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Administration 운영 관리
시작하기
레디스 개요 Redis Overview
설정 파일 파라미터
레디스 프로세스
Configuration 구성
Persistence 디스크 쓰기
- 데이터를 메인 메모리(RAM)에 보관하는 레디스는 데이터의 안전한 보관과 백업을 위해 디스크 쓰기 방식을 제공한다.
AOF와 RDB 방식이 있는데 이에 대해서 자세히 알아봅시다.
Replication 복제
- 서비스의 지속성을 위해 레디스는 복제 방식을 제공한다.
레디스 서버를 마스터, 슬래이브로 구성하여 마스터 서버 다운 시에도 애플리케이션은 슬래이브로 접속해서 서비스를 계속할 수 있다.
구성 방법에 대해서 알아봅시다. - 여기서 설명하는 내용은 처음 복제(Full Sync)나 부분 복제(Partial Sync)가 아니고
명령 단위의 지속적인 복제가 어떻게 이루어지고, 성능은 어떤지, 모니터링은 가능하지에 대해서 설명합니다.
비동기 복제(Asynchronous Replication): 방법, 모니터링, 성능
Performance 성능
- 레디스를 사용하는 첫 번째 이유는 성능입니다.
얼마나 빠른지 알아봅시다.
Redis Internal 레디스 내부 구조
키 관리 데이터 구조 Hash table
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키 관리 데이터 구조 Hash table
레디스에서 키를 관리하는 데이터 구조는 해시 테이블(hash table)이다.
해시 테이블은 키 관리 뿐만 아니라 Sets와 Hashes에서도 사용된다.
여기서는 해시 테이블 구조를 설명하고 레디스의 대표적인 GET, SET 명령과 연관지어 데이터 구조와 function과의 관계를 설명한다.
STRING 데이터 구조
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스트링 데이터 구조 STRING Data Structure
STRING의 내부 데이터 타입은 정수와 문자로 나누어지고, 한 레벨 더 내려가면 정수는 공유 정수와 독립 정수로 구분되고, 문자는 EMBSTR(같이 할당)와 RAW(따로 할당)로 구분됩니다. STRING 내부 데이터 구조에 대해 알아봅니다.
LIST 데이터 구조
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짚 리스트(ZIP LIST): 메모리 절약형 데이터 구조
- 짚 리스트는 LIST, SORTED SET, HASH에서 공통으로 사용되는 데이터 구조로,
- 데이터 구조와 주요 오퍼레이션에 대해서 알아봅니다.
- 그리고 LIST에서 어떻게 사용되는지 살펴봅니다.
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리스트의 메인 데이터 구조 : 링크드 리스트(Linked List)
링크드 리스트의 데이터 구조와 주요 오퍼레이션에 대해서 알아봅니다. -
퀵 리스트(Quick List)
버전 3.2 전에는 엔트리 개수가 512개 이하면 짚 리스트에 저장되고, 513개부터는 링크드 리스트에 저장되었다.
레디스 버전 3.2부터 리스트(LIST)의 내부 데이터 타입으로 퀵 리스트 하나로 확정되었다.
무엇이 달라졌는지 알아봅시다.
SET 데이터 구조
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INTSET: SET의 멤버가 정수일때 메모리를 절약하기 위한 데이터 구조
데이터 구조와 메모리를 얼마나 절약하는지, 성능은 어떤지 알아봅니다. -
Hash Table: SET의 메인 데이터 구조
데이터 구조와 메모리 사용량을 알아봅니다.
Sorted Set 데이터 구조
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스킵 리스트(SKIP LIST): Sorted Set의 메인 데이터 구조인 스킵 리스트를 알면,
- 이제 우리는 눈을 감고도 ZADD가 어떻게 동작하는지,
- ZRANGE는 수백만 건의 데이터에서 어떻게 그렇게 빨리 조회할 수 있는지 알 수 있게 될 것이다.
- 더불어 그동안 Sorted Set에 가지고 있던 의문들이 풀릴 것이다.
- 짚 리스트(ZIP LIST)
- 짚 리스트의 탄생 배경, 데이터 구조와 기본 동작,
- Sorted Set에서 사용될 때 성능과 메모리를 얼마나 절약하는지를 알게 된다.
Hashes 데이터 구조
- 짚 리스트(ZIP LIST)
- Hashes에서는 짚 리스트를 어떻게 사용하는지 알아본다.
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해시 테이블(Hash Table): Hashes의 메인 데이터 구조
- Hashes의 메인 데이터 구조인 Hash Table에 대해서 알아본다.
일반 정보
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