Applying Cache with redis

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ㅡ Applying Cache with redis

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Cache Memory
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Introduction

redis 를 활용해서 caching 적용해보기

Cache_Memory

어디에 캐시 를 두는것이 효과적일까? 위의 구조가 효과적입니다. 자주 찾는 데이터를 캐시 해야 합니다. 하지만 데이터 양이 많아진다면, 캐시의 분배 가 요구됩니다. 캐시의 분배 고려 요소

Range가 너무 크면 서버별 사용 리소스가 차이 날 수 있다.
서버 대수에 따라서 데이터 이동이 많아진다. 2배씩 증가 하는게 유리
서버의 추가/제거 시에 1/n 정도의 데이터만 사라진다.

Capacity 와 Latency 관련된 사진이다. 캐시 메모리는 내부적으로 제어하는데, 데이터의 재사용성, 지역성을 포함해 빠른 access, 성능을 고려하여 캐시 메모리를 활용한다. 이와 같은 구조는 메모리와 CPU의 발전 속도에 따라 달라지는 것이다. CPU의 성장 증가폭이 가파른 반면 메모리는 그렇지 못하였기 때문에 전체 시스템 성능이 하락하는 점이다. 주목해서 봐야할 것은 시간 지역성 과 공간 지역성이다.

시간 지역성 : 시간 지역성이란 for나 while 같은 반복문에 사용하는 조건 변수처럼 한번 참조된 데이터는 잠시 후에 또 참조될 가능성이 높다는 것

공간 지역성 : 공간 지역성이란 A[0], A[1]과 같은 데이터 배열에 연속으로 접근할 때 참조된 데이터 근처에 있는 데이터가 잠시 후에 사용될 가능성이 높다는 것이다.

<?php
function heavy_job($input){
    sleep(5); // 5초가 걸리는 작업
    return $input+1;
}
 
$cache = array();
$input = 10;
if(empty($cache[$input])){
    $cache[$input] = heavy_job($input);
}
echo $cache[$input];
 
if(empty($cache[$input])){
    $cache[$input] = heavy_job($input);
}
echo $cache[$input];
 
?>

Caching 의 메커니즘을 이해하기 좋은 코드인 것 같아 첨부하였다. 데이터가 있으면 저장되어있는것을 가져오고 없다면 저장한다. 일종의 Dynamic Programming 과 유사하다. 단, 캐싱을 할때 새로운 것을 데이터베이스에 갱신했다면 캐시의 저장소도 갱신해야 한다.