(Redis) 레디스 자료 구조 활용법 (사례)

실시간 리더보드 구현 (sorted set)

[사진 1] 실시간 리더보드

 

 게임 내에서 플레이어의 점수를 저장하고 순위를 매길 때 유용하다. ZADD 명령어로 플레이어 점수를 추가하고 ZRANGE 명령어로 순위를 조회함. 점수가 업데이트되면 ZADD 명령어로 새로운 점수를 추가하여 리더보드를 갱신한다.

# 플레이어 점수 저장
ZADD leaderboard 1000 player1
ZADD leaderboard 950 player2
ZADD leaderboard 1100 player3

# 순위 조회
ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES

# 플레이어 점수 업데이트
ZADD leaderboard 1050 player1

# 특정 플레이어의 순위 조회
ZREVRANK leaderboard player1

 

[사진 2] sorted set에서의 데이터 업데이트

 

 플레이어의 점수가 업데이트되면 ZADD 명령어로 새로운 점수를 추가하여 리더보드를 갱신할 수 있으며 가중치를 부여하여 점수를 조정하는 것도 가능함. 예를 들어, 특정 이벤트에서 얻은 점수에 보너스를 주어 반영할 수 있다.

# 점수에 가중치 적용
ZINCRBY leaderboard 50 player1  # player1에게 50점 보너스

 

 

최근 검색 기록 저장 (sorted set)

사용자의 최근 검색 기록을 sorted set을 이용해 저장한다. 검색 키워드와 검색 시간을 기준으로 정렬하여 최신 검색어를 쉽게 조회할 수 있으며 ZADD 명령어로 검색 기록을 추가하고 ZRANGE 명령어로 최근 검색어를 조회한다.

 

[사진 3] 쇼핑몰 최근 검색 내역

 

# 검색 기록 저장 (timestamp를 score로 사용)
ZADD recent_searches 1627885442 "Redis tutorial"
ZADD recent_searches 1627885482 "Sorted set example"

# 최근 검색 기록 조회
ZRANGE recent_searches -10 -1 WITHSCORES

[사진 4] 타임 스탬프를 이용한 쇼핑몰 최근 검색 내역

 

 각 Sorted set을 사용하였기 때문에 각 아이템은 중복되어 저장되지 않고, 자동으로 스코프 업데이트 된다.

 

[사진 5] 스코프 업데이트

 

[사진 6] sorted set에 데이터 추가

 

태그 기능 구현 (set)

 블로그 게시물에 태그를 추가하여 분류한다. 각 태그에 속한 게시물 목록을 set을 이용해 저장함. SADD 명령어로 태그를 추가하고 SMEMBERS 명령어로 태그를 조회한다.

 

[사진 7] 태그 기능, 관계형 DB에서 태그 기능을 추가하려면 적어도 2개의 테이블이 있어야 한다.

[사진 8] 관계형 DB의 tag-post형 태그

[사진 8] Redis의 Set을 사용한 태그 기능

# 게시물에 태그 추가
SADD post:1:tags Redis Database
SADD post:2:tags Redis Tutorial

# 태그로 게시물 조회
SMEMBERS post:1:tags

 

랜덤 데이터 추출 (RANDOMKEY)

레디스의 RANDOMKEY 명령어를 사용하여 저장된 키들 중 하나를 무작위로 추출한다. 게임의 랜덤 매칭이나 이벤트 응모자 추출에 활용 가능하다.

 

 관계형 DB의 경우 조건절에 맞는 모든 행을 읽은 후 임시 테이블에 넣어 정렬한 다음 랜덤으로 limit에 해당할 때 까지 데이터를 추출한다.

데이터가 1만 건 이상일 경우 부하가 클 수 있다. Redis는 O(1)의 시간 복잡도로 추출이 가능하다.

 

[사진 9] Redis의 랜덤 데이터 추출

# 랜덤 키 추출
RANDOMKEY

 

 하지만 보통 하나의 레디스 인스턴스에 한 가지 종류의 데이터만 저장하지는 않기 때문에 HRANDFILED, SRANDMEMBER, ZRANDMEMEBER등을 이용하여 각각 hash, set, sorted set에 저장된 아이템 중 랜덤한 아이템을 추출할 수 있다.

 

[사진 10] 데이터의 랜덤 추출

 

HRANDFILE user:hash
"id:4615"

HRANDFILE user:hash 1 WITHVALUES
"id:4615"
"Jinni"

 

좋아요 관리 (hash, set, sorted set)

 관계형 DB를 사용할 경우 테이블의 특정 행에서 좋아요 개수 데이터를 증가시키는 일은 데이터베이스에 직접적인 영향을 끼칠 수 있다. 또한 하나의 유저는 같은 댓글에 한 번씩만 좋아요를 누를 수 있어야 하기 때문에 단순히 좋아요의 개수를 파악하는 것이 아닌, 어떤 유저가 어떤 댓글에 좋아요를 눌렀는지의 데이터 또한 처리할 수 있어야 한다.

 

이를 구현하는 데 레디스의 set을 간단히 활용할 수 있다.

 

 

댓글 ID를 기준으로 set을 생성한 뒤, 좋아요를 누른 유저의 ID를 set에 저장하면 중복 없이 데이터를 저장할 수 있다. 그림 4-18은 이를 구현한 그림을 나타낸다. 그림 4-18에서 댓글 ID 12554에 좋아요를 누른 유저는 345, 25, 967이다.

 

[사진 11] 레디스의 set을 사용하면 O(1)의 시간 복잡도로 좋아요를 관리할 수 있다.

 

# 좋아요 추가
SADD comment:like:12554 345
SADD comment:like:12554 25
SADD comment:like:12554 967

# 좋아요 수 조회
SCARD comment:like:12554

# 특정 댓글에 좋아요를 누른 유저 조회
SMEMBERS comment:like:12554

 

 

읽지 않은 메시지 수 카운팅 (set)

채팅 애플리케이션에서 사용자가 읽지 않은 메시지를 set을 이용해 카운팅한다. 각 채널별로 set을 사용해 읽지 않은 메시지 수를 관리한다.

# 읽지 않은 메시지 추가
SADD channel:1:unread user:1000

# 읽지 않은 메시지 수 조회
SCARD channel:1:unread

 

[사진 12] hashset을 사용한 메세지 카운팅

 

비트 연산을 통한 DAU 계산 (BITOP, BITCOUNT)

 BITOP과 BITCOUNT를 사용해 일간 활성 사용자 수(DAU)를 계산한다. 비트맵을 이용해 각 사용자 ID의 접속 기록을 관리한다.

 

# 사용자 접속 기록 저장 (bit)
SETBIT uv:20220101 1000 1
SETBIT uv:20220102 1000 1

# DAU 계산
BITCOUNT uv:20220101

 

[사진 13] 비트맵을 이용한 DAU 계산

 

HyperLogLog를 이용한 애플리케이션 미터링

 HyperLogLog를 이용해 대량의 유저 로그를 효율적으로 관리한다. 고유 사용자 수를 추정하는 데 사용된다.

# 고유 사용자 수 저장
PFADD unique_users:20220101 user:1000
PFADD unique_users:20220101 user:1001

# 고유 사용자 수 조회
PFCOUNT unique_users:20220101

 

 

위치 기반 애플리케이션 개발 (Geospatial Index)

 Geospatial Index를 이용해 위치 데이터를 관리한다. 사용자 위치 기반의 서비스를 제공하는 데 활용된다.

 

# 위치 데이터 저장
GEOADD locations 13.361389 38.115556 "Palermo"
GEOADD locations 15.087269 37.502669 "Catania"

# 위치 데이터 조회
GEORADIUS locations 15 37 200 km

[사진 14] 특정 위치를 기준으로 검색한다고 했을 때 옵션값을 줄 수 있다. 사진은 각각 byradius와 bybox의 옵션

  

참고 자료

개발자를 위한 레디스 | 김가림 - 교보문고

GitHub - redis/redis-doc: Redis documentation source code for markdown and metadata files, conversion scripts, and so forth