Caching은 Redis의 가장 흔한 사용 사례입니다 — 자주 접근하는 데이터를 빠른 메모리에 저장하여 애플리케이션이 느린 연산(데이터베이스 조회, API 호출, 계산)을 피하게 합니다. 기본 caching 패턴을 이해하는 것은 필수적인 일상 지식입니다.
1. 앱이 데이터 필요 → 먼저 Redis 확인 (cache 조회)
2. CACHE HIT (찾음) → 즉시 반환 (빠름!) ✓
3. CACHE MISS (못 찾음) → 데이터베이스 조회, 결과를 Redis에 저장(TTL과 함께),
그 후 반환. 다음 번엔 hit이 됨.
() {
cached = redis.();
(cached) .(cached);
user = db..(id);
redis.(, .(user), , );
user;
}
앱이 먼저 Redis를 확인하고, miss 시 출처에서 가져와 결과를 (TTL과 함께) 캐시한 뒤 반환합니다. 이후 요청은 빠른 cache hit입니다.
✓ SPEED — Redis(인메모리)는 데이터베이스(디스크)나 외부 API보다 훨씬 빠름
✓ 부하 감소 — DB에 도달하는 쿼리 감소 (DB 부담 감소, 확장성 향상)
✓ 결과: 빠른 응답, 낮은 데이터베이스 부하, 더 나은 확장성
→ caching은 애플리케이션 성능을 개선하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.
// 데이터가 변경되면 cache를 갱신하거나 제거해야 함 (안 그러면 STALE)
async function updateUser(id, data) {
await db.users.update(id, data);
await redis.del(`user:${id}`); // cache 무효화 (다음 읽기 시 신선하게 재조회)
}
Stale 데이터는 주요 caching 과제입니다:
→ TTL 사용 (데이터 자동 만료, 결국 갱신)
→ 출처 데이터 변경 시 무효화 (cache 삭제/갱신)
→ "어려운 것은 두 가지뿐: cache 무효화와 이름 짓기."
Redis를 cache로 쓰는 것은 가장 흔하고 영향력 있는 응용이므로, 기본 caching 패턴을 이해하는 것은 성능 좋은 애플리케이션을 만드는 데 필수적이고 폭넓게 적용 가능한 지식입니다.
핵심 기법 — 자주 접근하는 데이터를 Redis의 빠른 메모리에 저장하여 애플리케이션이 느린 연산(데이터베이스 조회, API 호출, 비싼 계산)을 피하는 것 — 은 성능과 확장성을 개선하는 가장 효과적인 방법 중 하나이며, 매우 많은 운영 시스템에서 사용됩니다.
cache-aside 패턴(먼저 Redis 확인; hit 시 즉시 반환; miss 시 출처에서 가져와 TTL과 함께 캐시 후 반환)을 이해하는 것은 모든 개발자가 알아야 할 기초 caching 기법입니다 — 대부분의 caching이 이렇게 구현됩니다.
caching이 도움이 되는 이유(인메모리 Redis가 디스크 기반 데이터베이스나 외부 API보다 훨씬 빠르고, caching이 데이터베이스 부하를 줄여 더 잘 확장됨)를 이해하면 속도와 백엔드 부하 감소의 이중 이점을 알 수 있습니다.
결정적으로, cache 무효화 — 캐시된 데이터가 stale해지지 않게 유지하는 유명한 "어려운 문제"로, TTL(자동 만료)과 명시적 무효화(출처 데이터 변경 시 cache 삭제/갱신)로 해결 — 를 이해하는 것이 필수입니다. stale 데이터는 주요 caching 함정이며, 이를 올바르게 관리하는 것이 동작하는 cache와 미묘하게 버그 있는 cache를 가릅니다.
caching은 지배적인 Redis 사용 사례이자 소프트웨어에서 가장 중요한 성능 기법 중 하나이고, cache-aside 패턴(적절한 무효화 포함)이 그 기본 방식이므로, Redis가 cache로 어떻게 쓰이는지 — 패턴, 이점, 무효화 과제 — 를 이해하는 것은 빠르고 확장 가능한 애플리케이션을 만드는 데 필수적이고 자주 적용되는 지식이며, 아마도 가장 중요한 실무적 Redis 기술일 것입니다.