레디스 (Redis)

캐싱 전략과 만료 정책

레디스의 가장 흔한 용도는 데이터베이스 앞단의 캐시다. 조회 시 캐시를 먼저 확인하고 없으면 데이터베이스에서 읽어 캐시에 채우는 캐시 어사이드(Cache-Aside) 패턴이 표준적으로 쓰이며, 쓰기 시점에 캐시와 저장소를 함께 갱신하는 라이트 스루(Write-Through), 캐시에 먼저 쓰고 나중에 반영하는 라이트 백(Write-Back) 전략도 있다.

메모리가 한도에 도달하면 맥스메모리 정책에 따라 기존 키를 제거하는데, 가장 오래 사용되지 않은 키부터 지우는 LRU(Least Recently Used), 사용 빈도가 낮은 키부터 지우는 LFU(Least Frequently Used), 만료 시간이 설정된 키만 대상으로 하는 볼러타일(Volatile) 계열 정책 중에서 선택한다. 캐시 운영 시에는 다수의 키가 동시에 만료되어 데이터베이스로 요청이 몰리는 캐시 스탬피드(Cache Stampede) 문제를 만료 시간 분산이나 락으로 완화해야 한다.

고가용성과 확장

레디스는 복제(Replication)로 마스터의 데이터를 레플리카(Replica)에 비동기 복사해서 읽기 부하 분산과 장애 대비를 한다. 센티널(Sentinel)은 마스터를 감시하다가 장애가 발생하면 레플리카 중 하나를 자동으로 마스터로 승격시키는 고가용성 구성이다. 데이터 자체를 여러 노드에 나눠야 할 만큼 규모가 커지면 레디스 클러스터(Cluster)를 사용하는데, 키를 해시해서 16384개의 해시 슬롯(Hash Slot)에 분배하고 슬롯을 노드들이 나눠 갖는 샤딩(Sharding) 방식으로 수평 확장한다.

복제가 비동기이므로 장애 전환 순간에 일부 쓰기가 유실될 수 있다는 점은 설계 시 감안해야 한다. 그래서 레디스 하나로 분산 락을 구현할 때는 만료 시간 설정과 소유자 검증 같은 안전장치를 반드시 함께 둔다.

면접에서 이렇게 물어본다

• 레디스가 단일 스레드인데도 빠른 이유와, 단일 스레드라서 조심해야 할 명령은 무엇인가.
• RDB와 AOF의 차이, 그리고 실무에서 어떻게 조합해서 쓰는지 설명해 보라.
• 캐시 어사이드 패턴의 동작 흐름과 캐시 일관성 문제를 어떻게 다루는지 설명해 보라.
• 레디스의 자료구조 중 정렬 집합으로 실시간 랭킹을 구현하는 방법을 설명해 보라.
• 센티널과 클러스터의 역할 차이는 무엇이고, 레디스로 분산 락을 만들 때 주의할 점은 무엇인가.