Redis ClusterRedis Cluster는 Redis의 분산 데이터 저장 솔루션으로, 데이터의 수평적 확장을 지원합니다. 클러스터 모드에서 Redis는 여러 개의 노드로 구성되어, 데이터와 요청을 여러 서버에 분산하여 처리합니다. 이를 통해 고가용성, 성능 향상 및 장애 조치(failover)를 구현할 수 있습니다.지난번 Kubernetes에서 Redis Cluster 구성하는 법을 확인해주세요.https://jeongchul.tistory.com/725 Kubernetes Redis Cluster 설치Redis Cluster는 master를 여러 개 두어 분산 저장(sharding)이 가능하며, Scale-out이 가능합니다.최소 3개의 Master Node가 있어야 구성 가능하며, Sentin..

Redis SentinelRedis Sentinel은 Redis 클러스터의 가용성과 신뢰성을 높이기 위한 모니터링 및 자동 장애 조치(failover) 시스템입니다. Redis는 고성능의 인메모리 데이터 구조 저장소로 사용되지만, 단일 Redis 인스턴스의 장애가 전체 서비스 중단으로 이어질 수 있기 때문에 Sentinel이 필요합니다. 아래에서 Redis Sentinel의 주요 기능, 구성 요소, 작동 원리 및 설정 방법에 대해 상세히 설명하겠습니다.1. Redis Sentinel의 주요 기능모니터링(Monitoring): Sentinel은 Redis 마스터 및 슬레이브 인스턴스를 모니터링하여 상태를 확인합니다. 이를 통해 인스턴스가 정상적으로 작동하는지 지속적으로 체크합니다.장애 조치(Failover..

Redis RDBRDB (Redis Database Backup)는 Redis의 데이터 저장 및 복구 방식 중 하나로, 주기적으로 Redis 메모리의 데이터를 스냅샷 형태로 디스크에 저장하는 방식입니다.RDB는 Redis를 사용하는 많은 환경에서 데이터의 영구성을 확보하는 중요한 역할을 합니다.RDB 방식의 동작 원리스냅샷 생성:Redis는 설정된 주기(예: 1분, 5분 등)에 따라 현재 메모리의 전체 데이터를 스냅샷으로 만들어 파일에 저장합니다.이 스냅샷은 바이너리 형식의 .rdb 파일로 디스크에 저장됩니다. 기본적으로 이 파일은 Redis 서버가 실행되는 디렉터리에 생성됩니다.스냅샷 트리거:RDB 파일을 생성하는 트리거는 여러 가지가 있습니다:주기적 저장: 설정 파일에서 설정된 간격(예: save 9..

Redis의 AOF 백업 전략Redis에서 파일로 데이터를 백업하는 방법 중 하나인 AOF(Append Only File) 방식은, 서버에 저장된 데이터를 영구적으로 보존하기 위한 파일 기반의 백업 방식입니다.AOF 방식은 모든 쓰기(write) 명령을 기록하여, 데이터의 변동 사항을 저장하고 복구할 수 있게 합니다.AOF 방식의 동작 원리:명령 기록: Redis는 클라이언트로부터 수신한 모든 쓰기 연산(예: SET, INCR, LPUSH 등)을 AOF 파일에 차례로 기록합니다. 이러한 방식으로 Redis 서버가 재시작되었을 때, 해당 파일을 재실행하여 데이터를 복원할 수 있습니다.Append-Only: AOF는 기존 데이터를 덮어쓰는 것이 아니라 새로운 명령을 추가로 기록합니다. 이로 인해, 데이터 유..

Redis의 LFU 정책Redis의 LFU(Least Frequently Used) 정책은 사용 빈도에 기반하여 데이터를 관리하는 캐시 알고리즘입니다. LFU는 가장 적게 사용된 데이터를 우선적으로 제거하여, 자주 사용되는 데이터를 더 오래 유지하도록 합니다.Redis 4.0부터 LFU 정책을 지원하며, 이는 LRU(Least Recently Used)와 달리 얼마나 자주 사용되었는지를 기준으로 데이터를 판단합니다.Redis LFU의 작동 방식Redis에서 LFU 정책을 사용하면 각 키에 대해 사용 빈도를 기록하고, 이 빈도를 기반으로 데이터 제거 결정을 내립니다.Redis는 이 작업을 효율적으로 처리하기 위해 사용 카운터와 감쇠(decay) 기법을 적용합니다.1. 사용 빈도 추적Redis는 각 키마다 ..

Redis의 LRU 정책Redis의 LRU(Least Recently Used) 정책은 캐시 메모리 관리 기법으로, 가장 오랫동안 사용되지 않은 데이터를 우선적으로 제거하는 방식입니다.Redis는 메모리 내 데이터를 캐싱하기 때문에, 설정한 메모리 한도를 넘기지 않도록 데이터를 관리할 필요가 있습니다. 이때 메모리가 가득 차면 오래된 데이터를 제거해야 하며, 이를 위해 LRU 정책이 자주 사용됩니다.Redis LRU 정책Redis에서 지원하는 LRU 정책은 몇 가지가 있을 것이다며, 그 중에서 원하는 방식을 선택할 수 있습니다. 주요 정책은 다음과 같습니다:noeviction새로운 데이터를 저장하려 할 때 메모리가 부족하면 오류를 반환합니다. 기본적으로는 데이터를 제거하지 않는 정책입니다.allkeys-..

Redis Value 최대 크기Redis에서 value로 저장할 수 있는 최대 크기는 기본적으로 512MB입니다.이는 Redis에서 하나의 문자열 값이 가질 수 있는 최대 크기입니다. Redis는 단일 키-값 쌍으로 512MB까지 저장할 수 있으므로, 매우 큰 데이터도 하나의 Redis 키에 저장할 수 있습니다.저장 용량 관련 주요 정보:하나의 키 당 최대 값 크기: 512MB전체 Redis 인스턴스의 크기: Redis 자체는 메모리 기반이기 때문에 인스턴스의 최대 크기는 서버가 가진 물리적 메모리(RAM)와 Redis의 설정에 따라 결정됩니다.압축: Redis는 기본적으로 데이터를 압축하지 않으므로, 512MB는 압축되지 않은 원시 데이터 기준입니다. 만약 데이터를 압축해서 저장한다면, 더 많은 양의 ..

음성 합성 모델(TTS) 서빙을 Redis를 활용해 효율적으로 서비스하기음성 합성 모델(TTS)을 서빙하면서 Redis를 캐싱 계층으로 활용하는 것은 성능 최적화에 매우 효과적입니다. Redis는 빠른 읽기 속도를 제공하며, 캐시 전략을 잘 설계하면 중복 계산을 줄이고 응답 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 아래에 고려할 수 있는 정책과 데이터 구조를 설명하겠습니다.Redis를 TTS에서 캐싱으로 활용 정책1. 캐싱 정책TTL(Time to Live) 설정:음성 합성 결과는 시간이 지남에 따라 자주 바뀌지 않기 때문에 TTL을 사용하여 일정 시간 동안 캐싱된 데이터를 유지한 후 만료시키는 것이 좋습니다. TTL을 설정하는 시간은 애플리케이션의 특성에 따라 다르지만, 너무 짧게 설정하면 캐시 효율이 떨어..