[기술 검토 및 선정] 로컬 캐시(Local Cache) 기술 선정

시스템 요구사항

• 게시글, 튜닝 레포트 같은 변경이 거의 없는 정적 목록을 초고속으로 조회하기 위해 “로컬 캐시” 필요합니다.
  • 로컬 캐시로 Redis의 메모리 부담을 덜어주고, Redis보다 더 빠른 속도로 정적 데이터 반환 기능
• 반면, 서버 수는 오토스케일링을 통해 늘어날 수 있으므로 반응 수 같은 빈번하게 변경되는 동적 데이터도 Redis로 관리할 계획입니다.
• 궁극적으로는 데이터 신뢰성을 보장하기 위해 MySQL에 저장해야 합니다.

Caffeine이란?

• 구글의 Guava Cache를 계승해서 만든, 더 빠르고 효율적인 로컬 캐시 라이브러리
• JVM(Java Virtual Machine) 메모리 안에서 동작 (따라서 다른 서버들과 데이터 공유는 못 함)
• 고성능, 저지연, 효율적 메모리 관리를 목표로 설계됨
• Spring Boot에서도 spring-boot-starter-cache와 같이 쉽게 통합 가능

Caffeine은 JVM 기반 애플리케이션에서 메모리 안에 데이터를 빠르게 저장하고 조회할 수 있게 도와주는, 매우 빠른 캐시 라이브러리입니다.

Caffeine 특징

특징	설명
최신 캐시 알고리즘	W-TinyLFU 기반 → "자주 + 최근 사용된 데이터"를 스마트하게 유지
비동기 지원	AsyncLoadingCache로 비동기 캐싱 가능
만료 정책	TTL(지속 시간), TTI(비사용 시간) 기반 자동 만료 지원
최대 크기 제어	지정한 크기만큼만 캐시를 유지하고 초과 시 자동으로 제거 (Eviction)
통계 제공	hit/miss, eviction 같은 캐시 통계 수집 가능

 

다른 "로컬 캐시(Local Cache)” 기슬 비교

기술	설명	차이점
Guava Cache	구글이 만든 초기 로컬 캐시 라이브러리	- 성능이 Caffeine보다 느리고, 알고리즘이 옛날 것(LRU 기반). - Caffeine은 Guava를 "대체"하는 목적으로 나왔음.
Ehcache	오래된 자바 캐시 솔루션 (Spring에서도 옛날에 많이 씀)	- 디스크 저장, 클러스터링(복잡한 설정 가능) 지원 → 대신 무거움. - 단순 로컬 캐시만 원하면 Caffeine이 훨씬 가벼움.
Infinispan	RedHat이 만든 복합 캐시(로컬+분산 둘 다 가능)	- 너무 무거움. 캐시 + 분산 데이터 그리드 용도. - 그냥 빠른 로컬 캐시만 쓰고 싶으면 부적합.

성능 벤치마크 예시 (조회 속도 기준)

항목 조회 속도 (QPS 기준)

Caffeine	100,000 QPS 이상
Guava Cache	30,000 ~ 40,000 QPS
Ehcache (메모리)	10,000 ~ 20,000 QPS
Infinispan (분산)	1,000 ~ 5,000 QPS

✅ Caffeine은 특히 다중 코어, 멀티스레드 환경에서 성능 차이가 더 크다.

✅ Guava는 단일 스레드라면 쓸 만하지만 멀티스레드 가면 성능 급감소.

Caffeine 선택 이유

Guava Cache는 성능 한계, Ehcache는 복잡성 과잉, Infinispan은 오버스펙이라는 이유로 제외하고, 최종적으로 빠르고 경량화된 고성능 로컬 캐시를 제공하는 Caffeine을 선택했습니다.

 

끝입니다~