Redis 및 캐싱을 적용한 성능 개선

1. 문제 정의

1.1 성능 저하의 원인

• 반복 조회 : 동일한 쿼리가 다수의 클라이언트로부터 반복적으로 호출

• 대량 데이터 처리 : 쿼리에서 대량의 데이터 필터링

• DB 직접 접근 : 데이터베이스에 대한 직접 접근으로 인한 부하

1.2 대상 쿼리(쿼리 성능 현황)

1. findByConcertIdAndIsSoldOut: 특정 콘서트의 매진 여부 확인

2. findSchedule: 특정 콘서트 일정 정보를 조회

3. findAvailableSeatList: 특정 콘서트 일정의 예약 가능한 좌석 목록을 조회

4. countAvailableSeats: 특정 콘서트 일정의 예약 가능한 좌석 개수를 조회

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2. 해결 방안 : 캐싱 및 Redis 활용

2.1 캐싱 전략

• 콘서트(좌석) 정보조회

  • 읽기 많은 데이터 : 콘서트 정보

    • Read Through : 스케줄은 변경이 적고, 읽기 요청이 많으므로 적합

• 좌석 예약

  • 읽기 많은 데이터 : 예약 가능한 좌석 상태

    • Cache Aside : 좌석 상태는 자주 변경되므로, 데이터베이스에서 최신 상태를 가져오고 캐시를 갱신

  • 좌석 상태 업데이트 : 좌석 상태 변경

    • Write Through : 좌석 예약 시 캐시와 데이터베이스를 동시에 업데이트하여 일관성 보장

(1) Read Through

• 데이터 요청 시 캐시에 먼저 접근하며, 캐시에 데이터가 없으면 데이터베이스에서 조회 후 캐시에 저장

• 예시 코드

  @Cacheable(value = "concertScheduleCache", key = "#concertId + '-' + #isSoldOut")
  public List<ConcertSchedule> findByConcertIdAndIsSoldOut(Long concertId, boolean isSoldOut) {
      return concertScheduleRepository.findByConcertIdAndIsSoldOut(concertId, isSoldOut);
  }

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(2) Cache Aside

• 어플리케이션에서 직접 캐시를 관리하며, 캐시에 데이터가 없으면 DB에서 조회 후 캐시에 저장

• 예시 코드

  public long countAvailableSeats(Long concertId, LocalDate scheduleDate) {
      String key = "availableSeats:" + concertId + ":" + scheduleDate;
  
      // 캐시 조회
      Long cachedCount = redisTemplate.opsForValue().get(key);
      if (cachedCount != null) {
          return cachedCount;
      }
  
      // 캐시에 데이터가 없으면 DB에서 조회 후 저장
      long count = seatRepository.countAvailableSeats(concertId, scheduleDate);
      redisTemplate.opsForValue().set(key, count, 1, TimeUnit.HOURS);
  
      return count;
  }

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(3) Write Through

• 데이터를 데이터베이스에 쓰는 동시에 캐시에 저장

• 예시 코드

  public void updateSeatStatus(Long seatId, String status) {
      seatRepository.updateSeatStatus(seatId, status);
      redisTemplate.opsForValue().set("seat:" + seatId, status);
  }

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2.2 Redis를 활용한 캐시 최적화

(1) 캐시 TTL(Time-To-Live) 설정

• 데이터 유효 기간을 설정하여 캐시된 데이터가 오래 사용되지 않도록 함

• 예: countAvailableSeats 결과를 1시간 동안 캐싱

redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 1, TimeUnit.HOURS);

(2) 캐시 갱신

• 데이터 변경 시 캐시를 갱신하여 데이터 일관성 유지.

jpublic void updateSeat(Long seatId, String status) {
    seatRepository.updateStatus(seatId, status);
    redisTemplate.delete("seat:" + seatId); // 캐시 삭제
}