캐싱 전략에 대해서 설명해주세요.
캐시는 성능 향상과 부하 감소를 목표로 합니다. 이때 캐시를 사용하는 양상이 서비스에 큰 영향을 끼치기도 합니다. 따라서, 캐싱 전략을 이해하는 것은 중요합니다.
Cache Aside(Lazy Loading) 방식에 대해서 설명해주세요. 😀
Cache Aside 방식은 캐시 히트 시 캐시에서 데이터를 불러오며, 캐시 미스 발생 시 원본 데이터베이스에서 조회하여 반환합니다. 애플리케이션은 캐시 미스가 발생하면 해당 데이터를 캐시에 적재합니다.
해당 방식은 실제 요청된 데이터만 캐시에 저장되므로 불필요한 데이터 캐싱을 줄일 수 있습니다. 또한, 캐시에 문제가 발생해도 애플리케이션은 원본 데이터베이스에 직접 접근할 수 있기 때문에 서비스가 계속 작동할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만, 캐시 미스가 발생하는 경우에만 데이터를 캐시에 적재하기 때문에 원본 데이터베이스와 같은 데이터가 아닐 수도 있으며, 초기에는 대량의 캐시 미스로 인한 데이터베이스 부하가 발생할 수 있습니다.
캐시 불일치를 해소할 수 있는 쓰기 전략에 대해서 알고 계신가요? 🤔
캐시 불일치(Cache Inconsistency) 란 원본 데이터베이스에 저장된 데이터와 캐시에 저장된 데이터가 서로 다른 상황을 의미합니다. Write Through, Cache Invalidation, Write Behind 방식으로 이러한 캐시 불일치를 해소할 수 있습니다.
Write Through 방식은 원본 데이터에 대한 변경분이 생긴 경우, 매번 캐시에 해당 데이터를 찾아 함께 변경하는 방식입니다. 2번 쓰기가 발생하지만, 캐시는 항상 최신 데이터를 가지고 있습니다. 캐시는 다시 조회되는 경우에 빛을 발휘합니다. 무작정 데이터를 갱신하거나 저장하는 방식은 리소스 낭비가 될 수 있으니 해당 방식을 사용하는 경우, 만료 시간을 사용하는 것이 권장됩니다.
Cache Invalidation 방식은 원본 데이터에 대한 변경분이 생긴 경우, 캐시 데이터를 만료시키는 방식입니다. Write Through 방식의 단점을 보완한 방식이며 캐시에 데이터가 삭제되니 캐시 불일치에 대한 걱정을 하지 않아도 됩니다.
Write Behind(Write Back) 방식은 원본 데이터에 대한 변경분이 생긴 경우, 캐시를 먼저 업데이트한 이후 추후에 원본 데이터를 변경합니다. 디스크 쓰기 작업을 비동기 작업으로 수행하여 성능을 개선할 수 있습니다. 원본 데이터와 캐시가 일시적으로 일치하지 않을 수 있있기 때문에 쓰기 작업이 빈번하며 일시적인 캐시 불일치를 허용하는 서비스에서 유용하게 사용될 수 있습니다.