대규모 트래픽을 위한 캐싱 전략 — 성능과 안정성을 동시에 잡는 방법

트래픽이 급증하는 서비스에서는 요청당 DB나 외부 API를 매번 호출하면 쉽게 병목이 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위한 핵심 기술이 바로 캐싱(Caching)입니다. 

 

 

1. 캐싱의 기본 개념

캐시는 자주 사용되는 데이터를 메모리나 고속 저장소에 임시로 보관하여, 다음 요청 시 빠르게 응답할 수 있도록 하는 기술입니다. 핵심 목적은 DB 부하를 줄이고, 요청 지연(latency)을 최소화하는 것입니다.

• Time-to-Live(TTL): 캐시된 데이터의 만료 시간
• Cache Miss: 캐시에 데이터가 없어 원본 데이터 소스(DB 등)에서 조회하는 경우
• Cache Hit: 캐시에서 데이터를 바로 반환한 경우
• Eviction Policy: 캐시 메모리 초과 시 오래된 데이터를 제거하는 정책 (LRU, LFU 등)

 

2. 캐싱 계층별 접근 전략

대규모 트래픽을 다루기 위해서는 단일 계층의 캐시로는 부족합니다. 보통 3단계 캐싱 구조를 설계합니다.

① 로컬 캐시 (In-memory Cache)

애플리케이션 내부에서 JVM 메모리를 활용해 데이터를 저장합니다. Spring Boot에서는 Caffeine이나 Ehcache 같은 라이브러리를 사용합니다.

implementation 'com.github.ben-manes.caffeine:caffeine:3.1.8'

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {

    @Bean
    public CaffeineCacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager manager = new CaffeineCacheManager("productCache");
        manager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
                .maximumSize(10000));
        return manager;
    }
}

장점은 응답 속도가 매우 빠르다는 점이며, 단점은 인스턴스별로 캐시가 독립적이라 데이터 일관성이 깨질 수 있다는 점입니다.

② 분산 캐시 (Redis / Memcached)

여러 서버 간 공유 가능한 캐시로, 대규모 트래픽 환경에서는 사실상 필수입니다. Redis를 많이 사용하며, Spring Boot에서는 spring-boot-starter-data-redis로 쉽게 연동할 수 있습니다.

spring:
  cache:
    type: redis
  data:
    redis:
      host: redis-server
      port: 6379

@Cacheable(value = "userCache", key = "#userId")
public User findUser(Long userId) {
    return userRepository.findById(userId).orElseThrow();
}

Redis는 캐시 외에도 Pub/Sub, 분산 락, 세션 스토리지로도 활용할 수 있어 범용성이 높습니다.

③ CDN 캐시 (CloudFront, Akamai 등)

정적 파일(이미지, JS, CSS, 동영상 등)은 S3와 같은 오브젝트 스토리지에 저장하고, CDN을 통해 전 세계 엣지 서버에 캐시합니다. 사용자와 물리적으로 가까운 서버에서 데이터를 전송하므로 지연 시간이 획기적으로 줄어듭니다.

요청 흐름: 사용자 → CDN → (캐시 HIT 시 즉시 응답) → 원본 서버

 

3. 캐시 갱신(Invalidation) 전략

캐시는 성능을 높이지만, 데이터의 최신성이 유지되어야 합니다. 이를 위해 캐시 무효화 정책을 잘 설계해야 합니다.

• TTL(Time-based): 일정 시간이 지나면 자동으로 삭제
• Write-through: DB에 쓰기와 동시에 캐시도 갱신
• Write-behind: 캐시에 먼저 반영 후 일정 주기로 DB에 반영
• Manual Eviction: 데이터 변경 시 특정 키만 수동 삭제

예를 들어, 상품 가격이 변경될 때 해당 상품 ID의 캐시만 삭제하도록 설계할 수 있습니다.

@CacheEvict(value = "productCache", key = "#product.id")
public Product updateProduct(Product product) {
    return productRepository.save(product);
}

 

4. 트래픽 폭주 시 캐시 전략

트래픽이 순간적으로 폭증할 때 발생하는 대표적인 문제는 Cache Stampede입니다. 이는 다수의 요청이 동시에 캐시 미스(Cache Miss)를 발생시키며, DB에 과도한 부하를 주는 현상입니다.

해결 방안

• Locking (분산락): 첫 요청만 DB에 접근하고, 나머지는 대기
• Soft TTL: 캐시 만료 전 백그라운드에서 미리 갱신
• Random TTL: 동일한 키의 만료 시간을 분산시켜 동시 만료 방지
• Read-through + Async Refresh: 캐시 미스 시 자동 비동기 갱신

예를 들어 Redis에서는 Redisson을 이용해 캐시 재생성 중 락을 걸어 두는 방식으로 대응할 수 있습니다.

 

5. 캐시 키 설계 원칙

캐시 키(Key)는 충돌과 중복을 방지하기 위해 규칙적으로 구성해야 합니다.

패턴 예시:
"entity:{entityType}:{entityId}"
"user:profile:12345"
"product:category:electronics"

• 접두사(prefix)로 캐시 그룹을 구분
• 환경별(DEV/QA/PROD) 네임스페이스 분리
• Key 길이를 짧게 유지 (Redis는 긴 키에 비효율적)

 

6. 실무에서의 캐시 계층 조합 예시

1️⃣ 로컬 캐시 (Caffeine)
   → 빠른 응답, 인스턴스 내부 재사용

2️⃣ 분산 캐시 (Redis)
   → 서버 간 데이터 일관성 유지

3️⃣ CDN 캐시 (CloudFront)
   → 정적 리소스 글로벌 캐싱

이렇게 다단계 캐시를 구성하면, 읽기 요청의 90% 이상을 캐시 계층에서 소화할 수 있습니다. 이는 대규모 트래픽 환경에서 필수적인 구조입니다.

 

7. 캐시 모니터링 및 운영

• Redis의 INFO stats 명령어로 Hit/Miss 비율 확인
• Prometheus + Grafana로 캐시 성능 대시보드 구성
• Spring Boot Actuator를 활용한 캐시 상태 모니터링
• CloudFront Access Log를 통해 엣지 캐시 효율 분석

운영 중에는 Cache Hit Ratio가 80% 이상 유지되도록 관리하는 것이 이상적입니다.

 

주의할 점

• 캐시된 데이터가 오래된 경우 시스템 불일치 발생 가능 → TTL 관리 중요
• 동일 키에 대용량 객체를 저장 시 Redis 메모리 급증 가능
• DB와 캐시 간 동기화 이슈로 인해 Write-back 설계 시 주의 필요
• 운영 환경에서는 캐시 서버 장애 대비 이중화(Cluster) 구성 필수

 

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캐시는 단순한 속도 향상 도구가 아니라, 대규모 트래픽에서 시스템을 지탱하는 핵심 인프라입니다. 로컬 캐시, 분산 캐시, CDN 캐시를 상황에 맞게 조합하고, TTL 및 갱신 정책을 체계적으로 관리하면 DB 부하를 획기적으로 줄이고 안정적인 서비스를 운영할 수 있습니다.