캐싱 개념 및 필요성

캐시(Cache)란?

자주 사용하는 데이터를 더 빠른 저장소(Redis 등)에 임시로 저장해 재사용하는 것이다.

DB나 외부 API 호출 없이 메모리에서 즉시 응답 가능하다.

 

왜 캐시를 보조로 사용하고 DB에는 원본을 저장할까?

캐시는 임시 저장소라서 데이터가 사라질 수 있고, 모든 데이터를 다 저장하기엔 메모리 비용이 크기 때문이다.
그리고 정확한 원본 데이터 저장은 DB가 더 잘하기 때문에,
캐시는 주로 자주 사용하는 일부 데이터만 빠르게 꺼내기 위해 보조로 사용한다.

 

캐싱의 필요성

문제	캐시 도입 후 효과
반복적인 DB 조회	✅ 캐시로 응답 속도 10~100배 향상
외부 API 호출 지연	✅ API 응답 캐시로 비용 절감
트래픽 폭증 시 서버 부하	✅ 캐시로 병목 완화
인기 게시글/상품 조회	✅ 캐시로 빠른 응답 제공

 

캐시의 유형

구분	설명	예시
로컬 캐시(Local Cache)	애플리케이션 내부 메모리에 저장	ConcurrentHashMap, Caffeine
분산 캐시(Distributed Cache)	외부 서버에 저장해 여러 인스턴스가 공유	Redis, Memcached

 

캐시 전략

전략	설명	특징
Write-through	DB에 쓰는 동시에 캐시도 갱신	데이터 일관성 ↑
Write-back	캐시에 먼저 쓰고, 나중에 DB 반영	속도 ↑, 위험도 ↑
Cache-aside (Lazy Loading)	요청 시 캐시 확인 → 없으면 DB 조회 후 캐시 저장	가장 일반적
Cache Invalidation	데이터 변경 시 캐시 삭제 또는 갱신	일관성 유지 핵심