불필요한 데이터의 캐싱: 예를 들어 Redis에 50GB의 데이터가 저장되어 있는 상황에서, 페이지네이션(paging) 데이터를 캐싱하는 과정에서 불필요한 데이터를 과도하게 캐싱한 경우가 있을 수 있다. 이는 Redis 메모리를 불필요하게 차지하여 효율성을 저하시키고, 결국 Redis 장애로 이어질 수 있다.
Redis 장애: 불필요한 데이터가 캐시에 쌓이면서 Redis 메모리가 고갈되고, 이로 인해 Redis가 정상적으로 작동하지 못하게 된다. 결과적으로 Redis에 연결하려는 요청들이 타임아웃(timeout)을 유발하게 되며, 시스템 성능에 심각한 영향을 미친다.
문제 발생 시 해결 방법
타임아웃 설정: Redis와의 연결 시 타임아웃 설정은 필수적이다. 예를 들어, 타임아웃을 3초나 4초로 설정하여 Redis가 응답하지 않을 경우 애플리케이션이 오랜 시간 대기하지 않도록 한다. 이로 인해 Redis가 장애 상태일 때도 시스템의 응답성이 유지된다.
백엔드 데이터베이스로의 폴백(fallback): Redis 장애 시 백엔드 데이터베이스로의 폴백을 고려해야 한다. 그러나 DB로의 요청이 많아지면 시스템 성능이 저하될 수 있으므로, 상황에 따라 클라이언트에게 데이터 제공을 중지하고 서버 에러가 아님을 알려주는 것도 방법이다. 이로 인해 사용자는 서버의 신뢰성을 유지하면서, 장애 상황에서도 시스템을 사용할 수 있다.
예방 및 모니터링 전략
데이터 경량화: Redis에 저장되는 데이터를 최소화하고 필요한 데이터만 캐싱하도록 해야 한다. 이는 Redis 메모리 사용을 최적화하고 불필요한 데이터가 쌓이는 것을 방지한다.
모니터링 설정: Redis 메모리 사용량을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요하다. 예를 들어, Redis 메모리 사용량이 일정 수준(예: 80% 이상)에 도달하면 알림을 보내는 시스템을 구축한다. 이를 통해 Redis 장애를 사전에 감지하고 대응할 수 있다.
알람 시스템 도입: Redis 메모리 사용량이 특정 임계치를 넘을 경우 경고 알람을 발송하도록 설정한다. 이를 통해 빠르게 문제를 감지하고 조치를 취할 수 있다.
