<div id="readability-page-1" class="page"><div><p><strong> <a href="https://www.youtube.com/watch?v=c33ojJ7kE7M&amp;list=PLgXGHBqgT2TvpJ_p9L_yZKPifgdBOzdVH&amp;index=170">https://www.youtube.com/watch?v=c33ojJ7kE7M&amp;list=PLgXGHBqgT2TvpJ_p9L_yZKPifgdBOzdVH&amp;index=170</a> 영상을 보며 학습하였습니다. </strong></p>
<p><strong> 참조 사이트 : <a href="https://startupdevelopers.tistory.com/238">https://startupdevelopers.tistory.com/238</a> </strong> </p>
<h2 id="메모리-계층-구조">메모리 계층 구조</h2>
<ul>
<li>데이터를 저장하는 공간의 속도와 용량은 반비례 관계다.<ul>
<li>속도가 빠른 메모리 일수록 용량이 작다.</li>
<li>용량이 큰 저장장치는 속도가 느리다.</li>
<li>둘다 잡기에는 비용이 너무 많이든다.</li>
<li>그래서 데이터 저장 공간은 속도와 용량에따라 특성에 맞게 역할을 나누어서 사용한다.</li>
</ul></li>
<li>데이터 저장공간을 속도-용량 순서대로 쌓으면 마치 피라미드와 같은 현상이 나타난다.(Memory Hierarchy)<br>
<img src="https://media.vlpt.us/images/gudnr1451/post/decb88be-d402-4449-8090-4f4871e34e56/image.png"><br>
</li>
</ul>
<h2 id="파레토의-법칙">파레토의 법칙</h2>
<ul>
<li>이탈리아 경제학자 빌프레도 파레토가 발견한 현상</li>
<li>원인 중 상위 20%가 전체 결과의 80%를 만든다는 법칙</li>
<li>2대 8법칙 이라고도 한다.</li>
<li>여러 곳에서 관찰할 수 있다.<ul>
<li>인구의 20%가 전체 부의 80%를 가지고있다.</li>
<li>잘 팔리는 제품 20%가 매출의 80%를 차지한다.</li>
<li>많이 쓰이는 단어 20%가 언어 사용빈도의 80%를 차지한다.</li>
</ul></li>
</ul>
<p><img src="https://media.vlpt.us/images/gudnr1451/post/cae6fd99-d8b2-43ad-9bf4-19c22e202fa2/image.png"></p>
<h2 id="데이터-지역성의-원리">데이터 지역성의 원리</h2>
<ul>
<li>자주 쓰이는 데이터는 시간적 혹은 공간적으로 한 곳에 몰려 있을 가능성이 높다.<ul>
<li>
<p>시간 지역성(temporal Locality) : for문에 조건변수(int i=0;)을 선언했을 때, 해당 변수는 for문이 끝나기 전까지 계속 쓰일 확률이 높은 것</p>
</li>
<li>
<p>공간 지역성(Spatial Locality) : 예를 들어 for문에서 어떤 배열에 접근했을 때, 해당 배열이 위치한 메모리 공간의 내용은 for문이 끝나기 전까지 계속 쓰일 확률이 높은 것</p>
<ul>
<li>for문에서 array[0], [1], [2].. 와 같이 배열에 접근할 때, 다음번에는 array[3]에 접근할 확률이 높은 것을 따로 분류하여 순차지역성(Sequential Locality)라고 부르기도 한다.</li>
</ul>
<p><img src="https://media.vlpt.us/images/gudnr1451/post/4b8736fb-6726-4c72-8877-c5ba2f565a27/image.png"></p>
</li>
</ul></li>
</ul>
<h2 id="캐시">캐시</h2>
<ul>
<li>명사 : 나중에 필요할 수도 잇는 무언가를 저장하였다가 신속하게 회수할 수 있는 보관 장소로, 어떤 식으로든 보호되거나 숨겨진다.</li>
</ul>
<h3 id="캐시의-작동-방식">캐시의 작동 방식</h3>
<ul>
<li>원본 데이터(System-of-Record)와는 별개로 자주 쓰이는 데이터(Hot Data)들을 복사해둘 캐시 공간을 마련한다.<ul>
<li>캐시 공간은 상수 시간등 낮은 시간 복잡도로 접근 가능한 곳을 주로 사용한다.(HashMap 같은)</li>
</ul></li>
<li>데이터를 달라는 요청이 들어오면, 원본 데이터가 담긴 곳에 접근하기 전에 먼저 캐시 내부부터 찾는다.</li>
<li>캐시에 원하는 데이터가 없거나 너무 오래되어 최신성을 잃게 될 경우 그때 원본 데이터가 있는 곳에 접근하여 데이터를 요청해 가져온다. 이때 데이터를 가져오면서 캐시에도 해당 데이터를 복사하거나 갱신한다.</li>
<li>캐시에 원하는 데이터가 있으면 원본 데이터가 있는 공간에 접근하지 않고 캐시에서 바로 해당 데이터를 제공한다.(Cache hit)</li>
<li>캐시 공간은 작으므로, 공간이 모자라게 되면 안쓰는 데이터부터 삭제하여 공간을 확보한다.</li>
</ul>
<h3 id="cpu의-캐시메모리">CPU의 캐시메모리</h3>
<ul>
<li>현대의 CPU는 1초에 최고 수십억 번 작동 가능<ul>
<li>아무리 빠른 주기억장치라도 CPU를 따라가기 어렵다.</li>
<li>그래서 SRAM이라는 특수한 메모리를 CPU에 넣어 캐시메모리로 사용</li>
</ul></li>
</ul>
<h3 id="하드디스크-데이터베이스">하드디스크, 데이터베이스</h3>
<ul>
<li>하드디스크나 ssd나 주기억 장치에 비하면 매우 느리다.</li>
<li>처리 효율을 올리려면 자주 쓰이는 데이터를 캐싱해두는 것이 좋다.</li>
<li>데이터베이스 또한 쿼리를 실행하여 하드디스크에서 데이터를 읽고 쓰는 것은 시간이 오래 걸리는 작업</li>
<li>대개 데이터베이스는 쓰기보다는 읽기가 많으므로, 자주 요청받는 쿼리의 결과를 캐싱해두면 효율이 오른다.</li>
<li>따라서 데이터베이스 자체에서 별도의 캐시를 운영한다<ul>
<li>JPA 영속성 컨텍스트도 캐시의 일종이다. (1차캐시)</li>
</ul></li>
</ul>
<h3 id="cdncontent-delivery-network">CDN(Content Delivery Network)</h3>
<ul>
<li>유튜브의 메인 서버는 미국에 있다.</li>
<li>한국과 미국을 잇는 국제 인터넷 회선은 비싸고 용량을 늘리기도 어렵다.</li>
<li>구글은 각 통신사마다 Google Global Cache를 두어 인기 있는 유튜브 동영상은 미국 서버까지 접속할 필요 없이 국내 서버에서 처리하도록 하였다.</li>
<li>비싼 국제 회선 비용이 절감되고, 버퍼링이 줄어 고화질 서비스의 이용 경험이 개선되었다.</li>
<li>이처럼 세계 각지에 캐시 서버를 두어 전송속도를 높이고 부하를 분산하는 시스템이 CDN이다.</li>
</ul>
<h3 id="웹-캐시">웹 캐시</h3>
<ul>
<li>네트워크를 통해 데이터를 가져오는 것은 하드디스크보다도 느릴 때가 많다.</li>
<li>그래서 웹 브라우저는 웹 페이지에 접속할 때 HTML, CSS, 자바스크립트, 이미지 등을 하드디스크나 메모리에 캐싱해 뒀다가 다음 번에 다시 접속할 때 이를 재사용한다. (브라우저 캐시)</li>
<li>웹 서버 또한 상당수의 경우 동적 웹 페이지라 할지라도 매번 내용이 바뀌지 않는 경우가 더 많으므로, 서버에서 생성한 HTML을 캐싱해 뒀다가 다음 번 요청에 이를 재활용 한다. (응답 캐시)</li>
<li>이와 유사하게, 클라이언트에서 자주 요청받는 내용은 웹 서버로 전달하지 않고 웹 서버 앞단의 프록시 서버에서 캐싱해둔 데이터를 바로 제공하기도 한다. (프록시 캐시)</li>
</ul>
<h3 id="브라우저-캐시">브라우저 캐시</h3>
<ul>
<li>엡 서버에서 클라이언트에 보내는 HTTP 헤더에 캐시 지시자를 삽입하면, 클라이언트 웹 브라우저에서는 해당 지시자에 명시된 캐시 정책에 따라 캐싱을 실시한다.</li>
<li>캐시의 유효 시간(max-age)이 지나도 캐시된 데이터가 바뀌지 않은 경우를 확인하기 위해 ETag라는 유효성 검사 토큰을 사용한다.</li>
<li>때로는 캐시 유효시간을 최대한 길게 잡으면서도 정적(static) 파일의 업데이트를 신속히 적용하기 위해 정적 파일의 이름 뒤에 별도의 토큰이나 버전 번호를 붙여야 하는 경우도 있다.</li>
<li>캐시 정책은 해당 웹페이지의 전반적인 상황에 따라 각 파일마다 다르게 적용되어야 한다. 적어도 정적 파일과 동적인 부분의 브라우저 캐싱 정책은 달라야한다. 비공개 정보가 담긴 페이지는 보안상 아예 캐싱을 막아야 할 수도 있다.</li>
</ul>
<h3 id="redis">Redis</h3>
<ul>
<li>메모리 기반 오픈소스 NoSQL DBMS일종으로 웹 서비스에서 캐싱을 위해 많이 쓴다.</li>
<li>Redis라는 이름은 Remote Dictionary Server의 약자이다.</li>
<li>여기서 Dictionary는 Java의 HashMap&lt;Key, Value&gt;을 생각하면 된다.</li>
<li>기본적으로 모든 데이터를 메모리에 저장하여 처리하므로 속도가 빠르다.</li>
<li>서버 재부팅 때 메모리의 데이터가 휘발되지 않게끔 데이터를 하드디스크에 기록할 수 있다.</li>
<li>DBMS의 일종이므로, 명시적으로 삭제하지 않는 한 메모리에서 데이터를 삭제하지 않는다.</li>
<li>자체적으로 여러 가지 자료형을 지원한다.</li>
</ul>
<h3 id="ehcache">EHcache</h3>
<ul>
<li>Java의 표준 캐싱 API 명세인 JSR-107을 따르는 오픈소스 캐시 구현체</li>
<li>Spring 프레임워크나 Hibernate ORM 등에서 바로 사용이 가능하다.</li>
<li>자바 진영에서 가장 널리 쓰인다고 한다.</li>
<li>캐시 저장공간을 속도에 따라 여러 등급(Tier)으로 나누어 메모리 계층 구조를 적용 가능</li>
<li>메모리에 캐시된 내용을 하드디스크에 기록 가능</li>
<li>대규모 서비스에서 캐시 서버 여럿을 클러스터로 묶을 수 있는 기능을 제공</li>
</ul>
<p><img src="https://media.vlpt.us/images/gudnr1451/post/6deb4ac3-ae23-41f4-bd3e-a7c516d10c72/image.png"></p>
<h4 id="캐싱이라는-것은-정말-많은-곳에서-사용한다">캐싱이라는 것은 정말 많은 곳에서 사용한다.</h4>
<blockquote>
<p>캐시를 이해하기 위해서 알아야 하는 기본 지식을 포함해서 설명을 해주셨는데 정말 도움이 많이 되었다. </p>
</blockquote></div></div>

UkJJang

HyoungUk

** https://www.youtube.com/watch?v=c33ojJ7kE7M&list=PLgXGHBqgT2TvpJ_p9L_yZKPifgdBOzdVH&index=170 영상을 보며 학습하였습니다. **
** 참조 사이트 : https://startupdevelopers.tistory.com/238 ** 
메모리 계층 구조
데이터를 저장하는 공간의 속도와 용량은 반비례 관계다.
속도가 빠른 메모리 일수록 용량이 작다.
용량이 큰 저장장치는 속도가 느리다.
둘다 잡기에는 비용이 너무 많이든다.
그래서 데이터 저장 공간은 속도와 용량에따라 특성에 맞게 역할을 나누어서 사용한다.
데이터 저장공간을 속도-용량 순서대로 쌓으면 마치 피라미드와 같은 현상이 나타난다.(Memory Hierarchy)
파레토의 법칙
이탈리아 경제학자 빌프레도 파레토가 발견한 현상
원인 중 상위 20%가 전체 결과의 80%를 만든다는 법칙
2대 8법칙 이라고도 한다.
여러 곳에서 관찰할 수 있다.
인구의 20%가 전체 부의 80%를 가지고있다.
잘 팔리는 제품 20%가 매출의 80%를 차지한다.
많이 쓰이는 단어 20%가 언어 사용빈도의 80%를 차지한다.
데이터 지역성의 원리
자주 쓰이는 데이터는 시간적 혹은 공간적으로 한 곳에 몰려 있을 가능성이 높다.
시간 지역성(temporal Locality) : for문에 조건변수(int i=0;)을 선언했을 때, 해당 변수는 for문이 끝나기 전까지 계속 쓰일 확률이 높은 것
공간 지역성(Spatial Locality) : 예를 들어 for문에서 어떤 배열에 접근했을 때, 해당 배열이 위치한 메모리 공간의 내용은 for문이 끝나기 전까지 계속 쓰일 확률이 높은 것
for문에서 array[0], [1], [2].. 와 같이 배열에 접근할 때, 다음번에는 array[3]에 접근할 확률이 높은 것을 따로 분류하여 순차지역성(Sequential Locality)라고 부르기도 한다.
캐시
명사 : 나중에 필요할 수도 잇는 무언가를 저장하였다가 신속하게 회수할 수 있는 보관 장소로, 어떤 식으로든 보호되거나 숨겨진다.
캐시의 작동 방식
원본 데이터(System-of-Record)와는 별개로 자주 쓰이는 데이터(Hot Data)들을 복사해둘 캐시 공간을 마련한다.
캐시 공간은 상수 시간등 낮은 시간 복잡도로 접근 가능한 곳을 주로 사용한다.(HashMap 같은)
데이터를 달라는 요청이 들어오면, 원본 데이터가 담긴 곳에 접근하기 전에 먼저 캐시 내부부터 찾는다.
캐시에 원하는 데이터가 없거나 너무 오래되어 최신성을 잃게 될 경우 그때 원본 데이터가 있는 곳에 접근하여 데이터를 요청해 가져온다. 이때 데이터를 가져오면서 캐시에도 해당 데이터를 복사하거나 갱신한다.
캐시에 원하는 데이터가 있으면 원본 데이터가 있는 공간에 접근하지 않고 캐시에서 바로 해당 데이터를 제공한다.(Cache hit)
캐시 공간은 작으므로, 공간이 모자라게 되면 안쓰는 데이터부터 삭제하여 공간을 확보한다.
CPU의 캐시메모리
현대의 CPU는 1초에 최고 수십억 번 작동 가능
아무리 빠른 주기억장치라도 CPU를 따라가기 어렵다.
그래서 SRAM이라는 특수한 메모리를 CPU에 넣어 캐시메모리로 사용
하드디스크, 데이터베이스
하드디스크나 ssd나 주기억 장치에 비하면 매우 느리다.
처리 효율을 올리려면 자주 쓰이는 데이터를 캐싱해두는 것이 좋다.
데이터베이스 또한 쿼리를 실행하여 하드디스크에서 데이터를 읽고 쓰는 것은 시간이 오래 걸리는 작업
대개 데이터베이스는 쓰기보다는 읽기가 많으므로, 자주 요청받는 쿼리의 결과를 캐싱해두면 효율이 오른다.
따라서 데이터베이스 자체에서 별도의 캐시를 운영한다
JPA 영속성 컨텍스트도 캐시의 일종이다. (1차캐시)
CDN(Content Delivery Network)
유튜브의 메인 서버는 미국에 있다.
한국과 미국을 잇는 국제 인터넷 회선은 비싸고 용량을 늘리기도 어렵다.
구글은 각 통신사마다 Google Global Cache를 두어 인기 있는 유튜브 동영상은 미국 서버까지 접속할 필요 없이 국내 서버에서 처리하도록 하였다.
비싼 국제 회선 비용이 절감되고, 버퍼링이 줄어 고화질 서비스의 이용 경험이 개선되었다.
이처럼 세계 각지에 캐시 서버를 두어 전송속도를 높이고 부하를 분산하는 시스템이 CDN이다.
웹 캐시
네트워크를 통해 데이터를 가져오는 것은 하드디스크보다도 느릴 때가 많다.
그래서 웹 브라우저는 웹 페이지에 접속할 때 HTML, CSS, 자바스크립트, 이미지 등을 하드디스크나 메모리에 캐싱해 뒀다가 다음 번에 다시 접속할 때 이를 재사용한다. (브라우저 캐시)
웹 서버 또한 상당수의 경우 동적 웹 페이지라 할지라도 매번 내용이 바뀌지 않는 경우가 더 많으므로, 서버에서 생성한 HTML을 캐싱해 뒀다가 다음 번 요청에 이를 재활용 한다. (응답 캐시)
이와 유사하게, 클라이언트에서 자주 요청받는 내용은 웹 서버로 전달하지 않고 웹 서버 앞단의 프록시 서버에서 캐싱해둔 데이터를 바로 제공하기도 한다. (프록시 캐시)
브라우저 캐시
엡 서버에서 클라이언트에 보내는 HTTP 헤더에 캐시 지시자를 삽입하면, 클라이언트 웹 브라우저에서는 해당 지시자에 명시된 캐시 정책에 따라 캐싱을 실시한다.
캐시의 유효 시간(max-age)이 지나도 캐시된 데이터가 바뀌지 않은 경우를 확인하기 위해 ETag라는 유효성 검사 토큰을 사용한다.
때로는 캐시 유효시간을 최대한 길게 잡으면서도 정적(static) 파일의 업데이트를 신속히 적용하기 위해 정적 파일의 이름 뒤에 별도의 토큰이나 버전 번호를 붙여야 하는 경우도 있다.
캐시 정책은 해당 웹페이지의 전반적인 상황에 따라 각 파일마다 다르게 적용되어야 한다. 적어도 정적 파일과 동적인 부분의 브라우저 캐싱 정책은 달라야한다. 비공개 정보가 담긴 페이지는 보안상 아예 캐싱을 막아야 할 수도 있다.
Redis
메모리 기반 오픈소스 NoSQL DBMS일종으로 웹 서비스에서 캐싱을 위해 많이 쓴다.
Redis라는 이름은 Remote Dictionary Server의 약자이다.
여기서 Dictionary는 Java의 HashMap<Key, Value>을 생각하면 된다.
기본적으로 모든 데이터를 메모리에 저장하여 처리하므로 속도가 빠르다.
서버 재부팅 때 메모리의 데이터가 휘발되지 않게끔 데이터를 하드디스크에 기록할 수 있다.
DBMS의 일종이므로, 명시적으로 삭제하지 않는 한 메모리에서 데이터를 삭제하지 않는다.
자체적으로 여러 가지 자료형을 지원한다.
EHcache
Java의 표준 캐싱 API 명세인 JSR-107을 따르는 오픈소스 캐시 구현체
Spring 프레임워크나 Hibernate ORM 등에서 바로 사용이 가능하다.
자바 진영에서 가장 널리 쓰인다고 한다.
캐시 저장공간을 속도에 따라 여러 등급(Tier)으로 나누어 메모리 계층 구조를 적용 가능
메모리에 캐시된 내용을 하드디스크에 기록 가능
대규모 서비스에서 캐시 서버 여럿을 클러스터로 묶을 수 있는 기능을 제공
캐싱이라는 것은 정말 많은 곳에서 사용한다.
캐시를 이해하기 위해서 알아야 하는 기본 지식을 포함해서 설명을 해주셨는데 정말 도움이 많이 되었다.

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