🛢Redis Cache

캡스톤디자인 프로젝트를 진행하며 속도 개선을 위해 In-Memory 데이터베이스인 Redis를 활용하였다. 해당 서비스의 경우 사용자로부터 단어가 입력되면 Word2Vec 모델을 사용하는 AI 서버에 그에 대한 유의어를 요청한다. 이 때 매번 단어를 분석하는데 소요되는 시간을 줄이고자 특정 단어에 대한 리스폰스를 캐싱하였다. 또, 가장 자주 조회되는 정보인 유저 정보도 캐싱하였다.

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Redis

1. 개요

• Remote Dictionary Server
• 메모리 기반의 key-value 구조의 데이터 관리 시스템
• 모든 데이터가 메모리에 저장되어 빠른 Read, Write 속도를 보장하는 NoSQL
• 일반적으로 싱글 스레드 사용
• String, Set, Sorted Set, Hash, List 등 다양한 데이터 타입 제공

2. 기능

• In-Memory 캐싱
  • API 호출 시 데이터베이스 쿼리 결과 값을 앞단에 캐싱
• Pub/Sub 메세지 큐
  • 리스트 데이터 구조를 사용한 메세지 큐, 대기열
• 세션 스토어
  • 사용자 인증 토큰, 세션 상태 등 세션 정보 관리

3. 싱글 스레드 동작

장점

• Context-Switch 비용 절감
• 스레드 간 자원 공유로 인한 문제에서 자유로움
  • shared data 관리 불필요

단점

• long-time 명령어 수행 시 다른 명령어들을 처리할 수 없음
  • 데이터가 매우 많은 상황에서 여러개의 키를 다루는 명령어
• 한번에 많은 양의 데이터를 처리할 때 명령어 블락을 막기 위해 멀티 스레드를 사용하기도 함

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Redis Cache

1. Caching 전략

• Lazy-Loading
  • 데이터 요청이 들어오면 Cache에 로딩
  • CacheEvict 이후 GET 요청이 들어오면 다시 Cacheable
  • 캐시 미스가 발생해도 어차피 디비에서 가져와 큰 타격 없음
  • 요청받은 데이터만 저장해 효율적
  • Cache Miss가 자주 발생할 경우 딜레이가 심함
  • Cache Miss 발생시 새로 데이터베이스에서 가져온 데이터를 캐시에 저장, 최신 상태를 유지하기 어려워짐
• Write-Through
  • 데이터를 추가하거나 수정할 때 모두 Cache와 DB가 업데이트 됨
  • Cacheable, Cacheput 등 사용해 추가/수정 시 계속해서 캐시 업데이트
  • 조회 시 캐시를 읽어오기만 하므로 캐시 미스 발생 시 치명적
  • 항상 최신의 데이터를 가짐
  • 읽히지 않는 데이터가 존재해 리소스 낭비 발생
• TTL
  • 위 두 방법에 TTL을 더하면 문제가 어느정도 해결
  • Lazy-Loading → 일정 시간이 지난 뒤 값이 삭제되어 다음 조회 시 최신 상태 유지
  • Write-Through → 업데이트 되지 않는 데이터는 자동 삭제

2. 캐시 저장소 위치

• Local Cache
  • 데이터 조회 오버헤드가 없다.
  • 서버 간 데이터 일관성이 깨질 수 있다.
  • 서버 간 동기화가 어렵고 동기화 비용이 발생한다.
• Global Cache
  • 외부 캐시 저장소에 접근하는 과정에서 네트워크 I/O 비용 발생
  • 데이터 일관성 유지 가능

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프로젝트 적용

1. 캐시 종류

Annotation	기능
@Cacheable	캐시 조회 후 반환, 없을 경우 생성
@CachePut	무조건 캐시 저장
@CacheEvict	캐시 삭제

2. 캐시 TTL Prefix 별 커스텀

private final Long DEFAULT_HOURS = 1L;

// 동의어 조회
public final static String SYNONYM_KEY = "Synonym";
private final Long SYNONYM_HOURS = 24L;

// 유저 정보 조회
public final static String USER_KEY = "User";
private final Long USER_HOURS = 6L;

@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
		// default configuration
    RedisCacheConfiguration configuration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .disableCachingNullValues()
            .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
                    new GenericJackson2JsonRedisSerializer()))
            .entryTtl(Duration.ofHours(DEFAULT_HOURS));

    Map<String, RedisCacheConfiguration> cacheConfigurations = new HashMap<>();
		
		// 동의어 configuration
    cacheConfigurations.put(SYNONYM_KEY,
            RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                    .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
                            new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).entryTtl(Duration.ofHours(SYNONYM_HOURS)));
    // 유저 정보 configuration
		cacheConfigurations.put(USER_KEY,
            RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                    .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
                            new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).entryTtl(Duration.ofHours(USER_HOURS)));

		// default + custom configuration으로 RedisCacheManager 생성 및 반환
    return RedisCacheManager.RedisCacheManagerBuilder.fromConnectionFactory(connectionFactory)
            .cacheDefaults(configuration)
            .withInitialCacheConfigurations(cacheConfigurations).build();
}

3. 유저 정보 수정 Request, Command, Info, Response 등 필요 DTO 작성

@Getter
@Builder
@ToString
public static class EditAccountRequest {

    private final String name;
    private final String plan;

}

4. 비즈니스 로직 작성

• Domain Layer의 Entity Class에서 내용 변경

public void editAccount(UserCommand.EditAccountRequest request) {
    updateName(request.getName());
    updatePlan(request.getPlan());
}

public void updateName(String name) {
    if (name != null) {
        this.name = name;
    }
}

public void updatePlan(String plan) {
    if (plan != null) {
        this.plan = PlanStatus.valueOf(plan);
    }
}

5. 유저 조회 API

• Cacheable 사용해서 유저 조회 시 캐시가 있으면 반환, 없으면 생성

@Operation(summary = "유저 정보")
@Cacheable(value = USER_KEY, key = "#user.getId()", cacheManager = "cacheManager")
@GetMapping(value = "", produces = "application/json; charset=utf-8")
@ResponseBody
public CommonResponse getUserAccount(@AuthenticationPrincipal User user) {
		...
}

6. 유저 수정 API

• CachePut 사용해서 유저 정보 수정 시 무조건 캐시 저장

@Operation(summary = "유저 정보 수정")
@CachePut(value = USER_KEY, key = "#user.getId()", cacheManager = "cacheManager")
@PatchMapping(value = "", produces = "application/json; charset=utf-8")
@ResponseBody
public CommonResponse editUserAccount(@AuthenticationPrincipal User user,
        @Valid @RequestBody UserRequest.EditAccountRequest request) {
		...
}

7. 동의어 추천 (단어 분석) API

• Cacheable 사용해서 동의어 조회 시 캐시가 있으면 반환, 없으면 생성

@Operation(summary = "단어 분석")
@Cacheable(value = SYNONYM_KEY, key = "#word", cacheManager = "cacheManager", unless = "#word==''")
@GetMapping(value = "/question", produces = "application/json; charset=utf-8")
@ResponseBody
public CommonResponse recommendSynonym(@AuthenticationPrincipal User user, @RequestParam String word) {

    var formResult = formRecommendFacade.recommendSynonym(word);
    var response = formResponseMapper.of(formResult);

    return CommonResponse.onSuccess(response);
}

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• 추가로 만약 유저 정보를 본인만 조회할 수 있는 서비스라면 로그아웃 시점에 @CacheEvict를 사용해 캐시를 지워 메모리 관리를 해줄 수 있을 것 같다.
• 리프레시 토큰을 레디스 서버에 저장하고 TTL을 리프레시 토큰 만료시간과 일치시켜 해당 토큰이 레디스에 존재하면 다음 로직을 실행하고, 존재하지 않는 경우 무조건 로그아웃 시킬 수 있다.