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1. 메모리 크기 레디스는 메모리에 데이터를 저장하기 때문에 레디스가 사용할 메모리의 크기를 지정하는것은 성능과 가장 밀접한 관련이 있다. 실제로 저장되는 데이터의 크기는 redisObject와 키가 저장된 크기를 뺀 나머지가 된다. 저장되는 데이터가 작은 크기의 문자열이라면 redisObject를 저장하기 위한 오버헤드가 더 크게 된다. 이럴 떄는 문자열을 숫자로 바꾸어 저장하거나, 다른 데이터형을 사용하면 더 많은 데이터를 저장할 수 있다. 만약 레디스에 저장될 데이터의 크기를 산정하지 못하여 redis.conf와 maxmemory 설정에 값을 지정할 수 없게 되었다고 하자. 그러면 레디스에 데이터가 계속 추가되어 물리 메모리를 모두 사용하게 된다. 이때 운영체제에서는 애플리케이션이 시스템에서 사용 가능한 물리 메모리 보다 더 많은 메모리를 사용하려고 할 때 스왑이라는 가상 메모리 공간을 하드디스크에 생성하여 사용하는데, 이 영역을 스왑공간이라 부른다. 이떄 스왑 공간이 충분하지 않으면 운영체제는 메모리에서 동작 중인 프로세스를 제거하여 사용가능한 메모리의 영역을 확보하게 된다. 이와 같이 동작 중인 프로세스를 죽이는 리눅스의 프로그램을  OOM킬러라고한다. 그러므로 OOM킬러를 피하려면 충분한 스왑공간을 확보해야한다. 그런데 데이터가 저장되기 시작하면 레디스의 응답시간은 수십 배에서 수백 배까지 늘어나게 된다. 만약 응답시간이 중요한 서비스라면 반드시 redis.conf의 maxmemory 설정에 설치된 물리 메모리 크기 이내의 값을 지정하여야 한다. 일반적으로 운영체제는 설치된 메모리 크기의 두 배를 스왑공간으로 할당한다. 여기서 말하는 두 배는 메모리가 충분하지 못했던 과거의 기준이다. 메모리의 가격이 저렴해지고 엔트리급 서버 시스템이 16GB이상의 메모리를 갖는 지금은 기준이 조금 달라졌다. 레드햇 엔터프라이즈의 가상 메모리 설정 가이드 문서에 따르면 시스템에 설치된 물리 메모리의 크기에 따라서 다른 값을 설정하도

레디스에 스케일 아웃을 처리하기 위한 방법으로 두 가지 기법을 제공한다. 읽기분산을 위한 복제(Replication)와 쓰기 분산을 위한 샤딩(Sharding)이 이에 해당된다. 1. 복제 복제는 동일한 데이터를 다중의 노드에 중복하여 저장하는 것을 말한다. 레디스는 복제를 위해 마스터와 슬레이브의 복제의 개념을 사용한다. 마스터는 복제를 위한 데이터의 원본 역할을 한다. 슬레이브는 마스터 노드에 데이터 복제 요청을 하고 데이터를 수신하여 데이터를 동기화 한다. 통상적으로 레디스 인스턴스 하나가 처리할 수 있는 TPS는 1만~2만이다. 또한 대부분의 레디스 명령은 읽기와 쓰기에 따른 성능편차가 없다. 복제는 슬레이브 노드가 마스터 노드의 데이터를 실시간으로 복제하여 데이터의 동기화를 유지한다. 슬레이브 노드가 시작할 때 마스터 노드에게 복제를 요청하고 최초 복제가 완료된 이후는 변경 사항만 업데이트 한다. 레디스의 복제는 마스터노드가 슬레이브노드의 정보를 가지지 않고, 슬레이브 노드가 마스터 노드의 위치만 알고있으면 복제를 할 수 있다. 1-1. 단일 복제 마스터노드와 슬레이브 노드 하나로 구성된다. 마스터 노드에 변경이 발생하면 실시간으로 슬레이브 노드에 데이터 변경사항이 기록된다. 하지만 슬레이브 노드에 변경이 발생하면 마스터 노드는 해당 변경 사항을 감지하지 못한다. 슬레이브 노드에서 데이터 변경이 일어나는 순간 데이터의 정합성이 무너지게 되므로 슬레이브 노드에서는 데이터의 변경을 수행하지 않아야 한다. 1-2. 다중 복제 단일 복제만으로는 필요한 읽기 성능을 만족하지 못할때 다중 복제를 고려할 수 있다. 단일 복제 구조의 클러스터에 슬레이브 노드를 추가하기 위해서는 마스터 노드의 위치정보를 슬레이브 노드에 설정하고 인스턴스를 실행하면 노드 추가가 완료된다. 이와 같이 단일 복제 상태에서 여러 대의 슬레이브 노드를 추가한 것을 다중 복제라고 한다. 마스터 노드의 재시작이 필요하지 않다.