마이크로서비스 캐싱: 애플리케이션 속도가 느려지기 시작할 때 수행할 작업

정밀 조립을 수행하는 복잡한 로봇 팔을 작동한다고 상상해 보십시오. 모든 서보 모터와 스티어링 기어는 명령에 정확하게 반응해야 합니다. 그러나 신호가 지연되면 전체 프로세스가 중단되거나 잘못될 수도 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처의 애플리케이션은 때때로 이와 같습니다. 서비스가 자주 호출되고 데이터가 앞뒤로 전송됩니다. 주의하지 않으면 전체 시스템 속도가 느려집니다.

왜 느린가요? 모든 데이터 요청에는 네트워크 통과, 데이터베이스 확인 및 복잡한 계산 수행이 필요할 수 있기 때문입니다. 사용자 수가 증가하고 서비스가 증가하면 이러한 지연이 증폭되고 경험이 감소하기 시작합니다.

캐싱으로 어떤 문제를 해결할 수 있나요?

간단히 말해서, 캐싱은 자주 액세스하는 데이터를 더 빠른 장소에 임시로 저장하는 것입니다. 기계 조립 라인과 마찬가지로 매번 창고를 뒤지는 대신 자주 사용하는 도구를 가까이에 두십시오.

마이크로서비스에서 캐싱은 다음을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 반복되는 데이터 쿼리를 줄이고 데이터베이스 부담을 줄입니다.
• 응답 속도를 높이고 사용자가 더 부드러운 느낌을 갖게 합니다.
• 일부 서비스를 일시적으로 사용할 수 없는 경우 백업 데이터 지원 제공

그러나 캐싱은 단순히 메모리를 추가하는 것만이 아닙니다. 어떤 데이터를 넣을까? 얼마나 걸려요? 데이터가 변경되면 어떻게 해야 하나요? 이곳은 정말로 두뇌를 사용해야 하는 곳입니다.

발생할 수 있는 몇 가지 시나리오

시나리오 1: 제품 정보 표시 전자상거래 애플리케이션에서는 제품 세부정보를 자주 봅니다. 매번 데이터베이스를 확인해야 한다면 데이터베이스는 빠르게 병목 현상을 겪게 됩니다. 단 몇 초 동안이라도 제품 정보를 캐싱하면 반복되는 쿼리를 크게 줄일 수 있습니다.

시나리오 2: 사용자 세션 데이터 사용자가 로그인한 후 ID 정보 및 기본 설정이 여러 서비스 간에 공유됩니다. 이러한 세션 데이터를 캐싱하면 각 요청에 대한 신원 확인을 방지하고 내부 서비스 호출 속도를 높일 수 있습니다.

시나리오 3: 핫 데이터: 특정 기간 동안 특정 데이터(예: 판촉물)에 집중적으로 액세스합니다. 이러한 데이터에 대한 캐싱 전략을 일시적으로 강화하면 시스템이 트래픽 피크를 원활하게 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

캐싱 전략을 선택하는 방법은 무엇입니까?

누군가가 "캐시를 어디에 넣어야 하나요?"라고 물을 수도 있습니다. 실제로 다음과 같은 몇 가지 일반적인 방법이 있습니다.

• 로컬 캐시: 데이터가 단일 서비스의 메모리에 저장되므로 속도는 빠르지만 다른 서비스에서는 사용할 수 없습니다.
• 분산 캐시: Redis와 같은 독립적인 캐시 서비스를 사용하면 모든 마이크로서비스가 이에 액세스할 수 있으며 데이터는 일관성을 유지합니다.
• 다층 캐싱: 두 가지를 결합하여 가장 인기 있는 데이터를 로컬에 저장하고 공유 데이터를 분산 캐시에 저장합니다.

선택은 실제 필요에 따라 달라집니다. 서비스가 상대적으로 독립적이고 데이터가 자주 변경되지 않는 경우 로컬 캐싱으로 충분할 수 있습니다. 동일한 데이터를 공유하기 위해 여러 서비스가 필요한 경우 분산 솔루션을 고려해야 합니다.

구현 중에 쉽게 개입할 수 있는 함정

캐시를 추가한다고 해서 모든 것이 괜찮을 것이라는 의미는 아닙니다. 데이터 일관성은 골치 아픈 문제입니다. 데이터베이스가 업데이트되고 캐시의 이전 데이터가 만료되지 않았으며 사용자에게 오래된 정보가 표시될 수 있습니다.

일반적인 해결 방법은 합리적인 만료 시간을 설정하거나 데이터가 업데이트될 때 캐시를 적극적으로 지우는 것입니다. 그러나 만료 시간을 너무 짧게 설정하면 캐시 효과가 감소합니다. 너무 길게 설정하면 불일치 창이 더 커집니다. 이들 사이의 균형은 사업 특성에 따라 조정될 필요가 있다.

또 다른 일반적인 문제는 캐시 침투입니다. 누군가 존재하지 않는 데이터를 의도적으로 요청하고 각 요청이 캐시를 우회하여 데이터베이스에 도달하면 압력이 가해질 것입니다. 간단한 해결책은 "해당 데이터를 찾을 수 없습니다"라는 결과를 일시적으로 캐시하는 것입니다.

이것이 왜 기계 설계와 관련이 있습니까?

서보 모터와 서보를 만드는 브랜드가 왜 소프트웨어 아키텍처에 대해 이야기하고 싶어하는지 궁금할 것입니다. 사실 기본 논리는 동일합니다. 정밀기계의 제어 대응이든, 소프트웨어 서비스의 신속한 대응이든 "적시에 정확한 대응을 제공하는 것"이 ​​핵심입니다.

캐싱 메커니즘은 시스템에 사전 작업을 추가하는 것과 같습니다. 대기 시간을 줄이기 위해 다음 단계에 필요할 수 있는 데이터를 미리 준비합니다. 이 디자인 아이디어는 실제로 하드웨어 및 소프트웨어 분야에서 일반적입니다.

마이크로서비스 캐싱을 수행하는 방법은 무엇입니까?

시작하려면 다음과 같은 간단한 단계부터 시작하세요.

1. 먼저 성능 병목 현상을 식별합니다. 가장 자주 액세스되는 데이터와 가장 많은 시간이 소요되는 쿼리를 모니터링합니다.
2. 작은 범위로 시작: 비핵심 서비스 파일럿을 선택하고 캐시를 추가하고 효과를 관찰합니다.
3. 명확한 업데이트 전략 설정: 데이터가 업데이트될 때 캐시가 어떻게 처리될지 생각해 보세요.
4. 잘 모니터링하세요. 캐시 적중률과 응답 시간 변화에 지속적인 주의가 필요합니다.

모든 서비스의 캐시를 한 번에 채우려고 하지 마세요. 기계 시스템을 디버깅하는 것처럼 단계별로 조정, 테스트 및 조정하는 것이 더 안전한 경우가 많습니다.

약간의 생각

좋은 캐시 디자인은 단순히 애플리케이션의 속도를 높이는 것이 아니라 전체 시스템의 탄력성을 높여줍니다. 일부 서비스에서 지연이나 오류가 발생하는 경우 캐싱을 통해 사용자에게 기본적인 경험을 보장하고 유지 관리 팀이 수리할 시간을 벌 수 있습니다.

이는 신뢰할 수 있는 기계 시스템과 같습니다. 센서가 때때로 피드백을 지연시키더라도 액추에이터는 이전 지침에 따라 계속 원활하게 작동할 수 있으며 갑자기 멈추지 않습니다.

최종 분석에서 기술 솔루션의 선택은 항상 실제 요구 사항을 중심으로 이루어집니다. 애플리케이션의 특성을 이해하고 데이터 흐름의 규칙을 준수하면 자연스럽게 캐싱 전략이 명확해집니다. 결국 모든 시나리오에 적합한 구성 집합은 없으며 자신에게 적합한 구성 집합만 효과적입니다.

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