💾 [CS] Cache(캐시)란 무엇일까요?

📌 Intro.

• ↘︎ 캐시(Cache)는 자주 사용되거나 접근 속도가 중요한 데이터를 임시로 저장하여 더 빠르게 접근할 수 있도록 하는 메모리 공간 또는 저장소.

1️⃣ Cache(캐시)의 목적.

• 1️⃣ 성능 향상
  • ↘︎ 자주 사용되는 데이터를 빠르게 접근할 수 있도록 저장.
• 2️⃣ 지연 시간 감소(Latency Reduction)
  • ↘︎ 데이터베이스나 원격 서버와의 반복적인 요청을 줄여 응답 속도 개선.
• 3️⃣ 시스템 부하 감소
  • ↘︎ 동일한 요청에 대한 반복적인 처리 부하를 줄임.
• 4️⃣ 네트워크 트래픽 절감
  • ↘︎ 네트워크를 통한 반복 요청을 줄여 트래픽 절감.

2️⃣ Cache(캐시)의 작동 원리.

• 1️⃣ 캐시 미스(Cache Miss)
  • ↘︎ 필요한 데이터가 캐시에 존재하지 않을 때 발생.
  • ↘︎ 데이터 소스(예: 데이터베이스)에서 데이터를 가져와 캐시에 저장.
• 2️⃣ 캐시 히트(Cache Hit)
  • ↘︎ 필요한 데이터가 캐시에 존재할 때 발생.
  • ↘︎ 데이터를 소스 대신 캐스에서 가져옴.
• 3️⃣ 캐시 만료(Cache Expiration)
  • ↘︎ 캐시에 저장된 데이터가 설정된 시간(TTL: Time To Live)이 지나면 만료.
  • ↘︎ 새로운 데이터로 교체되거나 삭제됨.

3️⃣ 캐시의 유형.

• 1️⃣ 메모리 캐시 (In-Memory Cache)
  • ↘︎ 설명 : RAM(Random Access Memory)에 데이터를 저장.
  • ↘︎ 예시 : Redis, Memcached
• 2️⃣ 브라우저 캐시 (Browser Cache)
  • ↘︎ 설명 : 웹 브라우저가 웹 페이지의 자원(이미지, CSS, JavaScript 등)을 저장.
  • ↘︎ 예시 : 크롬, 파이어폭스의 캐시.
• 3️⃣ 디스크 캐시 (Disk Cache)
  • ↘︎ 설명 : 디스크의 일부를 캐시로 사용.
  • ↘︎ 예시 : 운영체제의 파일 시스템 캐시.
• 4️⃣ 데이터베이스 캐시 (Database Cache)
  • ↘︎ 설명 : 자주 조회되는 쿼리 결과를 캐시에 저장.
  • ↘︎ 예시 : MySQL Query Cache
• 5️⃣ 콘텐츠 전송 네트워크 (CDN Cache)
  • ↘︎ 설명 : CDN 서버가 정적 콘텐츠를 캐시하여 사용자에게 제공.
  • ↘︎ 예시 : Cloudflare, AWS CloudFront

4️⃣ 캐시 무효화(Cache Invalidation).

📌 캐시를 최신 상태로 유지하기 위한 방법:

• 1️⃣ 시간 기반 무효화 (Time-to-Live, TTL)
  • ↘︎ 캐시 데이터가 일정 시간이 지나면 자동으로 만료.
• 2️⃣ 수동 무효화 (Manual Invalidation)
  • ↘︎ 관리자가 특정 캐시 데이터를 수동으로 무효화.
• 3️⃣ Write-Through 캐싱
  • ↘︎ 데이터가 캐시에 저장되면서 동시에 원본 데이터베이스에도 저장.
• 4️⃣ Write-Back 캐싱
  • ↘︎ 데이터가 캐시에 먼저 저장되고, 나중에 원본 데이터베이스에 저장.

5️⃣ 캐시 알고리즘(Cache Algorithm).

• 1️⃣ LRU (Least Recently Used)
  • 가장 오래 사용되지 않은 데이터를 먼저 삭제.
• 2️⃣ LFU (Least Frequently Used)
  • 가장 적게 사용된 데이터를 먼저 삭제.
• 3️⃣ FIFO (First In First Out)
  • 먼저 들어온 데이터를 먼저 삭제.
• 4️⃣ Random Replacement
  • 임의의 데이터를 선택하여 삭제.

6️⃣ 캐시의 장점과 단점.

🎯 장점.

• ↘︎ 데이터 접근 속도 향상.
• ↘︎ 시스템 부하 감소.
• ↘︎ 네트워크 트래픽 절감.

🎯 단점.

• ↘︎ 캐시 일관성 문제 (Cache Consistency)
• ↘︎ 캐시 오염(Cache Pollution)
• ↘︎ 메모리 및 저장 공간 추가 필요,

7️⃣ 캐시 사용 사례.

• 1️⃣ 웹 애플리케이션.
  • ↘︎ 정적 리소스(이미지, CSS, JavaScript)를 캐시하여 빠른 로딩.
• 2️⃣ 데이터베이스.
  • ↘︎ 자주 실행되는 쿼리 결과를 캐시.
• 3️⃣ API 요청.
  • ↘︎ 반복되는 API 요청 결과를 캐시.
• 4️⃣ 브라우저 캐시.
  • ↘︎ 자주 방문하는 웹 페이지 리소스를 캐시.
• 5️⃣ CDN(Content Delivery Network)
  • ↘︎ 정적 콘텐츠를 사용자와 가까운 CDN 서버에 캐시.

8️⃣ 캐시와 관련된 용어.

• 1️⃣ 캐시 히트(Cache Hit) : 캐시에서 데이터를 성공적으로 가져옴.
• 2️⃣ 캐시 미스(Cache Miss) : 캐시에 데이터가 없어서 원본에서 가져옴.
• 3️⃣ TTL(Time to Live) : 캐시 데이터의 유효 기간.
• 4️⃣ Eviction(제거) : 오래된 캐시 데이터를 제거.

9️⃣ 캐시 전략 선택 기준.

• 1️⃣ 데이터 접근 패턴 : 자주 사용되는 데이터인지.
• 2️⃣ 일관성 요구사항 : 데이터 일관성이 중요한지.
• 3️⃣ 스토리지 비용 : 메모리 또는 디스크 비용 고려.
• 4️⃣ TTL(Time to Live) 설정 : 캐시 만료 시간.

🚀 결론.

• ↘︎ 캐시(Cache)는 시스템 성능과 응답 속도를 크게 향상시킬 수 있는 중요한 기술입니다.
• ↘︎ 적절한 캐싱 전략과 알고리즘을 사용하면 시스템의 부하를 줄이고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
• ↘︎ 그러나 캐시 일관성 문제와 오버헤드 등을 고려하여 설계해야 합니다.
• 🔑 핵심: “자주 사용되는 데이터를 더 빠른 저장소에 임시로 저장해두어 성능을 최적화한다.”