사용자가 많아지고 트래픽이 많아질고 시스템 스케일링이 필요해지는 시점이 오면 데이터베이스 캐싱에 대한 고민을 하게된다.
이번 포스팅에서는 데이터베이스 캐싱 전략에 대해 알아보고자 한다
먼저 들어가기에 앞서 Cache Hit을 알아보자
Cache hit 이란?
찾으려는 데이터가 캐쉬에 저장되어 있어 데이터베이스를 거치지 하고 캐쉬에서 바로 데이터를 가져오는 형태.
Cache hit이 많이 발생할수록 데이터 베이스에 대한 부담이 줄어든다.
Cache-Asdie
일반 적인 형태의 캐쉬로 어플리케이션이 캐쉬업데이트 업데이트 담당.
캐쉬에 먼저 쿼리문을 보내고 캐쉬에 데이터가 없을시 데이터베이스에서 데이터를 가져온후 캐쉬에 데이터를 업데이트 한다
장점:
1. 데이터베이스 데이터 모델과 캐쉬의 데이터 모델이 다르게 저장 가능
2. 캐쉬 서버가 다운되도 데이터베이스에서 데이터를 가져올수있다.
3. Lazy Loading
단점:
1. 데이터와 캐쉬간의 데이터 불일치 발생 가능성. (Time to live 값을 설정하거나 캐쉬를 무효화하는 전략 수립 필요)
2. 어플리케이션이 캐쉬관리 담당
Read-Through (동기적 처리)
캐쉬에 데이터가 없으면 원본 데이터 소스에 접근해서 데이터를 가져오고 캐쉬에 저장
장점:
1. Lazy Loading
2. 어플리케이션이 캐쉬를 관리하지 않음
단점:
1. 최초로 데이터를 요청한 사람의 응답속도가 느림.
Write-Through (동기적 처리)
캐쉬가 데이터베이스와 어플리케이션 사이에 위치하고 있고 캐쉬에 데이터를 저장하고 데이터베이스 이어서 바로 저장.
Read through 전략과 같이 이용되면 Cache Hit 확률을 높일수 있다.
장점:
1. Write-Behind 보다 데이터 유실 위험 적음
단점
1. 캐쉬와 데이터베이스에 동시에 저장하기때문에 느린 쓰기 속도
Write-Behind (비동기적 처리)
캐쉬에만 데데이터를 저장하고, 데이터 소스에는 별도의로 주기적으로 저장하는 방식
장점:
1. Write-Through 보다 향상된 쓰기 속도
2. 데이터베이스에 대한 부담을 줄일
단점
1. Cache 가 다운되면 데이터 유실 위험