사용자 수에 따른 규모 확장성 3

캐시

캐시는 값비싼 연산 결과 또는 자주 참조되는 데이터를 메모리 안에 두고,

뒤이은 요청이 보다 빨리 처리 될 수 있도록 하는 저장소이다.

(DB 호출되는 양을 줄이면 어플리케이션의 성능이 좋아진다는 개념에서 출발)

 

장점

• DB 부하 줄이기
• 캐시 규모를 독립적으로 조절 가능
• DB 접근하는 횟수를 줄여서 성능 향상

 

주의사항

• 휘발성 메모리이므로 영속 보관 데이터는 DB에 꼭 저장해줘야 한다.
• 만료 정책
  • 적절한 만료 정책을 세워야한다.
  • 만료 기한이 너무 길다면.. DB와 차이가 많이 날 것이다.
  • 만료 기한이 너무 짧다면.. DB를 읽는 횟수가 늘어난다.
• 일관성
  • DB와 캐시의 데이터가 동일 한지에 대한 문제이다.
  • 단일 트랜잭션으로 처리 되지 않는다면.. 일관성이 깨진다.
• 장애 대응
  • 캐시 서버를 여러 대로 분산 해놓아야 .. SPOF를 예방 할 수 있다.
• 캐시 메모리..
  • 메모리가 작다면.. 데이터가 자주 밀려나버려 DB 접근 횟수가 늘어나 캐싱 의미가 사라짐
  • 메모리 내의 데이터 방출
    • LRU(오래된 데이터 방출)
    • LFU(사용 빈도가 낮은 데이터 방출)
    • FIFO

 

CDN

CDN은 아래 포스팅에서 설명함.

https://starryeye.tistory.com/61?category=1111818 

 

 

 

정적 컨텐츠는 CDN을 통해 더 나은 성능을 보장

캐시는 DB의 부하를 줄여줌