인프런 커뮤니티 질문&답변

희종님, 안녕하세요!

말씀하신대로 최초에는 캐시된 데이터가 아예 없으므로, request collapsing이 동작하지 않습니다.

이를 해결하기 위해서는,

별도의 프로세스에서 캐시를 미리 초기화해둘 수도 있고,

동시 요청 시점에 갱신할 요청만 분산락을 잡아둔 뒤, 다른 동시 요청들은 락을 획득한 요청이 캐시를 갱신할 때까지 기다리는 전략으로 만들 수도 있습니다.

그런데 정말 이렇게까지 구성해야 하는지도 고민해볼 수 있을 것 같습니다.

최초 요청 시점부터 트래픽이 확 몰릴 수 있다면 이러한 전략들이 의미 있겠지만,

그래도 찰나의 시간에 첫 요청이 끝나서 캐시에 데이터를 적재해둘 것이라 정말 의미가 있을지 검토해봐도 좋을 것 같네요.

상황에 알맞게 전략을 만들어가면 충분할 것 같습니다!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 윤희종님.

레디스에서 캐시 미스가 발생할 경우, request collapsing이 제대로 동작하지 않는 상황에 대해 질문 주셨습니다. 이러한 상황을 개선하기 위해 고려할 수 있는 몇 가지 방법을 소개해 드리겠습니다.

1. 캐시 미스 전략 설정:

   • 요청이 캐시에서 누락될 경우, 동일한 데이터 요청에 대해 우선순위를 높이는 전략을 설정하여 collapsing을 활성화할 수 있습니다.
     
   • 미스가 발생한 경우에도 여러 개의 동일한 요청이 병합되어 하나의 외부 요청으로 변환되도록 처리할 수 있도록 설계합니다.
     

2. 장기적 캐시 정책 사용:

   • 주기적인 데이터 빈도 분석을 통해 자주 요청되는 데이터는 미리 캐싱되도록 하고, 캐시 만료 시간을 적절하게 설정하는 방법이 있습니다.
     
   • 이를 통해 데이터 미스 상황을 줄이고, 효율적인 캐싱을 구현할 수 있습니다.
     

3. 서버 사이드에서의 요청 큐 적용:

   • 서버 측에서 요청 큐를 사용하여 동일한 요청이 여러 번 발생할 경우, 하나의 요청으로 묶어 처리하는 방법을 고려할 수 있습니다.
     
   • 이는 캐시 미스 시에도 collapsing 효과를 기대할 수 있는 방법입니다.
     

4. Async Request Handling:

   • 비동기 요청 관리를 통해 서버는 데이터 준비가 완료되기 전까지 요청을 처리 대기할 수 있으며 이상적인 collapsing 환경을 제공합니다.
     

관련하여 여러분이 참조할 만한 링크는 아래와 같습니다:
- Redis Cache Efficacy and Management (게시글 제목)

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