Redis는 일반적인 캐싱 전략을 구현합니다.

인터넷 기술이 지속적으로 발전하면서 데이터 처리 및 전송이 더욱 중요해지고 있으며, 성능을 최적화하는 중요한 수단으로 캐싱 기술이 더욱 주목받고 있습니다. 고성능 캐시 데이터베이스인 Redis는 웹 애플리케이션의 성능과 효율성을 향상시키는 데 자주 사용됩니다. 이 문서에서는 Redis가 일반적인 캐싱 전략을 구현하는 방법을 소개합니다.

1. 캐시 무효화 전략

캐시 무효화는 캐시에 저장된 데이터가 시간이나 기타 이유로 만료되었음을 의미합니다. 데이터의 실시간 특성을 보장하려면 캐시 무효화 정책을 설정해야 합니다. Redis는 시간 무효화 전략, 공간 무효화 전략, 활성 무효화 전략을 포함한 여러 캐시 무효화 전략을 제공합니다.

시간 만료 정책: 이 만료 정책은 캐시된 데이터의 시간 초과 기간을 지정합니다. Redis에서는 Expire 명령을 사용하여 캐시된 데이터의 만료 시간을 설정할 수 있습니다. 캐시된 데이터가 만료 시간을 초과하면 Redis는 자동으로 캐시에서 데이터를 삭제합니다.

공간 무효화 정책: 이 무효화 정책은 캐시된 데이터가 차지하는 공간의 양을 지정합니다. Redis에서는 MaxMemory 명령을 사용하여 캐시의 최대 메모리 사용량을 설정할 수 있습니다. Redis 메모리 사용량이 최대 메모리 설정에 도달하면 Redis는 LRU 알고리즘에 따라 가장 최근에 사용된 캐시 데이터를 자동으로 삭제합니다.

활성 무효화 전략: 이 무효화 전략은 개발자가 정의한 무효화 전략입니다. 실제 응용 프로그램에서는 활성 실패를 달성하기 위한 비즈니스 요구 사항을 기반으로 목표 실패 전략을 공식화할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 데이터를 수정하면 프로그램을 통해 Redis에 해당 캐시 데이터를 삭제하도록 알릴 수 있어 캐시된 데이터의 실시간 특성을 보장할 수 있습니다.

2. 캐시 분석 전략

캐시 분석은 다수의 동시 요청이 캐시에는 없지만 데이터베이스에는 존재하는 데이터에 동시에 액세스하는 것을 의미합니다. 이 경우 데이터베이스에 심각한 스트레스가 가해져 성능 저하가 발생합니다. 캐시 고장을 방지하기 위해 다음 전략을 사용할 수 있습니다.

지연 로딩 전략: 이 전략은 데이터 캐시 설정을 두 단계로 나눕니다. 먼저 Redis에서 해당 캐시 데이터를 검색합니다. 찾을 수 없으면 null 값을 반환합니다. 그런 다음 백그라운드 작업은 데이터베이스의 데이터를 비동기적으로 쿼리하고 쿼리된 데이터를 캐시에 씁니다. 이 전략을 사용하면 캐시 침투를 피할 수 있지만 캐시 침투 문제가 발생할 수 있습니다.

사전 로드 전략: 이 전략은 데이터 캐시를 미리 로드하는 것입니다. 즉, 애플리케이션이 시작될 때 데이터가 캐시에 사전 로드됩니다. 이 전략은 캐시 침투를 효과적으로 방지할 수 있지만 초기화 비용이 더 높아집니다.

3. 캐시 침투 전략

캐시 침투는 존재하지 않는 데이터를 쿼리하는 것을 의미합니다. 이 경우 쿼리는 캐시를 거치지 않고 데이터베이스로 직접 이동됩니다. 캐시는 데이터를 반환할 수 없으므로 이러한 쿼리는 데이터베이스에 과도한 로드를 유발합니다. 캐시 침투를 방지하기 위해 다음 전략을 채택할 수 있습니다.

빈 캐시 전략: 이 전략은 존재하지 않는 데이터를 쿼리할 때 Redis에서 null 값을 반환하는 것입니다. 이렇게 하면 캐시 침투를 피할 수 있지만 캐싱 문제가 발생합니다. 고장 전략의.

Bloom 필터 전략: 이 전략은 Bloom 필터의 원리를 기반으로 하며 비트 배열을 사용하여 데이터가 캐시에 존재하는지 기록합니다. 존재하지 않는 데이터를 쿼리할 때 해당 데이터가 비트 배열에 없으면 바로 null 값이 반환됩니다. Bloom 필터는 낮은 오류율로 데이터 존재 여부를 판단할 수 있으므로 캐시 침투를 효과적으로 방지할 수 있습니다.

4. 캐시 눈사태 전략

캐시 눈사태는 캐시가 유효하지 않을 때 동시에 많은 수의 동시 요청이 캐시에 액세스하여 데이터베이스에 과도한 압력을 가하고 결국 시스템이 충돌하는 것을 의미합니다. 캐시 사태를 방지하기 위해 다음 전략을 채택할 수 있습니다.

분산 캐시 전략: 이 전략은 여러 Redis 노드를 통해 캐시 압력을 분산시키는 것입니다. 분산 캐시에서는 인접한 노드가 서로 다른 데이터 세트를 담당하므로 단일 실패 지점과 캐시 사태를 방지합니다.

세련된 시간 만료 전략: 이 전략은 캐시된 데이터의 만료 시간을 분산시키는 것입니다. 즉, 캐시 만료 시간 창을 줄이기 위해 캐시된 데이터마다 만료 시간을 다르게 설정하는 것입니다. 예를 들어, 캐시된 데이터가 1,000개이고, 각 데이터의 만료 시간을 일정 범위 내에서 무작위로 설정한다면, 특정 시점에 대량의 캐시된 데이터가 실패하더라도 캐시 애벌런치 문제가 발생하지 않습니다. .

요약하자면 Redis는 다양한 캐싱 전략 구현 방법을 제공합니다. 실제 애플리케이션에서는 비즈니스 요구 사항에 따라 적절한 캐싱 전략을 선택하여 애플리케이션 성능과 효율성을 최적화할 수 있습니다.

위 내용은 Redis는 일반적인 캐싱 전략을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!