Spring Boot의 캐싱을 통해 백엔드 성능 향상
- Barbara Streisand원래의
- 2024-11-15 17:11:02318검색
오늘날에는 애플리케이션 성능이 매우 중요합니다. 사용자는 빠른 응답 시간을 기대하며, 특히 대기 시간이 사용자 경험을 좌우할 수 있는 트래픽이 많은 애플리케이션에서는 더욱 그렇습니다. 캐싱은 특히 반복적이거나 비용이 많이 드는 데이터 검색 작업을 처리할 때 백엔드 성능을 향상시키는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 이 게시물에서는 Spring Boot를 사용한 캐싱에 대해 알아보고 애플리케이션 속도를 높이기 위한 다양한 캐싱 전략과 구현 팁에 대해 논의하겠습니다.
캐싱이 필요한 이유
캐싱을 사용하면 애플리케이션이 데이터를 임시로 저장할 수 있으므로 데이터베이스나 외부 서비스에서 자주 액세스하는 데이터를 검색하는 데 필요한 시간이 줄어듭니다. 직접적인 데이터베이스 액세스를 줄임으로써 캐싱은 서버 로드를 낮추고, 네트워크 사용을 최적화하며, 가장 중요한 것은 응답 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.
캐싱의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 정적이거나 거의 변경되지 않는 데이터를 반복적으로 가져오는 경우
- 복잡하고 비용이 많이 드는 계산 결과를 처리합니다.
- 사용자 세션 또는 인증 토큰을 저장합니다.
- Spring Boot에서 캐싱 설정
Spring Boot를 사용하면 @EnableCaching 주석을 활용하고 캐시 관리를 위한 간단한 추상화를 제공하여 애플리케이션에 캐싱을 쉽게 추가할 수 있습니다.
1단계: Spring Boot 애플리케이션에서 캐싱 활성화
시작하려면 기본 애플리케이션 클래스에 @EnableCaching을 추가하여 캐싱을 활성화하세요.
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
이를 통해 Spring의 캐싱 인프라가 활성화되어 캐시 항목을 관리하는 메서드에 대한 캐싱 주석을 찾을 수 있습니다.
2단계: 캐시 공급자 추가
Spring Boot는 다음을 포함한 다양한 캐시 공급자를 제공합니다.
ConcurrentHashMap(기본값): 간단한 애플리케이션이나 로컬 캐싱에 적합합니다.
Ehcache: Java 애플리케이션을 강력하게 지원하는 인기 있는 인메모리 캐시입니다.
Redis: 네트워크로 연결된 인메모리 데이터 구조 기능으로 인해 분산 애플리케이션에 이상적입니다.
헤이즐캐스트, 카페인, 멤캐시드 등
여기서는 Redis를 캐시 공급자로 사용해 보겠습니다. pom.xml에 Redis 종속성을 추가합니다.
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
application.properties 파일에서 Redis 서버 연결을 구성합니다.
spring.cache.type=redis spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379
참고: 로컬 시스템에서 Redis가 실행 중이거나 클라우드 Redis 서비스에 연결되어 있는지 확인하세요.
3단계: 캐시 주석 적용
캐싱을 활성화하고 공급자를 구성하면 캐싱의 이점을 활용하는 메서드에 캐싱 주석을 적용할 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 주석은 @Cacheable입니다.
@Cacheable의 예
결과를 캐시에 저장하려면 메서드에 @Cacheable을 사용하세요. 다음은 사용자 데이터를 가져오는 서비스를 사용하는 예입니다.
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
이 예에서는 getUserById 메소드가 캐시되어 userId별로 "users" 캐시에 사용자 개체를 저장합니다. 동일한 userId를 사용한 후속 호출은 시뮬레이션SlowService() 지연을 우회하여 캐시된 값을 반환합니다.
@CachePut 및 @CacheEvict 사용
@CachePut: 메소드 실행을 건너뛰지 않고 캐시를 업데이트합니다.
@CacheEvict: 캐시에서 항목을 제거하여 캐시된 데이터를 최신 상태로 유지하는 데 유용합니다.
예를 들어 사용자를 업데이트하거나 삭제할 때 @CacheEvict를 사용하세요.
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
캐싱 전략
캐싱을 최대한 활용하려면 올바른 캐싱 전략을 선택하는 것이 중요합니다. 고려해야 할 몇 가지 접근 방식은 다음과 같습니다.
1. TTL(Time-to-Live) 캐싱
설정된 기간이 지나면 자동으로 만료되도록 캐시 항목의 TTL을 구성합니다. 이렇게 하면 오래된 데이터가 캐시에 남아 있는 것을 방지할 수 있으며, 이는 자주 업데이트되는 데이터에 특히 유용합니다.
Redis에서는 구성에서 다음과 같이 TTL을 설정할 수 있습니다.
spring.cache.type=redis spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379
2. 캐시 배제 패턴
이 패턴에서 애플리케이션은 데이터베이스에서 데이터를 검색하기 전에 캐시를 확인합니다. 데이터가 캐시에서 발견되지 않으면("캐시 누락") 데이터베이스에서 가져와서 결과를 캐시하고 반환합니다. 이는 일반적인 접근 방식이며 @Cacheable을 사용하여 간단하게 구현할 수 있습니다.
3. Write-through 및 Write-Behind 캐싱
Write-through: 캐시가 데이터베이스와 동시에 업데이트됩니다.
Write-behind: 캐시는 즉시 업데이트되지만 데이터베이스는 나중에 일괄 업데이트됩니다.
이러한 접근 방식은 캐시와 데이터베이스 간의 데이터 일관성을 원할 때 유용합니다.
캐시 성능 모니터링
캐시 성능을 모니터링하여 예상되는 이점을 제공하는지 확인하는 것이 중요합니다. 캐시 적중, 누락 및 제거를 추적하여 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 모니터링을 위한 일반적인 도구는 다음과 같습니다.
- Redis CLI: Redis 캐시 적중/실패를 실시간으로 모니터링합니다.
- Spring Boot Actuator: 모니터링 및 관리를 위한 캐시 지표를 노출합니다.
- Prometheus 및 Grafana: Redis 및 Spring Boot 측정항목을 추적하고 시각화합니다.
피해야 할 일반적인 캐싱 함정
- 너무 많은 데이터 캐싱: 지나치게 큰 데이터를 캐싱하면 메모리 사용량이 높아져 성능 향상이 무효화될 수 있습니다.
- 간헐적인 액세스: 거의 액세스하지 않는 데이터를 캐싱하면 검색 시간이 크게 줄어들지 않으므로 가치가 없을 수 있습니다.
- 오래된 데이터 문제: 데이터가 자주 변경되는 경우 오래된 정보가 제공되지 않도록 TTL을 설정하세요.
캐싱은 백엔드 성능을 향상시키는 강력한 도구이며 Spring Boot를 사용하면 쉽게 구현할 수 있습니다. @Cacheable, @CacheEvict와 같은 캐싱 주석을 활용하고 적절한 캐싱 전략을 사용하면 응답 시간을 크게 줄이고 서버 로드를 낮추며 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. Redis, Ehcache 또는 다른 캐시 제공업체를 사용하든 캐싱은 모든 고성능 애플리케이션에 귀중한 추가 기능입니다.
Spring Boot 애플리케이션에서 캐싱 실험을 시작하고 성능이 향상되는 것을 지켜보세요!
위 내용은 Spring Boot의 캐싱을 통해 백엔드 성능 향상의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!