Introduction

안녕하세요, 데브필입니다. 오늘은 우버 엔지니어링 팀의 최신 기술 사례를 소개해드리려 합니다. "How Uber Uses Integrated Redis Cache to Serve 40M Reads/Second?"이라는 제목의 이 글은 Uber가 자체 개발한 분산 데이터베이스 Docstore와 Redis 기반 통합 캐시 솔루션 CacheFront를 통해 초당 4천만 건의 읽기 요청을 처리하는 과정을 상세히 다루고 있습니다.

이 글은 단순히 우버가 무엇을 했는지 그 성과를 전하는데 초점을 맞추고 있지 않습니다. CacheFront의 설계 목표부터 아키텍처 개요, 캐시 읽기 처리 흐름, 캐시 무효화 전략, 그리고 확장성과 회복탄력성을 확보하기 위해 사용된 비교(compare) 캐시, 캐시 워밍(warming) 등 다양한 기술적 디테일을 깊이 있게 다루고 있기 때문인데요. 아키텍처에 캐시 설계를 한 번이라도 고려해본 분이라면 많은 인사이트를 얻어가실 수 있을 거예요.