요? 다행히도 그리고 너무 고맙게도 스프링부트에서는 기본 캐시 기능을 제공합니다. 간단히 설명하자면 스프링부트 어플리케이션 실행시, 해당