<aside> 1️⃣ 데이터 캐싱이란?

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• 데이터 캐싱은 데이터를 메모리에 저장하여 빠른 읽기 성능을 제공하는 기술이다.
• 캐시는 주로 빈번하게 액세스되는 데이터를 저장하고, 이를 통해 데이터베이스나 외부 소스에 접근하는 시간과 비용을 줄일 수 있다.
• 데이터 캐시는 데이터를 임시로 저장하는 용도로 사용되며, 데이터에 대한 요청이 발생할 때 먼저 캐시에서 데이터를 찾아보고, 캐시에 데이터가 없을 경우에만 원본 데이터 소스에 액세스한다.
• 데이터 캐싱은 성능 향상을 목적으로 사용되며, 읽기 중심의 작업에서 특히 유용하다.

<aside> 2️⃣ 데이터 캐싱이 사용되는 이유

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1. 빠른 응답 시간:
   • 캐시에 데이터를 저장하면 데이터를 메모리에 유지하기 때문에 데이터를 빠르게 읽을 수 있다. 데이터베이스나 외부 소스에 접근하는 시간과 비용을 줄여서 응답 시간을 단축시킨다.
2. 확장성과 부하 분산:
   • 데이터 캐싱은 데이터베이스 서버나 외부 소스의 부하를 줄일 수 있다. 캐시된 데이터를 사용하여 데이터베이스에 대한 액세스 횟수를 줄이고, 애플리케이션의 확장성과 부하 분산을 개선할 수 있다.
3. 자주 액세스되는 데이터 보호:
   • 캐시에 자주 액세스되는 데이터를 저장하면 데이터베이스나 외부 소스에 대한 액세스를 줄이고, 데이터베이스의 부하를 줄일 수 있다. 이를 통해 데이터베이스의 성능과 안정성을 향상시킬 수 있다.

• Redis는 데이터 캐싱에 많이 사용되는 인메모리 데이터 스토어이다.

<aside> 3️⃣ Redis를 데이터 캐싱에 적합하다고 하는 이유

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1. 높은 성능:
   • Redis는 메모리 기반의 데이터 스토어로서 매우 빠른 읽기와 쓰기 성능을 제공한다. 데이터를 메모리에 저장하고 관리하기 때문에 데이터 액세스 시간이 매우 짧다.
2. 다양한 데이터 구조와 기능:
   • Redis는 다양한 데이터 구조와 기능을 지원한다. 문자열, 리스트, 해시, 셋, 정렬된 집합 등 다양한 데이터 타입을 지원하며, 특정 데이터 구조와 관련된 기능을 제공한다. 이를 통해 데이터를 유연하게 관리할 수 있다.
3. 지속성과 복제:
   • Redis는 데이터를 디스크에 지속적으로 저장할 수 있는 기능을 제공한다. 따라서 시스템 장애 시에도 데이터를 보호할 수 있다. 또한, Redis는 데이터를 여러 노드에 복제하여 고가용성을 제공할 수 있다.
4. Pub/Sub 메시징 기능:
   • Redis는 Pub/Sub 메시징 시스템을 내장하고 있어, 데이터 갱신이나 이벤트 기반의 통신에 활용할 수 있다.

• 따라서 Redis는 데이터 캐싱을 위한 고성능 및 다양한 기능을 제공하여 많이 사용되는 선택지이다.

<aside> 4️⃣ 데이터 캐싱은 어떤 종류의 웹이나 어플에서 사용하면 효과적인가?

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• 데이터 캐싱은 다양한 종류의 웹 및 애플리케이션에서 효과적으로 사용될 수 있다. 특히 다음과 같은 상황에서 데이터 캐싱의 효과가 두드러진다.
  1. 높은 트래픽 웹 사이트:
     • 많은 사용자가 동시에 액세스하는 높은 트래픽 웹 사이트에서는 데이터베이스의 부하를 줄이고 응답 시간을 단축시키기 위해 데이터 캐싱이 필요하다. 캐시된 데이터를 사용하여 데이터베이스 액세스를 최소화하고, 사용자에게 빠른 응답을 제공할 수 있다.
  2. 동적 콘텐츠를 갖는 웹 애플리케이션:
     • 동적으로 생성되는 콘텐츠를 가진 웹 애플리케이션에서는 캐시를 사용하여 콘텐츠의 생성 비용을 줄일 수 있다. 캐시된 콘텐츠를 사용하여 동일한 요청에 대한 응답을 빠르게 제공하고, 서버 부하를 줄이는 데 도움이 된다.
  3. 데이터 조회 작업이 빈번한 애플리케이션:
     • 데이터 조회 작업이 빈번한 애플리케이션에서는 데이터 캐싱을 통해 조회 작업의 성능을 향상시킬 수 있다. 자주 액세스되는 데이터를 캐시에 저장하여 데이터베이스에 대한 액세스 횟수를 줄이고, 데이터 조회 속도를 빠르게 유지할 수 있다.
  4. 분산 시스템 및 마이크로서비스 아키텍처:
     • 분산 시스템이나 마이크로서비스 아키텍처에서는 데이터 캐싱을 통해 서비스 간의 의존성을 줄이고, 서비스의 확장성과 가용성을 개선할 수 있다. 캐시된 데이터를 사용하여 서비스 간의 통신 비용을 줄이고, 전체 시스템의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있다.
• 위와 같은 상황에서 데이터 캐싱은 응답 시간을 단축시키고 서버 부하를 줄이는 데 큰 도움을 준다. 그러나 모든 상황에서 데이터 캐싱이 효과적인 것은 아니며, 적절한 캐싱 전략과 데이터 유효성 관리가 필요하다. 애플리케이션의 특성과 요구사항에 맞게 데이터 캐싱을 구현하고 관리하는 것이 중요하다.