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Backend Cache

로컬 캐시 vs 분산 캐시

선택 기준과 실무 활용

📌개요

애플리케이션의 성능 최적화에서 캐시(Cache) 는 빠질 수 없는 핵심 요소다.

캐시는 데이터를 반복적으로 계산하거나 DB에서 가져오지 않고, 빠른 접근이 가능한 저장소에 보관해 재사용함으로써 응답 속도를 개선한다.

이번 글에서는 로컬 캐시(Local Cache) 와 분산 캐시(Distributed Cache) 의 개념적 차이를 살펴보고, 각각의 장단점, 그리고 실무에서 어떤 기준으로 선택해야 하는지 다룬다.

📌내용

1. 로컬 캐시(Local Cache)

  • 정의: 애플리케이션 프로세스 내부 메모리에 데이터를 저장하는 캐시.
  • 예시: Spring Boot에서 @Cacheable과 함께 사용하는 ConcurrentHashMap, Guava Cache, Caffeine 등.

장점

  • DB나 네트워크를 거치지 않고 메모리 접근 속도로 응답 → 극한의 성능.
  • 설치나 운영이 간단하며, 외부 시스템 의존도가 없음.
  • 트래픽이 적거나 단일 서버 애플리케이션에 적합.

단점

  • 확장성 부족: 서버가 여러 대라면 각 인스턴스마다 캐시를 따로 관리해야 함 → 데이터 불일치(Inconsistency).
  • 서버 재시작 시 캐시 데이터 손실.
  • 캐시 메모리 크기가 서버 메모리에 직접 의존.

2. 분산 캐시(Distributed Cache)

  • 정의: 네트워크를 통해 여러 애플리케이션 인스턴스가 공유하는 외부 캐시 서버.
  • 예시: Redis, Memcached, Hazelcast, AWS ElastiCache.

장점

  • 여러 서버 간 캐시 일관성 보장 (모든 노드가 같은 캐시 데이터 참조).
  • 서버 재시작에도 데이터 유지 가능(특히 Redis 같은 Persistent Cache).
  • 대규모 트래픽 처리와 수평 확장에 적합.

단점

  • 네트워크를 거치므로 로컬 캐시보다 접근 속도는 느림.
  • 별도의 인프라 운영이 필요하며, 설정 및 비용 부담이 있음.
  • 네트워크 장애 시 캐시 미스(cache miss) 폭발 가능성.

3. 실무에서의 선택 기준

기준로컬 캐시 적합분산 캐시 적합
트래픽 규모소규모, 단일 서버대규모, 다중 서버
일관성 요구데이터 변동이 적거나 중요하지 않은 경우강한 일관성이 필요한 경우
운영 복잡도간단한 아키텍처 추구별도 인프라 운영 가능
성능마이크로초 단위 응답밀리초 단위 응답 (네트워크 오버헤드)
장애 복원력서버 재시작 시 캐시 유실영속성 옵션을 통해 데이터 유지 가능

보통 초기 단계에서는 로컬 캐시(Caffeine 등)로 간단히 시작하고, 트래픽이 증가해 서버를 여러 대 띄우는 순간 분산 캐시(Redis) 로 전환하는 전략이 가장 합리적이다.

실제로 Spring에서도 @Cacheable 같은 어노테이션은 캐시 추상화를 제공해 로컬 ↔ 분산 캐시 전환이 용이하도록 설계되어 있다.

🎯결론

Tip

지금 운영하는 서비스는 “속도”가 중요한가, “규모와 일관성”이 중요한가?

이 질문에 대한 답이 로컬 vs 분산 캐시 선택의 시작점이다.

프로젝트 초반에는 로컬 캐시로 충분하다. 그러나 트래픽 증가·수평 확장·데이터 일관성 요구가 생기는 순간 분산 캐시로 전환해야 한다.

⚙️EndNote

사전 지식

  • 캐시의 기본 동작 원리 (Cache Hit / Cache Miss)
  • Spring Cache 추상화 (@Cacheable, @CachePut, @CacheEvict)
  • Redis, Memcached 같은 인메모리 DB의 개념

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