이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
백엔드 프로젝트에서 조회 요청이 많아지면서 DB 부하가 병목이 되는 상황을 처음 경험하였습니다. 처음에는 쿼리 최적화로 버텼지만 한계에 도달하였습니다. 그래서 Redis를 도입하여 자주 조회되는 데이터를 캐싱하는 방식을 사용하였습니다. 어떤 데이터를 캐싱할지를 먼저 정하였습니다.
변경이 드물고 조회가 많은 데이터부터 캐시 레이어로 올렸고, TTL을 데이터 특성에 따라 다르게 설정하였습니다. 캐시를 도입한 후 응답 속도가 눈에 띄게 빨라졌습니다. 무엇을 캐싱할지가 성능 개선의 핵심이라는 것을 그때 배웠습니다. 무엇을 캐싱할지가 성능 개선의 핵심입니다. 그 감각을 실무에서 더 정교하게 익히고 싶습니다.
학교 프로젝트에서 API 응답이 느리다는 피드백을 받았을 때, 원인이 반복적으로 DB에 같은 쿼리를 날리는 구조에 있었어요. 캐싱을 도입하면서 첫 번째 고민은 캐시 무효화 시점이었어요. 데이터가 바뀌었는데 오래된 캐시가 남아있으면 데이터 정합성 문제가 생기거든요. 이벤트 기반으로 데이터가 변경될 때 캐시를 명시적으로 삭제하는 방식을 택했어요. 완벽하지 않았지만, 무효화 전략이 캐싱의 핵심이라는 감각을 그때 익혔어요. 실무에서 더 정교한 전략을 배워나가고 싶습니다.
캐시 무효화가 핵심이에요. 무효화 전략 없이는 캐싱이 오히려 문제가 됩니다. 실무에서 더 정교한 전략을 배워나가고 싶습니다.
시스템 설계 수업에서 캐싱 전략 케이스를 다룬 적 있어요. 핵심은 어떤 데이터를 어디서 얼마나 오래 캐싱할지를 명확히 정의하는 거예요. CDN 캐싱, 애플리케이션 레이어 캐싱, DB 쿼리 캐싱이 각각 다른 계층에서 역할을 해요. 트래픽이 몰릴 때는 읽기 중심 데이터를 캐싱해서 DB 요청 자체를 줄이는 것이 가장 효과적이라는 걸 배웠어요.
캐시 히트율을 높이는 게 성능의 핵심이고, 이를 위해 패턴을 분석해서 적재적소에 캐싱하는 설계가 중요해요. 캐시 히트율이 성능의 핵심이에요. 적재적소에 캐싱하는 설계, 실무에서 배우고 싶어요. 적재적소에 캐싱하는 설계, 실무에서 더 깊이 익히겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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