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Redis란?


redis

개인적으로 가장 좋아하는 NoSQL DBMS가 Redis입니다.

실무에서 기존부터 사용하고 있다 보니 자연스럽게 익숙해진 것 같습니다.

몇몇 특징들을 대충 알고는 있었지만 이번 기회에 자세히 알아보았습니다.


레디스란?

Redis(레디스)는 REmote DIctionary Server의 약자로 오픈소스(BSD licensed) DBMS입니다.

In-memory(인메모리) 데이터 저장소이며, Key-Value기반의 NoSQL DBMS입니다.

보통 DB, Cache(캐시), 메시지 브로커 등의 용도로 사용합니다.

For instance, using pipelining Redis running on an average Linux system can deliver even 1 million requests per second.

초당 10만 ~ 15만건의 명령을 수행할 수 있으며, 위 공식문서의 내용처럼 파이프링을 통해

리눅스시스템에서 초당 100만건의 요청도 수행이 가능하다고 합니다.

용어

  1. RSS (Resident Set Size)

    실제 메모리 사용

  2. AOF (Append Only File)

    명령이 발생할 때마다 기록하는 장소

    서버가 재시작 할 시 write/update를 순차적으로 재실행, 데이터를 복

  3. COW (Copy On Write)

    레디스가 데이터를 쓰기 위해 사용하는 매커니즘


레디스의 특징

  1. 싱글스레드 기반 명령 수행

    이를 통해 Atomic operations을 보장하며 **Concurrency(동시성)**를 지원합니다.

  2. Key-Value 기반으로 데이터 저장

  3. 다양한 DataType 지원

    레디스는 비슷한 NoSQL DBMS대비 다양한 타입을 제공합니다.

    (strings, hashes, lists, sets, sorted sets,

    bitmaps, hyperloglogs, geospatial indexes, streams)

    이를 이용하여 개발 편의성을 극대화 할 수 있습니다.

    Lists의 경우 일반적인 RDB와 비교하면 10배 빠른 속도를 지원합니다.

  4. Master-Slave 구성이 가능

    Master-Slave와 같은 Redis Replication 뿐만 아니라 Redis cluster를 이용한 분산처리, Redis Sentinel을 이용한 장애복구 시스템을 제공합니다.

Copy On Write

레디스의 프로세스들은 Resource(자원)을 공유하고 있습니다.

데이터에 대한 Write(쓰기)명령이 발생하면 프로세스는 fork()되고 쓰기 대상이 되는 자원을 Copy한 뒤 명령을 수행합니다.

이와 같은 특징 때문에 레디스는 메모리공간을 2배로 사용하게 되며, 메모리 파편화가 발생하기 쉽습니다.

cow

COW가 발생하는 상황은 다음과 같습니다.

  1. save 파라미터 (RDB 파일)

  2. BGSAVE 명령 (RDB 파일)

  3. 복제 Replication (RDB 파일)

  4. auto-aof-rewrite-percentage 파라미터 (AOF)

  5. BGREWRITEAOF 명령 (AOF)


주의할 명

keys

레디스에 존재하는 모든 key를 조회. (레디스 매뉴얼에도 운영환경에서는 사용하지 말 것을 권고함)

scan을 통해 순회 탐색으로 전체 key 조회

smem

Sets 자료구조의 모든 member들을 조회.

sscan을 통한 순회 탐색으로 전체 member 조회

flushall

전체 데이터를 지우는 명령어로, 키 갯수에 비례한 수행시간


요약

레디스는 빠른속도와 강력한 기능을 제공하는 만큼 사용시 주의를 기울여야하는 저장소입니다.

중요기능에 사용되는 만큼 Critical한 장애가 발생할 수 있기 때문입니다.


Reference


  • akasai

    👨‍💻 Backend Developer

    • #Node.js
    • #Typescript
    • #GraphQL
    • #Serverless
    • #PostgreSQL
    • #Kubernetes