Redis 정리 - (1)
redis를 사용해야 할 일이 곧 다가올 것 같은데.. 레디스는 막연히 성능상의 이점을 위하여 캐싱처리를 하는 NoSQL 정도로만 알고 제대로 사용해본적이 없어 정리해보고자 한다.
(이 글을 쓴 지는 좀 되었는데, 게시하는 시점에서 실제로 redis를 써야할일이 생겼다(ㅋㅋ))
NoSQL
NoSQL은 RDBMS 와는 다른 방식으로 데이터를 저장한다. RDBMS 처럼 Table의 형식이 아니며, DB 모델에 따라 유형이 다양하다. 보통 아주 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리해야 하거나, 데이터의 분산처리 및 빠른 쓰기나, 데이터의 안정성이 필요할 때 사용한다.
종류
- Key-Value : Redis, memcached, Coherence
- 열 지향 와이드 컬럼 스토어 : Cassandra, HBASE, Cloud Database
- 문서형 : MongoDB, Couchbase, MarkLogin …
- 그래프형 : Neo4j
Redis
REDIS(REmote Dictionary Server)는 메모리 기반의 key-value 데이터 관리 시스템이며, 모든 데이터가 메모리에 저장되고 또 메모리에서 조회되므로 Read, Write 속도가 빠르다.
특징
- Remote에 위치
- 프로세스로 존재
- In-Memory 기반
- key-value
지원하는 자료구조
- String
- Set
- Sorted Set
- Hash
- List
서비스 특성이나 상황에 따라
캐시로 사용하거나Persistence Data Storage로 사용할 수 있다.
캐시로 사용
트래픽이 많은 경우, 모든 요청을 DB를 통해 접근하면 DB 서버에 무리가 갈 수 있고, 장애가 없다 하더라도 요청이 증가하는 상황에서는 기존 성능을 기대하기 힘들다.
따라서 나중에 요청될 결과를 미리 저장해두었다가, 빨리 제공하기 위해 사용한다.
Redis Cache는 보통 In-Memory 기반인데, 디스크 보다 용량은 적어도 속도는 빠르다.
사용 방법
일반적인 패턴 (Look aside cache)
- 클라이언트 -> 서버 요청 -> 캐시에 데이터 존재 여부 우선적으로 확인
- 캐시에 데이터 있으면 꺼내줌
- 없으면 DB에서 읽은 뒤, 캐시에 저장한 다음 데이터로 돌려줌
Write back
- 데이터를 캐시에 전부 저장해두고, 특정 시점마다 한 번씩 캐시 내 데이터 DB를 insert 한다.
성능 상 뒤쳐지는 방식은 아니지만, 데이터를 일정 기간 유지하는 공간은 메모리이므로, 서버 장애 상황에서 데이터가 손실될 수 있다. 따라서 재생 가능한 데이터나 극단적으로 무거운 데이터에서 이 방식을 사용한다.
Redis Collection
Redis는 Collection을 지원하는데, 이로인해 개발자는 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 되었다.
레디스에서 지원하는 자료구조는 다음과 같다.
- String : 가장 일반적인 형태이며, key-value 와 같이 저장한다.
- Set : 중복 허용 X
- List : Array 형식. 처음과 끝에 데이터 삽입이나 빼는건 빠르나 중간에 데이터 삽입 혹은 삭제는 느리다.
- Sorted Set
주의할 점
- 하나의 컬렉션에 너무 많은 아이템 담지 X
- 가능하면 10000개 이하, 몇천개 수준의 데이터셋을 유지하는 것이 Redis 성능에 영향 X
- Expire는 전체 Collection 에 대해서만 걸리는데, 10000개의 아이템을 가진 Collection 에 Expire가 걸려있으면, 그 시간 이후 10000개의 아이템이 전부 삭제된다.
출처