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      • 2장: 객체의 생성과 파괴
        • item 1) 생성자 대신 정적 팩토리 메서드를 고려하라
        • item2) 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
        • item3) private 생성자나 열거 타입으로 싱글톤임을 보증하라
        • item4) 인스턴스화를 막으려면 private 생성자를 사용
        • item5) 자원을 직접 명시하는 대신 의존 객체 주입 사용
        • item6) 불필요한 객체 생성 지양
        • item7) 다 쓴 객체는 참조 해제하라
        • item8) finalizer와 cleaner 사용 자제
        • item9) try-with-resources를 사용하자
      • 3장: 모든 객체의 공통 메서드
        • item 10) equals는 일반 규약을 지켜 재정의 하자
        • item 11) equals 재정의 시 hashCode도 재정의하라
        • item 12) 항상 toString을 재정의할 것
        • item 13) clone 재정의는 주의해서 진행하라
        • item 14) Comparable 구현을 고려하라
      • 4장: 클래스와 인터페이스
        • item 15) 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
        • item 16) public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
        • item 17) 변경 가능성을 최소화하라
        • item 18) 상속보다는 컴포지션을 사용하라
        • item 19) 상속을 고려해 설계하고 문서화하고, 그러지 않았다면 상속을 금지하라
        • item 20) 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
        • item 21) 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
        • item 22) 인터페이스는 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
        • item 23) 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
        • item 24) 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
        • item 25) 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
      • 5장: 제네릭
        • item 26) 로 타입은 사용하지 말 것
        • item 27) unchecked 경고를 제거하라
        • item 28) 배열보다 리스트를 사용하라
        • item 29) 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
        • item 30) 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
        • item 31) 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높이라
        • item 32) 제네릭과 가변 인수를 함께 사용
        • item 33) 타입 안전 이종 컨테이너를 고려하라
      • 6장: 열거 타입과 어노테이션
        • item 34) int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
        • item 35) ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
        • item 36) 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
        • item 37) ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
        • item 38) 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
        • item 39) 명명 패턴보다 어노테이션을 사용하라
        • item 40) @Override 어노테이션을 일관되게 사용하라
        • item 41) 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
      • 7장: 람다와 스트림
        • item 42) 익명 클래스보다는 람다를 사용하라
        • item 43) 람다보다는 메서드 참조를 사용하라
        • item 44) 표준 함수형 인터페이스를 사용하라
        • item 45) 스트림은 주의해서 사용하라
        • item 46) 스트림에서는 부작용 없는 함수를 사용하라
        • item 47) 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
        • item 48) 스트림 병렬화는 주의해서 적용하라
      • 8장: 메서드
        • item 49) 매개변수가 유효한지 검사하라
        • item 50) 적시에 방어적 복사본을 만들라
        • item 51) 메서드 시그니처를 신중히 설계하라
        • item 52) 다중정의는 신중히 사용하라
        • item 53) 가변인수는 신중히 사용하라
        • item 54) null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
        • item 55) 옵셔널 반환은 신중히 하라
        • item 56) 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
      • 9장: 일반적인 프로그래밍 원칙
        • item 57) 지역 변수의 범위를 최소화하라
        • item 58) 전통적인 for문보다 for-each문을 사용하기
        • item 59) 라이브러리를 익히고 사용하라
        • item 60) 정확한 답이 필요하다면 float, double은 피하라
        • item 61) 박싱된 기본타입보단 기본 타입을 사용하라
        • item 62) 다른 타입이 적절하다면 문자열 사용을 피하라
        • item 63) 문자열 연결은 느리니 주의하라
        • item 64) 객체는 인터페이스를 사용해 참조하라
        • item 65) 리플렉션보단 인터페이스를 사용
        • item 66) 네이티브 메서드는 신중히 사용하라
        • item 67) 최적화는 신중히 하라
        • item 68) 일반적으로 통용되는 명명 규칙을 따르라
      • 10장: 예외
        • item 69) 예외는 진짜 예외 상황에만 사용하라
        • item 70) 복구할 수 있는 상황에서는 검사 예외를, 프로그래밍 오류에는 런타임 예외를 사용하라
        • item 71) 필요 없는 검사 예외 사용은 피하라
        • item 72) 표준 예외를 사용하라
        • item 73) 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
        • item 74) 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
        • item 75) 예외의 상세 메시지에 실패 관련 정보를 담으라
        • item 76) 가능한 한 실패 원자적으로 만들라
        • item 77) 예외를 무시하지 말라
      • 11장: 동시성
        • item 78) 공유 중인 가변 데이터는 동기화해 사용하라
        • item 79) 과도한 동기화는 피하라
        • item 80) 스레드보다는 실행자, 태스크, 스트림을 애용하라
        • item 81) wait와 notify보다는 동시성 유틸리티를 애용하라
        • item 82) 스레드 안전성 수준을 문서화하라
        • item 83) 지연 초기화는 신중히 사용하라
        • item 84) 프로그램의 동작을 스레드 스케줄러에 기대지 말라
      • 12장: 직렬화
        • item 85) 자바 직렬화의 대안을 찾으라
        • item 86) Serializable을 구현할지는 신중히 결정하라
        • item 87) 커스텀 직렬화 형태를 고려해보라
        • item 88) readObject 메서드는 방어적으로 작성하라
        • item 89) 인스턴스 수를 통제해야 한다면 readResolve보다는 열거 타입을 사용하라
        • item 90) 직렬화된 인스턴스 대신 직렬화 프록시 사용을 검토하라
    • 모던 자바 인 액션
      • 1장: 자바의 역사
      • 2장: 동작 파라미터화
      • 3장: 람다
      • 4장: 스트림
      • 5장: 스트림 활용
      • 6장: 스트림으로 데이터 수집
      • 7장: 병렬 데이터 처리와 성능
      • 8장: 컬렉션 API 개선
      • 9장: 람다를 이용한 리팩토링, 테스팅, 디버깅
      • 10장: 람다를 이용한 DSL
      • 11장: null 대신 Optional
      • 12장: 날짜와 시간 API
      • 13장: 디폴트 메서드
      • 14장: 자바 모듈 시스템
      • 15장: CompletableFuture와 Reactive 개요
      • 16장: CompletableFuture
      • 17장: 리액티브 프로그래밍
      • 18장: 함수형 프로그래밍
      • 19장: 함수형 프로그래밍 기법
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  1. AWS

RDS / Aurora / ElastiCache

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Last updated 27 days ago

RDS

  • Relational Database Service

  • Postgres, MySQL, MariaDB, Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2, Aurora (AWS Proprietary database) 를 제공한다.

  • DB의 기능 뿐만 아니라 자동화된 데이터베이스 프로비저닝, 자동화된 운영체제 패치 등을 제공한다.

  • (PITR)Point in Time Restore를 통해 지속적으로 백업이 이루어져 특정 시점으로 복원할 수 있다.

  • 데이터베이스 성능을 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공한다.

  • Read Replicas 기능을 사용할 수 있다.

  • 가용성을 높이고 재해 복구에 유용하도록 Multi-AZ를 구성할 수 있다.

  • 업그레이드를 위한 Maintenance Windows를 제공한다.

  • 인스턴스 타입을 변경해 수직 확장하거나 인스턴스 수를 늘려 수평 확장할 수 있다.

  • EBS 기반으로 구현되어 있다.

  • Managed Service이므로 Underlying EC2 인스턴스에는 SSH로 접근할 수 없다.

  • 데이터베이스 서버 호스트와 운영체계에 액세스하고 맞춤화할 수 있게 하려면 을 사용해야 한다.

RDS Storage Auto Scaling

  • RDS Database를 생성할 때 필요한 스토리지 용량을 지정하는데, 사용 가능한 공간이 부족해지면 RDS Storage Auto Scaling이 스토리지를 자동으로 확장해 준다.

  • 스토리지 용량을 늘리기 위해 데이터베이스를 중단할 필요가 없다.

  • 최대 스토리지 임계값을 설정해야 스토리지가 무한정 늘어나지 않는다.

  • 할당된 용량의 10% 미만으로 남으면 스토리지 설정을 자동으로 변경할 수 있다.

  • 스토리지가 5분 이상 부족한 상태가 지속되고 마지막 수정 후 6시간이 지나면 스토리지가 자동으로 확장된다.

읽기 전용 복제본

  • 메인 데이터베이스 인스턴스가 너무 많은 요청을 받아 충분히 스케일링할 수가 없을 때 읽기 전용 인스턴스를 통해 스케일링할 수 있다.

  • SELECT 문 외에는 사용할 수 없으며, 최대 다섯 개까지 생성할 수 있다.

  • 동일한 가용 영역 또는 가용 영역이나 리전을 걸쳐서 생성할 수 있다.

  • 메인 RDS 데이터베이스 인스턴스와 읽기 전용 복제본 사이에 복제는 비동기로 이뤄지므로 eventually consistent 한 상태가 된다.

  • 복제본을 데이터베이스로 승격시켜 사용할 수도 있다.

  • 읽기 전용 복제본을 사용하려는 경우에는 애플리케이션과의 연결을 업데이트해야 하며 이를 통해서 RDS 클러스터 상의 읽기 전용 복제본 전체 목록을 활용할 수 있다.

  • AWS에서는 기본적으로 서로 다른 AZ 간에 데이터가 이동할 때에 비용이 발생하지만, RDS는 관리형 서비스이므로 동일한 Region 내에 있는 서로 다른 AZ 간 복제 작업이 이뤄져도 비용이 발생하지 않는다. 단, Region 간 복제 작업이 이뤄지면 비용이 발생한다.

다중 AZ

  • AZ A에서 읽기와 쓰기를 수행하는 마스터 데이터베이스 인스턴스의 데이터를 동기 방식으로 AZ B의 스탠바이 인스턴스로 복제한다.

  • 하나의 DNS 이름을 사용해 두 데이터베이스를 연결해두고, 마스터에 문제가 생기면 스탠바이 데이터베이스를 마스터로 승격시켜 automatic failover를 할 수 있다.

  • 스탠바이 데이터베이스는 단지 대기 목적이므로 데이터를 직접 읽거나 쓸 수 없다.

  • 재해 복구를 대비해서 읽기 전용 복제본 역시 다중 AZ로 설정할 수 있다. 읽기 전용 복제를 마스터로 한 또 다른 스탠바이 데이터베이스가 생성되는 것이다.

  • 단일 AZ에서 다중 AZ로 전환할 때에 데이터베이스를 중지할 필요가 없다.

  • 마스터 데이터베이스의 RDS가 스냅샷을 생성하면 새로운 스탠바이 데이터베이스에 스냅샷을 통해 데이터가 복원된다. 이후 두 데이터베이스 간 동기화가 설정된다.

프록시

  • 애플리케이션이 데이터베이스로 설정된 데이터베이스 연결을 풀링하고 공유할 수 있도록 해준다.

  • RDS 데이터베이스 인스턴스에 대한 연결이 많은 경우, 연결을 풀링하면 CPU, RAM 등 데이터베이스 리소스에 대한 부하를 줄여 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있다.

  • 서버리스이며 오토 스케일링이므로 용량을 관리하지 않아도 된다.

  • 다중 AZ를 사용하기 때문에 가용성이 높다.

  • RDS 데이터베이스 인스턴스에 failover가 발생하면 standby 였다가 master가 된 인스턴스로 연결을 이동시켜야 한다. 이 때 프록시를 사용하면 연결을 직접 다시 맺지 않아도 되며 자동으로 연결이 이동된다. 덕분에 failover 시간을 최소화하며, 최대 66%까지 줄여준다.

  • MySQL, PostgreSQL, MariaDB에 대해 RDS Proxy를 지원하며, Aurora도 지원한다.

  • IAM을 사용해야만 RDS 데이터베이스 인스턴스에 연결할 수 있다. 이러한 자격 증명은 AWS Secrets Manager라는 또 다른 서비스에 안전하게 저장할 수 있다.

  • VPC에서만 프록시에 접근 가능하다.

  • Lambda 함수에서 RDS 데이터베이스 인스턴스에 대한 연결을 사용하며, 수많은 Lambda 함수가 생겨났다가 제거될 가능성이 있다면, 데이터베이스에 연결 수가 증감하고 타임아웃이 날 가능성이 높아진다. 이 경우, RDS 프록시를 사용하여 Lambda 함수에 대한 연결을 풀링해야 한다.

RDS Custom

  • 기저 운영 체제나 데이터베이스 사용자 지정 기능에 액세스할 수 있는 서비스

  • Oracle과 Microsoft SQL Server 만을 지원한다.

  • RDS를 통해 AWS에서의 데이터베이스 자동화 설정, 운영, 스케일링을 사용할 수 있도록 해준다.

  • 내부 설정 구성, 패치 적용, 네이티브 기능 활성화, SSH 또는 SSM 세션 관리자를 사용해서 RDS 뒤에 있는 기저 EC2 인스턴스 액세스 등의 작업을 수행할 수 있다.

  • 사용자 지정 설정을 사용 시 RDS에서 주기적으로 자동화, 유지 관리, 스케일링과 같은 작업을 수행하지 않도록 자동화 기능을 꺼두어야 한다.

  • 기저 EC2 인스턴스에 액세스가 가능하므로 문제가 쉽게 발생할 수 있기 때문에, 복구를 위해 데이터베이스 스냅샷을 만들어 두는 것이 좋다.

Aurora

  • Postgres와 MySQL과 호환되며 드라이버를 제공한다.

  • 많은 최적화와 기능을 통해 RDS의 MySQL보다 5배 뛰어난 성능과 Postgres보다 3배 뛰어난 성능을 보인다.

  • 10GB로 시작하며, 데이터베이스에 데이터를 더 입력할수록 자동으로 128TB까지 확장된다. 덕분에 디스크 모니터링에 신경 쓰지 않아도 된다.

  • 읽기 전용 복제본을 15개까지 가질 수 있다. (MySQL은 5개만 가능하다.)

  • failover가 즉시 이뤄진다. MySQL RDS의 다중 AZ failover보다 훨씬 더 빠르다.

  • RDS보다 약 20% 비싸다.

  • 3개의 AZ(가용 영역)에 걸쳐 무엇이든 쓸 때마다 데이터의 6개 사본을 저장한다.

    • 쓰기 시에는 4개의 사본이 필요하다.

    • 읽기 시에는 3개의 사본이 필요하다.

    • 자가 복구 프로세스 - 어떤 데이터가 손상되거나 상태가 좋지 않다면 백엔드에서 피어 투 피어(P2P) 복제를 한다.

    • 수백 개의 볼륨에 저장되어 관리된다. 복제, 자가 복구, 자동 확장 기능을 갖고 있다.

  • Aurora는 RDS의 다중 AZ와 비슷하다. 하나의 마스터 인스턴스가 쓰기를 담당한다.

  • 마스터가 작동하지 않으면 평균 30초 이내에 failover가 발생한다. 이 때 읽기 전용 복제본이 마스터가 될 수 있다.

  • 마스터 외에도 최대 15개의 읽기 전용 복제본이 모두 읽기를 제공한다.

  • Region 간 복제를 지원한다. 복제는 1초 이내로 완료된다. 메인 리전에 문제가 발생하면 다른 리전을 메인 리전으로 승급시킬 수 있다.

  • 자가 복구와 자동 확장이 작은 블록마다 차례로 이뤄진다.

  • DNS이름을 가진 Writer Endpoint를 제공하여 마스터가 변경되고 장애가 발생하면 다른 인스턴스에 자동 리다이렉트 되도록 한다.

  • 읽기 전용 복제본을 오토 스케일링할 수 있다.

    • 1-15개의 복제본을 가질 수 있으며, 오토 스케일링을 설정해서 적절한 개수의 읽기 전용 복제본을 가질 수 있다.

    • 하지만, 이로 인해 애플리케이션이 복제본에 어떻게 연결하는지를 알 수 없으므로 Reader Endpoint를 지원한다.

  • Reader Endpoint를 통해 모든 읽기 전용 복제본들에 자동으로 연결하고, 연결 로드밸런싱을 지원한다. 즉, 트래픽을 분산하는 것이 아니라 연결을 분산시켜주는 것이다.

  • SageMaker, Comprehend과 같은 ML모듈을 사용할 수 있다.

보안

  • 미사용 데이터 암호화

    • KMS를 사용하여 마스터와 복제본을 암호화해야 한다. (데이터베이스를 처음 실행할 때 정의되어야 한다)

    • 마스터 데이터베이스를 암호화하지 못한 경우, 읽기 전용 복제본이 암호화될 수 없다.

    • 암호화되지 않은 기존 데이터베이스를 암호화하려면 암호화되지 않은 데이터베이스의 스냅샷을 가져온 후, 해당 데이터베이스 스냅샷을 암호화된 데이터베이스로 복원하면 된다.

  • 전송 중 암호화

    • 클라이언트와 데이터베이스 간의 암호화

    • AWS의 TLS 루트 인증서를 사용해야 한다.

  • IAM 역할을 통한 데이터베이스 연결

    • 만약 EC2 인스턴스에 IAM 역할이 있는 경우, IAM 역할을 직접 사용하여 데이터베이스에 인증할 수 있다. 따라서 IAM의 AWS 내에서 모든 보안을 관리할 수 있다.

  • 보안 그룹을 통한 네트워크 액세스 제어

    • 특정 포트나 IPS, 보안 그룹을 허용하거나 차단할 수 있다.

  • RDS Custom 서비스를 사용하지 않는다면 SSH 접근이 불가능하다.

  • RDS와 Aurora에서 만들어지는 쿼리와 데이터베이스 로깅을 위해 감사 로그를 활성화할 수 있다. 오랜 기간 동안 보관하고 싶다면 AWS의 CloudWatch 로그 서비스를 사용해야 한다.

복제본 Auto Scaling

  • 여러 Aurora 인스턴스가 있고 writer endpoint, reader endpoint가 있을 때 읽기 요청이 많이 들어왔다면, 복제본 auto scaling을 설정할 수 있다.

  • Amazon Aurora 복제본들이 추가로 생성된다.

  • 이를 통해 각 복제본이 받게 되는 CPU 사용량을 줄일 수 있다.

사용자 지정 엔드포인트

  • 여러 읽기 전용 복제본의 부분 집합을 사용자 지정 엔드포인트로 정의해 사용할 수 있다.

  • 특정 복제본들이 어떠한 작업에 특화된 용도의 장비에서 수행되고 있을 때, 복제본들을 묶어 특화된 용도로 사용하기 위해 필요하다.

  • 각각의 다양한 업무마다 다양한 사용자 지정 엔드포인트를 만들어 복제본의 부분 집합에 쿼리하게 된다.

서버리스

  • 자동화된 데이터베이스 예시화와 실제 사용량에 따른 Auto Scaling을 제공한다.

  • 간헐적이고 예측 불가능한 업무량에 대응할 수 있다.

  • 용량 산정을 하지 않아도 되므로, 현재 사용량을 기반으로 비용을 지불한다.

  • 클라이언트는 Aurora가 관리하는 프록시 플릿에 연결하면 되고, 백엔드에는 알아서 Aurora 인스턴스들이 생성된다.

Global Aurora

  • Aurora 교차 리전 읽기 전용 복제본은 재해 복구에 도움이 많이 되고, 실행하기 쉽다.

  • 모든 읽기와 쓰기가 일어나는 하나의 기본 리전이 있고 최대 5개의 보조 읽기 전용 리전을 만들 수 있다.

  • 이 때 응답 지연이 1초 이하이다.

  • 보조 리전 당 최대 16개의 읽기 전용 복제본을 사용할 수 있다.

  • 한 리전에 데이터베이스 중단이 일어날 경우 재해 복구를 위해 다른 리전을 승급시키는데, 이 때 복구시키는 시간이 1분 이내이다.

  • 평균적으로 Aurora 글로벌 데이터베이스에서 한 리전에서 다른 리전으로 데이터를 복제하는 데에는 1초 이하의 시간이 걸린다.

머신 러닝

  • SQL 인터페이스를 그대로 사용하면서 기계 학습 기반의 예측 기능을 함께 도입할 수 있다.

  • SageMaker, Amazon Comprehend와 간단하게 통합할 수 있다.

  • 사용자가 SQL 문으로 쿼리하기만 하면 이상 행위 탐지, 광고 타겟팅, 감정 분석, 상품 추천 등이 백그라운드에서 수행되도록 한다. 그리고 수행 결과를 사용자에게 반환한다.

백업

RDS

  • 자동 백업

    • RDS 서비스가 자동으로 매일 데이터베이스의 전체 백업을 수행한다.

    • 가장 최신의 백업은 5분 전의 백업이다.

    • 자동 백업 보존 기간은 1~35일 사이로 설정할 수 있다.

    • 자동 백업 보존 기간을 0일로 두어 자동 백업 기능을 비활성화할 수 있다.

  • 수동 데이터베이스 스냅샷

    • 사용자가 수동으로 백업을 트리거한다.

    • 백업을 원하는 기간 동안 유지할 수 있다.

  • 항상 사용되는 것은 아닌 RDS를 운영할 때 비용 절감을 위해 백업해둔 뒤 데이터베이스를 중지하고, 필요 시 다시 스냅샷을 복원해 RDS를 시작하면 훨씬 저렴하다.

Aurora

  • 자동화된 백업

    • 1일에서 35일 사이로 백업 보존 기간을 설정할 수 있다.

    • 비활성화할 수 없다.

    • 시점 복구 기능을 통해 해당 기간의 어느 시점으로든 복구할 수 있다.

  • 수동 DB 스냅샷은 사용자가 수동으로 트리거할 수 있으며, 원하는 기간 동안 유지할 수 있다.

스냅샷 복원 옵션

  • 자동화된 백업이나 수동 스냅샷을 복원할 때마다 새 데이터베이스가 생성된다.

  • 온프레미스 데이터베이스의 백업을 생성하고 Amazon S3에 저장한 뒤, RDS에서는 Amazon S3의 백업 파일을 복원하여 실행시킬 수 있다.

  • 온프레미스 데이터베이스를 Percona XtraBackup 소프트웨어를 통해 백업하고 Amazon S3에 저장한 뒤 MySQL Aurora 클러스터로 복원할 수 있다.

Aurora 클러스터 복제

  • 기존 Aurora 클러스터에서 새로운 Aurora 클러스터를 생성할 수 있다.

  • 예를 들어 Aurora에 프로덕션 데이터베이스가 있고, 해당 데이터를 기반으로 테스트를 하고 싶은 경우 스테이징 Aurora 데이터베이스에 복제하면 된다.

  • copy-on-write 프로토콜을 사용하므로 백업을 통해 스냅샷을 생성하고 복원하는 것보다 빠르다.

  • 처음 데이터베이스 복제본을 만들 때는, 원래 데이터베이스 클러스터와 동일한 데이터 볼륨을 사용한다. Aurora 데이터베이스 또는 스테이징 Aurora 데이터베이스에 업데이트가 이루어지면, 새로운 추가 스토리지가 할당되고 데이터가 복사 및 분리된다.

ElastiCache

  • 관리형 캐시 서비스를 지원한다.

  • Redis

    • Multi AZ 간 자동 failover를 지원한다.

    • 읽기 복제본을 생성하여 읽기 작업을 확장하고 높은 가용성을 제공한다.

    • AOF 지속성을 사용하여 데이터 내구성을 제공한다.

    • 백업 및 복원 기능을 제공한다.

    • IAM 인증과 Redis AUTH 기능을 통해 보안을 제공한다.

  • Memcached

    • 샤딩을 통해 여러 노드에 데이터를 파티셔닝한다.

    • 복제를 지원하지 않으므로 고가용성이 지원되지 않는다.

    • Memcached의 서버리스 버전에는 백업 및 복원 기능이 있다.

    • 멀티 스레드 아키텍처로 동작한다.

    • SASL 기반 승인을 지원한다.

  • IAM, 보안 그룹, KMS, Redis Auth를 통해 보안성을 보장한다.

  • 백업, 스냅샷, Point in time restore 기능을 제공한다.

  • RDS와 연동된 캐싱 작업을 수행하려면 애플리케이션 코드를 수정해주어야 한다.

캐싱 전략

  • 캐싱 대상 데이터

    • 자주 바뀌지 않아야 한다.

    • 데이터 구조가 캐싱에 적합해야 한다.

    • 쿼리하기 쉬운 데이터여야 한다.

  • lazy loading / cache aside / lazy population

    • 데이터 조회 시 캐시에서 먼저 데이터를 조회해보고, 데이터가 없으면 RDS에 조회 요청을 보낸다. 이후 해당 데이터를 캐시에 저장한다.

    • 하나의 조회 쿼리에서 최대 3번의 요청을 수행하게 된다.

    • 데이터가 RDS에는 업데이트되었지만 캐시에는 업데이트되지 않은 상황이면 데이터 불일치가 발생할 수 있다.

  • write through

    • DB에 데이터를 추가하거나 변경할 때 캐시에도 같이 데이터를 추가하거나 변경해준다.

    • 이 방식은 항상 사용할 필요는 없다. 필요한 부분에서만 쓰면 된다.

    • 데이터를 쓸 때 항상 2번의 요청을 수행하게 된다.

    • 데이터 쓰기 요청이 없었던 데이터를 접근하기 위해서 lazy loading 전략을 함께 사용할 수 있다.

    • 캐시에는 자주 접근되지 않는 데이터까지 넣어두는 것이 비효율적인데, 이 전략을 사용하면 모든 데이터를 넣어두게 되므로 캐시 이탈률이 높아진다.

MemoryDB for Redis

  • Redis와 호환되고 내구성이 뛰어난 인 메모리 데이터베이스 서비스

  • 초당 1억 6천만 건의 요청을 처리하는 초고속 성능을 제공한다.

  • 여러 AZ에 저장되어 원하는 경우 빠른 복구와 데이터 내구성에 대한 접근을 제공하는 다중 AZ 트랜잭션 로그를 가진다.

  • 10기가바이트부터 100테라바이트 이상에 이르기까지 원활하게 크기를 조정할 수 있다.

RDS Custom