# Cache# Redis# 실전 가이드# Spring Boot

들어가며

지금까지 5편에 걸쳐 캐시 패턴을 다뤘습니다. 이번 마지막 편에서는 실전 시나리오별로 어떤 전략을 선택해야 하는지 정리합니다.

시나리오별 전략

1. 상품 상세 페이지

읽기가 대부분, 쓰기는 가끔
동시 조회가 많을 수 있음 (인기 상품)
잠깐 옛날 데이터 보여줘도 큰일 아님

항목	설정
패턴	Cache-Aside
TTL	30분
무효화	수정 시 삭제
Stampede 방지	분산락 + 캐시 워밍 (인기 상품)

2. 카테고리별 상품 목록

여러 상품을 묶어서 캐싱
상품 하나가 수정돼도 목록 캐시 무효화 필요
페이지네이션 고려 필요

항목	설정
패턴	Cache-Aside
TTL	10분 (상세보다 짧게)
무효화	상품 수정 이벤트로 카테고리 캐시 삭제
키 설계	category:{id}:page:{page}:size:{size}

3. 조회수 / 좋아요 수

쓰기가 매우 빈번
유실돼도 치명적이지 않음
정확한 실시간 값보다 성능이 중요

항목	설정
패턴	Write-Behind
Flush 주기	5초 (조절 가능)
유실 허용	최대 5초분
DB 부하	최소화

4. 사용자 세션 / 인증 정보

사용자별로 격리된 데이터
로그아웃/권한 변경 시 즉시 무효화 필요
보안상 민감할 수 있음

항목	설정
패턴	Cache-Aside (Redis가 Primary)
TTL	2시간 (비즈니스 요구사항에 따라)
무효화	로그아웃/권한 변경 시 즉시 삭제
키 설계	session:{sessionId}, user-sessions:{userId}

5. 실시간 랭킹

자주 변경됨
정렬된 데이터 필요
Redis Sorted Set이 적합

항목	설정
자료구조	Redis Sorted Set
TTL	없음 (스케줄러로 리셋)
특징	실시간 정렬, O(log N) 삽입/조회

6. 검색 결과

쿼리 조합이 다양함 (키워드, 필터, 정렬)
같은 검색어는 결과가 비슷함
인덱스 갱신 시 무효화 필요

항목	설정
패턴	Cache-Aside
TTL	5분 (검색 인덱스 갱신 주기 고려)
키 설계	쿼리 해시
무효화	TTL에 의존 (명시적 무효화 어려움)

7. 재고 (캐시 사용 주의)

🚨

재고는 정확성이 매우 중요합니다! 캐시 불일치가 치명적이므로 특별히 주의해야 합니다.

정확성이 매우 중요 (돈과 연결)
동시성 제어 필수
캐시 불일치가 치명적

항목	설정
패턴	분산락 + Write-Through
TTL	없음 또는 매우 짧게
무효화	변경 시 즉시 갱신
중요	DB 트랜잭션과 Redis 동기화

전략 선택 체크리스트

시리즈 총정리

패턴 선택 가이드

🌳

주요 사용 패턴은?

무효화 전략

전략	용도
TTL	모든 캐시의 기본 보험
명시적 삭제	수정 시 즉시 반영
이벤트 기반	연관 캐시 삭제
수동 무효화	관리자용, 긴급 대응

Stampede 방지

방법	특징
분산락	확실한 방지, 복잡도 높음
확률적 조기 만료	대부분 방지, 간단
캐시 워밍	Hot data에 효과적

마치며

⚠️

캐시는 강력하지만 양날의 검입니다. 잘못 사용하면 오히려 문제가 됩니다.

"캐시가 틀리면 얼마나 큰일인가?"

이 질문을 먼저 하세요

TTL은 보험

항상 설정하세요

갱신보다 삭제

동시성 문제 방지

Hot data는 특별 관리

분산락, 워밍 적용

정확성이 중요하면 캐시하지 마세요

재고, 잔액 등

💡

이 시리즈가 캐시 전략을 결정하는 데 도움이 되길 바랍니다!

시리즈 목차

예제 코드

ℹ️

전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

Pak Min gi

실전 시나리오별 캐시 전략 가이드