[java] Ehcache의 캐싱 전략에 대해 설명해주세요.

30 Nov 2023

Ehcache는 자바 기반의 오픈 소스 캐시 라이브러리입니다. 캐싱은 데이터나 계산 결과를 임시로 저장하여 반복적으로 접근할 때 빠른 속도로 제공하는 기술입니다. Ehcache는 다양한 캐싱 전략을 제공하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

1. 메모리 캐싱

메모리 캐싱은 가장 빠른 캐싱 전략 중 하나입니다. Ehcache는 기본적으로 메모리를 사용하여 데이터를 캐싱합니다. 메모리는 접근이 매우 빠르지만, 크기가 제한적이므로 데이터의 크기와 애플리케이션의 요구 사항에 맞추어 적절히 구성하는 것이 중요합니다.

Ehcache에서 메모리 캐싱을 설정하려면 다음과 같이 코드를 작성합니다:

CacheManager cacheManager = CacheManager.newInstance();
Cache cache = new Cache("myCache", 10000, true, false, 5, 2);
cacheManager.addCache(cache);

위 코드에서 Cache 객체는 캐시의 이름, 최대 요소 수, 만료 시간, 타임아웃 등을 설정할 수 있습니다.

메모리가 부족한 경우 데이터를 디스크에 저장하여 캐싱할 수 있습니다. 디스크는 메모리보다 접근 속도가 느립니다. 따라서 많은 양의 데이터를 캐싱해야 하는 경우에 유용합니다.

Ehcache에서 디스크 캐싱을 설정하려면 다음과 같이 코드를 작성합니다:

CacheManager cacheManager = CacheManager.newInstance();
Cache cache = new Cache("myCache", 10000, true, true, 5, 2);
cacheManager.addCache(cache);

위 코드에서 Cache 객체의 생성자에 true 값을 전달하여 디스크 캐싱을 활성화합니다.

분산 캐싱은 여러 개의 노드에 데이터를 분산하여 저장하는 방식입니다. Ehcache는 Hazelcast, Terracotta 등과 같은 분산 캐시 솔루션과 통합될 수 있어 데이터의 가용성과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

분산 캐싱을 설정하려면 Ehcache와 해당 분산 캐시 솔루션의 사용법을 참조하십시오.

Ehcache는 다중 캐싱 전략을 결합하여 사용할 수 있습니다. 메모리 캐싱과 디스크 캐싱을 함께 사용하거나 분산 캐싱과 메모리 캐싱을 함께 사용하면 데이터의 접근 속도와 가용성을 최적화할 수 있습니다.

Ehcache는 다양한 캐싱 전략과 설정 옵션을 제공하므로 애플리케이션의 요구 사항과 성능 특성에 맞추어 적절한 캐싱 전략을 선택하고 구성해야 합니다.

더 자세한 정보를 확인하려면 Ehcache 공식 사이트를 참조하세요.

참고: 이 문서는 Ehcache 3.x 버전 기준으로 작성되었습니다.