[최종 프로젝트] 오늘의 질문 조회 캐싱하기

✅ 개요

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오늘의 질문 조회에 대해 캐싱을 도입하게 된 계기는 다음과 같다.

 

1️⃣ 호출 빈도가 높음

현재 프로젝트에서 오늘의 질문 조회 API는 매우 잦게 호출되는 API이다.

다음과 같이 메인페이지에서 답변을 볼 때 항상 노출되게 된다.

2️⃣ 수정 빈도가 낮음

현재 프로젝트에서 질문은 하루에 한번 변경되기 때문에 변경빈도가 매우 낮다.

 

✅ 구현

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캐싱은 Redis를 활용하기로 결정했다.

현재 프로젝트에서 Redis를 사용하고 있고 다른 팀원분께서 Redis 캐싱에 대한 인터페이스를 구현해두신게 있어 간편하게 구현이 가능할 것 같아서 Redis를 선택했다.

 

1️⃣ 캐싱 전 코드

/**
 * 카테고리로 질문 조회
 */
public QuestionFindServiceResponse findQuestionByCategoryId(Long categoryId) {

    Question question = questionRepository.findDailyQuestionByCategoryId(categoryId)
            .orElseThrow(() -> QuestionNotFoundException.EXCEPTION);

    QuestionFindServiceResponse serviceResponse = new QuestionFindServiceResponse(question);

    return serviceResponse;
}

2️⃣ 캐싱 후 코드

/**
 * 카테고리로 질문 조회
 */
public QuestionFindServiceResponse findQuestionByCategoryId(Long categoryId) {

    // 1. 캐시 키 생성
    String questionCacheKey = "QUESTION:" + LocalDate.now() + ":CATEGORY:" + categoryId; // 예: QUESTION:2024-12-16:CATEGORY:1

    // 2. 캐시에서 데이터 조회
    QuestionFindServiceResponse cachedQuestion = cacheManager.get(questionCacheKey, QuestionFindServiceResponse.class);

    // 3. 캐시에 데이터가 있다면 해당 데이터 반환
    if (cachedQuestion != null) {
        log.info("cache hit: {}", cachedQuestion);
        return cachedQuestion;
    }

    Question question = questionRepository.findDailyQuestionByCategoryId(categoryId)
            .orElseThrow(() -> QuestionNotFoundException.EXCEPTION);

    QuestionFindServiceResponse serviceResponse = new QuestionFindServiceResponse(question);

    // 4. 캐시에 데이터가 없다면 캐시에 해당 Question 정보 저장
    if(question.getQuestionDate().equals(LocalDate.now())) // 만약 질문 생성이 실패된 경우, 어제 질문이 오늘의 질문으로 캐시에 저장되는 현상을 방지
        cacheManager.set(questionCacheKey, serviceResponse, 24 * 60);

    return serviceResponse;
}

1. 캐시 키를 생성
     ➡️ 질문은 하루에 한번 생성되기 때문에 키에 오늘 날짜를 포함시켰다.
2. 캐시에서 데이터 조회
3. 캐시에 데이터가 있다면 해당 데이터 반환
4. 캐시에 데이터가 없다면 해당 질문 정보 저장
     ➡️ 캐시에 데이터를 저장하기 전에 데이터베이스에서 받아온 Question의 날짜 정보와 오늘 날짜를 비교해서 검증하는데 이 이유는 오늘날짜에 대한 캐시 데이터로 어제 질문이 저장되는 현상을 방지하기 위해서이다. 

✅ 테스트 결과

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테스트는 500건 동시요청을 하는 상황과 단건 요청하는 상황, 2가지의 상황을 테스트하였다.

500건 동시요청의 경우 JMeter를, 단건 요청의 경우 Postman을 활용하였다.

 

1️⃣ 캐싱 전

500건 동시 요청

요청당 1.5초가 소요되며 간간히 오류도 발생하고 있는 것을 볼 수 있다.

 

단건 요청

단건 요청의 경우 32ms정도 소요되었다.

 

2️⃣ 캐싱 후

500건 동시요청

• 오류 발생이 사라졌고 평균 응답시간도 1.5초에서 0.95초로 33%정도 빨라진것을 알 수 있다.

 

단건 요청

• 32ms에서 16ms로 50%정도 빨라졌다.

 

💡 결론

500건 동시요청

• 1.5초 ➡️ 0.95초: 33% 향상

단건 요청

• 32ms ➡️ 16ms: 50% 향상