Resilience4j분산 시스템에서 성능을 높이는 비법, 로컬 캐시를 알고 계신가요?🤔
오늘은 데이터베이스 부하를 줄이고 빠른 응답 속도를 제공하는 로컬 캐시의 필요성에 대해 소개합니다!
⚡️ 분산 시스템에서 로컬 캐시의 필요성
분산 시스템에서는 데이터베이스 호출을 줄이기 위해 로컬 캐시를 활용하는 것이 중요합니다.
이를 통해 데이터베이스의 부하를 줄이고, 빠른 데이터 접근을 가능하게 하여 서비스 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
🔄 로컬 캐시와 글로벌 캐시의 차이점
로컬 캐시는 네트워크 트래픽을 줄여 빠른 응답 속도를 제공하며, 글로벌 캐시와는 다른 특성을 갖고 있습니다.
각 캐시의 특성을 이해하고, 환경에 맞는 적절한 캐시 전략을 선택하는 것이 중요합니다.
⚙️ 유연한 캐싱 시스템 구축
로컬 캐시와 Redis 캐시를 목적에 맞게 구분하여 사용하고, CacheManager를 통해 두 캐시 시스템을 통합하여 효율적으로 관리할 수 있습니다.
이렇게 하면 데이터 조회 속도를 개선하고, 서버 성능을 최적화할 수 있습니다.
고급 캐싱 전략의 실제 시나리오 확장
1. 캐시 일관성 문제를 해결하기 위한 사례
-
문제: 분산 환경에서 데이터베이스와 캐시 간 데이터 일관성 문제가 발생.
예: 상품의 재고 정보가 갱신되었으나, 캐시에 반영되지 않아 주문 과정에서 오류 발생. -
해결 전략
- 이벤트 기반 캐시 무효화 및 동기화를 도입.
- Redis의 Pub/Sub, Kafka 이벤트 스트리밍 활용.
코드 예시 - 이벤트 기반 캐시 무효화
@Component
class CacheInvalidationListener {
@Autowired
private lateinit var multiLevelCacheManager: MultiLevelCacheManager
@KafkaListener(topics = ["product-update-topic"])
fun onProductUpdate(event: ProductUpdateEvent) {
// 변경된 데이터를 캐시 무효화
multiLevelCacheManager.invalidate(event.productId)
}
}
data class ProductUpdateEvent(
val productId: String,
val updatedAt: LocalDateTime
)
2. 멀티 캐시 환경에서 장애 대응 시나리오
-
문제: Redis 노드가 과부하 상태로 장애 발생.
- Redis 클러스터가 과부하 상태에서 로컬 캐시에 과도한 의존도가 생김.
-
해결 전략
- Resilience4j 기반의 서킷 브레이커 패턴 적용.
- Redis 장애 시 Fallback 전략을 활용하여 데이터베이스 조회로 전환.
코드 예시 - 서킷 브레이커 적용
@Component
class ResilientCacheService {
private val circuitBreaker = CircuitBreaker.ofDefaults("redis")
@Autowired
private lateinit var redisClient: RedissonClient
@CircuitBreaker(name = "redis", fallbackMethod = "fallbackToDatabase")
fun getFromCache(key: String): String? {
val bucket = redisClient.getBucket<String>(key)
return bucket.get()
}
// Redis 장애 시 데이터베이스 조회로 전환
fun fallbackToDatabase(key: String, e: Exception): String? {
println("Redis 장애 발생: $e")
// 데이터베이스 조회 로직
return "데이터베이스에서 조회된 값"
}
}
3. 캐시 성능 최적화를 위한 메트릭 기반 개선
-
문제: 캐시 히트율이 50% 이하로 낮아짐 → 캐시 활용이 비효율적.
-
해결 전략
- Micrometer로 캐시 성능 메트릭 수집.
- 히트율 분석 후, 동적 TTL 조정 및 자주 조회되는 데이터만 캐싱.
코드 예시 - Micrometer로 캐시 모니터링
@Component
class CacheMetricsCollector {
private val hitCounter = Counter.builder("cache_hit_count").register(Metrics.globalRegistry)
private val missCounter = Counter.builder("cache_miss_count").register(Metrics.globalRegistry)
fun recordHit() {
hitCounter.increment()
}
fun recordMiss() {
missCounter.increment()
}
fun getHitRatio(): Double {
val total = hitCounter.count() + missCounter.count()
return if (total > 0) hitCounter.count() / total else 0.0
}
}
4.확장성 문제 해결: 캐시 클러스터링과 샤딩 도입
- 문제: 트래픽 증가로 Redis의 단일 노드가 병목 현상을 초래.
- 해결 전략
- Redis 클러스터 모드에서 샤딩(sharding) 적용.
- 데이터를 Key 범위별로 분리하여 여러 Redis 노드에 분산
코드 예시 - Redis 클러스터 샤딩 설정
spring:
redis:
cluster:
nodes:
- redis-node1:6379
- redis-node2:6379
- redis-node3:6379
max-redirects: 35.데이터 보안 문제 해결: 민감 데이터 캐싱 보안
-
문제: 캐시에 민감한 사용자 데이터(예: 결제 정보)가 저장될 경우 데이터 유출 위험.
-
해결 전략
- AES256 암호화 후 캐시에 저장.
- 데이터 복호화는 사용자 요청 시점에 수행.
코드 예시 - 데이터 암호화와 복호화
class SecureCacheService {
private val encryptionKey = "1234567890123456" // AES256 Key
fun encrypt(data: String): String {
val cipher = Cipher.getInstance("AES/CBC/PKCS5Padding")
cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, SecretKeySpec(encryptionKey.toByteArray(), "AES"))
return Base64.getEncoder().encodeToString(cipher.doFinal(data.toByteArray()))
}
fun decrypt(data: String): String {
val cipher = Cipher.getInstance("AES/CBC/PKCS5Padding")
cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, SecretKeySpec(encryptionKey.toByteArray(), "AES"))
return String(cipher.doFinal(Base64.getDecoder().decode(data)))
}
}