Redis로 어떤 caching 전략과 패턴이 있나요?

Question

Accepted Answer

기본 cache-aside 외에도 여러 **caching 전략** — cache-aside, write-through, write-behind, read-through — 이 있으며 각각 일관성과 성능 트레이드오프가 다릅니다. 이들(그리고 eviction 정책)을 이해하면 효과적인 caching을 설계하는 데 도움이 됩니다.

## cache-aside (lazy loading — 가장 흔함)

```text
앱이 cache 확인 → miss → DB에서 로드 → cache 채움 → 반환.
  ✓ 요청된 데이터만 캐시됨 (효율적); 회복력 있음 (cache가 다운돼도 동작)
  ✗ 첫 요청은 miss (느림); TTL/무효화 전까지 cache가 stale할 수 있음
→ 기본이자 가장 흔한 전략.
```

## write-through와 write-behind

```text
WRITE-THROUGH → 모든 쓰기마다 cache와 DB에 함께(동기적) 쓰기
  ✓ cache가 항상 신선/일관  ✗ 쓰기가 느림(두 번 쓰기); 읽지 않은 데이터도 캐시

WRITE-BEHIND (write-back) → cache에 즉시 쓰고, DB에는 나중에 비동기로 쓰기
  ✓ 빠른 쓰기  ✗ DB 쓰기 전 cache 실패 시 데이터 손실 위험; 더 복잡
```

## read-through

```text
READ-THROUGH → cache 계층 자체가 miss 시 DB에서 로드 (추상화됨)
  → 앱은 cache에서만 읽음; cache가 DB 로딩을 투명하게 처리
  (cache-aside와 유사하나 로딩 로직이 cache 계층/라이브러리에 있음)
```

## eviction 정책 (메모리가 가득 찼을 때)

```text
Redis가 메모리 한계(maxmemory)에 도달하면 정책에 따라 키를 EVICT:
  LRU (Least Recently Used)  → 가장 최근에 덜 접근된 것 제거 (좋은 일반 기본값)
  LFU (Least Frequently Used)→ 가장 덜 자주 접근된 것 제거
  TTL 기반 (volatile-ttl)    → 만료에 가장 가까운 키 제거
  random / noeviction        → 무작위, 또는 가득 차면 쓰기 거부
→ allkeys-lru는 순수 cache에 흔한 선택. maxmemory + 정책 설정.
```

## cache 문제 회피

```text
✓ cache STAMPEDE (많은 miss가 동시에 DB를 강타) → 락, 시차를 둔 TTL
✓ stale 데이터 → 적절한 TTL + 쓰기 시 무효화
✓ cache PENETRATION (존재하지 않는 키 조회) → 부정 결과를 잠시 캐시
```

## 왜 중요한가

caching 전략을 이해하는 것은 기본 cache-aside를 기반으로 **효과적인 caching 시스템을 설계하는 데** 가치가 있으므로, 성능 중심 작업에 유용한 지식입니다.

cache-aside(lazy loading — cache 확인, miss 시 DB에서 로드, cache 채움)가 흔한 기본값이지만, **전략의 범위**를 이해하면 상황에 맞는 것을 선택할 수 있습니다: **write-through**(항상 신선한 cache를 위해 cache와 DB에 함께 쓰되 쓰기가 느림), **write-behind**(빠른 쓰기를 위해 cache에 즉시 쓰고 DB에 비동기로 쓰되 데이터 손실 위험), **read-through**(cache 계층이 DB에서 투명하게 로드) — 각각 서로 다른 일관성/성능 트레이드오프가 있어 다양한 일관성·쓰기 패턴 요구에 중요합니다.

**eviction 정책**(LRU, LFU, TTL 기반 등 — 메모리가 가득 찼을 때 Redis가 어떤 키를 제거할지 결정하는 방식)을 이해하는 것은 Redis를 cache로 올바르게 구성하는 데 중요합니다(순수 cache에는 `maxmemory`와 `allkeys-lru` 같은 적절한 정책 설정), 메모리 압박에서 잘 동작하도록 말입니다.

흔한 cache 문제를 **회피하는 방법** — cache **stampede**(많은 동시 miss가 데이터베이스를 강타, 락이나 시차 TTL로 완화), **stale 데이터**(TTL과 무효화로 관리), cache **penetration**(존재하지 않는 키의 반복 조회, 부정 결과 캐싱으로 완화) — 을 아는 것은 실제 운영 이슈를 피하는 성숙한 caching 설계를 반영합니다.

효과적인 caching은 성능에 큰 영향을 주고 올바른 전략/구성은 사용 사례에 달려 있으며, 전략, eviction 정책, 흔한 함정을 이해해야 견고한 caching을 설계할 수 있으므로, caching 전략과 패턴을 이해하는 것은 Redis 성능 엔지니어링에 가치 있고 실무적으로 관련된 지식이며, caching을 기본 패턴에서 일관성, 메모리, 실패 모드를 올바르게 다루는 잘 설계된 시스템으로 끌어올립니다.