우리는 지난 포스팅에서 `Redis` 모니터링 아키텍처를 설계했다. 2026.03.24 - [DB/Redis] - [Redis] Redis를 Prometheus와 Grafana를 활용해 모니터링 해보자 - 1 이번 포스팅에서는 잘 알려진 `14091` 대시보드의 각 요소에 관해서 설명하려고 한다. 해당 대시보드를 통해 `Redis`가 활용되는 전체적인 모습을 파악할 수 있기 때문에 따로 포스팅하게 되었다. Redis에 부하를 준 후 그라파나에 보이는 차트 Commands per second초당 명령어 처리 수를 볼 수 있는 차트로 TPS라고 생각하면 편하다.Redis가 1초에 몇개의 명령어를 처리하고 있는지 볼 수 있다.해당 차트의 `View`를 보면 어떤 명령어가 많이 사용되는지 색갈별로 볼 수 있다..

우리는 `Redis` 활용시 `INFO` 명령어를 통해 메모리 사용량, 최대 메모리 등을 파악할 수 있다. 하지만, `INFO` 명령어는 `현재 시점`의 상태만 텍스트 형태로 보여주기 때문에`Redis`가 지금 사용 의도에 맞게 잘 사용되고 있는지, 캐시 히트 비율이 지속적으로 높은 지 등을 한눈에 파악하기에는 어렵다. 특히 실무에서는 아래 기능이 필수적이다.과거 데이터 추적: "서버가 느려졌다.", "갑자기 Redis 서버가 OOM으로 죽었다.", "Redis 서버 커넥션이 갑자기 폭증했다." 등을 확인하기 위해서는 과거의 데이터가 필요하다.시각화: 만약 시간대별로 텍스트로만 수치를 파악한다면 정말 가독성이 안좋을 것이다. 따라서, 우리는 차트와 같은 시각화 정보를 봐야 즉각적인 이상 탐지가 가능하다...

오늘은 강력한 인메모리 DB인 `Redis`의 버전에 따른 변화에 관해 포스팅 하려고 한다. Redis 주요 버전 출시 시기 요약Redis 5.x ~ 6.x (2018 ~ 2021년): Streams 도입, Listpack 등장, Redis 모듈 생태계 확장Redis 7.x (2022 ~ 2023년): 핵심 기능 및 내부 아키텍처 개선(Multi-part AOF, Functions, Shared Pub/Sub)Redis 8.0 (2025년 5월 ~ ): 멀티 모델 데이터 플랫폼 (주요 Redis Stack 기능 기본 번들 제공) 포인트는 `Redis`는 버전이 올라갈수록 "단순 캐시 서버 -> 데이터 플랫폼" 방향으로 진화하고 있다는 사실이다. 처음에는 단순 Key-Value 캐시 서버Redis 5부..

2024.12.06 - [프로젝트/StudyWithMe] - [StudyWithMe] PostgreSQL을 처음 접해보며 [StudyWithMe] PostgreSQL을 처음 접해보며이번 `StudyWithMe` 프로젝트에서 `PostgreSQL`을 사용하기로 했다. 지금까지 `MySQL`만을 사용해왔었는데, 같이 프로젝트 하는 친구의 적극 유도(?)로 `PostgreSQL`을 사용하게 되었다. 기존에 `PostgreSQL`은 `hdbstn3055.tistory.com

이번에 혼자 `WebSocket`, `SockJS`, `STOMP`에 관해 학습을 진행하며 채팅 서비스를 개발하는 것을 목표로 정했다. 이때 채팅 메시지에 관한 영구 저장소를 선택하기 위해 고민을 했는데 처음 떠오르고 선택하게 된 것은 `MongoDB`이다.대부분?의 사람들이 알고 있듯 채팅하면 `MongoDB`라는 말은 많이 들었을 것이다.하지만, 알고만 있고 그 이유는 특별하게 몰랐다. 또한, 여태까지 `NoSQL` DB는 `Redis`만 사용해왔기에 `MongoDB`는 새로운 접근이였다. 그래서 `MongoDB`에 관해 알게 된 내용들을 정리하려 한다.  MongoDB란?`MongoDB`는 문서 지향적인 `NoSQL` 데이터베이스로, 대량의 비정형 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용된다. 문서 지향..

Redis 캐시로 사용하기 What is Caching?Temporary Location For Speed데이터의 원래 소스보다 더 빠르고 효율적으로 액세스할 수 있는 임시 데이터 저장소 `캐시`란 사용자의 입장에서 데이터의 원래 소스보다 빠르게 효율적으로 액세스 할 수 있는 임시 저장소를 말한다.대부분의 애플리케이션에서 속도 향상을 위해 `캐시`를 사용한다. 일단 이 `캐시`를 효율적으로 접근하기 위한 조건은 다음과 같다.원본 보다 빠른 접근 속도같은 데이터 반복적 액세스(즉, 데이터 액세스 횟수가 1번 이상이여야 의미가 있음)변하지 않는 데이터 Redis as a cache Most popular software caching solution단순한 key-value 구조In-memory 데이터 저장소..