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소프트웨어 개발에서 캐싱의 개념을 이해합니다

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2025-01-30 06:29:09965검색
<: :> 캐싱 : 소프트웨어 응용 프로그램을위한 성능 부스터 캐싱은 소프트웨어 응용 프로그램의 속도와 효율성을 크게 향상시키는 강력한 기술입니다. 자주 액세스하는 데이터를 쉽게 사용할 수있는 위치에 저장하여 원래 소스에서 반복적으로 가져올 필요성을 최소화합니다. 이는 성능을 향상시키고 대기 시간을 줄이며 기본 데이터 소스의 부하를 밝게합니다. 캐싱은 확장 가능하고 반응 형 시스템을 구축하는 데 중요합니다 왜 캐싱을 구현 하는가? 캐싱을 구현하는 주된 이유는 성능 최적화입니다. 오늘날의 빠르게 진행되는 디지털 세계에서 사용자는 빠른 응답을 기대합니다. 캐싱은 데이터베이스 쿼리 및 외부 API 호출과 같은 계산적으로 비싼 작업을 최소화하여 응답 시간을 크게 줄입니다. 이로 인해 리소스 활용도 (CPU, 메모리, 네트워크 대역폭)가 향상되어 다른 중요한 작업을위한 리소스를 확보합니다. 궁극적으로 캐싱은 더 나은 사용자 경험에 기여합니다 응용 프로그램 계층을 가로 지르는 캐싱 캐싱 전략은 다양한 수준의 애플리케이션에서 구현할 수 있습니다.

클라이언트 측 캐싱 :

브라우저, 브라우저 캐싱, 로컬 스토리지 및 세션 스토리지와 같은 기술을 사용하여 데이터에 자주 액세스하는 데이터를 로컬로 저장합니다. 이로 인해 동일한 데이터에 대한 후속 요청 속도가 높아져 반복 서버 호출이 필요하지 않습니다. 예를 들어 캐싱 검색 결과, 소셜 미디어 프로파일 및 전자 상거래 제품 세부 사항이 있습니다.

서버 측 캐싱 : 서버는 캐싱 메커니즘을 사용하여 데이터베이스 및 기타 백엔드 시스템의 부담을 줄입니다. 여기에는 데이터베이스 쿼리, API 응답 및 파일 읽기의 결과를 캐싱하는 것이 포함됩니다. Redis 또는 Memcached와 같은 메모리 내 데이터 저장소는 일반적으로 서버 측 캐싱에 사용됩니다.

CPU 캐싱 :

최신 CPU는 내부 캐시를 사용하여 자주 액세스하는 지침 및 데이터를 저장하여 처리 속도를 추가로 가속화합니다.

이 기사는 클라이언트 측 및 서버 측 캐싱 구현에 중점을 둡니다 클라이언트 측 캐싱이 작동하는 방법
  • 클라이언트 측 캐싱 프로세스에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다 초기 요청 : 클라이언트는 서버에서 데이터를 요청합니다 데이터 검색 및 스토리지 : 서버는 요청을 충족시키고 클라이언트는 수신 된 데이터를 캐시에 저장합니다 (브라우저 캐시, 로컬 스토리지 또는 세션 스토리지). 후속 요청 :

    동일한 데이터에 대한 후속 요청의 경우 클라이언트는 먼저 캐시를 확인합니다. 데이터가 존재하는 경우 ( "캐시 히트") 직접 검색됩니다. 데이터를 찾을 수없는 경우 ( "캐시 미스") 클라이언트는 서버에 또 다른 요청을합니다.
  • 서버 측 캐싱이 작동하는 방법
  • Understanding the concept of caching in software developement 서버 측 캐싱은 비슷한 패턴을 따릅니다

    요청 처리 : 서버는 데이터 요청을 수신합니다 데이터 검색 및 스토리지 : 서버는 데이터를 검색하고 (예 : 데이터베이스에서) 캐시에 저장합니다 (예 : Redis, Memcached). 데이터 반환 :

    데이터는 클라이언트에게 전송됩니다 후속 요청 :

    후속 요청의 경우 서버는 먼저 캐시를 확인합니다. "캐시 히트"는 직접 데이터 리턴이 발생합니다. "캐시 미스"는 원래 소스 및 후속 캐싱에서 데이터 검색을 트리거합니다.
    1. 결론 효과적인 캐싱은 고성능의 확장 가능한 응용 프로그램을 구축하는 데 필수적입니다. 다양한 계층에서 캐싱을 전략적으로 구현함으로써 개발자는 응답 시간, 자원 활용 및 전반적인 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 캐싱 전략을 설계 할 때 특정 요구와 잠재적 인 트레이드 오프를 신중하게 고려해야합니다.

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