활용 사례

제대로 된 Redis 활용을 위해 아래 포인트를 점검해 보세요.

‘성능’, ‘데이터 무결성’, ‘안정성’에 대한 문제를 Redis로 해결할 수 있어야 합니다.

대규모 트래픽을 고려한 구조 설계

초기에는 단일 인스턴스로도 충분하지만 트래픽 증가 시 부하 집중, 데이터 일관성 문제, 확장성의 한계가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하려면 캐싱 전략, 장애 대응(Failover) 등을 고려한 멀티 모듈 설계가 필수적입니다.
중요 포인트
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단일 인스턴스의 한계 - 초기에는 단일 서버로 충분할 수 있지만, 트래픽 증가 시 CPU, 메모리, 네트워크 병목이 발생합니다.
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성능 및 응답 속도 유지 - 트래픽이 급증해도 일정한 응답 속도를 유지하는 것이 중요합니다.
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확장성 향상 - 서비스 성장에 맞춰 무중단 확장이 가능해야 지속적인 운영이 가능합니다.
활용 사례 1
https://github.com/hanghae-skillup/redis_1st/pull/26
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Clean Architecture 형식을 사용하게 되면, 계층 간 객체 변환 비용이 발생합니다. 이를 Mapstruct 라이브러리를 사용하여 생산성도 확보해 주신 부분이 인상 깊은 사례 입니다.
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필수적인 3개의 모듈을 기반으로 적절히 구성하였습니다.
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활용 사례 2
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헥사고날 아키텍처 기반으로 깔끔하게 모듈이 구성되어 있습니다. 공통 의존성과 각 모듈별 의존성을 필요에 맞게 설정함으로써, 멀티 모듈을 적절히 활용한 케이스입니다.
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JPA 의 연관 관계 매핑을 바로 사용하기 보다, 간접 참조를 통해서 N+1 문제를 해결하는 모습이 인상 깊은 사례 입니다.
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인덱싱/캐싱을 통한 성능 최적화

DB 조회 비용 증가 시 응답 속도가 느려지고 시스템 부하가 급증할 수 있습니다. 결국, 고속 처리와 안정적인 서비스 운영을 위해 인덱싱과 캐싱 최적화는 필수입니다. 인덱싱은 빠른 검색을 보장하고, 캐싱은 DB 부담 없이 즉각적인 응답을 가능하게 합니다.
중요 포인트
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적절한 인덱스 설계 - 인덱스는 조회 속도를 높이지만, INSERT/UPDATE 성능에는 부담을 줄 수 있습니다.
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캐싱 일관성 - DB와 캐시 데이터가 불일치할 경우, 사용자에게 잘못된 데이터를 제공할 위험이 있습니다.
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DB 안정성 확보 - 캐시 만료 시, 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 DB가 다운될 위험이 있습니다.
활용 사례 1
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성능 개선을 위해 특히 중요한 것은 DB 부하를 줄이는 것입니다. 이를 위해, 인덱스를 적절히 설계하고 로직을 최적화하는 것이 특히 중요합니다.
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위 사례는 인덱스와 관련된 핵심 부분인 복합 인덱스를 특히 잘 설정한 사례 입니다. 또한, 문서를 통해 인덱스 적용 전/후 변화를 수치적으로 표현한 것이 눈에 띕니다.
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활용 사례 2
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인덱스 적용 후와 캐싱 적용 후의 성능을 비교 분석해주셔서 성능 개선이 이루어진 부분을 명확하게 인지할 수 있는 사례입니다.
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더불어, 조회 관련 테스트 코드에서 엣지 케이스를 포함한 테스트 코드를 함께 작성해 잠재적인 에러의 위험성을 줄였습니다.
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락을 통한 정합성 이슈 해결

멀티 스레드/멀티 프로세스 환경에서 동시에 같은 데이터를 수정할 때, 데이터 정합성 문제가 발생할 수 있습니다. 각 락의 장점과 특징이 상이하기에, 각 상황에 맞는 락 전략을 적용하고 테스트를 통해 성능과 안정성을 검증하는 것이 필수적 입니다.
중요 포인트
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데이터 정합성 - 동시 수정이 발생할 때, 데이터가 유지되는지 검증해야 합니다.
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성능 최적화 - 락으로 인해 시스템 처리 속도가 저하되지 않도록 유의해야 합니다.
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확장성 - 분산 환경에서는 TTL 설정과 Lau script 기반 락 해제 방식을 적용해야 합니다.
활용 사례 1
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주니어 개발자를 벗어나기 위해 중요한 부분 중 하나는 기술의 특징을 이해하고 응용하는 것입니다. 해당 사례는 낙관 락의 특징을 명확하게 이해하고, 그에 맞게 로직을 작성한 점이 눈에 띕니다.
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AOP 기반 분산락과 통합 테스트까지 적절히 진행한 사례 입니다.
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활용 사례 2
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요구사항에 맞춰 비관적 락, 낙관적 락, AOP형 분산 락, 함수형 분산 락을 다양하게 구현했으며 각각에 대한 테스트 진행이 돋보이는 사례 입니다.
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함수형 락과 AOP형 락의 성능 테스트를 통해 둘의 차이를 실험하고 실제 성능 차이와 그 원인을 이해하려는 접근 방식이 인상적입니다.
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