Redis란? Remote Dictionary Server

Redis; Remote Dictionary Server;

1. 소개

Redis는 오픈 소스 인메모리 데이터 저장소로, 주로 속도와 성능에 중점을 둔 키-값 저장소이다.

데이터의 Scale out을 위해 Consistent Hashing을 활용한 분산 시스템에서 널리 사용되고 있다.

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특징

• 영속성을 지원하는 In-Memory 데이터 저장소
  • 데이터를 disk에 저장할 수 있음 → 서버가 내려가더라도 disk에 저장된 데이터를 읽어서 메모리에 로딩을 함
    • 저장방식
      1. RDB(Snapshotting): 순간적으로 메모리에 있는 내용을 DISK에 전체를 옮겨담는 방식
      2. AOF(Append On File): redis의 모든 write/update 연산 자체를 모두 log 파일에 기록하는 형태
• 읽기 성능 증대를 위한 서버 측 복제를 지원
• 문자열, 리스트, 해시, 셋, 정렬된 셋과 같은 다양한 데이터형을 지원 -> 다양한 기능 구현

즉, 다양한 데이터 타입을 지원하는 In-Memory Cache와 In-Memory NoSQL 데이터베이스로써,

→ 다양한 종류의 정보를 저장하고 빠르게 검색할 수 있다.

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전략

1. Cache Aside (Lazy Loading)

: 데이터를 읽을 때는 먼저 캐시에서 찾고, 캐시에 없는 경우에만 데이터베이스에서 가져와 캐시에 저장한다. 데이터 변경 시 캐시와 데이터베이스를 모두 업데이트한다.

• 장단점
  • 장점
    • 데이터베이스 부하 감소: 자주 액세스되는 데이터는 캐시에 유지되어 데이터베이스 부하를 줄일 수 있다.
    • 유연성: 캐시 미스 시 데이터베이스에서 필요한 데이터를 가져와 캐시에 저장할 수 있어 유연성이 높다.
  • 단점
    • 쓰기 시 데이터 일관성 문제: 쓰기 작업을 할 때 캐시를 업데이트하고 데이터베이스를 업데이트하는 두 단계로 인해 데이터 일관성 관리가 필요하다.
    • = 데이터베이스 쿼리가 필요할 때마다 발생하므로 초기 지연 시간이 있을 수 있다.

 

2. Read Through

: 데이터를 읽을 때 캐시에서 먼저 찾고, 캐시에 없는 경우 데이터베이스에서 데이터를 가져와 캐시에 저장한 후 반환한다. 데이터 변경 시 캐시 프록시가 데이터베이스를 업데이트한다.

• 장단점
  • 장점
    • 읽기 작업의 속도 향상: 자주 액세스되는 데이터는 캐시에 존재하므로 읽기 작업이 더 빠르다.→ 클라이언트 입장에서는 데이터베이스 쿼리가 필요하지 않다.
    • = 초기 지연 시간이 있지만, 캐시 미스가 발생해도 캐시 프록시가 데이터베이스에서 데이터를 가져오므로 성능 저하가 적다.
  • 단점
    • 데이터베이스 부하: 데이터가 자주 변경되는 경우에는 캐시 미스가 자주 발생하여 데이터베이스에 부하를 줄 수 있다.

+ Cache Aside vs Read Through

• Cache Aside: 클라이언트가 직접 데이터베이스를 쿼리
• Read Through: 캐시 프록시가 데이터베이스 쿼리를 처리

⇒ Read Through는 Cache Aside에 비해 초기 지연 시간은 있지만 캐시 미스 시 성능 저하가 적다.

 

3. Write Around

: 데이터를 쓸 때는 먼저 데이터베이스에 쓰고, 그 후에만 캐시에 쓰기 작업을 수행한다.

• 장단점
  • 장점
    • 데이터 일관성 보장: 데이터베이스에 바로 쓰기 작업을 하므로 캐시와 데이터베이스의 일관성을 보장할 수 있다.
  • 단점
    • 읽기 성능 저하: 데이터가 캐시에 존재하지 않으면 데이터베이스에서 가져와야 하므로 읽기 작업의 성능이 저하될 수 있다.

 

4. Write Back

: 데이터를 쓸 때는 먼저 캐시에 쓰고, 일정 시간이 지나거나 캐시 공간이 부족할 때 캐시의 변경 사항을 데이터베이스에 비동기적으로 쓰기 작업을 수행한다.

• 장단점
  • 장점
    • 쓰기 성능 향상: 쓰기 작업을 캐시에만 수행하므로 데이터베이스 부하를 줄일 수 있다.
  • 단점
    • 데이터 일관성 관리: 비동기적인 쓰기 작업으로 인해 캐시와 데이터베이스 간의 일관성을 관리해야 한다.

 

5. Write Through

: 데이터를 쓸 때는 먼저 캐시와 데이터베이스 모두에 동시에 쓰기 작업을 수행한다.

• 장단점
  • 장점
    • 데이터 일관성 보장: 쓰기 작업을 동시에 캐시와 데이터베이스에 수행하여 데이터 일관성을 보장할 수 있다.
  • 단점
    • 쓰기 성능 저하: 데이터를 동시에 캐시와 데이터베이스에 쓰기 때문에 쓰기 작업의 성능이 저하되고, 쓰기 지연 시간이 증가할 수 있다.
    • 리소스 낭비: 쓰지 않는 데이터도 캐시에 저장된다.
    • → TTL(time-to-live)를 사용하여 사용되지 않는 삭제해야 한다.

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2. 주 활용

• 캐싱: 응답 시간을 개선하기 위해 데이터를 캐시하여 빠르게 접근 가능하도록 한다.
• 메시지 브로커: Kafka와 같은 메시징 시스템과 통합하여 데이터의 효율적인 전달을 담당한다.
• 세션 스토어: 사용자의 세션 정보를 저장하고 관리한다.
• 분산 락: 분산 시스템에서의 동시성을 보장하기 위해 사용된다.
• 레이트 리미터: 특정 작업이나 연산의 빈도를 제한하여 시스템에 과부하가 걸리지 않도록 한다.

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3. 통신 프로토콜

Redis는 RESP(레디스 직렬화 프로토콜)를 사용하여 효율적인 데이터 전송이 이루어진다. 이는 간단하면서도 효율적인 데이터 교환을 가능하게 한다.

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4. 장단점

1) 장점

• 빠른 속도: 데이터의 인메모리 저장과 단순한 자료구조 사용으로 높은 처리 속도를 제공한다,
• 선형적인 확장성: Consistent Hashing을 활용하여 시스템의 확장이 용이하다.
• 다양한 자료구조 지원: 리스트, 해시, 집합 등 다양한 자료구조를 지원하여 유연한 데이터 모델링이 가능하다.
  • 개발의 편의성이 좋아지고 난이도가 낮아진다.
  • ex) 정렬
    • DBMS를 이용한다면 DB에 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 정렬하여 다시 읽어오는 과정은 디스크에 직접 접근을 해야하기 때문에 시간이 더 걸린다.
    • Redis를 이용하고 레디스에서 제공하는 Sorted-Set이라는 자료구조를 사용하면 더 빠르고 간단하게 데이터를 정렬할 수 있다.

 

2) 단점

• 단일 쓰레드 아키텍처: 다중 코어를 활용하지 못하며, 특히 CPU 바운드 작업에서 성능에 제한이 있다.
• 스레드된 I/O 미지원: 네트워크 I/O 작업에 대한 다중 스레드 처리가 되지 않아, 네트워크 부하가 큰 경우 성능에 영향을 줄 수 있다.

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5. Redis 실습 (window)

(작성예정)