Spring RedisTemplate 자료구조별 사용법과 CLI 정리

들어가면서

Redis는 처음 접할 때는 단순히 캐시 서버나 세션 관리 도구 정도로만 생각하기 쉽습니다.
하지만 Redis가 제공하는 다양한 자료구조를 활용하면 단순 캐시를 넘어 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.

• 세션 만료 제어 (TTL vs TTI)
• 분산 환경에서의 락 처리
• 작업 큐와 예약 작업
• 랭킹 시스템
• UV/통계 집계

이번 글에서는 Redis의 기본 개념과 함께, Spring에서 RedisTemplate을 설정하고 각 자료구조별 사용하는 방법, CLI 명령어를 정리해보겠습니다.
👉 다음 편에서는 여기서 다룬 기본기를 바탕으로 실습 예제를 직접 만들어 보겠습니다.

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1. Redis란?

Redis는 Remote Dictionary Server의 약자로, 인메모리 기반 Key-Value 저장소입니다.
이름처럼 원격에서 접근 가능한 인메모리 데이터베이스라는 점이 큰 특징입니다.

보통 캐시 서버로 가장 많이 활용됩니다.
애플리케이션 서버 내부 메모리에 캐시를 두면 속도는 빠르지만, 서버마다 데이터가 달라져 응답 결과가 일관되지 않을 수 있습니다.
Redis를 사용하면 여러 서버가 동일한 캐시/세션 데이터를 공유할 수 있어, 분산 환경에서도 안정적이고 일관된 응답을 제공합니다.

따라서 Redis는 단순 캐시뿐 아니라 세션 관리, 분산 락, 메시지 브로커, 실시간 통계 집계 등 다양한 상황에서 활용됩니다.

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특징

• 고성능 및 속도
  모든 데이터를 메모리에서 처리하기 때문에 디스크 기반 데이터베이스보다 훨씬 빠릅니다.
  (평균 응답 시간: 1ms 미만)
  → 예: 초당 수천 건 이상의 요청이 들어오는 API 호출 횟수 카운터
• 다양한 자료구조
  String, List, Hash, Set, Sorted Set, Bitmap, HyperLogLog, Stream 등 다양한 자료구조를 지원합니다.
  → 예: 게시글 조회수(String), 사용자 프로필(Hash), 대기열(List), 인기 검색어(ZSet)
• 싱글 스레드(Single-Threaded)
  하나의 메인 스레드로 모든 명령을 순차 처리하기 때문에 원자성(Atomicity)이 보장됩니다.
  덕분에 Race Condition을 거의 신경 쓰지 않아도 됩니다.
  (단, 시간이 오래 걸리는 명령어 사용은 성능에 주의해야 합니다.)
  → 예: 동시성 제어가 필요한 분산 락 구현
• 영속성 (Persistence)
  인메모리 특성상 데이터가 휘발될 수 있으므로, 디스크 저장 방식을 지원합니다.
  • RDB (Redis Database): 특정 시점의 데이터 스냅샷 저장
  • AOF (Append Only File): 모든 쓰기/갱신 명령을 로그 파일로 기록
    → 예: 서버 재시작 후에도 캐시 데이터 복원
• 복제 및 고가용성
  Master-Replica 구조를 통한 복제(Replication)로 읽기 부하를 분산하고 안정성을 높일 수 있습니다.
  또한 Redis Sentinel, Redis Cluster를 활용하면 자동 장애 조치(Fail-over)와 데이터 분산(샤딩)까지 가능합니다.
  → 예: 대규모 트래픽 환경에서 무중단 서비스 운영
• Pub/Sub 지원
  발행/구독(Publish/Subscribe) 메시징 모델을 지원합니다.
  → 예: 실시간 알림, 채팅 시스템

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RDBMS와 비교

구분	Redis (NoSQL, Key-Value Store)	RDBMS (관계형 데이터베이스)
데이터 저장 방식	인메모리(In-Memory): RAM에 데이터를 저장하여 디스크 접근이 불필요	디스크 기반: 디스크(HDD/SSD)에 데이터를 저장 (일부 데이터는 메모리 캐싱)
주요 목적	캐시, 세션 관리, 순위표, 메시지 브로커 등 빠른 읽기/쓰기 및 실시간 처리	영구적인 데이터 저장, 트랜잭션 보장, 데이터 무결성 유지
속도	매우 빠름 (밀리초 미만). 메모리에서 직접 처리	비교적 느림. 디스크 I/O 발생 및 복잡한 쿼리(Join) 처리 시간 소요
데이터 모델	Key-Value 구조. 다양한 자료구조(List, Set, Hash 등) 지원	테이블 기반의 정형화된 구조. 데이터 간 관계(Relationship) 명시
스키마(Schema)	유연함/없음 (Schema-less). 데이터 구조 변경에 유연	명확함/고정됨. 데이터 삽입 시 엄격한 스키마 준수
트랜잭션	제한적 (주로 단일 명령 단위의 원자성). ACID 전체 준수는 어려움	강력한 ACID (원자성, 일관성, 격리성, 영속성) 보장. 복잡한 트랜잭션 처리 가능
확장성	수평 확장(Scale-out) 용이 (클러스터링, 샤딩을 통해 노드 추가)	수직 확장(Scale-up) 위주 (서버 성능 향상). 수평 확장은 복잡하고 어려움

👉 정리하면, Redis는 속도와 확장성이 중요한 영역에 적합하고,
RDBMS는 데이터 무결성과 영속성이 중요한 영역에 적합합니다.

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2. Spring에서 RedisTemplate 사용하기

Spring Boot에서는 Spring Data Redis 모듈을 통해 Redis와 쉽게 연동할 수 있습니다.
내부적으로는 Redis 클라이언트를 사용하는데, 최근에는 Lettuce(Netty 기반, 비동기/멀티스레드 지원)가 기본이며, 예전에는 Jedis도 많이 사용되었습니다.

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1) 의존성 추가

maven 기준:

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2) 설정파일 추가

properties 설정

spring.data.redis.host=localhost
spring.data.redis.port=6379
spring.data.redis.database= 0

자바 설정 파일

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {
        return new StringRedisTemplate(cf); // 키/값 모두 String
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(cf);

        // Key 직렬화: String
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());

        // Value 직렬화: JSON
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        return template;
    }
}

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3) RedisTemplate vs StringRedisTemplate

1. RedisTemplate
   • 제네릭 타입 지정 가능 (RedisTemplate<String, Object> 등)
   • 다양한 직렬화 전략 적용 가능 (예: JSON 직렬화)
   • 복잡한 객체 저장/조회에 적합
2. StringRedisTemplate
   • Key, Value 모두 String 직렬화에 특화
   • 단순 문자열 데이터 처리에 적합
   • opsForValue(), opsForHash() 등 API 사용법은 동일

👉 일반적으로 문자열 위주의 캐시라면 StringRedisTemplate을 쓰고,
객체 직렬화까지 필요하다면 RedisTemplate을 설정해서 사용합니다.

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Redis 자료구조별 CLI 및 사용 방법

1) String

• 설명: 가장 기본적인 Key-Value 구조 (문자열, 숫자 저장 가능)
• 활용 사례: 세션 토큰, API 호출 카운터, 플래그 값

Java (RedisTemplate)

redisTemplate.opsForValue().set("login:count", "1", Duration.ofMinutes(10));
redisTemplate.opsForValue().increment("login:count");
String count = redisTemplate.opsForValue().get("login:count");
Assertions.assertEquals(count, "2");

CLI

SET login:count "1" EX 600
INCR login:count
GET login:count

2) List

• 설명: 삽입 순서를 보장하는 자료구조 (큐/스택 모두 구현 가능)
• 활용 사례: 작업 대기열, 최근 로그 기록

Java (RedisTemplate)

ListOperations<String, String> listOperations = redisTemplate.opsForList();

// 오른쪽 삽입
listOperations.rightPush("queue:tasks", "task1");
listOperations.rightPush("queue:tasks", "task2");

// 왼쪽에서 꺼내기 (FIFO 큐)
String task1 = listOperations.rightPop("queue:tasks"); // "task1"
String task2 = listOperations.rightPop("queue:tasks"); // "task1"

Assertions.assertEquals(task1, "task2");
Assertions.assertEquals(task2, "task1");

CLI

RPUSH queue:tasks "task1" 오른쪽 queue:tasks에 "task1" 삽입
RPUSH queue:tasks "task2" 오른쪽 queue:tasks에 "task2" 삽입
LPOP queue:tasks 왼쪽 리스트 꺼내기
LPOP queue:tasks 왼쪽 리스트 꺼내기

3) Hash

• 설명: 하나의 키에 여러 필드와 값을 저장 (JSON 객체와 유사)
• 활용 사례: 사용자 프로필, 상품 정보, 설정 값 저장

Java (RedisTemplate)

HashOperations<String, String, String> hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
// 저장
hashOperations.put("user:1001", "name", "Alice");
hashOperations.put("user:1001", "age", "30");

// 조회
String name = hashOperations.get("user:1001", "name");
Map<String, String> user = hashOperations.entries("user:1001");

Assertions.assertEquals(name, "Alice");
Assertions.assertEquals(user, Map.of("name","Alice","age","30"));

CLI

HSET user:1001 name "Alice"
HSET user:1001 age "30"
HGET user:1001 name             # "Alice"
HGETALL user:1001               # 모든 필드 조회

4) Set

• 설명: 중복 없는 집합 (합집합/교집합/차집합 지원)
• 활용 사례: 권한 관리, 태그, 좋아요 누른 사용자 목록

Java (RedisTemplate)

SetOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForSet();
// 저장
ops.add("team:dev", "alice", "bob");
// team:dev 조회
Set<String> members = ops.members("team:dev");
// team:dev, team:test 교집합 조회
Set<String> common = ops.intersect("team:dev", "team:test");

Assertions.assertEquals(members, Set.of("alice","bob"));
Assertions.assertEquals(common, Set.of());

CLI

SADD team:dev "alice" "bob"
SMEMBERS team:dev               # ["alice","bob"]
SINTER team:dev team:test       # 교집합

5) ZSet (Sorted Set)

• 설명: 점수(score)를 기준으로 자동 정렬되는 집합
• 활용 사례: 랭킹 시스템, 인기 검색어, 지연 큐

Java (RedisTemplate)

ZSetOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForZSet();
// 저장
ops.add("ranking", "alice", 100);
ops.add("ranking", "bob", 80);
// alice 점수 20 증가
ops.incrementScore("ranking", "alice", 20);
// 1, 2등 조회
Set<String> top = ops.reverseRange("ranking", 0, 1);

Assertions.assertEquals(top, Set.of("alice","bob"));

CLI

ZADD ranking 100 "alice"
ZADD ranking 80 "bob"
ZINCRBY ranking 20 "alice"
ZREVRANGE ranking 0 1 WITHSCORES  # 상위 2명

6) Bitmap

• 설명: 비트 단위로 데이터를 저장/조회 (메모리 효율적)
• 활용 사례: 출석 체크, 로그인 여부, 특정 기능 플래그

Java (RedisTemplate)

ValueOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForValue();

// 1001번 유저 출석 체크
ops.setBit("attendance:20250922", 1001, true);

// 조회
Boolean present = ops.getBit("attendance:20250922", 1001);

Assertions.assertEquals(present, true);

CLI

SETBIT attendance:20250922 1001 1
GETBIT attendance:20250922 1001  # 1 (true)
BITCOUNT attendance:20250922     # 출석자 수

7) HyperLogLog

• 설명: 확률적 자료구조, 고유 값(Unique Count) 추정에 최적화 (오차 1% 이내)
• 활용 사례: UV(Unique Visitor) 집계, 대규모 이벤트 참여자 수 추정

Java (RedisTemplate)

HyperLogLogOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForHyperLogLog();
// 저장
ops.add("uv:20250922", "user1");
ops.add("uv:20250922", "user2");
// 조회
Long uv = ops.size("uv:20250922");

Assertions.assertEquals(uv, 2);

CLI

PFADD uv:20250922 "user1"
PFADD uv:20250922 "user2"
PFCOUNT uv:20250922             # 고유 사용자 수

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마무리

이번 글에서는 Redis의 기본 개념과 Spring에서 RedisTemplate을 설정하고 사용하는 방법을 정리하였고
그리고 자료구조별 특징과 활용 예시를 코드와 CLI 명령어와 함께 정리하였습니다.
👉 자료구조별 활용 예시

• String → 세션, 카운터
• Hash → 사용자 프로필, 상품 정보
• List → 작업 대기열, 로그
• Set → 권한 관리, 태그
• ZSet → 랭킹, 인기 검색어
• Bitmap → 출석 체크, 로그인 여부
• HyperLogLog → UV 추정치

다음편에서는 Redis를 이용한 TTL vs TTI를 활용한 세션 관리와 분산락 구현을 해보겠습니다.

예제 코드 주소