Redis 캐시로 몰려드는 트래픽을 견디다

이 게시물은 토니모리 공식몰에서 발생하는 트래픽 급증 문제를 해결하기 위해 Redis 기반 캐싱 전략을 도입한 사례를 설명합니다.

개선 배경 및 문제점

• 이벤트 시 DB 과부하와 응답 지연 발생
• 정적 콘텐츠도 매 요청마다 DB 조회로 불필요한 부하 유발

개선 전략과 캐싱 대상 선정

• 빠른 속도와 관리 용이성으로 Redis 선택
• 모든 고객에게 동일하게 노출되고 실시간 변경 가능성 낮은 데이터 캐싱
• 사용자 맞춤형 데이터는 Redis Key를 세분화해 관리

캐시 갱신 아키텍처

• 자동(Trigger), 수동(관리자 호출), 정기(배치) 방식의 3단계 캐시 갱신 도입
• 콘텐츠 노출 시점과 캐시 반영 시점의 불일치 문제 해결

개선 결과

• 평균 응답 속도 약 27% 개선
• 최대 응답 시간 450ms에서 300ms로 단축
• 시스템 부하 감소와 사용자 경험 향상