🤷 구현할 기능

Redis 장애 발생 시 Fallback 메커니즘을 적용하여 서비스의 안정성을 확보합니다.

• 분산 락 (Distributed Lock): Redis 연결 실패 또는 장애 발생 시 JVM 기반 ReentrantLock을 사용하여 동시성 문제를 해결합니다.
• 캐시 리포지토리 (Cache Repository): Redis 장애 발생 시 ConcurrentHashMap을 사용한 로컬 캐시로 자동 전환합니다.

🔨 상세 작업 내용

1. 공통 인터페이스 정의

• CacheRepository: get, set, exists, delete 메서드를 포함한 캐시 관리 인터페이스 정의
• DistributedLockManager: tryLock, unlock 메서드를 포함한 분산 락 관리 인터페이스 정의

2. Redis 및 Local 구현체 추가

• RedisCacheRepository: StringRedisTemplate을 사용하여 Redis를 통해 캐시를 저장 및 관리
• LocalCacheRepository: ConcurrentHashMap 기반으로 JVM 내 캐시를 저장 및 관리
• RedisDistributedLockRepository: RedissonClient를 사용하여 Redis에서 분산 락 구현
• LocalDistributedLockRepository: ReentrantLock을 사용하여 JVM 내 로컬 락 구현

3. Fallback 메커니즘 구현

• CacheRepositoryImpl:

  • Redis를 우선 사용하여 데이터 저장 및 조회
  • Redis 장애 시 LocalCache로 자동 Fallback
  • Write-Through 전략을 통해 Redis와 LocalCache의 데이터 일관성 유지

• DistributedLockService:

  • Redis 락을 우선 시도
  • Redis 장애 발생 시 LocalLock으로 Fallback
  • Write-Through 전략을 통해 Redis와 LocalLock의 동기화 유지

4. AOP 적용 (분산 락)

• DistributedLockAspect:
  • @DistributedLock 어노테이션이 적용된 메서드 실행 시 분산 락 적용
  • Redis 분산 락을 우선 시도하고, 실패 시 LocalLock으로 Fallback
  • 락 해제 로직 보장

5. 데이터 동기화 (Write-Through 및 비동기 배치 처리)

• CacheSynchronizationService:

  • @Scheduled와 @Async를 사용해 LocalCache 데이터를 Redis로 동기화
  • 10개씩 배치 단위로 동기화 진행하여 성능 최적화

• LockSynchronizationService:

  • @Scheduled와 @Async를 사용해 LocalLock 데이터를 Redis로 동기화
  • 10개씩 배치 단위로 동기화 진행하여 병목 현상 방지

📄 참고 사항

• Redis 장애 시 Fallback 메커니즘이 자동으로 작동하여 서비스의 가용성을 보장합니다.
• Local Lock 및 Local Cache는 JVM 단일 인스턴스에 한정되며, 다중 인스턴스 환경에서는 완전한 동기화가 불가할 수 있습니다.
• Redis 복구 후, 자동으로 Redis 캐시 및 락이 재활성화됩니다.
• Docker Compose의 restart: always 설정을 통해 Redis 컨테이너는 자동으로 복구됩니다.
• 비용 문제로 AWS ElastiCache 대신 Docker 환경에서 Redis를 사용하며, Fallback 전략을 통해 장애 상황에 대응합니다.

⏰ 예상 소요 기간

1일