Tanstack Query(React Query)를 사용할 때 캐시 전략을 어떻게 설계하시나요? staleTime과 gcTime의 차이와 본인의 설정 기준을 설명해주세요. | 토스 프론트엔드 면접 질문

Q: 성격이 애매한 데이터는 staleTime을 어떻게 정하시겠어요?

면접관이 답변에 이어 던질 수 있는 후속 질문입니다.

Q: staleTime을 길게 줬는데 그 사이 데이터가 바뀌면 어떻게 보이게 하시겠어요?

면접관이 답변에 이어 던질 수 있는 후속 질문입니다.

Q: gcTime을 짧게 두면 무엇이 문제가 될까요?

면접관이 답변에 이어 던질 수 있는 후속 질문입니다.

토토스프론트엔드직무 역량2026년 출제

답변 미리보기

둘을 저는 언제 새로 받느냐 대 언제 버리느냐로 가릅니다. staleTime은 받아 둔 데이터를 얼마 동안 신선하다고 믿고 다시 안 받을지이고, gcTime은

예상 답변 시간

90초

예상 꼬리질문

3회

난이도

난이도 중상

출제 빈도

높음

INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

둘을 본인 말로 가르는가?

정의 암기인지, staleTime과 gcTime이 무엇을 정하는지 본인 말로 가르는지를 봅니다. 용어만 나오면 면접관이 '그래서 둘이 뭐가 다르죠?'를 추가로 묻는 자리가 자주 보입니다.

설정을 데이터 성격과 잇는가?

숫자 나열이 아니라 어떤 데이터에 왜 그 값인지 연결하는지를 봅니다. 따로 놀면 외운 답으로 들립니다.

대가를 함께 보는가?

길게 잡으면 좋다만이 아니라 신선도·메모리 대가를 보는지를 봅니다. 한쪽만이면 깊이가 비어 보입니다.

기준·경험에 닿는가?

막연한 권장값인지, 본인이 정한 기준과 경험이 있는지를 봅니다. 일반론이면 안 써 본 인상을 줍니다.

말로 해봐야 는다

읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?

토스 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.

음성으로 답해보기

두 시간의 역할 차이로 푸는 결약 90초 겪은 문제에서 설정을 잡은 결약 88초 데이터 성격으로 분류해 정하는 결약 88초

예시 답변 1

약 90초

두 시간의 역할 차이로 푸는 결

둘을 저는 언제 새로 받느냐 대 언제 버리느냐로 가릅니다. staleTime은 받아 둔 데이터를 얼마 동안 신선하다고 믿고 다시 안 받을지이고, gcTime은 아무도 안 쓰는 데이터를 메모리에서 얼마 뒤 치울지입니다. 즉 하나는 재요청 시점, 하나는 메모리 정리 시점이라 보는 게 다릅니다. 설정은 데이터 성격에 맞춥니다.

자주 안 바뀌는 목록은 staleTime을 길게 줘 불필요한 재요청을 줄이고, 실시간성이 중요한 값은 짧게 줘 항상 최신을 보게 합니다. gcTime은 화면을 들락거릴 때 매번 다시 안 받게 staleTime보다 여유 있게 둡니다. 학부 프로젝트에서 staleTime을 0으로 둬 화면 이동마다 깜빡이며 다시 받던 문제를 겪고 이 기준을 세웠습니다. 다만 길게 잡으면 옛 데이터가 보이는 대가가 있어, 신선도가 중요한 데이터엔 짧게 둡니다.

이 결의 특징

staleTime을 재요청 시점, gcTime을 메모리 정리 시점으로 명확히 구분하고, staleTime을 0으로 둬 화면 이동마다 깜빡였던 구체 실패 경험을 짚은 흔적이 있습니다. 길게 잡을수록 옛 데이터를 보는 대가가 있다는 균형 감각이 담겨 있습니다.

이 결이 통하는 자리

두 개념의 역할 차이가 구체적 실패 사례와 함께 제시될 때 통합니다. 데이터 성격에 따라 설정을 달리한다는 기준이 살아 있을 때 면접관이 읽는 결이 보입니다.

예시 답변 2

약 88초

겪은 문제에서 설정을 잡은 결

저는 이 설정을 문제를 겪고 나서 기준을 잡았습니다. 처음엔 기본값을 그대로 뒀는데, 화면을 옮길 때마다 같은 데이터를 다시 받아 깜빡이고 요청이 잦았습니다. 원인은 staleTime이 0이라, 받자마자 바로 낡은 것으로 보고 다시 요청하던 것이었습니다. 그 데이터는 몇 분간 안 바뀌어도 되는 것이라, staleTime을 그 주기만큼 줘 재요청이 확 줄었습니다. 반대로 알림 개수처럼 자주 바뀌는 값은 0에 가깝게 둬 항상 최신을 보게 했습니다. gcTime은 잠깐 다른 화면 갔다 와도 다시 안 받게 staleTime보다 길게 뒀습니다. 다만 staleTime을 너무 길게 준 값에서 바뀐 게 한동안 안 보이는 문제가 나, 신선도가 중요한 건 다시 짧게 조정했습니다. 그래서 제 기준은 이 데이터가 옛것이어도 되는 시간만큼 staleTime입니다.

이 결의 특징

화면 전환마다 데이터를 다시 받아 깜빡이던 문제의 원인을 staleTime 0으로 정확히 짚어내고, 데이터 성격별로 값을 조정한 구체 과정이 담겨 있습니다. 신선도가 중요한 값은 다시 짧게 조정한 흔적이 있습니다.

이 결이 통하는 자리

문제 발견부터 원인 파악, 조정까지 순서가 구체적으로 이어질 때 통합니다. 겪은 문제에서 기준을 잡았다는 실전 경험이 살아 있을 때 통하는 결이 보입니다.

예시 답변 3

약 88초

데이터 성격으로 분류해 정하는 결

저는 캐시 전략을 데이터를 성격으로 나누는 데서 시작합니다. 크게 셋으로 봅니다. 거의 안 바뀌는 것(설정·코드표), 가끔 바뀌는 것(목록·프로필), 수시로 바뀌는 것(알림·실시간 수치). 첫째는 staleTime을 아주 길게 줘 사실상 다시 안 받고, 둘째는 수 분 단위로 줘 적당히 갱신하며, 셋째는 0에 가깝게 둬 항상 최신을 봅니다. gcTime은 따로 보는데, 화면을 자주 들락거리는 데이터는 길게 줘 그 사이 재요청을 막습니다. 핵심은 staleTime은 신선도, gcTime은 메모리 체류라 따로 정한다는 점입니다. 학부 때 둘을 같은 값으로 묶어 두고 왜 의도대로 안 되는지 헤맨 경험이 있어 이 분류를 세웠습니다. 다만 길게 잡을수록 낡은 데이터·메모리 점유 대가가 커, 성격이 애매하면 짧은 쪽으로 둡니다.

이 결의 특징

데이터를 거의 안 바뀌는 것, 가끔 바뀌는 것, 수시로 바뀌는 것 세 가지로 분류해 staleTime을 달리 설정한 구체 기준이 담겨 있습니다. 둘을 같은 값으로 묶어 헤맸던 학부 시절 경험이 있습니다.

이 결이 통하는 자리

분류 기준과 실패 경험이 함께 제시될 때 통합니다. 성격이 애매하면 짧은 쪽으로 둔다는 보수적 판단이 살아 있을 때 면접관이 읽는 결이 보입니다.

위 답변은 여러 풀이 중 한 가지 예시입니다. 정답이 아니며, 외워서 그대로 말하면 면접관이 다음 질문을 그 자리에서 시작하는 경우가 많습니다. 본인의 프로젝트·기준·숫자로 다시 짜는 자리로만 쓰세요.

자주 빠지는 자리

같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.

이어질 꼬리질문

진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

壹성격이 애매한 데이터는 staleTime을 어떻게 정하시겠어요?

貳staleTime을 길게 줬는데 그 사이 데이터가 바뀌면 어떻게 보이게 하시겠어요?

參gcTime을 짧게 두면 무엇이 문제가 될까요?

이제, 직접 답해볼 차례예요.

눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 토스 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.

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토토스프론트엔드직무 역량2026년 출제

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둘을 저는 언제 새로 받느냐 대 언제 버리느냐로 가릅니다. staleTime은 받아 둔 데이터를 얼마 동안 신선하다고 믿고 다시 안 받을지이고, gcTime은

예상 답변 시간

90초

예상 꼬리질문

3회

난이도

난이도 중상

출제 빈도

높음

INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

둘을 본인 말로 가르는가?

설정을 데이터 성격과 잇는가?

숫자 나열이 아니라 어떤 데이터에 왜 그 값인지 연결하는지를 봅니다. 따로 놀면 외운 답으로 들립니다.

대가를 함께 보는가?

길게 잡으면 좋다만이 아니라 신선도·메모리 대가를 보는지를 봅니다. 한쪽만이면 깊이가 비어 보입니다.

기준·경험에 닿는가?

막연한 권장값인지, 본인이 정한 기준과 경험이 있는지를 봅니다. 일반론이면 안 써 본 인상을 줍니다.

말로 해봐야 는다

읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?

토스 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.

음성으로 답해보기

두 시간의 역할 차이로 푸는 결약 90초 겪은 문제에서 설정을 잡은 결약 88초 데이터 성격으로 분류해 정하는 결약 88초

예시 답변 1

약 90초

두 시간의 역할 차이로 푸는 결

이 결의 특징

이 결이 통하는 자리

예시 답변 2

약 88초

겪은 문제에서 설정을 잡은 결

이 결의 특징

이 결이 통하는 자리

예시 답변 3

약 88초

데이터 성격으로 분류해 정하는 결

이 결의 특징

이 결이 통하는 자리

분류 기준과 실패 경험이 함께 제시될 때 통합니다. 성격이 애매하면 짧은 쪽으로 둔다는 보수적 판단이 살아 있을 때 면접관이 읽는 결이 보입니다.

자주 빠지는 자리

같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.

이어질 꼬리질문

진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

壹성격이 애매한 데이터는 staleTime을 어떻게 정하시겠어요?

貳staleTime을 길게 줬는데 그 사이 데이터가 바뀌면 어떻게 보이게 하시겠어요?

參gcTime을 짧게 두면 무엇이 문제가 될까요?

이제, 직접 답해볼 차례예요.

눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 토스 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.

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