Redis 와 Memcached

songeunm·2024년 11월 23일

DB & SQL

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📍 Redis

Redis (Remote Dictionary Server)
오픈 소스 인메모리 데이터 구조 저장소
DB, 캐시, 메시지 브로커, 세션 저장소 등으로 사용 가능
인메모리 저장소 → 데이터를 메모리(RAM)에 저장 → 데이터 읽기·쓰기 속도 빠름
간단한 데이터 구조 처리

✔️ 장점

빠른 데이터 처리
- 메모리 기반으로 데이터 처리 매우 빠름 (마이크로초 단위)
- 디스크 I/O 필요하지 않음
다양한 데이터 구조 지원
- String, Hash, List, Set, Sorted Set, Bitmaps, HyperLogLog, Stream, …
단순한 사용
- 간단한 명령어, 데이터 구조로 사용이 단순
복제 및 클러스터링
- Master-Slave 복제를 지원하여 읽기 작업 분산
- Redis Cluster를 통해 데이터를 여러 노드에 분산하여 처리 가능
Pub/Sub 지원
- 메시지 브로커로 사용할 수 있는 Publish(발행)/Subscribe(구독) 기능 제공
- Publish
  특정 채널에 메시지를 발행
- Subscribe
  클라이언트가 특정 채널을 구독하면 해당 채널로 발행된 메시지를 실시간으로 수신
- 메시지는 즉시 subscriber에게 전달, 수신하지 못한 메시지는 저장되지 않음(공중분해)
  → 데이터가 영속적으로 저장될 필요가 없고, 즉각적 소비가 중요한 경우 사용 가능
- Kafka에 비해 비교적 간단한 메시징 작업에 적합
  ex) 실시간 알림 시스템, 간단한 브로드캐스팅, 이벤트(일회성 데이터) 전달
스크립팅
- Lua 스크립트를 지원하여 복잡한 작업을 서버 측에서 실행 가능
- SQL과 달리, 특정 Redis 데이터 구조를 조작하는 여러 Redis 명령어를 하나의 스크립트로 묶어 실행함을 의미
  (ex. 필터링, 간단한 가공)
- 클라이언트-서버 간의 왕복 요청을 감소시킴
- 작업의 원자성을 보장
멀티모델 데이터 저장
- 다양한 데이터 구조를 동시에 저장 및 조작 가능
- 데이터 일관성 유지, 데이터 관리 용이
- 다양한 데이터 저장 요구 충족 가능

✔️ 단점

메모리 의존성
- 데이터 크기가 메모리 용량을 초과하면, 성능이 저하되거나 사용이 제한 될 수 있음
비영속성
- 서버 종료 또는 재시작 시 데이터가 사라짐
- 데이터를 디스크에 저장하는 기능을 제공하여 데이터 복구 가능
  (ex. RDB(Redis Database Snapshot), AOF(Append-Only File))
복잡한 쿼리 미지원
- SQL 사용 불가능
- 데이터 조작은 애플리케이션에서 처리해야함
비용 문제
- 메모리는 디스크보다 비싸기 때문에 대규모 데이터를 저장 및 처리하기 위해서는 비용이 부담될 수 있음

✔️ 사용 사례

캐시 시스템
- 자주 사용되는 데이터를 빠르게 액세스 가능 (ex. 사용자 세션, API 응답)
메시지 브로커
- Pub/Sub 시스템을 활용해 채팅 애플리케이션, 알림 시스템 등에 이용 가능
실시간 분석
- 실시간 클릭 스트림 데이터 저장 및 처리에 이용 가능
순위 및 리더보드
- Sorted Set(ZSet)을 사용해 리더보드(랭킹) 구현 가능
큐 및 작업 스케줄링
- List를 사용하여 작업 큐를 관리 가능

📍 Memcached

단순하고 빠른 분산 인메모리 캐싱 시스템
자주 사용되는 데이터나 요청 결과를 RAM에 캐싱
DB나 애플리케이션의 응답 속도를 크게 향상시키는데 사용
오픈 소스 소프트웨어
대규모 웹 애플리케이션에서 자주 활용

✔️ 동작 방식

Key-Value 데이터 저장
TTL(Time-To-Live) 설정
- 데이터를 캐시에 저장할 때 유효기간(TTL)을 설정 가능
- TTL 만료시 해당 데이터 자동 삭제
분산 캐싱
- 여러 Memcached 서버를 클러스터로 구성하여 데이터를 분산 처리
LRU(Least Recently Used)
- 메모리 부족시, 오래된 데이터부터 삭제하여 새 데이터 저장