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Java Ehcache 가이드

4 min read

Ehcache는 Java 애플리케이션을 위한 강력한 캐싱 솔루션으로, 메모리, 디스크, 분산 캐싱을 지원합니다.

개요

주요 특징

  • 인메모리 캐싱: 빠른 데이터 접근
  • 디스크 캐싱: 대용량 데이터 저장
  • 분산 캐싱: 여러 서버 간 캐시 공유
  • 다층 아키텍처: Heap → Off-heap → Disk

의존성 추가

<dependency>
    <groupId>org.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
    <version>3.10.8</version>
</dependency>

기본 사용법

캐시 생성 및 사용

// 캐시 매니저 생성
CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder().build();
cacheManager.init();
 
// 캐시 생성
Cache<String, User> userCache = cacheManager.createCache("userCache",
    CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(
        String.class, User.class,
        ResourcePoolsBuilder.heap(100)  // 최대 100개 항목
    )
);
 
// 캐시 사용
User user = userCache.get("user1");
if (user == null) {
    user = loadUserFromDatabase("user1");
    userCache.put("user1", user);
}
 
// 종료
cacheManager.close();

기본 CRUD 작업

Cache<String, User> cache = cacheManager.getCache("userCache", String.class, User.class);
 
// 생성/수정
cache.put("user1", newUser);
 
// 읽기
User user = cache.get("user1");
 
// 삭제
cache.remove("user1");
 
// 존재 확인
if (cache.containsKey("user1")) {
    // 처리
}

리소스 풀 설정

힙 메모리

// 항목 수로 제한
ResourcePoolsBuilder.heap(1000)
 
// 메모리 크기로 제한
ResourcePoolsBuilder.heap(100, MemoryUnit.MB)

다층 캐싱

// Heap → Off-heap → Disk
Cache<String, Data> cache = cacheManager.createCache("multiTierCache",
    CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(
        String.class, Data.class,
        ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder()
            .heap(100, MemoryUnit.MB)          // 1단계: Heap
            .offheap(1, MemoryUnit.GB)         // 2단계: Off-heap
            .disk(10, MemoryUnit.GB)          // 3단계: Disk
    )
);

만료 정책

시간 기반 만료

// Time-to-Live (생존 시간)
.withExpiry(ExpiryPolicyBuilder.timeToLiveExpiration(Duration.ofMinutes(10)))
 
// Time-to-Idle (유휴 시간)
.withExpiry(ExpiryPolicyBuilder.timeToIdleExpiration(Duration.ofMinutes(5)))

조건부 연산

// 없을 때만 추가
cache.putIfAbsent("user1", defaultUser);
 
// 있을 때만 교체
cache.replace("user1", updatedUser);
 
// 계산으로 로드
User user = cache.computeIfAbsent("user1", key -> loadUser(key));

캐싱 전략

Read-through

// 캐시 미스 시 자동 로드
CacheLoaderWriter<String, User> loader = new CacheLoaderWriter<String, User>() {
    @Override
    public User load(String key) throws Exception {
        return loadUserFromDatabase(key);  // DB에서 로드
    }
};
 
CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(
    String.class, User.class,
    ResourcePoolsBuilder.heap(100)
).withLoaderWriter(loader);

Write-through

// 캐시 쓰기 시 DB에도 저장
CacheLoaderWriter<String, User> loader = new CacheLoaderWriter<String, User>() {
    @Override
    public void write(String key, User value) throws Exception {
        saveUserToDatabase(key, value);  // DB에 저장
    }
};

모범 사례

설정 가이드라인

// 1. 적절한 캐시 크기 설정
ResourcePoolsBuilder.heap(1000)  // 너무 작거나 크지 않게
 
// 2. 적절한 만료 정책
.withExpiry(ExpiryPolicyBuilder.timeToLiveExpiration(Duration.ofMinutes(10)))
 
// 3. 통계 활성화 (개발 환경)
.withDefaultStatistics(true)
 
// 4. 효율적인 캐시 키 사용
cache.get("user_" + userId);  // 좋음
cache.get(computeComplexKey(userId, sessionId));  // 나쁨

성능 최적화

// 히트 비율 모니터링
CacheStatistics stats = cache.getStatistics();
double hitRatio = stats.getCacheHits() / (double)(stats.getCacheHits() + stats.getCacheMisses());
 
if (hitRatio < 0.8) {
    // 캐시 크기 증가 또는 만료 정책 조정 고려
}
 
// 벌크 연산 사용
cache.getAll(keys);   // 개별 get보다 효율적
cache.putAll(entries); // 개별 put보다 효율적

문제 해결

메모리 관리

// 문제: 과도한 힙 사용으로 OutOfMemoryError
// 해결: Off-heap 및 디스크 계층 사용
ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder()
    .heap(100, MemoryUnit.MB)        // 힙 사용 제한
    .offheap(1, MemoryUnit.GB)       // Off-heap 사용
    .disk(10, MemoryUnit.GB);        // 디스크 사용

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