나는 Java에서 "캐시 목적으로" Redis나 Memcached를 되도록 사용하지 않길 권한다.
일단 서버 추가로 인한 운영부담
Network 대역폭 차지, Network 전송에 의한 Latency 증가
캐시 대상 객체 필드가 변경되었을 때직렬화 문제 발생 - 배포하는 도중에 예를들면 꼭 필요한 필드가 존재하지 않는 상황등 발생. 이게 제일 골치아픔.
이에 대한 해결책으로 Java 에는 다양한 Local Cache 솔루션들이 있다. 당연히 In Memory Local Cache이므로 성능은 엄청좋고, 직렬화 과정이 없으므로 객체 변경으로 인한 문제도 발생하지 않는다.
그중에서도 Local Cache를 하되, Update/Delete 시에 다른 Java instance들에게 해당 데이터를 evict 시키라고 신호를 주는 방식으로 정합성을 맞춰줄 수 있다. 물론 다른 서버들은 새로운 객체를 DB에서 다시 읽어야 한다. 하지만 이로인한 손실은 매우 작다. 매번 원격 캐시 Network 호출하는 것에 비하면 새발의 피.
(Infinispan 문서에서는 이런것을 Replication-Invalidation 모드라고 부르는 듯)
아래 글은 바로 HazelCast를 이용해 Update/Delete 동기화된 Local Cache를 구현하는 방법인데 나도 해봐야지~
안그래도 Infinispan으로 해보려고 맘먹고 있었는데.
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나는 Java에서 "캐시 목적으로" Redis나 Memcached를 되도록 사용하지 않길 권한다.
이에 대한 해결책으로 Java 에는 다양한 Local Cache 솔루션들이 있다. 당연히 In Memory Local Cache이므로 성능은 엄청좋고, 직렬화 과정이 없으므로 객체 변경으로 인한 문제도 발생하지 않는다.
그중에서도 Local Cache를 하되, Update/Delete 시에 다른 Java instance들에게 해당 데이터를 evict 시키라고 신호를 주는 방식으로 정합성을 맞춰줄 수 있다. 물론 다른 서버들은 새로운 객체를 DB에서 다시 읽어야 한다. 하지만 이로인한 손실은 매우 작다. 매번 원격 캐시 Network 호출하는 것에 비하면 새발의 피. (Infinispan 문서에서는 이런것을 Replication-Invalidation 모드라고 부르는 듯)
아래 글은 바로 HazelCast를 이용해 Update/Delete 동기화된 Local Cache를 구현하는 방법인데 나도 해봐야지~ 안그래도 Infinispan으로 해보려고 맘먹고 있었는데.
https://pkgonan.github.io/2018/10/hazelcast-hibernate-second-level-cache?fbclid=IwAR38_W2BETzmg5eZIBZRxvIz_Cgai7_PfM-WdibmzWvVunbJMtAzw7YfimQ