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비전공자도 이해할 수 있는 Redis 중급/실전

Redis로 ‘쓰기 작업’에 대한 DB 부하 줄이기

Redis의 수많은 자료 구조를 효율적으로 배우려면?
List 자료 구조 (RPUSH, LRANGE, LPOP 등)
[실습] 좋아요 수 폭증으로 인한 DB 부하를 Redis로 해결하기 - 1
[실습] 좋아요 수 폭증으로 인한 DB 부하를 Redis로 해결하기 - 2

Redis로 동시성 이슈 해결하기

String 자료 구조 (SET, GET, DEL, SETNX)
[실습] 재고를 차감할 때 동시성 이슈로 인한 오차가 발생하지 않도록 만들기 - 1
[실습] 재고를 차감할 때 동시성 이슈로 인한 오차가 발생하지 않도록 만들기 - 2
[실습] 재고를 차감할 때 동시성 이슈로 인한 오차가 발생하지 않도록 만들기 - 3

Redis로 인기 검색어 구현하기

Sorted Set 자료 구조 (ZADD, ZRANGE, ZINCRBY)
[실습] 많이 검색한 키워드 Top 10을 보여주는 '인기 검색어 기능’ 만들기 - 1
[실습] 많이 검색한 키워드 Top 10을 보여주는 '인기 검색어 기능’ 만들기 - 2

Redis로 API 요청 횟수 제한 기능 구현하기 (Rate Limiting)

Sorted Set 자료 구조 (ZCARD, ZREMRANGEBYSCORE, EXPIRE)
[실습] 악의적인 요청을 방지하기 위해, 10초당 API 요청 횟수를 5회로 제한하기 - 1
[실습] 악의적인 요청을 방지하기 위해, 10초당 API 요청 횟수를 5회로 제한하기 - 2

Redis를 활용해 내 위치를 기준으로 반경 1km에 위치한 카페 찾기

Geospatial 자료 구조 (GEOADD, GEOPOS, GEODIST, GEOSEARCH)
[실습] 내 위치를 기준으로 반경 1km에 위치한 카페 찾기 - 1
[실습] 내 위치를 기준으로 반경 1km에 위치한 카페 찾기 - 2

Redis로 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기

Set 자료 구조 (SADD, SMEMBERS, SCARD)
Bitmap 자료 구조 (SETBIT, GETBIT, BITCOUNT)
Set과 Bitmap의 공통점 / 차이점
[실습] 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기 - 1
[실습] 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기 - 2
[실습] 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기 - 3

Redis를 세션 스토리지로 활용하기

Hash 자료 구조 (HSET, HGET, HGETALL)
서버가 2대 이상일 경우, Redis로 세션 스토리지를 구축해야 하는 이유
[실습] 인증 기능을 로컬 세션 스토리지로 구현했을 때 발생하는 문제점 - 1
[실습] 인증 기능을 로컬 세션 스토리지로 구현했을 때 발생하는 문제점 - 2
[실습] Redis로 세션 스토리지 구축하기
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[실습] 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기 - 3

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2026. 03. 01.
author
JSCODE 박재성
category
Redis
createdAt
Jan 12, 2026 12:09 AM
isPublic
isPublic
series
비전공자도 이해할 수 있는 Redis 중급/실전
slug
count-daily-active-users-with-redis-part-3
type
post
updatedAt
Mar 1, 2026 09:00

✅ 구현 방법

notion image
  • 하루동안 서비스에 방문한 사용자 수를 카운팅하려면 사용자 별로 방문을 했는 지 여부를 기록으로 남겨야 한다. 방문을 했는 지 여부는 true/false로 표현할 수 있기 때문에 Redis의 자료구조 중에서 Bitmap을 활용한다.
  • 하루 단위로 방문한 사용자 수를 기록해야 하므로, 하루 단위로 구분할 수 있게 key에는 날짜값을 포함시킨다.
  • offset은 사용자의 id로 기록을 하고, value에는 방문을 했다면 1로 기록을 한다.
  • 하루동안 서비스에 방문한 사용자 수를 카운팅할 때는 특정 Bitmap에 저장된 offset의 모든 개수를 세알리면 된다.
 
 

✅ 실습

  1. 코드 작성하기
    1. DailyActiveUserService
      @Service @RequiredArgsConstructor public class DailyActiveUserService { private final DailyActiveUserRepository dailyActiveUserRepository; private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; ... public void recordActiveUserWithRedis(Long userId) { LocalDate today = LocalDate.now(); String key = "dau:" + today.toString(); // dau:YYYY-MM-DD // Redis에 userId를 Bitmap 자료구조로 저장 // Redis 명령어의 'SETBIT [key] [offset] [value]'와 동일하다. redisTemplate.opsForValue().setBit(key, userId, true); } public long getDauWithRedis(LocalDate date) { String key = "dau:" + date.toString(); // Redis에 저장된 비트맵을 활용하여 DAU를 계산 // Redis 명령어의 'BITCOUNT [key]'와 동일하다. return redisTemplate.execute( (RedisCallback<Long>) (connection) -> connection.bitCount(key.getBytes()) ); } }
       
  1. Spring Boot 서버 실행시키기
    1. notion image
       
  1. 기존 Redis 데이터 삭제하기
    1. $ keys * $ del dau:2026-01-08
       
  1. Postman으로 잘 작동하는 지 확인하기
    1. 활동 유저 기록 API
      1. notion image
        → 데이터를 2개 넣어주자.
         
    2. DAU 조회 API
      1. notion image
         
  1. 부하 테스트 진행하기
    1. $ k6 run scripts/script_4-2.js
      notion image
      부하테스트를 해보니 평균 TPS가 30213으로 Set 자료구조를 사용했을 때와 크게 차이가 나진 않는다.
       
  1. Bitmap에 저장된 데이터가 차지하는 메모리량 체크하기
    1. $ keys * # 데이터가 저장된 key 확인하기 $ BITCOUNT dau:2026-01-08 # 해당 Bitmap에 저장된 데이터 개수 확인하기 # MEMORY USAGE [key] $ MEMORY USAGE dau:2026-01-08 # 특정 key가 차지하고 있는 메모리 확인
      notion image
      부하 테스트를 통해 저장된 데이터의 총 개수는 81458개로 Set으로 부하테스트를 진행했을 때와 개수는 비슷하다. 그리고 Bitmap에 저장된 데이터들이 차지하는 메모리는 22569 Byte이다. Set에 데이터를 저장했을 때보다 훨씬 메모리 양을 적게 차지하고 있다는 걸 확인할 수 있다.
 
 
📎
이 글은 비전공자도 이해할 수 있는 Redis 중급/실전 강의의 수업 자료 중 일부입니다.