PostgreSQL + Redis 캐싱 전략: 실전 패턴 가이드

왜 캐싱이 필요한가?

데이터베이스 쿼리는 네트워크 I/O, 디스크 I/O, 쿼리 파싱 등 여러 단계를 거칩니다. 자주 요청되는 데이터를 메모리에 캐싱하면 응답 시간을 10배 이상 단축할 수 있습니다.

캐싱 전략

1. HTTP 캐시 인터셉터

NestJS의 Interceptor 패턴을 활용하여 API 응답을 자동 캐싱합니다:

@Injectable()
export class HttpCacheInterceptor implements NestInterceptor {
  constructor(private readonly cacheService: CacheService) {}

  async intercept(context: ExecutionContext, next: CallHandler) {
    const key = \`api:\${request.url}\`;
    const cached = await this.cacheService.get(key);
    if (cached) return of(JSON.parse(cached));

    return next.handle().pipe(
      tap(data => this.cacheService.set(key, JSON.stringify(data), 3600))
    );
  }
}

2. 캐시 무효화

데이터 변경 시 관련 캐시를 즉시 삭제합니다:

• **발행/비발행 토글**: `blog:latest` 캐시 삭제
• **프로젝트 수정**: `projects:*` 패턴 매칭 삭제
• **시드 데이터**: `FLUSHDB`로 전체 초기화

3. 3단계 캐시 무효화

| Layer | 캐시 | TTL | 무효화 |

|-------|------|-----|--------|

| Redis | API 응답 | 1시간 | DEL key |

| Next.js ISR | 페이지 캐시 | 300초 | 재빌드 |

| Browser | HTTP 캐시 | max-age | Cache-Control |

성능 측정 결과

| 시나리오 | 캐시 미스 | 캐시 히트 | 개선율 |

|---------|----------|----------|--------|

| 프로젝트 목록 | 180ms | 12ms | 15x |

| 블로그 상세 | 95ms | 8ms | 12x |

| 최신 글 3개 | 65ms | 5ms | 13x |

주의사항

• 캐시 일관성: 데이터 변경 시 반드시 관련 캐시 삭제
• TTL 설정: 너무 길면 stale data, 너무 짧으면 캐시 효과 감소
• 메모리 관리: Redis maxmemory 정책 설정 필수