Valkey 도입으로 1M TPS 달성 및 Redis 대비 성능 2배 향상

Context

RDS 기반의 RDBMS 구조에서 데이터 증가에 따른 Vertical/Horizontal Scaling의 한계 직면. Disk I/O 기반의 쿼리 실행 및 복잡한 Join 연산으로 인한 밀리초(ms) 단위의 지연 시간 발생.

Technical Solution

• Redis 포크 기반의 오픈소스 인메모리 엔진인 Valkey를 Cache Layer로 배치하여 Disk I/O 병목 제거
• RDBMS의 복잡한 쿼리 결과를 Valkey에 저장하여 Sub-millisecond Latency 구현
• Lazy Loading 전략을 통해 필요한 데이터만 선별적으로 캐싱하여 메모리 효율 최적화
• ElastiCache Managed Service 활용을 통한 고가용성 확보 및 운영 오버헤드 감소
• 데이터 정합성 유지를 위해 DB 업데이트 시 Cache를 무효화하는 Application Logic 또는 DB Trigger 설계
• Autoscaling 접근 방식을 적용하여 애플리케이션 규모에 최적화된 메모리 사이즈 도출

Impact

• 단일 스레드 기준 최대 1 Million Requests Per Second(TPS) 달성
• 기존 Redis 대비 성능 2배 이상 향상 및 메모리 소비량 감소
• 응답 속도를 ms 단위에서 Sub-millisecond Latency 수준으로 개선

Key Takeaway

데이터 읽기 빈도가 높고 복잡한 연산이 수반되는 경우, RDBMS의 스케일 아웃보다 In-memory Cache Layer 배치가 비용 대비 성능 효율이 극대화됨.