Read-Through 전략

김기현·2026년 2월 27일

Redis 캐싱 전략

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1. Read-Through 전략이란?

Read-Through는 애플리케이션이 캐시에게만 데이터를 요청하고 만약 데이터가 없다면(Cache Miss) 캐시가 직접 DB에서 데이터를 읽어와 스스로를 업데이트한 뒤 애플리케이션에 반환하는 방식이다.

Cache-Aside와의 차이점

Cache-Aside: 애플리케이션이 주도적이다 → 데이터가 없으니 애플리케이션이 직접 DB에서 가져와서 캐싱한다.
Read-Through: 애플리케이션은 캐시만 바라본다 → 데이터가 없으면 캐시가 DB 가서 가져와서 나한테 줘

2. Spring Cache에서의 Read-Through

엄밀히 말해서 Redis는 DB와 직접 통신하는 기능이 없다. 하지만 Spring Cache 추상화(@Cacheable)를 사용하면 라이브러리가 내부적으로 이 과정을 처리해주기 때문에 개발자는 Read-Through처럼 동작하는 코드를 짤 수 있다.

@Service
public class ProductService {

    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;

    /**
     * Read-Through 스타일의 접근
     * 애플리케이션 로직은 DB 접근 코드를 모르고, 
     * @Cacheable 프레임워크가 중간에서 데이터 로드와 캐싱을 전담함.
     */
    @Cacheable(value = "products", key = "#id")
    public Product getProduct(Long id) {
        // 이 내부 로직은 Cache Miss가 발생했을 때만 실행됨
        // 캐시 제공자(Spring + Redis)가 이 결과를 가져가서 캐시에 저장함
        return productRepository.findById(id)
                .orElseThrow(() -> new RuntimeException("Product not found"));
    }
}

3. Read-Through의 장단점

장점	단점
데이터 모델의 단순화: 애플리케이션 코드가 DB 조회 로직과 캐시 저장 로직을 분리할 수 있어 깔끔해집니다.	의존성 강화: 캐시 라이브러리나 미들웨어 설정에 크게 의존하게 됩니다.
데이터 정합성: 캐시와 DB의 데이터가 항상 일치하도록 라이브러리 수준에서 관리하기 유리합니다.	유연성 부족: 캐시에 저장될 데이터의 형태를 세밀하게 조정하기 어려울 수 있습니다.