[내일배움캠프 TIL, Day 26] Redis 기초: 인메모리 저장소와 자료구조2

May 12, 2026

1. 오늘 학습 키워드

Session Management: Sticky Session vs Session Clustering
- Session Clustering: 서버 간 세션 공유를 통한 확장성(Scale-out) 확보.
Sorted Set (ZSET): 가중치(Score)를 기반으로 정렬된 데이터를 관리하는 Redis 자료구조
Caching Strategy: 서비스 특성에 따른 데이터 조회 및 저장 전략. ache-Aside, Write-Through, Write-Behind
Cache Eviction: 한정된 메모리 자원 관리를 위한 데이터 삭제 정책.

Sticky Session vs Session Clustering
- Sticky Session: 로드밸런서가 최초 요청 서버로 고정 할당. 구현은 쉽지만 특정 서버 부하 집중 및 장애 시 세션 유실 위험이 큼.
- Session Clustering: 외부 저장소(Redis 등)에 세션을 통합 관리. 서버 확장(Scale Out)에 유리하며 서버 장애 시에도 세션이 유지됨.
Spring Session Data Redis
- 의존성 추가만으로 자동 구현 가능. 동일 도메인 내 서버 간 쿠키 공유를 통해 자연스러운 세션 연동 지원.
- 기본적으로 Java 직렬화를 사용하며, 보안 및 호환성을 위해 직렬화 방식(Serializer) 선택 시 주의 필요.

Sorted Set (ZSET)
- 점수(Score)를 기준으로 정렬된 상태를 유지하는 자료구조.
- Reverse Range 연산 시 내부적으로 LinkedHashSet 형태의 결과를 반환하여 데이터의 순위(Rank) 순서를 엄격히 보장한다.
- 효율성: 데이터 추가(ZADD)는 $O(\log N)$, 범위 조회(ZRANGE)는 $O(\log N + M)$으로 매우 빠름.
- 활용: 실시간 검색어, 인기 상품 순위, 게임 리더보드 등 ‘정렬’과 ‘카운팅’이 빈번한 기능에 최적.
- SQL과 달리 메모리 기반의 다양한 자료구조(HyperLogLog, Geo 등)를 목적에 맞게 선택 가능.

캐시: 데이터베이스(Disk)보다 빠른 메모리(RAM)에 데이터를 임시 저장하여 응답 속도를 높이는 기술
주요 용어
- Cache Hit: 요청한 데이터가 캐시에 존재하여 즉시 반환.
- Cache Miss: 캐시에 데이터가 없어 DB를 조회해야 하는 상황 (지연 발생).
- Eviction Policy: 메모리 부족 시 오래된 데이터 등을 삭제하는 정책.
캐싱 전략
- Cache-Aside
  - 캐시 확인 -> 없으면 DB 조회 후 캐시 저장. (Lazy Loading)
  - 가장 일반적임. 첫 호출은 느리지만 이후는 빠름. DB와 캐시 간 데이터 불일치 가능성 존재.
- Write-Through:
  - DB와 캐시에 동시에 쓰기.
  - 캐시는 항상 최신 상태를 유지하지만, 쓰기 성능이 저하되고 사용되지 않는 데이터가 메모리를 점유함.
- Write-Behind:
  - 캐시에 먼저 쓰고 DB에는 나중에 모아서 반영(Batch).
  - 쓰기 성능이 극대화되지만, 장애 발생 시 캐시 내 미반영 데이터가 유실될 위험이 있음.

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