Redis의 모든 것

Redis란?

Redis는 Remote Dictionary Server의 약자로서, 키-값 구조의 비정형 데이터를 저장하고 관리하기 위한 오픈 소스 기반의 비관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 

 

데이터베이스를 이용하면 데이터를 영속적으로 관리할 수 있지만, 입출력에 다소 시간이 걸리기 때문에 실시간 서비스에서는 더 적합한 저장소를 사용할 필요가 있습니다. 이 Redis는 메모리 기반의 저장소이기 때문에 필요한 정보를 빠르게 저장하고 가져올 수 있는 실시간 서비스에 적합한 저장소입니다.

 

Redis는 메모리 기반의 키-값(Key-Value) 저장소로, 쉽게 설명하면 메모리를 캐시처럼 사용하면서 데이터를 빠르게 입출력할 수 있도록 해주는 저장소입니다. 모든 데이터를 메모리에 저장하기때문에 읽기와 쓰기 명령이 매우 빠릅니다. 그런데 메모리는 휘발성이기 때문에 시스템이 꺼지면 모든 데이터가 날아가게 됩니다. 따라서 데이터를 지속적으로 유지하기 위해 모든 작업을 로그에 기록해서 디스크에 저장한 후, 시스템을 구동할 때 로그를 기반으로 데이터를 다시 메모리에 올리는 방식을 사용합니다.

 

따라서 전체 데이터를 영구히 저장하기보다는, 캐시처럼 휘발성이나 임시성 데이터를 저장하는 데 많이 사용됩니다. Casssandra나 HBase와 같이 NoSQL DBMS로 분류되기도 하고, memcached와 같은 In memory 솔루션으로 분류되기도 합니다. 

 

메모리를 이용하여 고속으로 <key, value> 스타일의 데이터를 저장하고 불러올 수 있는 시스템 정도로만 이해하면 되겠습니다.

 

Redis 특징

1. Key/Value

2. 다양한 데이터 타입

• String - 일반적인 문자열로 최대 512Mbyte 길이까지 지원, Text 문자열뿐만 아니라 Integer와 같은 숫자나 JPEG와 같은 Binary 파일까지 저장 가능
• Set - String의 집합으로 여러 개의 값을 하나의 Value 내에 넣을 수 있음. 정렬되지 않은 집합형으로, 한 Key에 중복된 데이터는 존재하지 않음. Set에 포함된 요소의 수와 관계없이 일정한 시간으로 체크를 할 수 있는 것이 장점.
• Sorted Sets - Set에 Score라는 필드가 추가된 데이터형으로, Score는 일종의 가중치. 데이터는 오름차순으로 내부 정렬되며, 정렬하는 기준이 Score. Score 값은 중복될 수 없음.
• Lists - String의 집합으로 Set과 유사하지만 일종의 양방향 Linked List. List 앞과 뒤에서 push/pop 연산을 사용해 데이터를 추가 및 삭제가 가능.
• Hashes - value에 field와 string value 쌍으로 이루어진 테이블을 저장. 객체를 나타내는 데 사용 가능. 형태는 List와 비슷하나 필드명, 필드값의 연속으로 이루어짐.

 

Redis 저장방식

레디스는 In-Memory 데이터베이스입니다. 즉, 모든 데이터를 메모리에 저장하고 조회합니다. 기존 관계형 데이터베이스(Oracle, MySQL) 보다 훨씬 빠른데 그 이유는 메모리 접근이 디스크 접근보다 빠르기 때문입니다. 하지만 빠르다는 것은 레디스의 여러 특징 중 일부분입니다. 다른 In-Memory 데이터베이스(ex. Memcached) 와의 가장 큰 차이점은 다양한 자료구조 를 지원한다는 것입니다. 레디스는 아래처럼 다양한 자료구조를 Key-Value 형태로 저장합니다.

이러한 다양한 자료구조를 제공하면 왜 좋을까?

바로 개발의 편의성과 난이도 때문입니다.

예를 들어 실시간 랭킹 서버를 구현할 때 관계형 DBMS를 이용한다면 DB에 데이터를 저장하고, 저장된 SCORE 값으로 정렬하여 다시 읽어오는 과정이 필요할 것입니다. 개수가 많아지면 속도가 느려질 텐데요, 이 과정에서 디스크를 사용하기 때문입니다. In-memory 기반으로 서버에서 데이터를 처리하도록 직접 코드를 짤 수도 있겠지만.. 레디스의 Sorted-Set을 이용하는게 더 빠르고 간단한 방법일 것입니다.

레디스는 트랜잭션의 문제도 해결해 줄 수 있습니다. 싱글 스레드로 동작하는 서버의 모든 자료구조는 atomic 하기 때문에, race condition을 피해 데이터의 정합성을 보장하기 쉽습니다.

 

즉, 외부의 Collections을 잘 이용하는 것만으로 개발 시간 단축이 가능하고, 생각하지 못한 여러가지 문제를 줄여줄 수 있으므로 개발자는 비즈니스 로직에 집중할 수 있다는 큰 장점이 존재합니다.

 

Redis의 자료구조

1. String

레디스의 string은 키와 연결할 수 있는 가장 간단한 유형의 값입니다. 레디스의 키가 문자열이므로 이 구조는 문자열을 다른 문자열에 매핑하는 것이라고 볼 수 있습니다.

> set hello world
OK
> get hello
"world"

 

2. List

 일반적인 linked list 의 특징을 갖고 있습니다. 따라서 list 내에 수백만 개의 아이템이 있더라도 head와 tail에 값을 추가할 때 동일한 시간이 소요됩니다. 특정 값이나 인덱스로 데이터를 찾거나 삭제할 수 있습니다.

LPUSH mylist B   # now the list is "B"
LPUSH mylist A   # now the list is “A","B"
RPUSH mylist A   # now the list is “A”,”B","A"

 

3. Hash

 

hash는 field-value 쌍을 사용한 일반적인 해시입니다. key에 대한 filed의 갯수에는 제한이 없으므로 여러 방법으로 사용이 가능합니다.

field와 value로 구성된다는 면에서 hash는 RDB의 table과 비슷합니다. hash key는 table의 PK, field는 column, value는 value로 볼 수 있습니다. key가 PK와 같은 역할을 하기 때문에 key 하나는 table의 한 row와 같습니다. 아래는 일반적으로 사용하는 RDB의 테이블을 레디스의 해시 구조로 나타낸 그림입니다.

 

4. set

set은 정렬되지 않은 문자열의 모음입니다. 일반적인 set이 그렇듯이, 아이템은 중복될 수 없습니다. 교집합, 합집합, 차집합 연산을 레디스에서 수행할 수 있기 때문에 set은 객체 간의 관계를 표현할 때 좋습니다.

 

5. sorted set

sorted set은 set과 마찬가지로 key 하나에 중복되지 않는 여러 멤버를 저장하지만, 각각의 멤버는 스코어에 연결됩니다. 모든 데이터는 이 값으로 정렬되며, 스코어가 같다면 멤버값의 사전순서로 정렬됩니다. sorted set은 주로 sort가 필요한 곳에 사용됩니다.

 

6. 그 외의 것들

• bit / bitmap: SETBIT, GETBIT 등의 커맨드로 일반적인 비트 연산이 가능합니다. 비트맵을 사용하면 공간을 크게 절약할 수 있다는 장점이 있는데요, 이 내용은 다음번 활용사례에서 자세하게 말씀드리겠습니다.
• hyperloglogs: 집합의 카디널리티(원소의 갯수)를 추정하기 위한 데이터 구조입니다. (ex. 검색 엔진의 하루 검색어 수) 일반적으로 이를 계산할 때에는 데이터의 크기에 비례하는 메모리가 필요하지만, 레디스의 hyperloglogs를 사용하면 같은 데이터를 여러번 계산하지 않도록 과거의 항목을 기억하기 때문에 메모리를 효과적으로 줄일 수 있습니다. 메모리는 매우 적게 사용하고 오차는 적습니다.
• Geospatial indexes: 지구상 두 지점의 경도(longitude)와 위도(latitude)를 입력하고, 그 사이의 거리를 구하는 데에 사용됩니다. 내부적으로는 Sorted Set Data Structure를 사용합니다.
• Stream: 레디스 5.0에서 새로 도입된 로그를 처리하기 위해 최적화된 데이터 타입입니다. 차별화된 다양한 장점이 있지만, 가장 큰 특징은 소비자(Consumer)그룹을 지정할 수 있다는 것입니다. Stream에 대해서는 다음 기회에 더 자세하게 말씀드리겠습니다.

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참조 : 

https://edu.goorm.io/learn/lecture/557/%ED%95%9C-%EB%88%88%EC%97%90-%EB%81%9D%EB%82%B4%EB%8A%94-node-js/lesson/174388/redis%EB%9E%80

https://meetup.toast.com/posts/224

https://meetup.toast.com/posts/225