Redis (Remote Dictionary Server)에 대해 알아보자!

1) Redis (Remote Dictionary Server)

 

(1) 등장 배경

• 보통 서비스 규모가 커지면서 필연적으로 발생하게 되는 과도한 DB 연결과 방대해지는 DB의 사이즈로 인해 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 캐시를 사용한다.

 

• 캐시는 휘발성 데이터로 용량이 크진 않지만 데이터를 읽고 쓰는 속도가 굉장히 빠르므로 자주 요청되는 데이터만을 저장하여 활용한다.

 

• 파레토의 법칙에 따르면 전체 요청의 80%는 고작 20%의 사용자에 의해 발생하게 되는데 대부분의 요청은 적은 수의 사용자에 의해 발생하는 비슷한 요청일 것이다.

 

• 따라서, 이러한 요청 데이터들을 캐시로 저장하여 빠르게 읽고 쓸 수 있다면 좋은 성능의 애플리케이션을 제공할 수 있게 된다.

 

• 이러한 이유로 고가용성 In-Memory 데이터베이스인 Redis가 등장하게 되었다.

 

(2) Redis란

• Redis는 “Remote Dictinary Server”의 약자로 Key-Value 형식의 인 메모리 데이터베이스로 비관계형 데이터베이스인 NoSQL이다.

 

• 물론, Cassandra나 HBase와 같이 NoSQL DBMS로 분류되기도 하지만 MemCached와 같은 In-Memory 솔루션으로 분리되기도 한다.

 

• 디스크가 아닌 메모리에 데이터를 저장하므로 빠른 읽기 (Read)와 쓰기 (Write) 속도를 보장하기 때문에 주로 RDBMS의 캐시 솔루션으로 사용되어진다.

 

• 라인, 삼성전자, 네이버, StackOverflow, 인스타그램 등 여러 IT 대기업에서도 사용하는 검증된 오픈소스 솔루션이다.

 

(3) Redis 특징

 

① 다양한 자료구조를 지원

• 다른 In-Memory 데이터베이스인 Memcached와는 다르게 String, List, Set, Sorted Set, Hash 등 다양한 자료구조를 지원한다.

 

• 주로, String과 Sorted Set을 많이 사용한다.

 

② 인 메모리 데이터베이스

• 데이터를 디스크가 아닌 메모리에 저장하기 때문에 속도가 매우 빠르다.

 

• 데이터를 메모리에 저장하고 메모리는 휘발성이기 때문에 데이터가 유실되지 않도록 디스크에 저장하는 Persistent (영구 보관) 기능을 제공한다.

 

③ Single Thread로 동작

• 한 번에 여러 클라이언트의 요청을 수행할 수 없다.

 

• 한 클라이언트가 오래 걸리는 작업을 요청하면 장애가 발생할 수 있다.

 

• 물론, 멀티 스레드로 동작하기 위한 모듈을 설치하여 멀티 스레드로 동작하게끔 할 수 있다.

 

④ HA 구성

• 여러 대의 서버로 Master-Slave 형태로 구성하여 데이터의 분실 위험을 없애주며 Snapshot 기능을 제공하여 메모리의 내용을 해당 시점으로 복구할 수 있다.

 

(4) 사용 용도

 

① Message Queue (Message Broker)

• Redis는 Publish-Subscribe 패턴을 사용하여 1:N 형태의 메세지 브로커로 사용할 수 있고, 이를 통해 이벤트 기반 시스템에서 메세지를 효율적으로 전파하고 처리할 수 있다.

 

→ Publish/Subscribe 구조에서 사용되는 큐를 일반적으로 Topic 이라고 한다.

 

② Caching

• 데이터베이스나 다른 데이터 저장소에서 가져온 데이터를 메모리에 저장하고 빠르게 검색할 수 있는 뛰어난 캐싱 메커니즘을 제공하여 캐시 서버로 활용할 수 있다.

 

• Redis를 캐시 서버로 활용함으로써 웹 애플리케이션과 같은 시스템의 성능을 향상시키고 데이터베이스 부하를 줄일 수 있다.

 

③ Lock & Synchronization

• Redis는 분산 시스템에서 동기화와 잠금 메커니즘을 구현하는데 사용될 수 있고, 대표적으로 Lettuce, Redisson 라이브러리가 있다.

 

④ Session Store

• Redis는 세션 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있고, 분산 웹 애플리케이션에서 세션 정보를 공유하거나 빠르게 액세스할 수 있도록 도와준다.

 

(5) Redis에서 지원하는 데이터 타입 [Collection]

• Key로 참조되는 Value 타입을 다양하게 지정하여 저장할 수 있고, Value 타입으로는 String, List, Set, Sorted Set, Hash 타입을 지원하기 때문에 여러 데이터를 쉽고 편리하게 저장할 수 있다.

 

• 그리고 Redis는 아래의 5개 데이터 타입 중에서 String 타입만 Key-Value 방식이고, 다른 4개는 Key 하나에 여러 개 값을 관리하는 방식이고 Sort 기능을 지원하는 데이터 타입도 있어 다른 Key-Value 데이터 베이스보다 활용도가 높다.

 

① String

• 가장 단순한 Key-Value 방식으로 저장하며, 일반적인 문자열로 최대 512 MB 길이까지 지원한다.

 

• Text 문자열 뿐만 아니라 Integeer와 같은 숫자나 JPEG 같은 Binary File까지 저장할 수 있다.

 

② List

• Key 하나에 여러 개의 값을 저장할 수 있고 값은 중복이 가능하며 입력된 순서를 유지한다.

 

• LinkedList와 같은 형태로 처음과 끝에 데이터를 저장하거나 조회할 때, 동일한 시간이 소요된다.

 

• LPUSH, RPUSH, LPOP, RPOP 명령어를 통해 List 형식으로 Redis 자료구조를 사용할 수 있다.

 

③ Set

• Key 하나에 여러 개의 값을 저장할 수 있고 값을 중복할 수 없으며 입력 순서를 유지하지 않는다.

 

• HashSet와 같은 형태로 저장하고자 하는 데이터가 이미 존재하면 중복적으로 저장하지 않는다.

 

• SADD, SREM, SUNIOM 명령어를 통해 일반적인 Set 자료구조 형식처럼 Redis 자료구조를 사용할 수 있다.

 

• 또한, 집합 연산자를 지원하여 합집합, 교집합, 차집합 등의 연산을 빠르게 처리할 수 있다.

 

④ Sorted Set

• Key 하나에 여러 개의 값을 저장할 수 있고 값을 중복할 수 없지만 저장된 데이터들이 Sort 되어 있다.

 

• ZADD, ZREM, ZUNIONSTORE, ZRANK 명령어를 통해 데이터를 추가, 삭제할 수 있다.

 

⑤ Hash

• Key 하나에 “field-value” 쌍의 Hash 형태로 데이터를 저장한다.

 

• HGET, HSET, HDEL, HGETALL 명령어를 통해 데이터를 추가, 삭제, 조회할 수 있다.

 

[참고] Persistent 기능

• Redis는 메모리에 데이터를 저장하지만 데이터가 유실되지 않도록 메모리에 저장된 데이터를 Disk에 저장하는 Persistent (영구보관) 기능을 제공한다.

 

• Memcached의 경우, 메모리에만 데이터를 저장하여 서버가 종료되면 데이터가 유실되지만 Redis는 서버가 종료된 후에 재시작 하더라도 Disk에 저장해놓은 데이터를 다시 읽어서 메모리에 Loading 하기 때문에 데이터가 유실되지 않는다.

 

• Redis 에서는 메모리에 있는 데이터를 Disk에 저장하는 방법이 Snapshot 및 AOF (Append on file) 두 가지가 존재한다.

 

Snapshot 방식

• 순간적으로 메모리에 있는 전체 데이터를 Disk에 저장하는 것으로 SAVE와 BGSAVE 두 가지 방식이 있는데 SAVE는 Blocking 기반으로 Redis의 모든 동작을 정지시키고 그 때의 Snapshot을 Disk에 저장한다.

 

• BGSAVE는 Non-Blocking 방식으로 별도의 Process를 띄운 후, 명령어 수행 당시의 메모리 Snapshot을 Disk에 저장하며 저장 순간에 Redis는 멈추지 않고 정상적으로 동작한다.

 

[장점]
메모리의 Snapshot을 그대로 뜬 것이기 때문에 서버 재시작시 Snapshot만 Loading 하면 되므로 재시작 시간이 빠르다.

 

[단점]
Snapshot을 추출하는데 시간이 오래 걸리며 Snapshot을 추출한 다음, 서버가 Down 되면 Snapshot 추출 이후의 데이터는 유실된다.

 

즉, 백업 시점의 데이터까지만 유지한다는 것이다.

 

AOF (Append On File) 방식

• Redis의 모든 Write/Update 연산 자체를 모두 log 파일에 기록하는 형태로, 서버가 재시작할 시 기록된 Write/Update 연산을 순차적으로 재실행하여 데이터를 복구한다.

 

• Operation이 발생할 때마다, 매번 Log 파일에 기록하기 때문에 Snapshot 방식과는 달리 특정 시점이 아니라 항상 현재 시점까지의 log를 기록할 수 있으며 기본적으로 Non-Blocking 방식으로 동작한다.

 

[장점]
log 파일에 대해서 append만 하기 때문에 log write 속도가 빠르고 어느 시점에 서버가 down되더라도 데이타 유실이 발생하지 않는다.

 

[단점]
모든 Write/Update Operation에 대해서 log 파일에 해당 연산을 기록하기 때문에 log 데이터 크기가 Snapshot 방식에 비해 과대하게 크고 데이터 복구 시, 저장된 Write/Update Operation을 다시 Reply 해야 하므로 서버 재시작 속도가 느리다.

 

결론

• Redis 공식 문서에서의 권장사항은 두 가지 방식을 혼용하여 주기적으로 Snapshot 방식으로 백업하되 다음 Snapshot 까지의 백업을 AOF 방식으로 진행하도록 되어 있다.

 

[Reference]

• https://redis.io/docs/about/
• https://engkimbs.tistory.com/869
• https://gongbu-ing.tistory.com/96
• http://redisgate.kr/redis/configuration/redis_overview.php
• https://velog.io/@inhwa1025/Redis-Redis%EB%9E%80-Redis%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EB%85%90%EA%B3%BC-%ED%8A%B9%EC%A7%95
• https://aroundck.tistory.com/949
• https://code-lab1.tistory.com/53

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