[개발자를 위한 레디스] 4장 레디스 자료 구조 활용 사례

Redis는 다양한 자료구조와 빌트인 명령어를 통해 데이터를 애플리케이션으로 가져와 처리하는 시간을 줄이고, 짧은 대기 시간으로 대량의 작업을 효율적으로 처리할 수 있다.

sorted set을 이용한 실시간 리더보드

리더보드 : 경쟁자들의 순위와 현재 점수를 보여주는 순위표를 의미

 

리더보드는 기본적으로,

• 사용자의 증가에 따라 가공해야 할 데이터가 몇 배로 증가한다.
• 데이터가 실시간으로 반영되어야 한다.
• 여러 가지 수학적 계산이 빠르게 수행되어야 한다.

sorted set

sorted set을 이용한 사용자 스코어

 

• 레디스의 sorted set에서 데이터는 저장될 때부터 정렬되어 들어간다.

 

데이터 저장 및 조회

• ZADD 커맨드를 활용해서 데이터(스코어, 플레이어 번호)를 저장한다.

• ZRANGE를 활용해서 스코어 낮은 순서로 데이터를 조회할 수 있다.
• ZREVRANGE를 활용해서 상위 스코어 N개 데이터를 조회할 수 있다.

 

 

• ZADD를 활용해서 기존 플레이어의 점수 데이터 업데이트가 가능하다.
• set 자료구조는 기본적으로 데이터의 중복을 허용하지 않는다.

• ZINCRBY를 활용해서 스코어 데이터의 증감도 가능하다. (증감 후 데이터 재정렬)

 

랭킹 합산

• 주간 리더보드는 매주 월요일마다 초기화된다고 가정한다. 예를 들어 기준 날짜가 2024년 10월 2일(화)라면, 2024년 9월 30일(월)부터 10월 2일(화)까지의 점수를 합산한 결과가 필요하다.
• 이때 Redis의 ZUNIONSTORE 명령어를 활용하면, 여러 날짜의 데이터를 손쉽게 합산하여 주간 리더보드를 생성할 수 있다.

• 실제로 커맨드를 활용하여 데이터를 합산하는 과정
• weekly-score:2410-1을 확인해보면 합산된 데이터 순서로 정렬되어 있다.

• weights를 활용하여 특정한 날(키)에 가중치를 줄 수도 있다.

 

sorted set을 이용한 최근 검색 기록

검색 기록의 요구사항은 다음과 같다.

• 유저별로 다른 키워드 노출
• 검색 내역은 중복 제거
• 가장 최근 검색한 5개의 키워드만 사용자에게 노출

쇼핑몰에서의 최근 검색 내역 (스코어로 시간을 사용한다면 검색 기록으로 정렬할 수 있다.)

 

• 실제 데이터를 저장하고, 최근 5개 데이터를 조회할 수 있다.
• 같은 키워드로 검색해도 중복되지 않는다. (set 자료구조 특징)
• 데이터를 저장(ZADD)할 때마다 음수 인덱스 -6번째를 삭제하는 로직을 추가하면 실시간으로 데이터 5개를 유지하며 삭제할 수 있다.

 

sorted set을 이용한 태그 기능

• 데이터베이스에서 태그 기능을 사용하려면 최소 두 개의 테이블이 필요하다.
  1. 태그 테이블 – 태그 정보를 저장
  2. 태그-게시물 테이블 – 게시물과 태그 간의 관계를 연결
• Redis에서는 SET 명령어를 사용하면 게시물의 태그 기능을 매우 간단하게 구현할 수 있다.

• 게시글 id를 기준으로 태그 추가

•  태그를 기준으로 게시글을 추가

•  SMEMBERS 커맨드를 이용하여 특정 태그를 가지고 있는 포스트를 쉽게 확인할 수 있다.

• SINTER 커맨드를 이용하여 특정 Set의 교집합을 확인함으로써 IT, DataStore라는 두 태그를 공통으로 가지고 있는 포스트의 ID를 확인할 수 있다.

 

랜덤 데이터 추출

• 레디스를 사용하면 O(1)의 시간 복잡도를 이용해 랜덤한 데이터를 추출할 수 있다. (RANDOMKEY 커맨드 활용)
  • hash: HRANDFIELD 커맨드 활용
  • set: SRANDMEMBER 커맨드 활용
  • sorted set: ZRANDMEMBER 커맨드 활용

 

레디스에서의 다양한 카운팅 방법

 

좋아요 처리하기

• 댓글 id를 기준으로 set을 생성한 뒤, 좋아요를 누른 유저의 id를 set에 저장하면 중복 없이 데이터를 저장할 수 있다.
• 각 댓글별로 좋아요를 누른 수는 SCARD 커맨드로 확인할 수 있다.

 

읽지 않은 메시지 수 카운팅하기

• 메시지가 도착할 때마다 관계형 DB를 바로 업데이트하지 않고 Redis와 같은 인메모리 데이터베이스에 일시적으로 저장한 뒤, 필요한 시점에 한꺼번에 DB에 반영하면 부하를 최소화하고 성능을 향상시킬 수 있다.

Redis의 Hash 구조를 이용하면 각 사용자의 채널별 메시지 개수를 효율적으로 관리할 수 있다.

• 새 메시지를 수신하면 HINCRBY user:<userId> channel:<channelId> 1 명령으로 카운트를 증가시킴
• 메시지가 삭제되면 HINCRBY user:<userId> channel:<channelId> -1 명령으로 값을 감소시킴
• Hash 구조를 활용하여 간단하고 빠르게 사용자 식별 → 채널 선택 → 데이터 업데이트 작업을 수행

 

DAU 구하기

DAU(Daily Active User) : 하루 동안 서비스에 방문한 사용자의 수

 

레디스의 비트맵(Bitmap)을 활용하면 메모리를 효율적으로 사용하면서 실시간으로 서비스의 DAU(Daily Active Users)를 집계할 수 있다

• SETBIT: 특정 날짜의 방문한 사용자 ID에 해당하는 비트를 1로 설정하여 방문 기록을 표시
  • Ex. 2024년 10월 6일, id가 14인 유저가 접근했을 때 오프셋 14를 1로 설정
• BITCOUNT: 해당 날짜에 방문한 사용자 수 집계
• BITOP AND: 여러 날짜에 연속 방문한 사용자 집계, 특정 기간 동안 매일 출석한 사용자 확인 가능
  
  • 정보들을 새로운 비트맵 자료 구조에 저장할 수 있고, 리스트로 변환하여 확인할 수도 있다.

 

hyperloglog를 이용한 애플리케이션 미터링

• 미터링 솔루션은 사용자의 서비스 사용 내역을 기반으로 동작하므로 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어야 한다.
• 다음 조건을 만족할 경우 HyperLogLog를 사용한다.
  
  • 집합 내 유일한 데이터의 개수를 카운팅해야 할 때
  • 1% 미만의 오차는 허용할 때
  • 카운팅할 때 사용한 정확한 데이터를 다시 확인할 필요가 없을 때
• HyperLogLog는 set과 비슷하게 동작하지만, 저장되는 용량이 12KB로 고정되어 있어 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다.
• PFMERGE를 사용하면 여러 개의 HyperLogLog 데이터를 합쳐서 집계할 수 있다.
  • PFMERGE 2024:user:245 202410:user:245 202411:user:245 202412:user:245

유저의 특정 활동이나 이벤트에서 고유 수치를 효율적으로 추적할 수 있다. (Ex. 월별 API 호출 횟수 계산)

• 2024년 10월에 ID가 245인 사용자의 API 호출 횟수를 계산하려면, API 호출 시마다 해당 키에 PFADD커맨드를 사용하여 로그 식별자를 저장한다.
• PFCOUNT를 사용하면 중복되지 않은 데이터 수를 조회할 수 있다.

 

Geospatial Index를 이용한 위치 기반 애플리케이션 개발

위치 데이터란

• 사용자의 현재 위치를 파악한다.
• 사용자의 이동에 따라 실시간으로 위치를 업데이트한다.
• 사용자의 위치를 기준으로 근처 장소를 검색할 수 있다.

레디스에서의 위치 데이터

• Redis의 geo 자료 구조를 통해 공간 정보를 처리할 수 있다.
• 메모리에서 빠르게 계산할 수 있어, 다른 저장소보다 위치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.

Geo 자료 구조 (geo set)

• 위치 공간 관리에 특화된 데이터 구조로, 각 위치 데이터는 경도와 위도의 쌍으로 저장된다.
• GEOADD 커맨드를 사용해 사용자의 현재 위치 데이터를 추가할 수 있다. (위치 변경 시에도 활용 가능)
• GEOPOS 커맨드로 저장된 위치 데이터를 조회할 수 있다.
• GEOSEARCH 커맨드로 특정 거리 내의 위치를 검색할 수 있다.
  • BYRADIUS 옵션: 원 모양의 반경 내 위치를 찾는다.
  • BYBOX 옵션: 가로/세로 값을 지정해 직사각형 범위 내 위치를 찾는다.