레디스

개발 중 예상치 못한 Redis 메모리 초과 문제로 서버가 다운되는 경험을 했다.  테스트용으로 임시 서버를 두고 작업을 해두었던 터라, 잠깐의 시간 동안 Redis Memory가 가득 찰 일은 없겠다는 안일한 생각을 했다. 그래서 Redis의 maxmemory와 maxmemory-policy 설정을 따로 해두지 않았었다. 그러다보니 무제한으로 데이터를 저장할 수 있는 상태가 되었다. 그리고 서버가 꽝 터졌다. 이번 기회를 통해 Redis 설정을 최적화하는 과정을 공유해보고자 한다.  문제 상황개발 중이던 프로젝트에서, Redis를 사용해 방에 참가한 사용자 닉네임을 list 자료구조에 저장했다.  테스트 중, 클라이언트에서 소켓 이벤트를 잘못 처리해 엄청난 양의 데이터가 Redis로 흘러들어왔고, 순식..

문제 상황 실시간으로 베팅이 이루어지는 서비스이다. "만약 많은 사용자가 동시에 베팅을 진행할 경우, 동시성 문제가 일어나 데이터가 부정확해지는 것은 아닐까?" 고민을 하게 되었다. 구체적인 상황은 아래와 같다.1. 베팅을 하면 카운트가 올라간다. (베팅 참여자, 베팅한 금액)2. 카운트를 올리기 위해 데이터를 조회한다.3. 조회한 데이터에 증가 연산을 수행한다.4. 업데이트 된 데이터를 저장한다. 위 경우, 만약 두 명의 사용자가 데이터가 1인 시점에 접근해 각각 1씩 올려도 3이 아니라 2가 되는 동시성 문제가 발생하게 되는 것이다.   결론부터 이야기하면, 레디스와 레디스의 HINCRBY 명령어를 통해 원자성을 보장할 수 있었다. HINCRBY 명령어와 가상의 테스트 시나리오를 통해, 어떻게 동시성..

Redis는 단일 스레드(single-threaded) 기반으로 동작한다!레디스는 단일 스레드를 기반으로 동작한다.즉, 한번에 하나의 요청만 가능하다. 이는 하나의 명령을 처리하는 동안 다른 명령은 대기 상태로 머무르게 된다는 것을 말한다. Redis 명령어 처리 과정이 부분에서 내부 처리 과정을 이해해보는 것도 좋을 것 같다.Redis는 클라이언트의 요청을 처리할 때 두 가지 주요 단계를 거친다.processInputBuffer 단계Redis는 클라이언트로부터 들어오는 데이터를 입력 버퍼(input buffer)에 저장하고, 클라이언트가 보낸 패킷이 하나의 완전한 명령어로 완성될 때까지 이 버퍼에 쌓이게 된다.processCommand 단계패킷이 완전한 명령어로 완성되면, Redis는 processCo..

프로젝트에 레디스 Cache를 적용하며 많은 에러를 경험했습니다. 그리고 에러를 해결하며, 정확히 이해하지 못했던 개념들을 다시 되짚어볼 수 있었습니다.  레디스 Cache를 적용하며 겪은 에러는 크게 4가지인데, 하나씩 살펴보며 해결책과 관련 개념을 정리했습니다.   우선, 요구사항은 다음과 같았습니다.  서비스에서 이루어지는 메서드 들 중 findUsersById 를 통해 사용자 인증 과정을 거치게 했는데, 아래의 findUsersById 메서드에서 DB에 접근하는 횟수를 줄이는 것이 목표였습니다.public UserEntity findUsersById(Long userId){ return userRepository.findById(userId) .orElseThrow(()..