Redis pipelining 성능 개선

목표

• Redis 다중 처리 시 성능을 개선할 수 있는 pipelining 기능에 대해 알아보고 적용해본다

Redis pipelining 개요

• Redis 명령을 일괄 처리하여 다중 처리가 필요한 경우 네트워크 왕복 시간을 최적화하는 방법
• pipeline 적용 결과 비교

예시 코드

• pipeline 적용 전 코드
  • set 3회, rpush 1회 각각 요청

    async setStore(accessToken, refreshToken, users) {
        const expireResult = await this.cache.set(
          `expire-${users.uid + accessToken}`,
          users.uid,
          'EX',
          this.authConf.signOutAuto,
        );
        const atResult = await this.cache.set(
          `at-${users.uid + accessToken}`,
          JSON.stringify(users),
          'EX',
          this.authConf.sign.expires,
        );
        const rtResult = await this.cache.set(
          `rt-${users.uid + refreshToken}`,
          accessToken,
          'EX',
          this.authConf.resign.expires,
        );
        // For Session Limit
        const sessionResult = await this.cache.rpush(
          `session-${users.uid}`,
          `${accessToken}/${refreshToken}`,
        );
    
        return expireResult === 'OK' && atResult === 'OK' && rtResult === 'OK' && sessionResult > 0;
      }

• pipeline 적용 후 코드
  • pipeline으로 한번에 처리

    async setStore(accessToken, refreshToken, users) {
        const pipeline = this.cache.pipeline();
        pipeline.set(
          `expire-${users.uid + accessToken}`,
          users.uid,
          'EX',
          this.authConf.signOutAuto,
        );
        pipeline.set(
          `at-${users.uid + accessToken}`,
          JSON.stringify(users),
          'EX',
          this.authConf.sign.expires,
        );
        pipeline.set(
          `rt-${users.uid + refreshToken}`,
          accessToken,
          'EX',
          this.authConf.resign.expires,
        );
        // For Session Limit
        pipeline.rpush(
          `session-${users.uid}`,
          `${accessToken}/${refreshToken}`,
        );
        const results = await pipeline.exec();
    
        // pipeline 처리 결과 기존 로직 대비 8ms -> 2ms로 성능 향상
        const error = results.some((result) => !(result[1] === 'OK' || result[1] > 0));
        return !error;
    }

시간 소요 차이

• pipeline 적용 전
  • 평균 약 8ms 소요
• pipeline 적용 후
  • 평균 약 2ms 소요

결론

• 다중 redis 처리 요청 시, pipeline으로 한 번에 요청하여 성능 최적화를 기대할 수 있음
• 위 테스트 케이스에서 실제 적용 결과 4배의 성능 개선 되었음 (local 환경 테스트)
• 실제 서버 배포 환경처럼 API 서버와 Redis 서버 간 네트워크 구간이 더 복잡할 경우 더 큰 폭으로 성능 개선 될 것으로 예상됨

참고

https://redis.io/docs/manual/pipelining/
https://dev.to/jilcimar/performance-no-redis-com-pipelining-2ocg