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 개념캐시는 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 시간Cache Miss: 캐시에 데이터가 없어 원본 데이터 소스(DB 등)에서 조회하는 경우Cache Hit: 캐시에서 데이터를 바로 반환한 경우Eviction Policy: 캐시 메모리 초과 시 오래된 데이터를 제거하는 정책 (LRU, LFU 등) ..

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• · 2025. 11. 15.
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[JAVA] Spring Boot에서 Cache 활용하기 – Redis 연동 실무 가이드

성능 최적화가 필요한 상황에서 데이터베이스를 자주 조회하지 않고 캐시(Cache)를 사용하면 효과적인 성능 개선이 가능합니다.Spring Boot에서는 @Cacheable, @CacheEvict, @CachePut 같은 어노테이션 기반 캐시를 매우 손쉽게 사용할 수 있으며, Redis를 백엔드로 연동하면 실무에서도 충분히 활용 가능한 수준의 캐시 시스템을 구성할 수 있습니다. Redis란 무엇인가?Redis는 메모리 기반의 키-값 저장소로, 빠른 속도와 다양한 자료구조 지원이 장점입니다.주로 캐시, 세션 저장소, pub/sub, 분산락 등에 사용됩니다. Redis 설치 (Docker)개발환경에서는 Docker로 Redis를 실행하는 게 간편합니다.docker run --name redis \ -p 6..

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• · 2025. 10. 20.
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