[Cache] 로컬 캐시 vs 분산 캐시

개발해둔 서버 성능 개선 하던 중...
더미데이터를 10만개를 넣어놨는데 

count 쿼리가 느려서 커넥션을 오래 잡고 있는 바람에

힙에 객체가 쌓여서 계속 outOfMemoryError가 나는것 발견..

 

이젠 캐시를 도입해야될때가 왔는데,

캐시에는 두 종류가 있다는 것을 알게됨.

 

로컬 캐시 & 분산 캐시

 

로컬 캐시

JVM 메모리 안에 저장

Caffeine 라이브러리가 있음.

스프링부트에서 의존성 추가하면 Caffeine을 캐시 구현체로 쓰기 가능.

저장 위치는 JVM 힙 메모리

속도가 매우빠르고 서버 추가할 필요가 없다는 장점이 있음.

하지만 서버가 여러대면 각 캐시가 따로놀고

서버 재시작하면 사라짐.

 

분산캐시

별도의 서버에 저장(Redis..)

모든 서버가 같은 캐시를 공유함.

저장 위치는 별도의 캐시 서버.

서버 재시작해도 유지가 가능하다는 장점.

 

 

현재 내 상황에서는 로컬 캐시가 적당해보이는데

t3.micro인스턴스를 쓰고 있는 이 상황에.. 힙 메모리 부족해서 허덕이는데 이게 될지 잘 모르겠음.

서버가 1대인 상황에서는 레디스보다 Caffeine이 빠르다고 함.