🧠 Sieve 캐시와 Redis, 함께 활용할 수 있을까?

캐싱 전략을 고민하다 보면 단순히 어떻게 저장할 것인가를 넘어서,

무엇을 저장할 것인가에 대한 질문에 도달하게 됩니다.

이런 관점에서 Sieve 캐시는 단순한 캐시가 아니라 "캐싱할 데이터 자체를 선별"하는 전략적 구조입니다.

그렇다면, 이 Sieve 캐시 로직을 Redis와 함께 사용하면 어떤 이점이 있을까요?

이번 글에서는 그 가능성과 구조를 실무적으로 정리해보았습니다.

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🧪 Sieve 캐시 요약

Sieve 캐시는 단순한 키-값 저장소가 아니라 캐시 저장 여부를 선별하는 로직이 포함된 구조입니다.

보통 다음과 같은 조건으로 동작합니다:

• 저장 전, filter(key, value) 조건을 통과한 경우만 캐시에 저장
• TTL(Time-To-Live)을 기반으로 자동 만료
• 자주 접근되거나, 중요도가 높은 값만 선택적으로 캐싱

✅ 불필요한 데이터는 처음부터 저장하지 않음 → 캐시 낭비 최소화

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🚀 Redis와의 궁합은?

Redis는 in-memory 기반의 고속 키-값 저장소로, TTL 관리와 캐시 공유에 강점을 갖고 있습니다.

항목	Redis가 제공하는 기능
TTL 만료	EXPIRE, SETEX, TTL 등으로 데이터 수명 자동 관리
분산 캐시	여러 인스턴스 간 공유 가능한 중앙 캐시
빠른 조회	RAM 기반 저장으로 초고속 데이터 접근

즉, Redis는 Sieve 캐시의 저장소 역할을 맡기에 아주 적합합니다.

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🔧 구조 설계 예시

1️⃣ 기본 구조: 필터는 애플리케이션에서, 저장은 Redis에

[요청]
  └─→ Sieve 필터(key, value)
           ├─ 조건 통과 → Redis.set(key, value, TTL)
           └─ 조건 실패 → 저장하지 않음

• 애플리케이션 레이어에서 조건 필터링 수행
• Redis는 TTL 만료만 담당
• Sieve 로직과 Redis의 장점을 조합

2️⃣ 확장 구조: 다단계 캐시 구성

[요청]
 └─→ 1차: 메모리 캐시(Map) 조회
         ├─ 적중 → 바로 반환
         └─ 실패 → Redis 조회
                 ├─ 적중 → 메모리 캐시 업데이트
                 └─ 실패 → DB 조회 + 필터 → Redis + 메모리 저장

• 1차 캐시: 초고속 응답 (goroutine-safe Map, LRU 등)
• 2차 캐시 (Redis): TTL 관리 + 공유
• DB까지 가는 비용 최소화 + 선별된 값만 캐싱

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🧠 어떤 상황에 적합할까?

상황	Sieve + Redis 도입 효과
데이터 양이 많고 대부분은 재사용되지 않음	캐시 부하 감소
중요한 항목만 캐싱하고 싶음	커스텀 필터로 제어
다중 인스턴스/마이크로서비스 구조	Redis로 공유 캐시 구성
TTL 만료 관리가 필요함	Redis가 자동 처리

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📝 정리

• Sieve 캐시는 캐싱 대상 선별 로직이 핵심이며, Redis는 고속 저장소 역할로 이상적
• 함께 사용하면 메모리 효율성과 시스템 응답성을 모두 잡을 수 있음
• 특히 광고 시스템, 추천 시스템, 지역 기반 콘텐츠 캐싱 등에서 효과적