캐싱 전략

Sonamu의 BentoCache를 활용한 효과적인 캐싱 전략을 다룹니다.

BentoCache란?

Sonamu는 BentoCache를 사용하여 강력한 캐싱 기능을 제공합니다. 주요 특징:

다양한 드라이버 (메모리, Redis, PostgreSQL 등)
TTL (Time To Live) 설정
네임스페이스 기반 관리
캐시 워밍 (Cache Warming)
태그 기반 무효화

캐시 설정

sonamu.config.ts 설정

import { bentostore } from "bentocache";
import { memoryDriver } from "bentocache/drivers/memory";

export default {
  server: {
    cache: {
      default: "memory",
      stores: {
        memory: bentostore().useL1Layer(
          memoryDriver({
            maxItems: 10_000,
            maxSize: 100_000_000, // 100MB
          }),
        ),
      },
    },
  },
} satisfies SonamuConfig;

Redis 드라이버

import { bentostore } from "bentocache";
import { redisDriver } from "bentocache/drivers/redis";

export default {
  server: {
    cache: {
      default: "redis",
      stores: {
        redis: bentostore().useL1Layer(
          redisDriver({
            connection: {
              host: process.env.REDIS_HOST || "localhost",
              port: 6379,
              password: process.env.REDIS_PASSWORD,
            },
          }),
        ),
      },
    },
  },
} satisfies SonamuConfig;

다중 드라이버

export default {
  server: {
    cache: {
      default: "memory",
      stores: {
        memory: bentostore().useL1Layer(memoryDriver({ maxSize: 50_000_000 })),
        redis: bentostore().useL1Layer(
          redisDriver({
            connection: { host: "localhost", port: 6379 },
          }),
        ),
      },
    },
  },
} satisfies SonamuConfig;

@cache 데코레이터

기본 사용법

import { cache, Puri } from "sonamu";

class UserModelClass extends BaseModelClass {
  // 5분간 캐싱
  @cache({ ttl: "5m" })
  async getActiveUsersCount(): Promise<number> {
    const result = await this.getPuri("r").table("users").select({ count: Puri.count() }).where({ status: "active" });
    return result[0].count;
  }
}

TTL 설정

class ProductModelClass extends BaseModelClass {
  // 1시간 캐싱
  @cache({ ttl: "1h" })
  async getFeaturedProducts() {
    return this.getPuri("r").table("products").select("*").where({ featured: true });
  }

  // 1일 캐싱
  @cache({ ttl: "1d" })
  async getCategoryCounts() {
    return this.getPuri("r").table("products").select({ category: "category", count: Puri.count() }).groupBy("category");
  }

  // 영구 캐싱 (수동 무효화 필요)
  @cache({ ttl: 0 })
  async getProductCategories() {
    return this.getPuri("r").table("products").select("DISTINCT category");
  }
}

TTL 형식:

'5s': 5초
'5m': 5분
'1h': 1시간
'1d': 1일
0: 영구 (무효화 필요)

파라미터 기반 캐싱

class UserModelClass extends BaseModelClass {
  // 파라미터별로 다른 캐시 생성
  @cache({ ttl: "5m" })
  async getUsersByStatus(status: string) {
    return this.getPuri("r").table("users").select("id", "name", "email").where({ status });
  }
}

// 각각 다른 캐시 키로 저장됨
await UserModel.getUsersByStatus("active"); // UserModel.getUsersByStatus:active
await UserModel.getUsersByStatus("inactive"); // UserModel.getUsersByStatus:inactive

캐시 키 커스터마이징

class PostModelClass extends BaseModelClass {
  @cache({
    ttl: "10m",
    key: (userId: number, page: number) => `posts:user:${userId}:page:${page}`,
  })
  async getUserPosts(userId: number, page: number = 1) {
    return this.getPuri("r")
      .select("*")
      .where({ user_id: userId })
      .offset((page - 1) * 20)
      .limit(20);
  }
}

수동 캐시 관리

Sonamu.cache 사용

import { Sonamu, Puri } from "sonamu";

class StatisticsService {
  async getDailyStats(date: string) {
    const cacheKey = `stats:daily:${date}`;

    // 캐시 확인
    const cached = await Sonamu.cache.get(cacheKey);
    if (cached) {
      console.log("캐시 히트!");
      return cached;
    }

    // 캐시 미스 - 계산
    console.log("캐시 미스, 계산 중...");
    const stats = await this.calculateDailyStats(date);

    // 캐시 저장 (24시간)
    await Sonamu.cache.set(cacheKey, stats, { ttl: "24h" });

    return stats;
  }

  private async calculateDailyStats(date: string) {
    // 복잡한 통계 계산
    const [userCount, orderCount, revenue] = await Promise.all([
      UserModel.getPuri("r")
        .table("users")
        .select({ count: Puri.count() })
        .then((r) => r[0].count),
      OrderModel.getPuri("r")
        .table("orders")
        .select({ count: Puri.count() })
        .where("created_at", ">=", date)
        .then((r) => r[0].count),
      OrderModel.getPuri("r")
        .table("orders")
        .select({ total: Puri.sum("total") })
        .where("created_at", ">=", date)
        .then((r) => r[0].total),
    ]);

    return {
      date,
      userCount,
      orderCount,
      revenue,
    };
  }
}

캐시 무효화

class UserModelClass extends BaseModelClass {
  @api({ httpMethod: "POST" })
  async createUser(params: UserSaveParams) {
    const user = await this.save(params);

    // 관련 캐시 무효화
    await Sonamu.cache.delete("users:active:count");
    await Sonamu.cache.delete("users:stats");

    return user;
  }

  @api({ httpMethod: "PUT" })
  async updateUserStatus(id: number, status: string) {
    await this.save({ id, status });

    // 패턴 매칭으로 관련 캐시 무효화
    await Sonamu.cache.clear(); // 주의: 전체 캐시 삭제
  }
}

getOrSet 패턴

class CacheService {
  async getWithCache(key: string, factory: () => Promise<any>) {
    return Sonamu.cache.getOrSet({
      key,
      ttl: "1h",
      factory,
    });
  }

  async getUser(userId: number) {
    return this.getWithCache(`user:${userId}`, () => UserModel.findById(userId));
  }
}

1. Read-Through 패턴

class ProductModelClass extends BaseModelClass {
  async getProductWithCache(id: number): Promise<Product> {
    const cacheKey = `product:${id}`;

    return Sonamu.cache.getOrSet({
      key: cacheKey,
      ttl: "1h",
      factory: () => this.findById(id),
    });
  }
}

2. Write-Through 패턴

class ProductModelClass extends BaseModelClass {
  async updateProduct(id: number, params: ProductSaveParams) {
    // DB 업데이트
    const product = await this.save({ id, ...params });

    // 캐시도 함께 업데이트
    await Sonamu.cache.set(`product:${id}`, product, { ttl: "1h" });

    return product;
  }
}

3. Cache-Aside 패턴

class ProductModelClass extends BaseModelClass {
  async getProduct(id: number) {
    // 1. 캐시 확인
    const cached = await Sonamu.cache.get(`product:${id}`);
    if (cached) return cached;

    // 2. DB 조회
    const product = await this.findById(id);

    // 3. 캐시 저장 (응답 후 비동기)
    setImmediate(async () => {
      await Sonamu.cache.set(`product:${id}`, product, { ttl: "1h" });
    });

    return product;
  }
}

4. Cache Warming

class ProductModelClass extends BaseModelClass {
  // 서버 시작 시 인기 상품 캐시 워밍
  async warmPopularProducts() {
    const popularProducts = await this.getPuri("r")
      .select("*")
      .where({ featured: true })
      .orWhere("view_count", ">", 1000);

    for (const product of popularProducts) {
      await Sonamu.cache.set(`product:${product.id}`, product, { ttl: "1h" });
    }

    console.log(`${popularProducts.length}개 상품 캐시 워밍 완료`);
  }
}

실전 예제

API 응답 캐싱

class PostModelClass extends BaseModelClass {
  // 목록 API - 10분 캐싱
  @cache({ ttl: "10m" })
  @api({ httpMethod: "GET" })
  async listPosts(page: number = 1) {
    return this.getPuri("r")
      .select("id", "title", "author_id", "created_at")
      .orderBy("created_at", "desc")
      .offset((page - 1) * 20)
      .limit(20);
  }

  // 상세 API - 5분 캐싱
  @cache({ ttl: "5m" })
  @api({ httpMethod: "GET" })
  async getPost(id: number) {
    const { qb } = this.getSubsetQueries("Detail");
    const result = await this.executeSubsetQuery({
      subset: "Detail",
      qb: qb.where({ id }),
      params: { num: 1, page: 1 },
    });
    return result.rows[0];
  }

  // 생성 API - 관련 캐시 무효화
  @api({ httpMethod: "POST" })
  async createPost(params: PostSaveParams) {
    const post = await this.save(params);

    // 목록 캐시 무효화는 자동으로 처리됨 (키가 다르므로)
    // 특정 캐시만 무효화하려면 수동으로 처리

    return post;
  }
}

집계 데이터 캐싱

class DashboardService {
  // 대시보드 통계 - 5분 캐싱
  async getDashboardStats() {
    const cacheKey = "dashboard:stats";

    return Sonamu.cache.getOrSet({
      key: cacheKey,
      ttl: "5m",
      factory: async () => {
        // 여러 집계 쿼리 병렬 실행
        const [totalUsers, activeUsers, totalOrders, todayRevenue] = await Promise.all([
          UserModel.getPuri("r")
            .table("users")
            .select({ count: Puri.count() })
            .then((r) => r[0].count),
          UserModel.getPuri("r")
            .table("users")
            .select({ count: Puri.count() })
            .where({ status: "active" })
            .then((r) => r[0].count),
          OrderModel.getPuri("r")
            .table("orders")
            .select({ count: Puri.count() })
            .then((r) => r[0].count),
          OrderModel.getPuri("r")
            .table("orders")
            .select({ total: Puri.sum("total") })
            .where("created_at", ">=", new Date().toISOString().split("T")[0])
            .then((r) => r[0].total),
        ]);

        return {
          totalUsers,
          activeUsers,
          totalOrders,
          todayRevenue,
          cachedAt: new Date(),
        };
      },
    });
  }
}

사용자 세션 캐싱

class AuthService {
  // 세션 저장 (Redis 권장)
  async saveSession(userId: number, token: string) {
    const sessionData = {
      userId,
      token,
      createdAt: new Date(),
    };

    await Sonamu.cache.set(`session:${token}`, sessionData, { ttl: "24h" });
  }

  // 세션 조회
  async getSession(token: string) {
    return Sonamu.cache.get(`session:${token}`);
  }

  // 로그아웃
  async logout(token: string) {
    await Sonamu.cache.delete(`session:${token}`);
  }
}

캐시 무효화 전략

1. Time-Based (TTL)

// 가장 간단 - TTL로 자동 만료
@cache({ ttl: '5m' })  // 5분 후 자동 만료
async getData() {
  return this.getPuri("r");
}

2. Event-Based

class ProductModelClass extends BaseModelClass {
  @api({ httpMethod: "POST" })
  async createProduct(params: ProductSaveParams) {
    const product = await this.save(params);

    // 관련 캐시 무효화
    await this.invalidateProductCaches();

    return product;
  }

  private async invalidateProductCaches() {
    // 개별 삭제
    await Sonamu.cache.delete("featured:products");
    await Sonamu.cache.delete("stats:products");
  }
}

Best Practices

1. 적절한 TTL 설정

// ✅ 자주 변경되는 데이터 - 짧은 TTL
@cache({ ttl: '1m' })  // 1분
async getCurrentOnlineUsers() { }

// ✅ 거의 변경되지 않는 데이터 - 긴 TTL
@cache({ ttl: '1d' })  // 1일
async getCountries() { }

// ✅ 정적 데이터 - 영구
@cache({ ttl: 0 })
async getAppConfig() { }

2. 캐시 키 네이밍

// ✅ 명확하고 계층적인 키
"user:123";
"user:123:posts";
"stats:daily:2025-01-11";
"product:category:electronics";

// ❌ 불명확한 키
"u123";
"data";
"temp";

3. 캐시 크기 관리

// 큰 객체는 필요한 필드만 캐싱
async cacheUser(user: User) {
  const lightUser = {
    id: user.id,
    name: user.name,
    email: user.email
    // 대용량 필드 제외
  };

  await Sonamu.cache.set(`user:${user.id}`, lightUser, { ttl: '1h' });
}

4. 캐시 워밍

// 서버 시작 시 중요 데이터 미리 캐싱
export default {
  server: {
    lifecycle: {
      async onStart() {
        await ProductModel.warmPopularProducts();
        await CategoryModel.warmAllCategories();
        console.log("캐시 워밍 완료");
      },
    },
  },
} satisfies SonamuConfig;

5. 실패 대응

async getDataWithFallback(id: number) {
  try {
    // 캐시 시도
    const cached = await Sonamu.cache.get(`data:${id}`);
    if (cached) return cached;
  } catch (error) {
    console.error("캐시 오류:", error);
    // 캐시 실패해도 계속 진행
  }

  // DB 조회 (캐시 없거나 실패 시)
  return this.findById(id);
}

성능 비교

캐싱 전

요청 100회:
- 평균 응답 시간: 150ms
- DB 쿼리: 100회
- 총 처리 시간: 15초

캐싱 후

요청 100회:
- 평균 응답 시간: 5ms (캐시 히트)
- DB 쿼리: 1회 (첫 요청)
- 총 처리 시간: 0.5초

30배 이상 성능 향상!

체크리스트

효과적인 캐싱을 위해:

자주 조회되는 데이터 파악
적절한 TTL 설정 (문자열 형식)
명확한 캐시 키 네이밍
데이터 변경 시 캐시 무효화
메모리 사용량 모니터링
캐시 워밍 전략
실패 대응 로직

​BentoCache란?

​캐시 설정

​sonamu.config.ts 설정

​Redis 드라이버

​다중 드라이버

​@cache 데코레이터

​기본 사용법

​TTL 설정

​파라미터 기반 캐싱

​캐시 키 커스터마이징

​수동 캐시 관리

​Sonamu.cache 사용

​캐시 무효화

​getOrSet 패턴

​캐싱 전략

​1. Read-Through 패턴

​2. Write-Through 패턴

​3. Cache-Aside 패턴

​4. Cache Warming

​실전 예제

​API 응답 캐싱

​집계 데이터 캐싱

​사용자 세션 캐싱

​캐시 무효화 전략

​1. Time-Based (TTL)

​2. Event-Based

​Best Practices

​1. 적절한 TTL 설정

​2. 캐시 키 네이밍

​3. 캐시 크기 관리

​4. 캐시 워밍

​5. 실패 대응

​성능 비교

​캐싱 전

​캐싱 후

​체크리스트

​관련 문서

BentoCache란?

캐시 설정

sonamu.config.ts 설정

Redis 드라이버

다중 드라이버

@cache 데코레이터

기본 사용법

TTL 설정

파라미터 기반 캐싱

캐시 키 커스터마이징

수동 캐시 관리

Sonamu.cache 사용

캐시 무효화

getOrSet 패턴

캐싱 전략

1. Read-Through 패턴

2. Write-Through 패턴

3. Cache-Aside 패턴

4. Cache Warming

실전 예제

API 응답 캐싱

집계 데이터 캐싱

사용자 세션 캐싱

캐시 무효화 전략

1. Time-Based (TTL)

2. Event-Based

Best Practices

1. 적절한 TTL 설정

2. 캐시 키 네이밍

3. 캐시 크기 관리

4. 캐시 워밍

5. 실패 대응

성능 비교

캐싱 전

캐싱 후

체크리스트

관련 문서