TimeMachine 도메인 캐싱 전략

개요

이 문서는 TimeMachine 도메인에서 Redis를 활용한 캐싱 전략을 설명합니다. 전체 캐싱 아키텍처와 설계 원칙은 Redis 캐싱 설계 가이드를 참조하세요.

캐싱 대상

TimeMachine 도메인에서는 다음 데이터를 캐싱 대상으로 합니다:

• 사용자별 시간 오프셋: 사용자가 설정한 시간 조정값
• 시간 컨텍스트 설정: 사용자별 시간 관련 설정
• 시간 참조 데이터: 타임라인, 캘린더 등의 관련 데이터

캐싱 전략

1. 캐싱 패턴

TimeMachine 도메인은 Cache-Aside 패턴을 주로 사용합니다:

@Injectable()
export class TimeContextService {
  constructor(
    private readonly redisService: RedisService,
    private readonly timeContextRepository: TimeContextRepository
  ) {}
  
  async getTimeContext(userId: string): Promise<TimeContext | null> {
    const cacheKey = `time:context:${userId}`;
    
    // 캐시에서 시간 컨텍스트 조회
    const cachedContext = await this.redisService.get<TimeContext>(cacheKey);
    if (cachedContext) {
      return cachedContext;
    }
    
    // DB에서 조회
    const context = await this.timeContextRepository.findByUserId(userId);
    if (!context) {
      return null;
    }
    
    // 캐시에 저장 (24시간 유효)
    await this.redisService.set(cacheKey, context, 86400);
    return context;
  }
  
  async updateTimeContext(userId: string, context: TimeContext): Promise<void> {
    // DB 업데이트
    await this.timeContextRepository.save(context);
    
    // 캐시 업데이트
    const cacheKey = `time:context:${userId}`;
    await this.redisService.set(cacheKey, context, 86400);
  }
}

2. 키 구조

TimeMachine 도메인의 캐시 키는 다음 구조를 따릅니다:

time:context:{userId} - 사용자의 시간 컨텍스트 설정
time:offset:{userId} - 사용자의 시간 오프셋 값
time:references:{userId}:{refType} - 시간 참조 데이터

3. TTL 설정

데이터 유형	TTL	설명
시간 컨텍스트	86400초 (24시간)	사용자의 시간 설정은 자주 변경되지 않음
시간 오프셋	43200초 (12시간)	사용자의 시간 오프셋 값
참조 데이터	3600초 (1시간)	타임라인, 캘린더 등의 참조 데이터

구현 예시

시간 오프셋 관리

@Injectable()
export class TimeOffsetService {
  constructor(private readonly redisService: RedisService) {}

  async getTimeOffset(userId: string): Promise<number> {
    const cacheKey = `time:offset:${userId}`;
    const offset = await this.redisService.get(cacheKey);
    
    // 기본값은 0 (오프셋 없음)
    return offset ? parseInt(offset, 10) : 0;
  }

  async setTimeOffset(userId: string, offset: number): Promise<void> {
    const cacheKey = `time:offset:${userId}`;
    await this.redisService.set(cacheKey, offset.toString(), 43200);
  }

  async resetTimeOffset(userId: string): Promise<void> {
    const cacheKey = `time:offset:${userId}`;
    await this.redisService.del(cacheKey);
  }
}

타임라인 데이터 캐싱

@Injectable()
export class TimelineService {
  constructor(
    private readonly redisService: RedisService,
    private readonly timelineRepository: TimelineRepository
  ) {}

  async getUserTimeline(userId: string, refType: string): Promise<TimelineData> {
    const cacheKey = `time:references:${userId}:${refType}`;
    
    // 캐시에서 조회
    const cachedData = await this.redisService.get<TimelineData>(cacheKey);
    if (cachedData) {
      return cachedData;
    }
    
    // DB에서 조회
    const timelineData = await this.timelineRepository.findUserTimeline(userId, refType);
    
    // 캐시에 저장 (1시간)
    await this.redisService.set(cacheKey, timelineData, 3600);
    
    return timelineData;
  }

  async updateTimeline(userId: string, refType: string, data: TimelineData): Promise<void> {
    // DB 업데이트
    await this.timelineRepository.saveTimeline(userId, refType, data);
    
    // 캐시 업데이트
    const cacheKey = `time:references:${userId}:${refType}`;
    await this.redisService.set(cacheKey, data, 3600);
  }
}

성능 최적화

• 최소 데이터 저장: 필요한 필드만 캐싱하여 메모리 사용량 최적화
• 압축 활용: 대용량 타임라인 데이터의 경우 압축 알고리즘 사용
• 느슨한 일관성: 시간 설정과 같이 자주 접근하지만 실시간성이 덜 중요한 데이터는 긴 TTL 설정

변경 이력

버전	날짜	작성자	변경 내용
0.1.0	2025-04-08	bok@weltcorp.com	최초 작성
0.1.1	2025-04-08	bok@weltcorp.com	문서 위치 변경 (core-domains → supporting-domains)