✏️ 캐시 (Cache)
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동일한 데이터에 반복해서 접근해야 하거나 많은 연산이 필요한 일일 때,
결과를 빠르게 이용하고자 성능이 좋은 / 가까운 곳에 저장하는 것 -
서버의 부담을 줄이고 성능을 높이기 위해 사용되는 기술
✔️ 캐시를 사용하기 좋은 경우
- 반복적으로 동일한 결과를 반환하는 경우
- DB에 접근하는 시간이 오래 걸리는 경우
✔️ 캐시를 사용하지 않아야 할 경우
- 실시간으로 정확성을 요구하는 경우
- 빈번한 데이터의 변경이 일어나는 경우
✏️ 캐싱 (Caching)
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캐시 영역으로부터 데이터를 가져와서 접근하는 방식
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네트워크를 통해 DB에 접근하는 시간 비용은 애플리케이션 내부 메모리에 접근하는 비용에 비해 훨씬 비쌈
⠀
➜ 필요한 데이터를 매번 DB에서 조회하지 않고,
조회한 데이터를 메모리에 캐싱해두면 DB 접근 횟수를 줄여 애플리케이션의 성능 개선이 가능
Ex. JPA의 Repository에서
findBy~메서드로 동일한 데이터를 여러번 조회할 경우,
쿼리의 SELECT문이 5번 모두 실행되는 것이 아닌 1번만 실행됨
(연관관계가 없다고 가정할 경우임)
⠀
➜ 영속성(Persistance) 때문 !
( 첫번째 SELECT한 결과를 JPA의 1차 캐시에 보관하고 계속 재사용하기 때문 )
✔️ 영속성(Persistance)
- 데이터를 생성한 프로그램의 실행이 종료되더라도 사라지지 않는 데이터의 특성
( 저장하여 지속적으로 사용 )
💬 Q ) Update가 발생하면 데이터가 갱신되는데, 캐시에서 꺼내오면 갱신 이전의 데이터만 꺼내오는 것 아닐까?
👉 영속성 컨텍스트 내부에 있는 엔티티의 변화가 즉시 1차 캐시에 저장되기 때문에 갱신된 데이터를 받을 수 있음 !
✏️ 1차 캐시 (1L cache)
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Hibernate가 기본적으로 제공하는 캐시
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Transaction 범위 내에서 동작
➜ 동일한 트랜잭션 내에서만 1차 캐시가 존재 -
영속성 컨텍스트 내부에 존재함
➜ 영속성 컨텍스트의 생명주기와 동일 ➜ 트랜잭션이 종료되면 1차 캐시도 종료됨
➜ OSIV를 사용하더라도 사용자의 요청이 들어올 때부터 끝날 때까지만 1차 캐시가 유효함✔️ OSIV (Open Session In View)
- 영속성 컨텍스트를 뷰까지 열어두는 기능
➜ 영속성 컨텍스트를 열어두면 엔티티도 영속성 상태로 유지됨
⠀ - 뷰까지 영속성 컨텍스트가 살아있다면 뷰에서도 지연로딩 사용 가능
⠀
OSIV 참고
- 영속성 컨텍스트를 뷰까지 열어두는 기능
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객체의 동일성 보장
Ex. 객체 1 == 객체 2 -
애플리케이션 전체로 봐서는 DB 접근 횟수를 줄이지는 못함
✏️ 2차 캐시 (2L cache, Second level cache)
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Application 범위 내에서 동작
➜ 애플리케이션을 종료할 때까지 캐시가 유지됨
( 분산 캐시 / 클러스터링 환경의 캐시는 애플리케이션 범위보다 더 오래 유지될 수도 있음 ) -
동시성을 극대화 하기 위해 캐시한 객체를 직접 반환하지 않고 복사본을 만들어 반환함
❗ 여기서 캐시한 객체를 그대로 반환하게 되면, 동시성 문제 발생 가능 !
⠀
➜ 이를 해결하기 위해 객체에 락을 걸으면 동시성이 떨어질 수 있음 -
영속성 컨텍스트가 다르면 객체 동일성을 보장하지 않음
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적절히 활용하여 DB 접근 횟수 줄이기 가능
➜ ⭐ 애플리케이션 성능 개선 가능 !
✔️ 동시성 문제
- 여러 스레드가 동시에 같은 인스턴스의 필드 값을 변경하면서 발생하는 문제
- 값에 대해 변경이 일어나야만 발생
( 값을 읽기만 해서는 발생 X )
✏️ 캐싱 동작 방식
( 위 그림은 2차 캐시의 동작 방식을 나타낸 그림입니다. )
1. 최초 조회시
- 엔티티가 없으므로 DB에서 가져와서 반환
- DB에서 조회해 온 데이터를 영속성 컨텍스트 내부 저장소(1차 캐시)에 보관
1. 1차 캐시에 객체가 있는 경우
- 1차 캐시에서 반환
2. 1차 캐시에는 없지만 2차 캐시에는 객체가 존재하는 경우
- 2차 캐시에서 반환
🚩 참고하면 도움이 될만한 글
- [ cache ]
- [ ehcache ]
- [ 2L cache ]
- https://velog.io/@chullll/JPA-Second-Level-Cache
- https://incheol-jung.gitbook.io/docs/study/jpa/16
- https://junghyungil.tistory.com/203
- https://www.inflearn.com/questions/33629/%EA%B0%95%EC%9D%98%EC%97%90%EB%8A%94-%EC%97%86%EB%8A%94-%EB%82%B4%EC%9A%A9%EC%9D%B4%EC%A7%80%EB%A7%8C-cache-%EA%B4%80%EB%A0%A8%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%A7%88%EB%AC%B8%EC%9D%B4-%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4
