백엔드 개발 맥락에서 캐싱은 생산에 계산 집약적이거나 사용자가 자주 요청하는 데이터, 콘텐츠 또는 계산 결과의 복사본을 임시로 저장하는 프로세스를 말합니다. 액세스 시간이 더 빠른 스토리지 시스템에 이 정보를 보관하면 동일한 데이터에 대한 후속 요청을 더 빠르게 처리하여 대기 시간을 줄이고 백엔드 시스템의 전반적인 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
백엔드 개발에서 캐싱의 가장 일반적인 용도 중 하나는 웹 애플리케이션 및 API를 가속화하여 서버 및 데이터베이스의 작업 부하를 줄이는 것입니다. 빈번한 사용자 쿼리 또는 요청의 결과를 캐싱함으로써 백엔드 시스템은 기본 데이터베이스에 액세스하고 동적 콘텐츠를 생성하며 복잡한 계산을 수행하는 시간 소모적인 프로세스를 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 더 좋고 빠른 사용자 경험이 가능하며 시스템이 더 많은 동시 사용자 및 요청을 처리할 수 있습니다.
Cloudfare에서 수행한 연구에 따르면 캐싱은 응답 시간 측면에서 웹 애플리케이션 또는 API의 성능을 최대 60%까지 향상시킬 수 있습니다. 또한 반복적인 작업과 요청을 관리하는 데 필요한 리소스가 줄어들어 시스템의 확장성이 크게 향상될 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션 유지 및 호스팅의 전체 비용이 줄어들어 캐싱이 성능 및 효율성을 위해 백엔드 시스템을 최적화하는 데 필수적인 부분이 됩니다. 실제로 Google은 캐싱을 웹 성능을 위한 모범 사례의 일부로 포함하고 검색 엔진 순위를 결정하는 핵심 요소로 삼음으로써 캐싱의 중요성을 강조하고 있습니다.
백엔드 개발에는 다양한 캐싱 기술이 사용되며 다음과 같이 다양한 수준으로 분류할 수 있습니다.
- 데이터 수준 캐싱: 여기에는 후속 요청을 위해 데이터를 가져오는 것과 관련된 대기 시간을 최소화하기 위해 데이터베이스에서 검색된 데이터를 캐싱하는 작업이 포함됩니다. 예를 들면 SQL 쿼리 결과를 캐싱하거나 자주 액세스하는 데이터를 메모리에 저장하는 것입니다.
- 애플리케이션 수준 캐싱: 콘텐츠 처리 또는 렌더링과 같이 계산 비용이 많이 드는 작업의 결과를 캐싱하는 것을 말합니다. 이 경우 캐시된 콘텐츠를 후속 요청에 재사용할 수 있으므로 백엔드에서 동일한 계산을 반복할 필요가 줄어듭니다.
- 분산 캐싱: 분산 캐싱 시스템은 백엔드 시스템의 확장성과 가용성을 향상시키기 위해 여러 노드 또는 서버에 걸쳐 캐시된 데이터를 저장합니다. Redis 또는 Memcached와 같은 분산 인메모리 캐싱 시스템을 예로 들 수 있습니다.
- 콘텐츠 전송 네트워크(CDN): CDN은 지리적으로 분산된 에지 서버의 사용자에게 더 가까운 정적 콘텐츠(예: 이미지, 스타일시트, JavaScript 파일)를 캐시하여 이 콘텐츠를 가져오는 것과 관련된 대기 시간을 줄이고 웹 애플리케이션의 전반적인 성능을 향상시킵니다.
캐싱은 많은 이점을 제공하지만 특정 문제와 복잡성도 수반합니다. 주요 과제 중 하나는 캐시 일관성 및 만료를 관리하는 것입니다. 이는 캐시된 콘텐츠가 최신 상태로 유지되도록 하고 기본 데이터가 변경될 때 콘텐츠를 제거하거나 업데이트하는 프로세스입니다. 또 다른 문제는 캐시 스토리지를 효과적으로 관리하는 것입니다. 부적절한 크기 조정 또는 캐시 구성으로 인해 캐시 제거, 대기 시간 증가 또는 리소스 낭비가 발생할 수 있습니다.
AppMaster를 사용하는 개발자는 Go(golang)를 사용하여 매우 효율적인 서버 측 시스템을 생성하는 생성된 백엔드 애플리케이션의 이점을 누릴 수 있습니다. 캐싱 기술과 함께 AppMaster 여러 사용 사례에서 애플리케이션의 성능과 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 실제 소스 코드와 실행 가능한 바이너리 파일로 포괄적인 애플리케이션을 생성하는 AppMaster 의 고유한 접근 방식을 통해 기술적 부채를 발생시키지 않고 캐싱 메커니즘을 원활하게 통합할 수 있습니다. AppMaster 플랫폼을 사용하면 입증된 개선 사항을 통해 고객이 강력한 백엔드 시스템을 빠르고 쉽고 비용 효율적으로 개발 및 배포할 수 있으므로 소기업과 대기업 모두에게 이상적인 선택입니다.
