redis

1. redis란?

redis란 'Remote Dictionary Server'의 약자로, 고성능의 Key-Value 스토어입니다. 이는 메모리 기반의 데이터 구조 서버로서, 데이터베이스, 캐시, 브로커(Pub/Sub모델을 통해 실시간 채팅, 이벤트알림 등) 등의 역할을 수행할 수 있다.빠른 응답 시간과 높은 확장성을 필요로 하는 다양한 서비스에서 널리 사용

2. redis의 collection

redis 는 이렇게 다양한 자료 구조를 지원한다.

3. SingleThread

redis는 싱글스레드를 사용하여 동시성문제가 생기지 않고 작업을 들어온 순서대로 하나씩 처리한다. 또 Redis 4.0부터는 'Redis Module'을 지원하여, 사용자가 별도의 스레드를 생성해서 사용할 수 있게 되었고, Redis 6.0부터는 'IO Threading' 기능을 도입하여, 네트워크 I/O 작업을 병렬로 처리할 수 있게 되었습니다. 이런 기능을 통해 Redis는 싱글 스레드 모델의 장점을 최대한 살리면서,멀티 스레드의 이점도 가져가고 있습니다.

4. replication, clutering

Redis의 복제(Replication)와 클러스터링(Clustering)은 두 가지 중요한 기능으로, 데이터의 안전성과 확장성을 높이는 데 사용된다.

복제(Replication): Redis의 복제 기능은 한 개의 Redis 서버(주로 '마스터'라 불림)의 데이터를 하나 이상의 Redis 서버('슬레이브'라 불림)에 복사하는 기능입니다. 슬레이브는 마스터의 데이터를 실시간으로 복제받아, 마스터에 문제가 발생했을 때 데이터의 손실을 방지하거나, 읽기 요청의 부하를 분산하는 데 사용됩니다. 복제는 Redis 설정에서 간단하게 활성화할 수 있으며, 네트워크 분할이나 장애 상황에서도 잘 동작합니다.

클러스터링(Clustering): Redis 클러스터는 여러 개의 Redis 서버를 하나의 논리적인 작업 단위로 묶는 기능입니다. 이를 통해 Redis의 데이터와 처리능력을 수평적으로 확장할 수 있습니다. 클러스터는 데이터를 여러 노드에 분할(Sharding)하여 저장하므로, 하나의 노드에서 처리할 수 있는 데이터나 요청의 양을 넘어서는 큰 규모의 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한, Redis 클러스터는 자동 복구 기능을 제공하여, 노드 장애가 발생해도 클러스터가 계속 작동하도록 합니다.

이 두 가지 기능은 서로 독립적으로 사용할 수 있지만, 많은 경우에 함께 사용하여, 대규모의 데이터를 안정적으로 처리하고, 높은 가용성 을 보장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 클러스터의 각 노드는 복제 기능을 사용하여 자신의 데이터를 다른 노드에 복제함으로써, 노드 장애에 대비할 수 있습니다.

Redis 에 대해서 (세션, 캐시, 클러스터, 쿼리튜닝)

목차 이 글은 Redis7, SpringBoot2.7 기준으로 작성되었습니다. Redis 란? 레디스는 손쉽게 사용할 수 오픈소스 인메모리 저장소이다. 높은 성능을 가지고 다양한 곳에 활용할 수 있다. 관계형 데이터베이스와 다르게 테이블 구조가 아닌 String, Set, Map, Sorted Map 등 여러 데이터 저장소를 가지고 있어 유연성이 좋아 많은 기능들을 구현할 수 있고, 현대적인 서버 구조에서 세션 관리나 캐시는 빠질 수 없는 구성요소로 많이 이용된다. 많은 서비스들이 점점 더 속도가 빨라져야하고, 많은 유저의 트래픽을 감당 해야하는 상황에서 분산환경에서 캐시, 세션관리가 필수이고, 개발자는 개발하기 위한 기능에만 집중하고 데이터 저장과 읽기는 쉽게 구현하고, 문제가 생길경우 계층이 구분되어..

[왜 Redis를 사용했는가?] 03. Redis란?

Redis에 알아보기 전에 Cache의 개념에 대해 정리하고 가자. Cache Cache란 나중에 요청할 결과를 미리 저장해둔 후 빠르게 서비스해주는 것을 의미한다. 즉, 미리 결과를 저장하고 나중에 요청이 오면 그 요청에 대해서 DB 또는 API를 참조하지 않고 Cache를 접근하여 요청을 처리하는 기법이다. 이러한 캐시가 나온 배경에는 파레토 법칙이 있다. 파레토 법칙이란 80%의 결과는 20%의 원인으로 인해 발생한다는 뜻이다. 즉, 캐시는 모든 결과를 캐싱할 필요가 없으며 서비스를 할 때 많이 사용되는 20%만 캐싱함으로써 전체적으로 효율을 끌어올릴 수 있다는 것이다. 이외에도 메모리 측면의 캐시 개념으로 속도가 느린 장치와 빠른 장치에서 속도 차이로 인한 병목 현상을 줄이기 위한 메모리이다. 실..

[Redis] Redis + Spring boot 연동 (2)

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