이번 글에서는 Redis가 무엇인지 아주 간단하게 알아보고 AWS ElasticCache를 사용해서 간단한 실습을 진행해보겠습니다.
키-값 모델 NoSQL은 가장 기본적인 형태의 NoSQL이며, 키 하나로 데이터 하나를 저장하고 조회할 수 있는 단일 키-값 구조를 가집니다. 키-값 모델 NoSQL로는 대표적으로 Redis가 있습니다. 즉, 레디스를 한마디로 표현하면 아래와 같습니다.
Redis는 다양한 자료구조를 저장하고 조회할 수 있으며 다양한 종류의 조회 방법을 지원하는 인메모리 NoSQL 입니다.
Redis는 Memcached와 비슷한 캐시 시스템으로서 동일한 기능을 제공하면서 영속성, 다양한 데이터 구조와 같은 부가적인 기능을 지원하고 있습니다.
레디스는 모든 데이터를 메모리에 저장하고 조회합니다. 즉, 인메모리 데이터베이스 입니다. 이 말만 들으면 Redis를 모든 데이터를 메모리에 저장하는 빠른 DB가 다라고 생각할지도 모릅니다. 하지만 빠른 성능은 레디스의 특징 중 일부분 입니다. 다른 인메모리 디비들과의 가장 큰 차이점은 레디스의 다양한 자료구조 입니다.
NoSQL로서 Key-Value 타입의 저장소인 레디스(Redis, Remote Dictionary Server)의 주요 특징은 아래와 같습니다.
영속성을 지원하는 인메모리 데이터 저장소읽기 성능 증대를 위한 서버 측 복제를 지원쓰기 성능 증대를 위한 클라이언트 측 샤딩(Sharding) 지원다양한 서비스에서 사용되며 검증된 기술문자열, 리스트, 해시, 셋, 정렬된 셋과 같은 다양한 데이터형을 지원. 메모리 저장소임에도 불구하고 많은 데이터형을 지원하므로 다양한 기능을 구현
최종적으로 Redis를 한 문장으로 정의하면 아래와 같습니다.
레디스는 고성능 키-값 저장소로서 문자열, 리스트, 해시, 셋, 정렬된 셋 형식의 데이터를 지원하는 NoSQL이다.
간단하게 이론에 대해서 정리하면 위와 같습니다. 그런데 RDBMS, NoSQL을 보다보면 클러스터, 노드, 샤딩 등등 약간 어려운 단어들이 등장합니다. 이러한 단어들을 자세히 알지 못하다 보니 전체적으로 이해하는데 한계가 있어서 한번 정리를 하고 가겠습니단.
레디스 클러스터는 여러 레디스 노드상에서 데이터를 자동으로 분할하는 방법을 제공한다.
특징으로는 여러대의 서버에 데이터가 분산되어 저장되므로 트래픽이 분산되는 효과를 얻을 수 있습니다.
가장 중요한 점은 특정 서버에 장애가 일어나더라도 백업 서버의 보완을 통해 데이터의 유실없이 서비스를 계속 이어나갈 수 있다는 점입니다.
즉, 위와 같이 클러스터 안에 여러 개의 노드들이 존재하는 구조입니다. 그런데 위와 같이 하나의 Master 클러스터만 만들고 사용하는 것은 좋은 방법이 아닙니다.
위와 같이 클러스터를 Master로만 구성하면 노드 중 하나에만 장애가 발생해도 해당 노드의 데이터에 데이터 유실이 발생합니다. 즉, Master-Slave 관계를 만들어야 합니다. 예를들어, MySQL 같은 경우는 아래와 같이 Master-Slave를 구성합니다.
MySQL은 확장성을 위한 다양한 기술을 제공하는데 그중에서 가장 일반적인 방법이 복제(Replication) 입니다. MySQL의 복제는 레플리케이션(Replication) 이라고도 하는데, 복제는 2대 이상의 MySQL 서버가 동일한 데이터를 담도록 실시간으로 동기화하는 기술입니다. 일반적으로 MySQL 복제에는 INSERT나 UPDATE, DELETE와 같은 쿼리를 이용해 변경할 수 있는 MySQL 서버와 SELECT 쿼리로 데이터를 읽기만 할 수 있는 MySQL 서버로 나뉩니다.
MySQL에서는 쓰기와 읽기의 역할로 구분해 전자를 마스터(Master)라고 하고 후자를 슬레이브(Slave)라고 합니다.
즉, 이와 같이 구성을 하면 Master에 장애가 발생해도 Slave를 Master 노드로 승격시키면 됩니다.
AWS 서비스에서 Redis를 사용하기 위해서는 ElasticCache를 사용할 수 있습니다. ElasticCache는 Memcached, Redis를 지원합니다. 이번 글에서는 Redis로 실습을 해보겠습니다.
여기서도 위에서 보았던 것처럼 클러스터, 복제(Replication) 노드, 샤드 설정들을 해주어야 합니다. 어떠한 옵션들이 있는지 알아보겠습니다.
- 싱글 클러스터 노드(No Replication)
- 클러스터 모드 없이 복제(Replication)만 지원(클러스터 모드 X)
- 클러스터 모드와 Replication 모두 지원(클러스터 모드 O)
당연히 제일 좋은 것은 3번입니다. 트래픽도 여러 샤드로 분산시킬 수 있고 데이터를 Master 노드 뿐만 아니라 복제해놓기 때문에 Master에 장애가 발생해도 복제본을 사용할 수 있습니다. 각각의 특징을 정리하면 아래와 같습니다.
여기서 잠시 수직적 확장(Scale Up)과 수평적 확장(Scale Out)이라는 용어가 나옵니다. 간단하게 어떤 것인지 알아보고 가겠습니다.
- 각 단일 서버(하드웨어)의 성능을 증가시켜서 더 많은 요청을 처리하는 방법을
스케일 업(Scale up)이라고 합니다.
즉, 스케일 업은 단일 하드웨어의 성능을 높이기 위하여 CPU, 메모리, 하드디스크를 업그레이드 하거나 추가하는 것을 말합니다.
- 동일한 사양의 새로운 서버(하드웨어)를 추가하는 방법을
스케일 아웃(Scale Out)이라고 합니다.
대부분의 NoSQL은 처음부터 스케일 아웃을 염두에 두고 설계되었기 때문에 데이터의 증가나 요청량이 증가하더라도 동일하거나 비슷한 사양의 새로운 하드웨어를 추가하면 대응이 가능합니다.
즉, 위의 클러스터 모드에서는 Scale Out을 한다는 큰 장점이 있습니다. (AWS ElasticCache의 엄청난 장점이라고 합니다.)
Redis는 모든 캐시 키가 해시 슬롯에 매핑하는 방식으로 샤딩을 활용합니다. 1개의 클러스터는 16,384개의 해시 슬롯을 사용할 수 있고 일반적으로 클러스터 내 총 샤드에 균등하게 배포합니다.
