1. Elasticsearch란?Elasticsearch는 Apache Lucene(아파치 루씬) 기반의 Java 오픈 소스 분산 검색 엔진입니다. Elasticsearch를 통해 루씬 라이브러리(Java에서 개발한 정보 검색용 라이브러리)를 단독으로 사용할 수 있으며, 방대한 양의 데이터를 신속하게(거의 실시간) 저장, 검색, 분석을 수행할 수 있습니다. Elasticsearch는 검색을 위해 단독으로 사용하기도 하며, ELK(Elasticsearch/Logstash/Kibana) 스택으로 사용되기도 합니다. ELK 스택은 다음과 같습니다.Logstash : 다양한 소스(DB, csv 파일 등)의 로그 또는 트랜잭션 데이터를 수집, 집계, 파싱 하여 Elasticsearch로 전달Elasticsearc..

0. 들어가기 전이전 글에서는 캐시의 정의와 다양한 캐시 전략에 대해 다뤘습니다.자세한 내용이 궁금하신 분들은 아래 링크를 참고해 주세요. https://young-code.tistory.com/39#2.%20캐싱%20전략%20패턴%20종류-1 [Redis] 캐시를 통해 읽기 성능 향상하기 (1)1. 캐싱캐시 전략은 웹 서비스 환경에서 시스템 성능 향상을 기대할 수 있는 중요한 기술입니다. 일반적으로 캐시는 메모리를 사용하기 때문에 데이터베이스보다 훨씬 빠르게 데이터를 응답할young-code.tistory.com 이번 글에서는 제가 프로젝트에서 캐시를 적용한 방법을 공유하려고 합니다. 1. 캐싱할 데이터캐시는 조회는 빈번하지만 쓰기는 자주 발생하지 않는 데이터를 저장할 때 가장 효율적입니다. 성능 테스..

1. 캐싱캐시 전략은 웹 서비스 환경에서 시스템 성능 향상을 기대할 수 있는 중요한 기술입니다. 일반적으로 캐시는 메모리를 사용하기 때문에 데이터베이스보다 훨씬 빠르게 데이터를 응답할 수 있어 이용자에게 빠르게 서비스를 제공할 수 있습니다. 하지만 기본적으로 RAM의 용량은 커봐야 16 ~32G 정도라, 데이터를 모두 캐시에 저장해 버리면 용량 부족 현상이 일어나 시스템이 다운될 수 있습니다. 따라서 어느 종류의 데이터를 캐시에 저장할지, 얼마큼 데이터를 캐시에 저장할지, 얼마나 오래된 데이터를 캐시에서 제거하는지에 대한 '지침 전략'을 숙지할 필요가 있습니다. 💡 참고캐시를 효율적으로 이용하기 위해서는 캐시에 저장할 데이터의 특성도 고려해야 합니다.예를 들어 자주 조회되는 데이터, 결과값이 자주 변동..

0. 들어가기 전현재 진행 중인 프로젝트에는 SNS 기능이 있으며, 게시물에 조회 수와 좋아요 기능이 포함되어 있습니다. 조회 수는 데이터의 신뢰성이 크게 중요하지 않다고 생각되지만, 좋아요 수는 사용자 경험에 큰 영향을 미칠 수 있어 동시성 문제를 해결하며 성능을 최적화하려고 합니다. 이를 위해 낙관적 락, 비관적 락, 레디스가 떠오르는데, 개인적으로 낙관적 락 직접 확인해 보는 것이 좋을 것 같아 확인해보려 합니다. Jmeter로 성능 테스트를 진행할 예정입니다. 👉 Redis 고려 이유In-Memory DB이다.Redis는 In-Memory DB이기 때문에 IO 작업이 훨씬 빠를 것이라 생각했습니다.Redis 6.0부터는 Network IO가 추가되었다.Redis 6.0에서는 IO만 담당하는 Th..

1. Lock이란?여러 커넥션에서 동시에 동일한 자원을 요청할 경우 순서대로 하나의 커넥션만 변경할 수 있게 해주는 기능입니다. 📌 참고락을 이해할 때 '락을 획득한다'라는 의미를 '외부에서 잠금을 건다.' 라는 의미로 이해했습니다. 외부에서 잠금을 거는 것이 아니라 '내가 방으로 들어가서 내가 방문을 잠그는 것'의 관점으로 이해하니 더 쉽게 이해할 수 있었습니다.  2. Lock의 종류락의 종류는 크게 다음과 같은 2가지 종류로 나뉩니다.공유 Lock (Shared Lock, Read Lock, S-Lock)베타 Lock (Exclusive Lock, Write Lock, X-Lock) a. 공유 Lock (Shared Lock, Read Lock, S-Lock)공유 Lock은 데이터를 변경하지 않는..