EhCache RMI 분산 캐시

anonymous·2024년 10월 30일

EhCache RMI를 활용한 분산 캐시에 대해서 알아보겠습니다.

EhCache RMI가 뭔가요? 🤔

여러분이 맛있는 케이크 레시피를 알고 있다고 상상해보세요.

친구 A의 집에서 만든 케이크 레시피를
친구 B, C의 집에서도 똑같이 만들고 싶다면?

EhCache RMI가 바로 이런 역할을 합니다!

서버 A의 캐시 데이터를
서버 B, C와 자동으로 동기화해주는 마법 ✨

어떻게 동작하나요? 🎬

1. 기본 설정

<ehcache>
    <!-- 설정! -->
    <cacheManagerPeerProviderFactory
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"
        properties="peerDiscovery=automatic,
                   multicastGroupAddress=230.0.0.1,
                   multicastGroupPort=4446"/>

    <cache name="userCache">
        <!-- 실제 동기화 설정 -->
        <cacheEventListenerFactory
            class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"
            properties="replicateAsynchronously=true"/>
    </cache>
</ehcache>

2. Spring에서 사용하기

@Service
public class UserService {
    
    @Cacheable("userCache")
    public User getUser(String userId) {
        // DB에서 유저 정보를 가져오는 무거운 작업
        return userRepository.findById(userId);
    }
}

동작 방식 💫

마치 카톡 단체방처럼 작동합니다!

서버 A가 새로운 데이터를 캐시에 저장

서버 A: "안녕! 나 userId=123 데이터 새로 저장했어!"

다른 서버들이 자동으로 수신

서버 B: "알았어! 나도 저장할게~"
서버 C: "나도 저장완료!"

장점은? 🌟

설치가 쉬워요
- Redis나 Memcached 같은 별도 서버가 필요 없음
- 설정 몇 줄로 끝!
자동으로 동기화
- 수동으로 아무것도 안해도 됨
- 마치 카톡방에서 대화가 자동으로 동기화되는 것처럼!
Java만 있으면 OK
- 특별한 기술 없이도 사용 가능

주의할 점 ⚠️

너무 큰 데이터는 부담
- 마치 카톡방에서 너무 큰 동영상 공유하면 렉 걸리는 것처럼!
서버가 너무 많으면?
- 10대 이상되면 Redis 같은 전용 캐시 서버 추천
- 단체톡방도 너무 많으면 관리하기 힘들죠?

실제 사용 예시 📱

// 1. 상품 정보 캐싱
@Cacheable("productCache")
public Product getProduct(String productId) {
    return productRepository.findById(productId);
}

// 2. 인기 상품 목록 캐싱
@Cacheable("hotProductsCache")
public List<Product> getHotProducts() {
    return productRepository.findHotProducts();
}