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캐시 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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여러 가지 캐시의 종류[편집]
지역성[편집]
같이 보기[편집]
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캐쉬
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cash? cache? 캐시란 무엇인가
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오늘은 맑음
cash cache 캐시란 무엇인가 본문
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캐싱이란 무엇이고 어떻게 작동합니까 | AWS
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캐싱이란 무엇입니까
캐싱은 어떻게 작동합니까
캐싱 개요
Amazon ElastiCache를 사용한 캐싱
캐싱의 이점
사용 사례 및 산업군
Amazon ElastiCache 시작하기
캐시 및 쿠키 삭제 – 컴퓨터 – Google 계정 고객센터
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Chrome의 경우
다른 브라우저의 경우
정보 삭제 결과
캐시 및 쿠키 작동 방식
Google 계정 관련 문제해결
캐시 캐쉬
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캐시란 무엇인가 – 정보인권
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캐시 (Cache) on Apple Music
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위키백과, 우리 모두의 백과사전
동적 CPU 메모리 캐시 그림
캐시(cache, 문화어: 캐쉬, 고속완충기, 고속완충기억기)는 컴퓨터 과학에서 데이터나 값을 미리 복사해 놓는 임시 장소를 가리킨다. 캐시는 캐시의 접근 시간에 비해 원래 데이터를 접근하는 시간이 오래 걸리는 경우나 값을 다시 계산하는 시간을 절약하고 싶은 경우에 사용한다. 캐시에 데이터를 미리 복사해 놓으면 계산이나 접근 시간 없이 더 빠른 속도로 데이터에 접근할 수 있다.
캐시는 시스템의 효율성을 위해 여러 분야에서 두루 쓰이고 있다.
여러 가지 캐시의 종류 [ 편집 ]
CPU 캐시 [ 편집 ]
이 부분의 본문은 이 부분의 본문은 CPU 캐시 입니다.
대용량의 메인 메모리 접근을 빠르게 하기 위해 CPU 칩 내부나 바로 옆에 탑재하는 작은 메모리이다. 1980년대 이후 대부분의 CPU는 하나, 많게는 5-6개까지의 서로 다른 기능을 가진 CPU 캐시를 장착하고 있다. 메모리 접근 속도가 늘어나는 것에 비해 CPU의 처리 속도가 훨씬 빠르게 늘어나고 있기 때문에, 용량은 작지만 속도가 빠른 CPU 캐시는 현재 마이크로프로세서의 성능에 직접적인 영향을 미친다.
디스크 캐시 [ 편집 ]
디스크 캐시는 디스크 버퍼라고 불리기도 한다. 1980년대 후반 이후 판매되는 대부분의 하드 디스크는 디스크 제어와 외부와의 인터페이스를 위해 작은 컴퓨터를 내장하고 있다. 이 작은 컴퓨터는 대개 디스크에 입출력되는 데이터를 저장하는 작은 메모리를 갖고 있는데, 이를 디스크 캐시라고 한다. 2004년에 판매되는 개인용 컴퓨터에 탑재된 디스크 캐시는 대개 2-32MB 정도의 크기를 갖는다.
디스크 캐시는 여러 가지 용도로 사용된다.
미리 읽기 : 운영 체제에서 디스크에 읽기/쓰기를 요청할 때, 디스크 암은 헤드를 해당하는 트랙에 올려 놓은 뒤 일정 시간이 걸려야 비로소 데이터를 읽을 수 있다. 그러나, 운영 체제는 대개 첫 번째 섹터 말고도 그 이후 섹터를 연이어 요구하는 경우가 많기 때문에 연속된 위치에 대한 반복적 접근 시간을 아끼기 위해 디스크는 뒷부분의 데이터를 미리 읽어서 캐시에 저장해 놓는다.
속도 조절 : 디스크의 입출력 인터페이스는 대개 디스크 플래터가 데이터를 읽어들이는 속도에 비해 훨씬 느리다. 그러므로 디스크 암이 빠르게 읽고 쓰기를 수행하기 위해 데이터를 인터페이스에 넘기기 전에 캐시에 잠시 저장해 놓는다.
쓰기 가속 : 운영 체제가 디스크에 쓰기를 요청했을 때, 디스크 내부의 컴퓨터는 캐시에 데이터를 저장해 놓고 디스크 암이 쓰기를 끝내기도 전에 운영 체제에게 쓰기가 끝났음을 보고할 수 있다. 이렇게 하면 운영 체제는 디스크 쓰기가 끝나는 것을 기다릴 필요 없이 다음 작업을 신속하게 수행할 수 있다. 그러나 이 방법은 디스크 암이 쓰기를 마치기 앞서 전원이 차단되는 일이 일어나면 데이터가 사라지거나 파일 시스템이 망가질 우려가 있어, 쓰기 가속 기법은 논쟁의 대상이 되고 있다. 최신 RAID 컨트롤러는 이 문제를 해결하기 위해 배터리를 이용한 백업 시스템을 구현하기도 하지만, 데이터 정확성을 중요하게 여기는 다른 시스템에서는 쓰기 가속 기법을 사용하지 않는 경우도 있다.
명령 큐 : 최신 시리얼 ATA 디스크와 대부분의 SCSI 디스크는 다른 명령을 수행하고 있는 중에도 여러 개의 명령을 추가로 받을 수 있다. 이 명령 큐는 나중에 처리하기 위해 디스크 캐시에 저장된다. 명령 큐는 쓰기 가속과는 달리, 쓰기가 완전히 끝났을 때 운영 체제에게 그 사실을 알림으로써 파일 시스템의 정확성을 유지한다.
기타 캐시 [ 편집 ]
CPU 캐시는 하드웨어를 통해 관리되고, 그 밖의 다른 캐시들은 대개 소프트웨어적으로 관리된다. 운영 체제의 메인 메모리를 하드 디스크에 복사해 놓는 페이지 캐시는 운영 체제 커널과 파일 시스템을 통해 관리된다. BIND DNS 데몬은 도메인 이름과 IP 주소 사이의 매핑을 저장해 둔다.
신뢰성이 적은 네트워크(이더넷 등)에서, 네트워크 사이에 주고 받는 데이터를 캐시해 놓는 것은 매우 흔한 일이다. 이를테면, 웹 브라우저는 최근 방문한 사이트를 캐시에 저장해 놓는다. 많은 인터넷 제공업체들과 대규모 네트워크의 운영자들은 인기 있는 웹 페이지의 캐시를 프록시 서버에 저장하여 웹 페이지 요청에 응답하게 함으로써 네트워크 대역폭을 아낀다.
구글 검색 엔진은 검색 대상 사이트들의 내용을 캐시에 저장해 검색 엔진에 사용하기도 하고, 검색 결과의 일부로서 사용자들에게 보여 주기도 한다.
지역성 [ 편집 ]
캐시가 효율적으로 동작하려면, 캐시에 저장할 데이터가 지역성을 가져야 한다. 지역성이란 데이터 접근이 시간적, 혹은 공간적으로 가깝게 일어나는 것을 의미한다.
시간적 지역성 [ 편집 ]
특정 데이터가 한번 접근되었을 경우, 가까운 미래에 또 한번 데이터에 접근할 가능성이 높은 것을 시간적 지역성이라고 한다.
메모리 상의 같은 주소에 여러 차례 읽기 쓰기를 수행할 경우 상대적으로 작은 크기의 캐시를 사용해도 효율성을 꾀할 수 있다.
공간적 지역성 [ 편집 ]
특정 데이터와 가까운 주소가 순서대로 접근되었을 경우를 공간적 지역성이라고 한다. CPU 캐시나 디스크 캐시의 경우 한 메모리 주소에 접근할 때 그 주소뿐 아니라 해당 블록을 전부 캐시에 가져오게 된다. 이때 메모리 주소를 오름차순이나 내림차순으로 접근한다면, 캐시에 이미 저장된 같은 블록의 데이터를 접근하게 되므로 캐시의 효율성이 크게 향상된다.
같이 보기 [ 편집 ]
cash? cache? 캐시란 무엇인가
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cache? 캐시?
캐시(cache, 문화어: 캐쉬, 고속완충기, 고속완충기억기)는 컴퓨터 과학에서 데이터나 값을 미리 복사해 놓는 임시 장소를 가리킨다. 캐시는 캐시의 접근 시간에 비해 원래 데이터를 접근하는 시간이 오래 걸리는 경우나 값을 다시 계산하는 시간을 절약하고 싶은 경우에 사용한다. 캐시에 데이터를 미리 복사해 놓으면 계산이나 접근 시간 없이 더 빠른 속도로 데이터에 접근할 수 있다.
-이상 wiki백과에서의 캐시에 대한 정의입니다.
무어의 법칙(Moore’s law)에 의해 최근까지 CPU의 처리속도가 급격하게 증가했습니다.
이에 따라 메모리 접근속도도 함께 늘어나면 좋겠지만 그러지 못했습니다…
이로 인해 메인메모리에서 데이터를 가져와 CPU에서 아무리 빨리 처리를 해도
다음 연산에 필요한 데이터가 오는 속도가 너무 느리기 때문에 CPU의 성능을 모두 내지 못했습니다.
이러한 부분을 극복하기 위해 cache(캐시)가 등장했습니다.
메모리보다는 빠르고 CPU보다는 느린 cache를 메모리와 CPU사이에 위치시켜 CPU가 접근하는 시간을 줄여주었습니다.
캐시에는 CPU에서 사용할 데이터들을 메모리에서 가져와 저장합니다.
또는 CPU에서 연산 후 나온 결과물을 저장하는데도 사용하는데, 결과가 나올 때 마다 메모리에 접근에 저장하는 것 보다 cache에 저장해두었다가 한번에 메모리에 접근해 최신화 하는 것이 더 효율적이기 때문입니다.
이런 캐시를 엄청 크게 사용하면 메모리에 여러번 접근하지 않아도 되서 좋지 않을까요?
물론 캐시의 크기를 증가시키면 성능이 올라가는것은 맞으나 cache = cash라는 말이 있습니다.
그만큼 캐시가 비싸다는 이야기죠.
또한 캐시가 커지면 주소해독에 대한 주변 회로가 복잡해져 성능이 마냥 좋아지지만은 않습니다.
따라서 우리는 캐시를 효율적으로 사용 할 필요가 있습니다!
캐시를 효율적으로 사용하려면 처리할 데이터가 캐시 내부에 항상 존재하면 가장 효율적이라고 할 수 있습니다.
내가 필요한 데이터가 캐시 내부에 있다면 hit!라고 하고 만약 캐시 내부에 없다면 miss!라고 합니다.
miss가 나게 되면 다시 메모리에 가서 데이터를 가져와야 하고 그 시간동안 CPU는 연산을 할 수 없으니 치명적이죠.
캐시에 hit할 확률을 cache hit ratio라고 하고 miss날 확률을 cache miss ratio라고 합니다.
물론 hit ratio가 높아야겠죠?
캐시를 효율적으로 사용하려면 많은 것들이 있지만 그 중에 지역성(locality)에 대해 알아보도록 하죠.
지역성에는 1. 시간적 지역성(Temporal Locality)과 2. 공간적 지역성(Spatial Locality)이 있습니다.
캐시는 메모리에서 데이터를 가져올 때 메모리의 주소를 이용해 데이터를 가져옵니다.
이 때 그 주소 뿐만 아니라 해당하는 블록을 가져옵니다.
1. 시간적 지역성
특정 데이터에 한번 접근해서 가져온 경우, 그 데이터가 가까운 미래에 또 한번 접근할 가능성이 높은 것을 시간적 지역성이라고 합니다.
즉, 한 번 가져왔던 데이터를 또 쓸 일이 있다는 의미입니다.
그런 경우 캐시에 한번 가져와서 저장해놓고 여러 번 사용하게 되면 메모리에 접근하는 횟수가 줄어들겠죠?
따라서 캐시는 반복으로 사용되는 데이터가 많을수록 높은 효율성을 낼 수 있습니다.
2. 공간적 지역성
특정 데이터와 가까운 주소가 순서대로 접근되었을 경우 공간적 지역성이라고 합니다.
즉, 앞으로 사용할 데이터들이 가져올 블록 안에 많이 모여있는 것을 의미합니다.
필요한 데이터가 모여있다면, 쉽게 이야기 하면 한번만 메모리에 접근해도 필요한 데이터들을 가져올 수 있습니다.
만약 데이터들이 여기저기 흩어져있다면, cache miss가 날 확률이 높아지고 메모리에 여러번 접근하게되 효율성이 떨어집니다.
이렇게 캐시의 지역성에 대해 알아봤습니다.
지역성 외에도 cache를 효율적으로 사용하기 위해서 Prefetch라는 기술이 있습니다.
prefetch는 다음번에 공부해보도록 하겠습니다.
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캐싱이란 무엇이고 어떻게 작동합니까
RAM 및 인 메모리 엔진: RAM 및 인 메모리 엔진에서 지원하는 높은 요청 비율 또는 IOPS(초당 입력/출력 작업) 덕분에 캐싱을 사용하면 대규모로 데이터 검색 성능이 향상되고 비용이 절감됩니다. 기존 데이터베이스 및 디스크 기반 하드웨어로 동일한 규모를 지원하려면 추가 리소스가 필요하게 됩니다. 이러한 추가 리소스는 비용을 상승시키면서도 여전히 인 메모리 캐시에서 제공하는 짧은 지연 시간 성능은 달성할 수 없습니다.
적용: 캐시는 운영 체제, 네트워킹 계층(콘텐츠 전송 네트워크(CDN), DNS 등), 웹 애플리케이션 및 데이터베이스를 비롯한 다양한 기술 계층에 걸쳐 적용되고 활용될 수 있습니다. 캐싱을 사용하면 Q&A 포털, 게임, 미디어 공유 및 소셜 네트워킹과 같은 읽기 집약적인 여러 애플리케이션 워크로드의 지연 시간을 크게 줄이고 IOPS를 개선할 수 있습니다. 캐싱되는 정보로는 데이터베이스 쿼리 결과, 컴퓨팅 집약적인 계산, API 요청-응답 및 HTML, JavaScript 및 이미지 파일과 같은 웹 아티팩트가 있습니다. 또한 추천 엔진과 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션과 같이 데이터 세트를 조작하는 컴퓨팅 집약적 워크로드는 캐시 역할을 하는 인 메모리 데이터 계층의 이점을 활용할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션에서는 수백 개의 노드에 걸쳐 있는 시스템 클러스터에서 매우 큰 데이터 세트를 실시간으로 액세스해야 합니다. 기본 하드웨어의 속도 때문에 디스크 기반 스토어에서 이 데이터를 조작하는 것은 이러한 애플리케이션에서 심각한 병목 현상을 초래합니다.
설계 패턴: 분산 컴퓨팅 환경에서, 전용 캐싱 계층을 사용하면 시스템과 애플리케이션이 캐시에 영향을 주는 위험 부담 없이 자체 수명 주기를 통해 캐시와는 독립적으로 실행될 수 있습니다. 캐시는 자체적인 수명 주기 및 아키텍처 토폴로지를 사용하여 서로 다른 시스템에서 액세스할 수 있는 중앙 계층 역할을 합니다. 특히 애플리케이션 노드를 동적으로 확장 및 축소할 수 있는 시스템에 적합합니다. 캐시를 사용하는 애플리케이션 또는 시스템과 동일한 노드에 캐시가 상주하는 경우, 이 같은 확장과 축소가 캐시의 무결성에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 로컬 캐시를 사용하는 경우 데이터를 소비하는 로컬 애플리케이션에만 도움이 됩니다. 분산 캐싱 환경에서는 여러 캐시 서버에 분산된 데이터가 중앙 위치에 저장되므로 해당 데이터의 모든 소비자가 이익을 얻을 수 있습니다.
캐싱 모범 사례: 캐시 계층을 구현할 때는 캐싱되는 데이터의 유효성을 이해하는 것이 중요합니다. 성공적인 캐시는 높은 적중률로 이어집니다. 즉, 가져온 데이터가 캐시에 존재합니다. 가져온 데이터가 캐시에 존재하지 않을 때 캐시 비적중이 발생합니다. TTL(Time To Live)과 같은 제어 항목을 적용하여 이에 따라 데이터를 만료되도록 할 수 있습니다. 다른 고려 사항은 캐시 환경이 고가용성이어야 할 필요가 있는지 여부인데, 이는 Redis와 같은 인 메모리 엔진을 사용하여 충족할 수 있습니다. 기본 위치에서 데이터를 캐싱하는 것과는 달리, 경우에 따라 인 메모리 계층을 독립형 데이터 스토리지 계층으로 사용할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 인 메모리 엔진에 상주하는 데이터에 대해 적절한 RTO(복구 목표 시간 – 가동 중단으로부터 복구하는 데 걸리는 시간)와 RPO(목표 복구 시점 – 복구 시 캡처된 최종 시점 또는 트랜잭션)를 정의하여 이것이 적합한지를 파악하는 것이 중요합니다. 다른 인 메모리 엔진의 설계 전략 및 특성들을 적용하면 대부분의 RTO와 RPO 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.
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