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📦 Redis 개념 및 실무 정리

📌 Redis란?

Redis는 메모리 기반(In-Memory) Key-Value 데이터 저장소이다.

• 데이터를 메모리에 저장하여 빠른 읽기/쓰기 성능 제공
• 단순 캐시를 넘어 세션, 메시징, 실시간 처리 등 다양한 용도로 활용됨

📌 In-Memory인데 데이터는 안 날아가나?

메모리는 휘발성이기 때문에
👉 Redis를 종료하면 데이터가 모두 사라질 것처럼 보인다.

하지만 Redis는 단순한 메모리 DB가 아니라
디스크 기반 영속성(Persistence)을 지원하는 DB

동작 방식

• 특정 시점에 메모리 상태를 디스크에 저장
• 재시작 시 저장된 파일을 다시 로드

결과

• 데이터 유실 방지 가능 (완전 무손실은 아님)

대표 방식

• RDB (Snapshot)

  • 특정 시점의 데이터를 통째로 저장
  • 빠른 복구 가능

• AOF (Append Only File)

  • 모든 쓰기 명령을 로그로 저장
  • 데이터 유실 최소화

📌 Redis가 빠른 이유

일반적인 DB는 디스크에서 데이터를 읽어오기 때문에
I/O 비용이 발생한다.

• 디스크 기반 DB → 페이지 단위 읽기 → I/O 병목 발생
• Redis → 메모리 직접 접근 → 매우 빠름

👉 특히 다음 상황에서 차이가 크게 발생

• 반복적인 조회
• 실시간 처리
• 세션 검증

📌 세션 저장소로 Redis를 사용하는 이유

웹 서비스에서는 다음 두 가지 요청이 존재한다.

• 비인가 사용자 요청
• 인가된 사용자 요청 (세션 필요)

인가된 요청은 매번 다음 작업이 필요하다.

👉 “이 사용자의 세션이 유효한가?”

이 검증이 반복되면 성능에 큰 영향을 준다.

Disk 기반 DB의 문제

• 세션 조회 시 디스크 I/O 발생
• 반복 호출 시 병목 발생

Redis 사용 시

• 메모리 기반 → 즉시 조회
• 빠른 인증 처리 가능

결론

• 세션 저장소는 속도가 핵심
• Redis가 매우 적합

📌 Pub/Sub (메시지 브로커 역할)

Redis는 단순 저장소를 넘어
메시지 브로커 역할도 수행한다.

구조

• Publisher → 메시지 발행
• Subscriber → 메시지 구독

특징

• 특정 채널 기반
• 실시간 메시지 전달

활용

• 채팅 시스템
• 알림 시스템
• 이벤트 기반 처리

📌 메모리 관련 주의사항

1. 메모리 파편화 (Fragmentation)

메모리를 할당/해제하는 과정에서
중간중간 빈 공간이 발생한다.

문제

• 충분한 총 메모리가 있어도 연속된 공간이 없으면 할당 실패

결과

• 메모리 낭비
• 심하면 프로세스 종료 가능

2. Copy-On-Write 영향

Redis는 일부 작업에서
Copy-On-Write 방식을 사용한다.

특징

• 기존 데이터를 복사 후 수정

문제

• 순간적으로 메모리 사용량 증가 (최대 2배 이상 가능)

결론

• Redis는 항상 여유 메모리 확보 필수

📌 메모리 최적화 전략

TTL(Time To Live)

• 데이터 만료 시간 설정
• 자동 삭제 → 메모리 확보

데이터 관리

• 불필요한 데이터 제거
• 자주 사용되지 않는 데이터 정리

LRU 정책

• Least Recently Used
• 오래 사용되지 않은 데이터 제거

압축

• 데이터 크기 감소 → 메모리 절약

📌 장애 대응 및 데이터 유실 이슈

Redis는 고가용성을 위해
복제 및 클러스터링을 지원한다.

구조

• Master / Replica 구조

문제

• 장애 발생 시 일부 데이터 유실 가능

예:

• Master 장애 → Replica 승격
• 이 과정에서 최신 데이터 일부 손실 가능

이유

• 기본적으로 비동기 복제

📌 데이터 일관성 전략

방법

• replication lag 최소화
• 노드 간 네트워크 성능 확보
• 동기 복제 사용 고려 (성능 저하와 트레이드오프)

결론

• Redis는 성능 vs 데이터 정합성 트레이드오프 존재