분산 캐싱은 현대 소프트웨어 시스템에서 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에서 작은 캐시와 큰 캐시의 역할과 효과에 대해 알아보겠습니다.

작은 캐시의 효과

작은 캐시는 최근에 액세스되거나 빈번하게 액세스되는 데이터를 저장하는 데 효과적입니다. 이를 통해 응답 시간이 향상되고 네트워크 부하가 감소합니다. 작은 캐시는 일반적으로 더 빠른 메모리나 로컬 스토리지에 위치하며, 데이터를 더 빨리 검색하여 처리할 수 있게 됩니다.

// 작은 캐시 사용 예시
func getFromCache(key string) (data interface{}, err error) {
    // 캐시에서 데이터 조회 로직
}

큰 캐시의 효과

반면, 큰 캐시는 전체 시스템의 데이터 일관성을 유지하고, 대규모 트래픽을 관리하는 데 효과적입니다. 이러한 캐시는 더 큰 용량을 가지며, 일반적으로 여러 서버에 걸쳐 분산되어 있습니다. 따라서 대규모 데이터 집합을 처리할 때 유용합니다.

// 큰 캐시 사용 예시
func writeToCache(key string, data interface{}) error {
    // 캐시에 데이터 저장 로직
}

결론

작은 캐시와 큰 캐시는 모두 분산 캐싱 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 상황에 맞게 작은 캐시와 큰 캐시를 적절히 조합하여 성능을 극대화하고 시스템의 안정성을 유지하는 것이 관건입니다.