마이크로서비스 아키텍처의 맥락에서 마이크로서비스 캐싱은 데이터베이스나 원격 API에서 데이터에 직접 액세스하는 것과 달리 고성능 메모리 내 스토리지 시스템에서 데이터를 저장하고 검색하는 프로세스를 의미합니다. 대기 시간을 줄이고, 데이터베이스의 로드를 최소화하며, 비용이 많이 드는 서비스 간 호출을 낮춤으로써 마이크로서비스 지향 애플리케이션의 성능, 확장성 및 가용성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
마이크로서비스 아키텍처는 애플리케이션을 각각 단일 기능을 담당하는 느슨하게 연결된 여러 개의 독립적인 서비스로 분해하여 더 빠른 개발, 더 쉬운 유지 관리 및 더 나은 확장성을 가능하게 하는 소프트웨어 설계 방법입니다. 마이크로서비스의 인기가 높아짐에 따라 캐싱은 이 아키텍처 스타일의 필수 구성 요소가 되었습니다. 2020년 O'Reilly Software Architecture 설문조사에 따르면 약 61%의 기업이 소프트웨어 개발 프로세스에서 마이크로서비스를 사용하고 있거나 사용할 계획입니다.
마이크로서비스 캐싱은 로컬 캐싱과 분산 캐싱이라는 두 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 로컬 캐싱은 각 마이크로서비스 인스턴스가 캐시를 메모리 공간에 유지하는 것입니다. 이러한 유형의 캐싱은 메모리 소비가 적고 캐시 업데이트 빈도가 최소인 마이크로서비스에 적합합니다. 그러나 마이크로서비스의 여러 인스턴스를 서로 동기화해야 하거나 더 많은 사용자 요청을 수용하기 위해 마이크로서비스를 수평으로 확장하는 경우 캐시 불일치 및 비효율성이 발생할 수 있습니다.
분산 캐싱은 마이크로 서비스의 모든 인스턴스가 공통 캐시를 공유하는 경우이며 일반적으로 Redis 또는 Apache Ignite와 같은 외부의 빠르고 확장성이 뛰어난 인 메모리 데이터 저장소를 사용하여 구현됩니다. 이러한 유형의 캐싱은 대규모 데이터 세트를 캐싱하거나, 자주 변경되는 데이터를 처리하거나, 여러 마이크로서비스 인스턴스에 걸쳐 캐시 일관성이 필요한 경우에 선호됩니다. 또한 여러 노드에 캐시 데이터를 복제하여 마이크로서비스 또는 캐시 노드 오류에 대한 더 나은 복원력을 제공합니다.
마이크로서비스 캐싱 구현에는 다음과 같은 몇 가지 모범 사례와 패턴이 포함됩니다.
- 캐시 배제 패턴: 이 패턴에서 마이크로서비스는 먼저 캐시에서 필요한 데이터를 찾습니다. 데이터를 사용할 수 있으면 캐시에서 데이터를 가져옵니다(캐시 적중). 그렇지 않으면 기본 데이터 원본에서 데이터를 검색하여 향후 요청을 위해 캐시에 저장합니다(캐시 누락).
- 읽기 패턴: 이 패턴에서는 캐시 자체가 요청된 데이터가 있는지 확인하고, 사용할 수 없는 경우 기본 데이터 소스와 상호 작용하여 데이터를 마이크로 서비스에 반환하기 전에 데이터를 가져와 저장합니다.
- Write-Through 및 Write-Behind 패턴: 이러한 패턴은 마이크로서비스가 데이터를 수정할 때 캐시가 데이터를 업데이트하는 방법을 정의합니다. 연속 기입은 데이터 수정 후 즉시 캐시 업데이트를 보장하는 반면, 연속 기입은 특정 업데이트 임계값 또는 정의된 시간 간격에 도달하는 등 특정 조건이 충족될 때까지 캐시 업데이트를 지연합니다.
- 캐시 제거 전략: 이러한 전략은 새 데이터를 수용하기 위해 캐시에서 데이터를 제거하는 시기와 방법을 결정합니다. 일반적인 전략에는 LRU(Least Recent Used), FIFO(선입선출) 및 TTL(Time-To-Live) 기반 제거가 포함됩니다.
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또한 모바일 애플리케이션을 위한 AppMaster 플랫폼의 서버 중심 접근 방식을 통해 고객은 App Store 및 Play Market에 새 버전을 다시 제출하지 않고도 앱의 UI와 비즈니스 로직을 업데이트할 수 있으며, 이는 현대 마이크로서비스 지향 애플리케이션 개발에서 캐싱의 중요성을 더욱 보여줍니다. .
결론적으로, 마이크로서비스 캐싱은 마이크로서비스 아키텍처를 다룰 때 애플리케이션 성능, 확장성 및 복원력을 향상시키는 데 필수적인 기술입니다. 개발자는 마이크로서비스 캐싱과 관련된 모범 사례 및 패턴을 이해함으로써 그 잠재력을 활용하여 매우 빠르고 효율적이며 안정적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. AppMaster 와 같은 플랫폼은 이러한 캐싱 방법론에 대한 기본 지원을 제공하므로 고객은 추가 오버헤드 없이 소프트웨어 솔루션의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
