<div id="readability-page-1" class="page"><div class="page" post="">
        <h2> Production 환경에서 Redis를 사용하는 가장 효과적인 6가지 방법 - Website Analytics, Flash Sale </h2>
        
        <hr>
        <article itemscope="" itemtype="http://schema.org/BlogPosting">
        <ul id="markdown-toc">
  <li><a href="#prologue" id="markdown-toc-prologue">Prologue</a></li>
  <li><a href="#website-analytics" id="markdown-toc-website-analytics">Website Analytics</a>    <ul>
      <li><a href="#hyperloglog" id="markdown-toc-hyperloglog">HyperLogLog</a></li>
      <li><a href="#동작-방식" id="markdown-toc-동작-방식">동작 방식</a></li>
      <li><a href="#단점-아닌-단점" id="markdown-toc-단점-아닌-단점">단점 아닌 단점</a></li>
    </ul>
  </li>
  <li><a href="#flash-sale" id="markdown-toc-flash-sale">Flash Sale</a>    <ul>
      <li><a href="#동작-방식-1" id="markdown-toc-동작-방식-1">동작 방식</a></li>
      <li><a href="#setnx" id="markdown-toc-setnx">SETNX</a></li>
      <li><a href="#set" id="markdown-toc-set">SET</a></li>
    </ul>
  </li>
  <li><a href="#summary" id="markdown-toc-summary">Summary</a></li>
  <li><a href="#reference" id="markdown-toc-reference">Reference</a></li>
</ul>

<blockquote>
  <p>연재 글 목록</p>
</blockquote>

<ol>
  <li>
    <p><a href="/Redis-Most-Impactful-Ways-Redis-Is-Used-In-Production-Systems-1">Production 환경에서 Redis를 사용하는 가장 효과적인 6가지 방법 - Cache, Session Store</a></p>
  </li>
  <li>
    <p><a href="/Redis-Most-Impactful-Ways-Redis-Is-Used-In-Production-Systems-2">Production 환경에서 Redis를 사용하는 가장 효과적인 6가지 방법 - Leaderboard, Message Queue</a></p>
  </li>
  <li>
    <p><a href="/Redis-Most-Impactful-Ways-Redis-Is-Used-In-Production-Systems-3">Production 환경에서 Redis를 사용하는 가장 효과적인 6가지 방법 - Website Analytics, Flash Sale</a></p>
  </li>
</ol>

<hr>

<h2 id="prologue">Prologue</h2>

<ul>
  <li>이번 글에서는 Redis를 활용한 Website Analytics, Flash Sale 사례를 살펴본다.</li>
</ul>

<hr>

<h2 id="website-analytics"><a href="https://blog.bytebytego.com/i/137885990/website-analytics">Website Analytics</a></h2>

<ul>
  <li>
    <p>인터넷 애플리케이션에서는 대량의 데이터에 대한 분석을 수행해야 하는 경우가 많다.</p>

    <p>ex) 특정 웹 페이지에 대한 페이지 조회수(PV) 계산, 해당 페이지의 고유 방문자 수(UV) 계산</p>
  </li>
  <li>
    <p>하지만 수천만 또는 수억 명의 대규모 사용자의 데이터를 처리하는 작업은 어렵다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>이를 구현하기 위해 HashSet을 사용하여 각 사용자 ID를 저장하면</p>

    <p>메모리 공간이 고유 사용자에 따라 선형적으로 증가하므로 확장성 측면에서 좋지 않다.</p>
  </li>
</ul>

<hr>

<h3 id="hyperloglog">HyperLogLog</h3>

<ul>
  <li>
    <p>HyperLogLog와 같은 Redis의 확률적 데이터 구조를 활용하면</p>

    <p>PV 및 UV 지표에 대한 카디널리티를 효율적으로 추정할 수 있다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>HyperLogLog 데이터 구조는 추가된 요소 수에 관계없이</p>

    <p><strong>상수 메모리</strong>를 사용하여 대략적인 카디널리티 수를 제공한다.</p>
  </li>
</ul>

<blockquote>
  <p>메모리 할당</p>
</blockquote>

<ul>
  <li>
    <p>메모리 공간을 조정하면 표준 오류를 제어할 수 있다.</p>

    <p>즉 더 많은 메모리를 할당하면 정확도가 향상된다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>그러나 메모리가 부족한 경우에도</p>

    <p>HyperLogLog는 합리적인 오류로 대규모 카디널리티를 추정할 수 있다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>이를 통해 웹 규모에서 페이지 보기와 고유 방문자를 추적하는 동시에 메모리 소비를 고정할 수 있다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>그러므로 HyperLogLog는 PV/UV 분석을 하는데 훌륭한 도움과 방법을 제공한다.</p>
  </li>
</ul>

<hr>

<h3 id="동작-방식">동작 방식</h3>

<center><img src="https://goodgid.github.io/assets/img/redis/Redis-Most-Impactful-Ways-Redis-Is-Used-In-Production-Systems-Website-Analytics_1.png"></center>

<p><strong>페이지 조회수 추적</strong></p>

<ul>
  <li>
    <p>사용자가 페이지를 방문하면 해당 페이지에 매핑된 HyperLogLog 키에 해당 사용자 ID를 PFADD시킨다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>예상 페이지 조회수를 얻으려면 HyperLogLog 키에서 PFCOUNT를 실행한다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>이를 통해 최소한의 메모리를 소비하며 PV 값을 추적할 수 있다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>또한 페이지 전체에서 해당 페이지의 고유 방문자 수(UV)를 계산할 수도 있다.</p>
  </li>
</ul>

<hr>

<h3 id="단점-아닌-단점">단점 아닌 단점</h3>

<ul>
  <li>
    <p>HyperLogLog는 고유한 원소의 개수를 근사화하는 <strong>확률 알고리즘</strong>이고</p>

    <p>정확도는 일반적으로 매우 높지만</p>

    <p>100% 정확한 값이 아닌 1~2% 오차 범위 안에서 확률 근사치를 제공한다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>그러므로 정확도가 중요한 경우에는</p>

    <p>정확한 카운팅 알고리즘을 사용해야 한다.</p>
  </li>
</ul>

<hr>

<h2 id="flash-sale"><a href="https://blog.bytebytego.com/i/137885990/flash-sale">Flash Sale</a></h2>

<ul>
  <li>
    <p>선착순 판매는 각 제품의 수량 제한으로 인해 순간적으로 동시 요청이 많이 발생한다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>Redis의 Key-Value 저장소를 사용하면</p>

    <p>이러한 동시 요청을 조정하는 분산 잠금을 구현할 수 있다.</p>

    <p>잠금을 획득한 인스턴스만 업데이트를 진행할 수 있으며 완료되면 잠금을 해제한다.</p>
  </li>
</ul>

<hr>

<h3 id="동작-방식-1">동작 방식</h3>

<p><img src="https://goodgid.github.io/assets/img/redis/Redis-Most-Impactful-Ways-Redis-Is-Used-In-Production-Systems-Flash-Sale_1.png" alt=""></p>

<ul>
  <li>
    <p>인스턴스 A가 업데이트하려고 한다고 가정하고</p>

    <p>inventorylock 키 값이 현재 0이면</p>

    <p>잠금을 사용할 수 있음을 나타내는 1로 설정 후 lock을 획득한다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>Redis는 <strong>단일 스레드</strong>에서</p>

    <p>모든 명령을 <strong>순차적</strong>으로 실행하므로</p>

    <p>여러 인스턴스가 요청을 하더라도 순서대로 실행된다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>이 후 인스턴스 B가 업데이트를 시도하지만</p>

    <p>이미 인스턴스 A에 의해 잠금 설정이 되었으므로 요청이 실패한다.</p>
  </li>
</ul>

<hr>

<h3 id="setnx"><a href="https://redis.io/commands/setnx">SETNX</a></h3>

<div><pre><code>SETNX inventorylock 1 // Update the inventory
DEL inventorylock
</code></pre></div>

<blockquote>
  <p>참고</p>
</blockquote>

<p>글을 작성하는 시점에 <a href="https://redis.io/commands/setnx">SETNX</a> 명령어는 deprecated 되었다.</p>

<p>만약 사용할 필요가 있다면 SET 명령어에 NX 옵션을 사용해서 대체해서 사용하는 걸 추천한다.</p>

<ul>
  <li>SETNX 명령을 사용하여 원자적으로 잠금을 획득할 수 있지만 2가지 문제점이 존재한다.</li>
</ul>

<blockquote>
  <p>무한정 점유</p>
</blockquote>

<ul>
  <li>Lock을 획득한 인스턴스가 해제를 하지 않고 죽으면 무한정 점유를 하게 된다.</li>
</ul>

<blockquote>
  <p>의도치 않은 해제</p>
</blockquote>

<ul>
  <li>
    <p>SETNX 명령어는 값을 확인하지 않고</p>

    <p>임의로 값 세팅을 할 수 있다.</p>

    <p>예를 들어 인스턴스 A가 lock을 획득했지만</p>

    <p>인스턴스 B가 임의로 SETNX 명령어를 사용하면 인스턴스 A가 획득한 lock을 해제된다.</p>
  </li>
</ul>

<hr>

<h3 id="set"><a href="https://redis.io/commands/set">SET</a></h3>

<ul>
  <li>
    <p><a href="https://redis.io/commands/set">SET 명령어</a>를 사용하면 위 문제를 해결할 수 있다.</p>
  </li>
  <li>
    <p>만료 시간 값을 설정하여 무한정 점유를 막을 수 있고</p>

    <p>잠금 소유자만 키를 해제할 수 있도록 식별자 값을 설정할 수도 있다.</p>
  </li>
</ul>

<div><pre><code>SET inventorylock instanceA NX PX 10000 // Update the inventory
</code></pre></div>

<hr>

<h2 id="summary">Summary</h2>

<ul>
  <li>
    <p>이번글에 다룬 사례 외에도</p>

    <p>Redis를 활용한 <a href="/Redis-Most-Impactful-Ways-Redis-Is-Used-In-Production-Systems-1">Cache, Session Store</a>, <a href="/Redis-Most-Impactful-Ways-Redis-Is-Used-In-Production-Systems-2">Website Leaderboard, Message Queue</a>에 대해 추가적으로 알아보자.</p>
  </li>
</ul>

<hr>

<h2 id="reference">Reference</h2>

<ul>
  <li><a href="https://blog.bytebytego.com/p/the-6-most-impactful-ways-redis-is">The 6 Most Impactful Ways Redis is Used in Production Systems</a></li>
</ul>

        </article>
        
        <hr>

        
        
            
            
        
            
            
        
            
            
        
            
            
        
            
            
        
            
            
        
            
            
        
            
            
        
            
            
        
            
            
        
        

        


    </div></div>

Gidhub

Prologue
Website Analytics    
HyperLogLog
동작 방식
단점 아닌 단점
Flash Sale    
동작 방식
SETNX
SET
Summary
Reference
연재 글 목록
Production 환경에서 Redis를 사용하는 가장 효과적인 6가지 방법 - Cache, Session Store
Production 환경에서 Redis를 사용하는 가장 효과적인 6가지 방법 - Leaderboard, Message Queue
Production 환경에서 Redis를 사용하는 가장 효과적인 6가지 방법 - Website Analytics, Flash Sale
Prologue
이번 글에서는 Redis를 활용한 Website Analytics, Flash Sale 사례를 살펴본다.
Website Analytics
인터넷 애플리케이션에서는 대량의 데이터에 대한 분석을 수행해야 하는 경우가 많다.
ex) 특정 웹 페이지에 대한 페이지 조회수(PV) 계산, 해당 페이지의 고유 방문자 수(UV) 계산
하지만 수천만 또는 수억 명의 대규모 사용자의 데이터를 처리하는 작업은 어렵다.
이를 구현하기 위해 HashSet을 사용하여 각 사용자 ID를 저장하면
메모리 공간이 고유 사용자에 따라 선형적으로 증가하므로 확장성 측면에서 좋지 않다.
HyperLogLog
HyperLogLog와 같은 Redis의 확률적 데이터 구조를 활용하면
PV 및 UV 지표에 대한 카디널리티를 효율적으로 추정할 수 있다.
HyperLogLog 데이터 구조는 추가된 요소 수에 관계없이
상수 메모리를 사용하여 대략적인 카디널리티 수를 제공한다.
메모리 할당
메모리 공간을 조정하면 표준 오류를 제어할 수 있다.
즉 더 많은 메모리를 할당하면 정확도가 향상된다.
그러나 메모리가 부족한 경우에도
HyperLogLog는 합리적인 오류로 대규모 카디널리티를 추정할 수 있다.
이를 통해 웹 규모에서 페이지 보기와 고유 방문자를 추적하는 동시에 메모리 소비를 고정할 수 있다.
그러므로 HyperLogLog는 PV/UV 분석을 하는데 훌륭한 도움과 방법을 제공한다.
동작 방식
페이지 조회수 추적
사용자가 페이지를 방문하면 해당 페이지에 매핑된 HyperLogLog 키에 해당 사용자 ID를 PFADD시킨다.
예상 페이지 조회수를 얻으려면 HyperLogLog 키에서 PFCOUNT를 실행한다.
이를 통해 최소한의 메모리를 소비하며 PV 값을 추적할 수 있다.
또한 페이지 전체에서 해당 페이지의 고유 방문자 수(UV)를 계산할 수도 있다.
단점 아닌 단점
HyperLogLog는 고유한 원소의 개수를 근사화하는 확률 알고리즘이고
정확도는 일반적으로 매우 높지만
100% 정확한 값이 아닌 1~2% 오차 범위 안에서 확률 근사치를 제공한다.
그러므로 정확도가 중요한 경우에는
정확한 카운팅 알고리즘을 사용해야 한다.
Flash Sale
선착순 판매는 각 제품의 수량 제한으로 인해 순간적으로 동시 요청이 많이 발생한다.
Redis의 Key-Value 저장소를 사용하면
이러한 동시 요청을 조정하는 분산 잠금을 구현할 수 있다.
잠금을 획득한 인스턴스만 업데이트를 진행할 수 있으며 완료되면 잠금을 해제한다.
동작 방식
인스턴스 A가 업데이트하려고 한다고 가정하고
inventorylock 키 값이 현재 0이면
잠금을 사용할 수 있음을 나타내는 1로 설정 후 lock을 획득한다.
Redis는 단일 스레드에서
모든 명령을 순차적으로 실행하므로
여러 인스턴스가 요청을 하더라도 순서대로 실행된다.
이 후 인스턴스 B가 업데이트를 시도하지만
이미 인스턴스 A에 의해 잠금 설정이 되었으므로 요청이 실패한다.
SETNX
SETNX inventorylock 1 // Update the inventory
DEL inventorylock
참고
글을 작성하는 시점에 SETNX 명령어는 deprecated 되었다.
만약 사용할 필요가 있다면 SET 명령어에 NX 옵션을 사용해서 대체해서 사용하는 걸 추천한다.
SETNX 명령을 사용하여 원자적으로 잠금을 획득할 수 있지만 2가지 문제점이 존재한다.
무한정 점유
Lock을 획득한 인스턴스가 해제를 하지 않고 죽으면 무한정 점유를 하게 된다.
의도치 않은 해제
SETNX 명령어는 값을 확인하지 않고
임의로 값 세팅을 할 수 있다.
예를 들어 인스턴스 A가 lock을 획득했지만
인스턴스 B가 임의로 SETNX 명령어를 사용하면 인스턴스 A가 획득한 lock을 해제된다.
SET
SET 명령어를 사용하면 위 문제를 해결할 수 있다.
만료 시간 값을 설정하여 무한정 점유를 막을 수 있고
잠금 소유자만 키를 해제할 수 있도록 식별자 값을 설정할 수도 있다.
SET inventorylock instanceA NX PX 10000 // Update the inventory
Summary
이번글에 다룬 사례 외에도
Redis를 활용한 Cache, Session Store, Website Leaderboard, Message Queue에 대해 추가적으로 알아보자.
Reference
The 6 Most Impactful Ways Redis is Used in Production Systems

Production 환경에서 Redis를 사용하는 가장 효과적인 6가지 방법 - Website Analytics, Flash Sale

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