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cash? cache? 캐시란 무엇인가
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캐시란 무엇이며 어떻게 삭제하나요? — Zyngagames.com도움말 센터
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캐시란 무엇인가 – 정보인권
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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
[Server] Cache(캐시)란? – MangKyu’s Diary
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1 캐시(Cache)란
2 Local Cache vs Global Cache
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![[Server] Cache(캐시)란? - MangKyu's Diary](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FZdW35%2FbtqCbTDmFj5%2FAKbAUKiWseStnfD1Cd7gqk%2Fimg.png)
캐시 뜻
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캐시 뜻 – 캐시 의미
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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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자원을 공유하자{/}캐시란 무엇인가
이동영의 ‘떼끼’
이동영
컴퓨터 사양을 보거나, 컴퓨터를 설정하다 보면 캐시라는 말이 종종 나온다. 재미있는 개념이면서 또 성능에 큰 영향을 주기 때문에 이번 호에서는 캐시가 무엇인지에 대해 알아보려고 한다.
캐시를 이해하기 위해 비유를 들어 보겠다. 책이 많이 있는 도서실에서 참고 자료를 찾아 보면서 글을 쓰는 상황을 생각해 보자. 책이 책꽂이에 잘 정리되어 있기는 하지만, 책상에 앉아서 글을 쓰다가 책꽂이에 가서 필요한 책을 찾아오는 데는 꽤 시간이 걸린다. 따라서 무언가 참고할 것이 있어서 책을 한번 찾아오면, 필요한 내용을 본 뒤에 바로 책꽂이에 다시 갖다 꽂지 않고 책상 위에 놓아두는 것이 훨씬 편리하다. 잠시 후 같은 책을 다시 참고할 일이 생길 가능성이 크기 때문이다. 물론 책상의 넓이가 한정되어 있기 때문에 무한정 책을 가져다 놓을 수는 없다. 책상이 너무 비좁아지면 앞으로 비교적 덜 필요할 것 같은 책은 다시 책꽂이에 갖다둬야 한다.
책상 : 책꽂이 = 캐쉬 : 하드디스크
여기서 주목해야 할 사실이 있다.
첫째로 책꽂이와 책상이라는, 성격이 다른 두 가지 저장 장소가 있다는 점이다. 책꽂이는 용량이 큰 대신 시간이 많이 걸리고, 책상은 빨리 찾아볼 수 있는 대신 용량이 작다. 둘째는 한번 본 책은 앞으로 다시 보게 될 가능성이 크다는 점이다. 만약 그렇지 않다면 한번 본 책을 책상 위에 놓아 둘 필요는 없는 것이다.
캐시는 컴퓨터의 기억장치에 관련된 기술이다. 책꽂이와 책상의 비유에서와 마찬가지로, 컴퓨터에 있는 여러 기억장치들도 그 속도와 용량이 각각 다르다. 하드디스크는 용량이 아주 크지만 속도가 느리고, 메인 메모리(RAM)의 용량은 하드디스크의 백 분의 1 정도로 작지만 속도는 십만 배 정도로 빠르다. 또 CPU에 들어 있는 캐시 메모리는(그냥 캐시라고 하면 보통 이것을 말한다) 메인 메모리의 백 분의 1 정도 용량이지만 속도는 훨씬 빠르다. 즉 기억장치들은 피라미드 모양의 계층 구조를 이루고 있어서, 위쪽은 용량이 작은 대신 속도가 크고, 아래쪽은 용량이 크면서 속도는 느리다.
캐시는 이와 같이 속도가 느린 기억장치와 속도가 빠른 기억장치가 있을 때, 빠른 기억장치에 느린 기억장치의 내용 중 최근에 사용한 일부를 넣어 두는 것을 말한다. 이렇게 하면 같은 내용을 여러 번 참조할 때, 두 번째부터는 빠른 속도로 읽어들일 수 있다.
예를 들어 하드디스크와 메인 메모리의 경우를 생각해 보자. 최근에 나오는 디스크의 용량은 수십에서 수백 기가바이트에 이르지만, 특정한 짧은 시간 동안을 생각해 보면 디스크 안의 내용이 모두 필요한 것은 아니다. 일반적인 경우 전체 디스크의 용량 중에서 극히 일부만을 사용하게 된다. 따라서 이 부분을 하드디스크보다 훨씬 빠른 메인 메모리에 넣어 두면, 번번이 하드디스크를 읽고 쓰는 것보다 훨씬 빠르게 작업할 수 있는 것이다.
하드디스크를 한 번 읽거나 쓰는 데 백 분의 1초 정도의 시간이 걸리지만, 메인 메모리는 천만 분의 1초밖에 걸리지 않는다. 따라서 메모리 용량이 모자라면 하드디스크를 읽고 쓰는 일이 많아지고 컴퓨터의 속도가 급격히 느려지게 되므로, 컴퓨터를 업그레이드할 때 가장 먼저 살펴볼 것은 메모리 용량이 충분한가이다.
읽기 캐쉬와 쓰기 캐쉬
캐시에는 읽기 캐시와 쓰기 캐시가 있다. 읽기 캐시는 한번 읽어들인 내용을 캐시에 저장해 두었다가 다음에 읽을 때 사용하는 것이고, 쓰기 캐시는 데이터를 읽을 때뿐만 아니라 쓸 때에도 디스크에 바로 쓰지 않고 캐시에만 임시로 써 두는 것이다.
쓰기 캐시를 사용하면 방금 쓴 내용을 다시 변경할 때 디스크에 두 번 쓸 필요가 없고, 변경된 내용을 하나하나 쓰는 대신 모아서 한꺼번에 쓸 수 있다는 장점이 있다. (모아서 하면 더 빠르다.) 대신 캐시에 임시로 저장된 내용을 아직 디스크에 쓰지 않았는데 컴퓨터를 끈다든가 하면 문제가 생긴다. 컴퓨터를 끄기 전에 제대로 종료시켜야 하는 이유 중 하나가 이 때문이다.
CPU 발목 잡는 느린 메모리도 캐시가 해결
CPU와 메인 메모리의 경우도 마찬가지다. 컴퓨터의 역사를 돌아보면 CPU의 속도는 엄청나게 빨라졌지만 메모리의 속도는 큰 변화가 없었다. (대신 메모리는 용량이 늘어나는 쪽으로 발전해 왔다.) 최근의 CPU들은 수 GHz(기가헤르쯔)의 속도로 움직이는데, 이는 1초에 수 십억 개의 명령어를 실행할 수 있다는 것을 뜻한다.
그런데 CPU가 실행하는 명령어들(프로그램)은 메인 메모리에 있다. 위에서 메인 메모리를 읽어들이는 데 천만 분의 1초 정도가 걸린다고 했는데, 명령어를 실행할 때마다 매번 하나하나 메인 메모리에서 읽어들인다면 1초에 잘해야 천만 개의 명령어밖에 실행할 수 없다는 결론이 나온다. 메모리의 느린 속도가 CPU의 발목을 잡는 격이다.
이런 속도 차이 문제를 해결하는 데도 캐시가 사용된다. 컴퓨터 프로그램은 같은 작업을 반복하는 구조로 되어 있는 경우가 대부분이기 때문에, 명령어를 한번 메모리에서 읽어들여서 캐시에 넣어 두면 속도를 크게 높일 수 있다. 또한 CPU가 메인 메모리에서 명령어를 읽어들일 때 한 개씩이 아니라 수천 개의 명령어를 한꺼번에 읽어들여서 시간을 절약한다. 캐시의 위력을 실감할 수 있는 예가 인텔의 노트북용 CPU인 펜티엄 M(센트리노)이다. 노트북에서는 전력 소모가 중요한 문제이기 때문에, 펜티엄 M은 데스크탑용 CPU보다 훨씬 낮은 속도로 동작한다. 데스크탑용 CPU가 2-3GHz의 속도로 움직이는 데 비해 펜티엄 M은 1-2GHz의 속도로 움직이는 것이다. 그런데 실제 성능을 비교해 보면 큰 차이가 나지 않는다. 그 비결은 노트북용 CPU가 훨씬 큰 캐시를 가지고 있기 때문이다.
네트워크에도 캐시 기술 응용
컴퓨터 네트워크에도 캐시 기술을 응용할 수 있다. 인터넷에서 웹페이지를 본다는 것은 서버에 저장된 웹페이지를 네트워크를 통해 내려 받아 보는 것이다. 그런데 네트워크를 통해 내려 받는 데는 시간이 많이 걸리기 때문에, 한번 본 웹페이지를 사용자의 컴퓨터에 저장해 두면 다음에는 훨씬 빨리 볼 수 있다. 한 가지 문제점은 웹페이지의 내용이 바뀌는 경우이다. 아이콘 등의 이미지는 잘 바뀌지 않지만 텍스트는 바뀔 수 있고, 게시판의 목록 등은 매우 자주 바뀐다.
이 문제를 해결하기 위해 서버가 웹페이지를 이루는 파일들의 유효기간을 알려준다든가, 캐시에 저장된 내용을 사용하더라도 변경이 있었는지 여부를 서버로부터 확인한다든가 하는 보완책이 필요하다.
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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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