[FEAT] 로컬 캐시 도입을 통한 DB 요청 감소

[kssumin]

어떤 기능인가요?

• 저희 서비스는 특정 순간에만 사람들이 사용하는 패턴을 가지고 있습니다.
• API 응답값이 자주 변경되지 않는 특성이 있습니다.
• 현재는 캐시를 적용하지 않고 매 요청마다 DB에 접근하고 있습니다.
• Caffeine 기반의 로컬 캐시를 도입하여 DB 부하를 줄이고 응답 속도를 개선합니다.

작업 상세 내용

• Caffeine 캐시 의존성 추가 및 기본 설정 구성
• 캐시 추상화 레이어 구현 (CacheManager 인터페이스 및 CaffeineCacheManager 구현체)
• 주요 API 엔드포인트에 캐시 적용 (읽기 작업 위주)
• 데이터 변경 시 캐시 무효화
• 캐시 적중률 및 성능 모니터링 지표 추가
• 캐시 만료 정책 고려

추후

• 로드 테스트를 통한 캐시 효과 검증

기술적 고려사항

• 캐시 키 설계: API 파라미터를 고려한 효율적인 캐시 키 생성 방식 정의
• 메모리 사용량: 최대 캐시 크기 제한으로 메모리 사용량 관리
• 캐시 무효화 전략: 데이터 일관성을 위한 적절한 캐시 무효화 시점 결정
• 모니터링: 캐시 적중률, 미스율, 메모리 사용량 모니터링 방안

참고할만한 자료

• Spring Boot Caffeine Cache 공식 문서
• Spring Caching 추상화 가이드

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https://gngsn.tistory.com/170

https://keun.me/java-caffeine/