캐시(Cache)

캐싱은 어디에 적용할 수 있을까?

  • 변화가 많지 않은 데이터를 매번 DB에서 데이터를 조회해서 보여주는 것이 비효율적인 경우
  • 자주 조회되는 데이터

캐시를 사용하면 얻는 점은?

  • 읽기(조회) 성능을 향상할 수 있다.
  • RDB의 경우, Disk에 접근해야 하기 때문에 상대적으로 연산 수행이 오래 걸린다. 반면 Redis와 같은 캐시는 메모리에서 동작하기 때문에 상대적으로 빠르게 연산을 수행할 수 있다.

무작정 캐시를 적용하면 좋을까?

  • 아무데서나 다 사용한다고 좋은 것은 아니다. 데이터가 업데이트될 때 마다 캐시도 함께 업데이트 해주어야 하기 때문이다. 캐시에 데이터가 과하게 쌓일 경우, side effect가 발생할 수 있다.

 

 

Ngrinder 설치 및 환경 설정

설치 : https://github.com/naver/ngrinder/releases

 

 

​ Ngrinder 실행

java -jar ngrinder-controller-3.5.6.war --port=8300

 

agent Management 실행

./run_agent.bat

 

 

Ver.

  • ngrinder-controller-3.5.6.war
  • ngrinder-agent : 3.5.6
  • Springboot 2.7.4
  • Java 11
<!-- cache -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
            <artifactId>ehcache</artifactId>
            <version>2.10.9.2</version>
        </dependency>

 

 

localCache(Ehcache) 실습

5000건의 공지사항 전체 데이터 조회를 조회하는 작업

GET /api/notices

캐시 적용 전

  • Duration : 1분
  • Vuser(가상 사용자) : 10

 

캐시 적용 후

  • TTL 20초로 설정
  • Vuser(가상 사용자) : 10
  • Duration : 1분

 

캐시 적용 후 수치 변화

  • 평균 TPS : 41.7 → 118.6 약 3개 개선
  • Peak TPS : 53.0 → 172.0
  • Mean Test Time : 221.09 ms → 74.7 ms 약 3배 단축
  • Exected Tests : 2134 → 6268 약 3배 실행

 

 

실제 공지사항 페이지를 조회하는 것 처럼 1-10page 랜덤 호출

Cache 적용 전

  • Vuser(가상 사용자) : 10
  • Duration : 1분

 

 

Cache 적용 후

  • TTL 20초로 설정
  • Vuser(가상 사용자) : 10
  • Duration : 1분
  • 보통 공지사항 데이터를 최신데이터를 위주로 보는 특성을 고려하여 캐싱처리는 5page 까지만 적용
  • 6page ~ 10page는 캐시 미적용

 

캐시 적용 후 수치 변화

  • 평균 TPS : 1595.9 → 1800.1
  • Peak TPS : 1980.5 → 2041.5
  • Mean Test Time : 5.68 ms → 5.06 ms
  • Exected Tests : 86750 → 98000

 

 

 

참고

 

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