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https://velog.io/@enjoy89/Redis-%EC%A2%8B%EC%95%84%EC%9A%94-%EA%B8%B0%EB%8A%A5-%EC%BA%90%EC%8B%B1-%EC%A0%84%EB%9E%B5-%EA%B3%A0%EB%AF%BC-%EA%B3%BC%EC%A0%95 좋아요와 좋아요 취소는 서비스에 상당히 빈번히 일어날 수 있는 액션이다.또한 게시글을 조회할 때, 일반적으로 좋아요 수를 함께 보여주는 경우가 많다.즉, RDB에 빈번한 접근이 발생하고 count 쿼리까지 수행해야하므로 적지 않은 부하를 유발할 수 있다.이를 RDB 뿐만 아니라 Redis를 캐시 DB로 활용한다면 RDB의 부하를 줄일 수 있다. 이때, 어떤 방식의 캐싱전략을 사용할지와 저장되는 데이터 형식에 따라 캐싱 히트율과 메모..

Spring 애플리케이션과 Redis 간의 데이터 통신은 직렬화와 역직렬화를 필요로 한다.Redis는 문자열, 리스트, 해시, 집합 등 다양한 자료구조를 지원하지만,실제로는 모든 데이터를 byte[] 형태로 저장하고 처리한다.따라서 Redis와 Spring 간의 데이터 전달은 기본적으로 byte[] 형식으로 이루어지며,Spring 애플리케이션에서 이를 문자열, List, Set, Hash 등으로 활용하기 위해서는적절한 직렬화/역직렬화 설정이 반드시 필요하다. Spring에서는 StringRedisTemplate을 통해 Redis에 저장될 데이터를 처리하며,직렬화와 역직렬화를 내부적으로 자동 처리해준다.StringRedisTemplate을 이용하면 String, List, Set, Hash와 같은 자료구조..

스프링 프로젝트에 Redis 연동을 위한 어떤 설정을 해야하고 각 역할이 무엇인지 알아보겠다. [build.gradle.kts]implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis:3.2.3") RedisConnectionFactoryRedisConnectionFactory는 Redis 서버와의 연결을 생성하고 관리하는 역할을 한다.단일 인스턴스, master/slave, Cluster 모드에서 커넥션 생성과 관리의 추상화 타입이다. [RedisConnectionFactory의 구현체] LettuceConnectionFactoryJedisConnectionFactory클라이언트 방식비동기-NonBlocking동기-Blocking스..

Redis 자료구조와 시간복잡도전체 키 조회keys * 모든 키를 조회하기에 시간복잡도가 O(N)이다. (N은 키의 갯수)Redis는 싱글 스레드 기반으로 동작하기에 keys *를 사용하면 해당 명령어 수행으로 인해 다른 명령어 처리가 늦어질 수 있다. Redis 모든 DB 키 삭제FLUSHALLFLUSHALL ASYNC ASYNC 키워드는 키 삭제를 비동기로 실행되도록 한다.FLUSHALL의 경우 동기적으로 실행되며 메모리에 key-value 삭제하는 처리가 모두 완료될때까지 다른 명령어는 block 된다.반면에 FLUSHALL ASYNC의 경우 참조관계만 끊어 놓고 실제 메모리에서 삭제는 백그라운드 스레드가 제거하는 처리를 진행하게 된다.(키를 저장하는 해시테이블에서 키 참조를 제거 후 백그라운드가 ..

Redis란Redis의 가장 큰 특징은 빠른 성능입니다. 데이터를 메모리에 저장하고, 해시 기반 키 관리 방식을 통해 대부분의 연산을 시간복잡도 O(1)로 처리할 수 있어 매우 빠른 응답 속도를 제공합니다. 또한 Redis는 싱글 스레드 기반으로 동작하기 때문에, 동시성 문제에 비교적 자유롭고 구현이 단순하다는 장점이 있습니다. 사용자 명령어 처리는 싱글 스레드로 수행되지만, I/O 처리는 I/O Multiplexing 기법과 백그라운드 스레드를 통해 처리되어 성능을 더욱 향상시킵니다. Redis는 메모리 기반 DB이지만, 데이터의 영속성(persistence)을 보장하기 위해 디스크에 데이터를 저장하는 두 가지 방식인 RDB(Redis Database)와 AOF(Append Only File)를 지원합..

개인 프로젝트에서 redis를 도입했던 사례를 공유하겠다.redis는 데이터를 메모리에 저장하기에 빠른 성능을 나타낸다.또한 ttl이라는 유효기간이 존재하기에 데이터의 유효기간이 존재한다면 별도의 삭제 처리 없이도 간단하게 구현할 수 있다. 아래는 redis를 사용하기 좋은 사례들이다.RDB의 부하를 줄이고 성능 향상을 위한 캐시 용도좋아요 수, 조회수, 인기 게시글, 사용자 정보분산 서버 환경에서 각 서버에 공유되어야할 정보사용자 세션, 리프레시 토큰, 분산락데이터의 유효기간이 존재하는 경우3분 동안 유효한 인증 코드, 알림, 최근 읽은 게시글 목록, 최근 1개월간 담은 장바구니 위의 사례들 중 내가 적용했던 사레들을 공유하겠다. RDB 부하 분산 및 성능 향상 목적의 캐시 목적 사례사용자 정보Hand..

분산락을 활용한 동시성 제어[1] - mysql 네임드 락분산락을 활용한 동시성 제어[2] - 레디스 분산락이전 포스팅에서 Mysql 네임드락을 활용하여 분산락을 구현하였다.이번 포스팅에서는 레드스를 통해 분산락을 구현해보겠다. 문제상황은 이전 상황과 똑같다.분산락에 대한 설명과 해결해야할 문제상황은 이전 포스팅에 기록했으니 바로 구현방법에 대해 알아보겠다. 레디스 분산락1 - 스핀락[build.gradle.kts]implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis") [TicketService]@Serviceclass RedisLockTicketService( private val redisLockRepository: R..

분산락을 활용한 동시성 제어[1] - mysql 네임드 락분산락을 활용한 동시성 제어[2] - 레디스 분산락분산락분산 시스템 환경에서 여러 서버(또는 프로세스)가 동시에 동일한 자원에 접근하는 것을 막기 위해, 하나의 중앙화된 서버 자원에서 잠금 메커니즘을 구현한 것을 분산락이라고 한다. 이번 포스팅에서는 문제상황을 직접 만들어 분산락을 구현하는 방법에 대해 알아보겠다. 문제 상황명절기간 ktx 예매표는 한 사람당 하나만 구매 가능함하나의 계정으로 여러명이 동시에 접속하여 예매표를 여러장 구매하는 상황을 막아야함Userpackage com.yojic.studyexample.lock.entityimport jakarta.persistence.*@Table(name = "user")@Entityclass U..