인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요. 좋은 질문 주셨네요.

Redis도 싱글스레드이기 때문에 요청이 몰리면, 줄을 서는 것은 동일합니다.(RDB는 Lock으로 대기를 하는 거지만, 줄을 서는 것은 동일합니다.)

다만, 이 둘 간의 처리 속도는 상당히 차이가 납니다.

• RDB: Lock 획득과 대기, Lock 해제 + Disk 쓰기(or WAL 기록) --> 수십 ~ 수백 마이크로초(µs) 소요

• Redis INCR: 메모리 연산 1회 --> 수백 나노초(ns) 소요

• (참고) 1 마이크로초 = 1,000 나노초

속도 차이가 100배~1000배 수준이라, 같은 수만 건을 처리할 때 RDB가 병목이 될 가능성이 더 큽니다.

물론 Redis도 감당 못 할 수준의 트래픽(초당 수백만 건 이상)이라면 뭔가 튜닝이 필요합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. portal.bj님.

좋아요 또는 조회수와 같은 단순 카운트 처리에서 Redis가 선호되는 이유에 대해 아주 좋은 질문을 주셨습니다. 실제로 이러한 카운트 작업에 RDBMS가 아닌 Redis를 사용하는 이유는 성능과 효율성에 큰 차이가 있기 때문입니다.

Redis 사용의 이유:

1. 메모리 기반의 데이터 저장소: Redis는 메모리 기반의 데이터베이스로, 데이터의 접근 속도가 매우 빠릅니다. 따라서 수많은 INCR 연산을 동시에 처리하는 데 있어 탁월한 성능을 보입니다.

2. 단일 스레드 모델: Redis는 단일 스레드로 작동하며, 이를 통해 데이터의 일관성과 동시성 문제를 효율적으로 해결합니다. 이는 특히 카운터처럼 잦은 갱신이 필요한 데이터에 유리합니다.

3. 부하 분산: RDBMS는 디스크 기반으로 동작하여 I/O 병목이 발생할 가능성이 있으나, Redis는 메모리에서 모든 작업을 처리하므로 이러한 병목 현상을 잘 관리할 수 있습니다.

4. 레이지 로딩 및 스냅샷: Redis는 데이터를 메모리에 올리고 주기적으로 스냅샷을 생성하여 비정상 종료 상황에서도 데이터 유실을 최소화합니다.

병목 현상에 대해:

INCR 명령어가 수만 개의 요청을 처리할 때 발생할 수 있는 병목 현상이 완전히 없는 것은 아닙니다. 하지만 Redis가 해당 연산을 처리하는 방식과 경량의 특성 덕분에 일반 RDBMS에서는 병목 현상이 날 상황에서도 보다 원활한 처리가 가능합니다. 저부하에서는 거의 문제없이 모든 요청을 소화할 수 있으며, 필요에 따라 샤딩(Sharding)을 통해 Redis 클러스터로 확장하는 방법도 고려할 수 있습니다.

질문하신 내용과 관련해 병목 현상 해결 방법 및 Redis 사용에 대한 더 많은 정보를 제공받을 수 있는 기존 질의응답을 확인해 보시면 유용할 것입니다:

• Redis Container 해킹: 이번 게시물에서는 Redis의 강점과 보안 설정에 관한 팁을 확인하실 수 있습니다.
  

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