Redis 대비 Node.js의 단순 캐싱이 부족한 이유

소개

고성능 웹 애플리케이션의 세계에서 지연 시간은 적입니다. 밀리초를 절약할수록 사용자 경험이 향상되고 인프라 비용이 절감됩니다. 캐싱은 자주 액세스하는 데이터를 애플리케이션에 더 가깝게, 혹은 애플리케이션 자체 메모리 내에 저장하여 이를 달성하는 데 사용되는 기본적인 기술입니다. Node.js 개발자에게는 성능 향상을 위해 간단하고 빠른 인메모리 캐시에 대한 매력이 종종 첫 번째 생각으로 떠오릅니다. 겉보기에는 간단하고 사소한 최적화에 효과적이지만, 이 접근 방식은 시스템이 확장됨에 따라 빠르게 드러나는 내재된 한계를 가지고 있습니다. 이 글에서는 Node.js로 간단한 인메모리 캐시를 구축한 다음, 강력하고 확장 가능한 솔루션의 경우 Redis와 같은 외부의 전문 캐싱 시스템이 왜 필연적으로 우선시되는지 비판적으로 검토할 것입니다.

핵심 개념 이해

구현에 뛰어들기 전에 논의의 중심이 될 몇 가지 주요 용어를 정의해 보겠습니다.

• 캐시(Cache): 동일한 데이터에 대한 후속 요청을 더 빠르게 처리하기 위해 데이터 복사본을 보유하는 임시 저장 영역입니다.
• 인메모리 캐시(In-Memory Cache): 데이터가 애플리케이션의 RAM(Random Access Memory)에 직접 저장되는 캐시입니다.
• Node.js: Chrome의 V8 JavaScript 엔진을 기반으로 구축된 JavaScript 런타임으로, 서버 측 JavaScript 실행을 가능하게 합니다.
• Redis: 데이터베이스, 캐시 및 메시지 중개자로 사용 되는 오픈 소스 인메모리 데이터 구조 저장소입니다. 문자열, 해시, 리스트, 세트, 범위 쿼리가 있는 정렬된 세트, 비트맵, 하이퍼로그로그 및 반경 쿼리가 있는 지리 공간 인덱스와 같은 다양한 데이터 구조를 지원합니다.
• 키-값 저장소(Key-Value Store): 간단한 식별자(키)를 사용하여 해당 데이터 항목(값)을 검색하는 데이터 저장 패러다임입니다. 간단한 Node.js 캐시와 Redis 모두 본질적으로 키-값 저장소입니다.
• 캐시 제거 정책(Cache Eviction Policy): 캐시가 용량에 도달했을 때 제거할 항목을 결정하는 데 사용되는 규칙 또는 알고리즘입니다. 일반적인 정책에는 LRU(Least Recently Used), LFU(Least Frequently Used) 및 FIFO(First-In, First-Out)가 있습니다.

간단한 Node.js 인메모리 캐시 구현

Node.js의 기본적인 인메모리 캐시는 간단한 JavaScript 객체 또는 Map을 사용하여 키-값 쌍을 저장하여 구현할 수 있습니다. 오래된 데이터를 방지하기 위해 시간 기반 만료에 대한 추가 로직을 추가할 수 있습니다.

간단한 구현을 살펴보겠습니다.

class SimpleCache {
    constructor(ttl = 60 * 1000) { // 기본 TTL: 60초
        this.cache = new Map();
        this.ttl = ttl; // 밀리초 단위의 수명(Time To Live)
    }

    /**
     * 캐시에 값을 설정합니다.
     * @param {string} key 값을 저장할 키입니다.
     * @param {*} value 저장할 값입니다.
     */
    set(key, value) {
        const expiresAt = Date.now() + this.ttl;
        this.cache.set(key, { value, expiresAt });
        console.log(`Cache: Set key '${key}'`);
    }

    /**
     * 캐시에서 값을 검색합니다.
     * 키가 존재하지 않거나 만료된 경우 null을 반환합니다.
     * @param {string} key 값을 검색할 키입니다.
     * @returns {*} 캐시된 값 또는 null입니다.
     */
    get(key) {
        const item = this.cache.get(key);
        if (!item) {
            console.log(`Cache: Key '${key}' not found.`);
            return null;
        }

        if (Date.now() > item.expiresAt) {
            this.delete(key); // 만료된 항목 제거
            console.log(`Cache: Key '${key}' expired and removed.`);
            return null;
        }

        console.log(`Cache: Retrieved key '${key}'.`);
        return item.value;
    }

    /**
     * 캐시에서 항목을 제거합니다.
     * @param {string} key 삭제할 키입니다.
     * @returns {boolean} 항목이 삭제되었으면 true, 그렇지 않으면 false입니다.
     */
    delete(key) {
        console.log(`Cache: Deleting key '${key}'.`);
        return this.cache.delete(key);
    }

    /**
     * 캐시에서 모든 항목을 지웁니다.
     */
    clear() {
        console.log("Cache: Clearing all items.");
        this.cache.clear();
    }

    /**
     * 캐시의 현재 크기를 가져옵니다.
     * @returns {number} 캐시의 항목 수입니다.
     */
    size() {
        return this.cache.size;
    }
}

// 사용 예:
const myCache = new SimpleCache(5000); // 5초 TTL

myCache.set('user:1', { name: 'Alice', email: 'alice@example.com' });
myCache.set('product:101', { name: 'Laptop', price: 1200 });

console.log(myCache.get('user:1')); // { name: 'Alice', email: 'alice@example.com' }
console.log(myCache.get('product:102')); // null (찾을 수 없음)

setTimeout(() => {
    console.log(myCache.get('user:1')); // 예상: null (만료됨)
}, 6000);

// 정리 메커니즘을 추가할 수도 있습니다.
setInterval(() => {
    for (let [key, item] of myCache.cache.entries()) {
        if (Date.now() > item.expiresAt) {
            myCache.delete(key);
        }
    }
}, 3000); // 3초마다 만료된 항목 확인

이 SimpleCache는 설정, 만료를 포함한 가져오기, 항목 삭제와 같은 핵심 캐싱 기능을 시연합니다. 효율적인 키-값 저장을 위해 Map을 사용하고 만료된 항목에 대한 기본적인 활성 정리 메커니즘을 포함합니다.

애플리케이션 시나리오

간단한 인메모리 Node.js 캐시는 다음을 위해 적합합니다.

• 정적 구성 데이터 캐싱: 애플리케이션 시작 시 한 번 로드되는 거의 변경되지 않는 데이터입니다.
• 단일 프로세스에 대한 세션 데이터: 클러스터링되지 않은 Node.js 애플리케이션에서 사용자 세션 데이터를 메모리에 저장하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 비싼 함수 호출의 메모이제이션: 계산하는 데 시간이 걸리는 순수 함수의 결과를 캐싱합니다.
• 개발 환경: 초기 개발 단계에서의 빠르고 간단한 캐싱.

인메모리 캐싱이 결국 Redis로 대체되는 이유

간단함과 즉각적인 성능 향상에도 불구하고, Node.js 인메모리 캐시는 실제 프로덕션 환경에서 빠르게 중요한 한계에 부딪혀 Redis와 같은 전문 솔루션을 필수 불가결하게 만듭니다.

1. 단일 프로세스 범위

인메모리 캐시의 가장 명백한 한계는 범위입니다. 캐시된 데이터는 해당 캐시를 생성한 특정 Node.js 프로세스의 메모리에만 존재합니다.

• 수평 확장: 여러 인스턴스의 Node.js 애플리케이션(확장성 및 고가용성을 위한 일반적인 관행)을 실행하는 경우 각 인스턴스에는 자체적인 독립적인 캐시가 있습니다. 이는 다음을 의미합니다.
  • 캐시 불일치: 한 인스턴스의 캐시에서 업데이트된 데이터는 다른 인스턴스에 반영되지 않습니다.
  • 낮은 캐시 히트율: 각 인스턴스는 동일한 데이터를 데이터베이스에서 가져와 공유 캐시의 목적을 효과적으로 무효화할 수 있습니다.
• 프로세스 재시작: Node.js 프로세스가 충돌하거나 다시 시작되면(배포, 업데이트 또는 오류로 인해), 전체 캐시가 손실됩니다. 이는 모든 후속 요청이 캐시가 다시 워밍업될 때까지 데이터베이스를 히트해야 하는 "차가운 캐시"로 이어져 일시적인 성능 저하를 유발합니다.

Redis는 외부의 독립적인 서비스로서 애플리케이션 프로세스와는 독립적으로 작동합니다. 모든 Node.js 인스턴스(심지어 다른 언어로 작성된 애플리케이션도)는 동일한 Redis 서버에 연결하여 전체 생태계에서 일관되고 공유된 캐시를 보장할 수 있습니다. Node.js 프로세스가 다시 시작될 때 Redis는 캐시된 데이터를 유지합니다.

2. 메모리 제한 및 가비지 컬렉션

Node.js 프로세스는 메모리 제한이 있습니다. 메모리에 많은 양의 데이터를 저장하면 다음과 같은 결과를 초래할 수 있습니다.

• 증가된 메모리 사용량: Node.js 프로세스가 더 많은 RAM을 소비하며, 주의 깊게 관리하지 않으면 비용이 많이 들고 잠재적으로 메모리 부족 오류가 발생할 수 있습니다.
• 가비지 컬렉션(GC)에 대한 영향: 메모리에 많은 수의 객체가 있으면 Node.js의 가비지 컬렉터에 부담을 줄 수 있습니다. 빈번하거나 긴 GC 일시 중지는 애플리케이션에 지연 시간과 끊김 현상을 발생시켜 캐싱의 성능 이점을 무효화할 수 있습니다.
• 고급 제거 정책 없음: 간단한 캐시는 TTL만 처리합니다. 실제 캐시에는 메모리를 효율적으로 관리하고 가장 가치 있는 데이터를 유지하기 위해 정교한 제거 정책(예: LRU, LFU, 전용 공간 관리)이 필요합니다. 사용자 지정 인메모리 캐시에서 이러한 기능을 강력하게 구현하는 것은 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다.

Redis는 효율적인 인메모리 데이터 저장소로 처음부터 설계되었습니다. 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 최적화된 메모리 관리: Redis는 자체적으로 고도로 최적화된 메모리 관리를 가지고 있으며, 이는 지원하는 데이터 구조에 대해 JavaScript의 V8 엔진보다 종종 더 효율적입니다.
• 구성 가능한 제거 정책: Redis는 성숙하고 고도로 구성 가능한 제거 정책(LRU, LFU, 랜덤, 휘발성 LRU 등)을 제공하여 캐시 크기를 자동으로 관리하고 메모리 제한에 도달하면 덜 유용한 항목을 제거합니다.
• 지속 저장 옵션: 주로 인메모리이지만 Redis는 지속성 옵션(RDB 스냅샷팅, AOF 로그)을 제공하여 재시작 후 데이터를 복구할 수 있으며, 간단한 인메모리 캐시에는 없는 추가적인 안정성 계층을 제공합니다.

3. 고급 기능 및 데이터 구조

간단한 캐시는 단순히 시간 기반 만료 기능이 있는 키-값 저장소입니다. 많은 실제 캐싱 요구 사항은 이를 넘어섭니다.

• 제한된 데이터 구조: JavaScript의 Map은 훌륭하지만, 기본적인 키-값 저장소일 뿐입니다. 복잡한 구조를 직접 구축하지 않고는 리스트, 세트 또는 원자적 카운터를 저장하는 기능을 쉽게 구현할 수 없습니다.
• 원자적 작업의 부족: 다중 스레드 또는 분산 환경에서 "카운터 증가" 또는 "존재하지 않으면 리스트에 추가"와 같은 작업을 수행하는 것은 복잡한 잠금 메커니즘을 구현해야 하므로 간단한 JavaScript 객체로는 어렵습니다.
• Pub/Sub 또는 스트림 없음: 실시간 이벤트 또는 스트리밍 데이터를 위해 인메모리 캐시는 내장된 기능을 제공하지 않습니다.

반면에 Redis는 데이터 구조 서버입니다. 다음을 기본적으로 지원합니다.

• 풍부한 데이터 구조: 문자열, 리스트, 해시, 세트, 정렬된 세트, 스트림, 지리 공간 인덱스 등. 이를 통해 복잡한 데이터 모델을 효율적으로 캐싱할 수 있습니다.
• 원자적 작업: Redis 작업은 원자적으로, 즉 동시 환경에서도 전체적으로 완료되거나 전혀 완료되지 않도록 보장됩니다. 이는 데이터 무결성을 유지하는 데 중요합니다.
• 트랜잭션 지원: Redis는 다중 명령 트랜잭션을 제공하여 일련의 명령이 단일의 격리된 작업으로 실행되도록 보장합니다.
• Publish/Subscribe (Pub/Sub): Redis의 Pub/Sub 모델은 실시간 애플리케이션에 탁월하여 애플리케이션이 비동기적으로 변경 사항에 대해 통신하고 반응할 수 있습니다.
• 지리 공간 및 검색 기능: 캐시에 직접 통합된 위치 기반 서비스 또는 전체 텍스트 검색을 위한 고급 기능.

4. 운영 복잡성 및 가시성

프로덕션 환경에서 사용자 지정 인메모리 캐시를 유지 관리하는 것은 자체적인 운영 과제를 야기합니다.

• 중앙 집중식 모니터링 없음: 여러 인스턴스에 걸쳐 캐시 히트/미스율, 메모리 사용량 및 만료 이벤트를 이해하기 위해 사용자 지정 로깅 및 메트릭을 구축해야 합니다.
• 디버깅의 어려움: 분산 인메모리 캐시의 문제를 진단하는 것은 복잡할 수 있습니다.
• 보안 문제: 인메모리 캐시에 대한 안전한 액세스 제어 또는 격리를 구현하는 것은 사용자 지정 작업이 됩니다.

Redis는 모니터링, 관리 및 보안을 위한 성숙한 생태계와 함께 제공됩니다.

• 강력한 모니터링 도구: Redis의 성능, 메모리 사용량, 복제 상태 등을 모니터링하기 위한 수많은 도구 및 통합이 존재합니다.
• 내장 보안 기능: 인증, ACL(액세스 제어 목록), 안전한 네트워크 구성.
• 클라이언트 라이브러리: Node.js에 대한 고도로 최적화되고 커뮤니티에서 지원하는 클라이언트 라이브러리(예: ioredis, node-redis)는 연결 풀링, 오류 처리 및 직렬화를 효율적으로 처리합니다.

결론

간단한 Node.js 인메모리 캐시는 격리된 시나리오 또는 개발에 즉각적인 성능 이점을 제공할 수 있지만, 확장성, 안정성, 메모리 관리 및 기능 집합의 내재된 한계로 인해 프로덕션 등급 애플리케이션에는 빠르게 적합하지 않게 됩니다. 전용의 외부의 풍부한 기능의 인메모리 데이터 저장소인 Redis는 캐싱을 위한 강력하고 확장 가능하며 관리 가능한 솔루션을 제공하여, 궁극적으로 분산 및 고성능 환경에서 사용자 지정 인메모리 구현을 대체합니다. 안정적이고 효율적인 캐싱이 필요한 진지한 애플리케이션의 경우 Redis를 통합하는 투자는 장기적인 성공을 위한 명확한 선택입니다.