Spring Data Redis Cache 정리

Spring Data Redis는 org.springframework.data.redis.cache 패키지에서 Spring Framework의 캐시 추상화(Cache Abstraction)에 대한 구현을 제공한다. 레디스를 캐시 저장소로 사용하려면, 설정에 RedisCacheManager를 추가해야 한다.

 

RedisCacheManager의 동작은 RedisCacheManager.RedisCacheManagerBuilder를 사용해 설정할 수 있다. 이를 통해 아래와 같은 설정이 가능하다.

• 기본 RedisCacheManager 지정
• 트랜잭션 처리 방식 설정
• 사전 정의된 캐시 구성

 

RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
    .cacheDefaults(RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()) // 레디스 기본 캐시 설정
    .transactionAware() // 트랜잭션 처리 방식 설정
    .withInitialCacheConfigurations(Collections.singletonMap("predefined",
        RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().disableCachingNullValues())) // 사전 정의된 캐시 구성
    .build();

RedisCacheManager가 생성하는 RedisCache의 동작은 RedisCacheConfiguration으로 정의된다. 이 설정을 통해 아래와 같은 항목을 구성할 수 있다.

• 캐시 키의 만료 시간(TTL)
• 키 접두사 설정
• RedisSerializer 구현체 지정: 객체를 레디스의 이진 저장 형식으로 변환하거나 역직렬화할 때 사용

 

RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
    .entryTtl(Duration.ofSeconds(1))
    .disableCachingNullValues();

RedisCacheManager는 기본적으로 lock-free 방식의 RedisCacheWriter를 사용하여 레디스에 바이너리 값을 읽고 쓰며, 이를 통해 처리량을 향상한다. 하지만 이 방식은 putIfAbsent이나 clean처럼 여러 레디스 명령이 조합되는 작업에서는 원자성이 보장되지 않아 명령 충돌이 발생할 수 있다. 예를 들어, putIfAbsent는 "존재하지 않을 경우에만 저장"이라는 동작을 구현하기 위해 두 번 이상의 명령을 레디스 보내야 하며, 이 과정에서 다른 스레드의 개입이 있을 수 있다.

 

락은 개별 캐시 항목이 아닌 캐시 전체에 적용된다. 즉, 하나의 키에 대한 락이 걸리는 것이 아니라, 해당 캐시 이름 전체에 대해 락이 걸려 중복 명령 실행을 방지한다.

RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager
    .builder(RedisCacheWriter.lockingRedisCacheWriter(connectionFactory))
    .cacheDefaults(RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig())
    ...

 

기본적으로 캐시 항목의 모든 키 앞에 실제 캐시 이름과 ::가 접두사로 붙는다. 이 동작은 정적 접두사 및 계산된 접두사로 변경할 수 있다.

// static key prefix
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().prefixCacheNameWith("(͡° ᴥ ͡°)");

The following example shows how to set a computed prefix:

// computed key prefix
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
    .computePrefixWith(cacheName -> "¯\_(ツ)_/¯" + cacheName);

 

캐시 구현은 기본적으로 KEYS와 DEL 명령어를 사용하여 캐시를 작제한다. 그러나 KEYS 명령어는 키 공간이 클 경우 성능 문제를 유발할 수 있다. 따라서 RedisCachWriter는 BatchStrategy를 사용하여 SCAN 기반 배치 전략으로 전환할 수 있다. SCAN 전략을 사용할 경우, 레디스 명령의 왕복 횟수를 줄이기 위해 배치 크기를 설정해야 한다.

RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager
    .builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(connectionFactory, BatchStrategies.scan(1000)))
    .cacheDefaults(RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig())
    ...

KEYS 배치 전략은 모든 드라이버 및 레디스 운영 모드(독립형, 클러스터형)를 사용하여 완벽하게 지원된다. SCAN은 Lettuce 드라이버를 사용할 때 완벽하게 지원된다. Jedis는 클러스터링 되지 않은 모드에서만 SCAN을 지원한다.

 

캐시 만료

Spring Data Redis의 캐시 구현은 캐시 항목에 대한 TTL(Time-to-Live) 만료를 지원한다. 사용자는 고정된 기간 또는 캐시 항목당 동적으로 계산된 기간으로 TTL 만료 시간 제한을 구성할 수 있으며, 새로운 RedisCacheWriter.TtlFunction 인터페이스의 구현을 제공하면 된다. 모든 캐시 항목이 설정된 기간 후에 만료되어야 하는 경우 다음과 같이 고정 기간으로 TTL 만료 시간 제한을 구성하면 된다:

RedisCacheConfiguration fiveMinuteTtlExpirationDefaults =
    RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().enableTtl(Duration.ofMinutes(5));

 

그러나 TTL 만료 시간 초과가 캐시 항목에 따라 달라져야 하는 경우 RedisCacheWriter.TtlFunction 인터페이스의 사용자 지정 구현을 제공해야 한다:

enum MyCustomTtlFunction implements TtlFunction {

    INSTANCE;

    @Override
    public Duration getTimeToLive(Object key, @Nullable Object value) {
        // compute a TTL expiration timeout (Duration) based on the cache entry key and/or value
    }
}

그런 다음 다음을 사용하여 전역 단위로 고정 기간 또는 캐시 항목별 동적 기간 TTL 만료를 구성할 수 있다:

 

글로벌 고정 기간 TTL 만료 시간 초과:

RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
    .cacheDefaults(fiveMinuteTtlExpirationDefaults)
    .build();

 

캐시 항목별로 동적으로 계산되는 전역, 기간 TTL 만료 시간 초과:

RedisCacheConfiguration defaults = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
        .entryTtl(MyCustomTtlFunction.INSTANCE);

RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
    .cacheDefaults(defaults)
    .build();

 

글로벌 고정 기간 TTL 만료 시간 초과:

RedisCacheConfiguration predefined = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                                         .entryTtl(MyCustomTtlFunction.INSTANCE);

Map<String, RedisCacheConfiguration> initialCaches = Collections.singletonMap("predefined", predefined);

RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
    .cacheDefaults(fiveMinuteTtlExpirationDefaults)
    .withInitialCacheConfigurations(initialCaches)
    .build();

 

Time-To-Idle (TTI) Expiration

레디스 자체는 진정한 유휴 시간 만료(TTI) 개념을 지원하지 않는다. 하지만 Spring Data Redis의 캐시 구현을 사용하면 유휴 시간 만료(TTI) 만료와 유사한 동작을 구현할 수 있다. Spring Data Redis의 캐시 구현에서 TTI의 구성은 명시적으로 활성화, 즉 옵트인해야 한다. 또한, 위의 레디스 캐시 만료에서 설명한 대로 고정 기간 또는 TtlFunction 인터페이스의 사용자 정의 구현을 사용하여 TTL 구성도 제공해야 한다.

@Configuration
@EnableCaching
class RedisConfiguration {

    @Bean
    RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        // ...
    }

    @Bean
    RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {

        RedisCacheConfiguration defaults = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .entryTtl(Duration.ofMinutes(5))
            .enableTimeToIdle();

        return RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
            .cacheDefaults(defaults)
            .build();
    }
}

 

레디스 서버는 TTI에 대한 적절한 개념을 구현하지 않기 때문에 만료 옵션을 허용하는 레디스 명령으로만 TTI를 달성할 수 있다. 레디스에서 "만료"는 엄밀히 말해 TTL(Time-to-Live) 정책이다. 그러나 현재 Spring Data Redis의 Cache.get(key) 연산에서와 같이 키 값을 읽을 때 TTL 만료가 전달되어 TTL 만료 시간제한을 효과적으로 재설정할 수 있다. RedisCache.get(key)는 레디스의 GETEX 명령을 호출하여 구현된다.

 

레디스 GETEX 명령어는 Redis 6.2.0 이상에서만 사용할 수 있다.
GETEX는 문자열(String) 타입의 키에서만 동작한다.

 

TtlFunction(Cache) vs LockTtiFunction (Lock)

Spring Data Redis #2792

 

락(Lock)의 TTL은 모든 캐시에서 고정되어 있는 반면, 항목(TTL/TTI)은 각 캐시 단위로 설정된다. 즉, 기본 설정을 사용하여 모든 캐시에 동일한 TTL/TTI를 적용할 수도 있고, 또는 캐시별로 TtlFunction을 제공하여 TTL을 개별적으로 설정할 수도 있다:

RedisCacheManager.builder(…)
    .withCacheConfiguration("myCache", 
        RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(…))
    .build();

락(lock)은 RedisCacheWriter와 관련되어 있으므로, 락 설정은 이 레벨에서만 적용 가능하다. 다시 말해, RedisCacheManager가 관리하는 모든 레디스 캐시에 대해 락을 적용하거나 전혀 적용하지 않는 방식 중 하나를 선택해야 한다. 좀 더 세밀한 제어가 필요하다면, 커스텀한 RedisCacheWriter를 만들거나 CacheManager를 라우팅 가능한 형태로 만들어 캐싱 호출을 조건에 따라 분기하는 방식으로 구현할 수 있다.

 

• 참고자료
  • 공식문서: https://docs.spring.io/spring-data/redis/reference/redis/redis-cache.html