Redis를 적용하기 전·후 Throughput(처리량) 비교해보기

JSCODE 박재성

2025-12-06

✅ 캐싱을 적용시키기 전의 Throughput 측정

1. 캐싱 코드 주석처리하기
BoardService

@Service
public class BoardService {
  ...
  //  @Cacheable(cacheNames = "getBoards", key = "'boards:page:' + #page + ':size:' + #size", cacheManager = "boardCacheManager")
  public List<Board> getBoards(int page, int size) {
    Pageable pageable = PageRequest.of(page - 1, size);
    Page<Board> pageOfBoards = boardRepository.findAllByOrderByCreatedAtDesc(pageable);
    return pageOfBoards.getContent();
  }
}

 

2. Spring Boot 서버 빌드 및 백그라운드 실행

# 스프링 프로젝트 경로로 들어가서 아래 명령어 실행
$ ./gradlew clean build -x test 

# 정확한 테스트를 위해 Spring Boot 서버를 백그라운드에서 실행시키자. 
$ cd build/libs
$ nohup java -jar -Dspring.profiles.active=prod {빌드된 jar 파일명} &

# 8080번 포트에 Spring Boot 서버가 잘 실행되고 있는 지 확인
$ lsof -i:8080

 

3. 로컬 환경에서 K6로 성능 테스트 해보기

더 정확한 성능 측정 방법이 있지만 성능 테스트에 초점을 맞춘 강의가 아니기 때문에 간편한 방법으로 측정하고자 한다.

# K6의 스크립트 파일이 위치한 경로에서 아래 명령어 실행시키기
$ k6 run --vus 30 --duration 10s script.js

• --vus 30 : 가상 유저(Virtual Users)를 30명으로 셋팅 (API 요청을 보내는 사용자가 30명인 것처럼 부하 생성)
• --duration 30s : 30초 동안 테스트를 유지
 



평균적으로 1초에 1.6개의 요청을 처리했다는 뜻이다. 즉, 이 서비스는 1초에 최대 처리할 수 있는 요청의 처리 개수가 1.6개라는 뜻이다. 개발자답게 표현하자면 ‘현재 구축한 서비스에서 게시글 조회 API의 Throughput이 1.6 TPS다’라고 얘기할 수 있다.

✅ 캐싱을 적용시킨 후에 Throughput 측정

1. 캐싱 코드 주석 해제하기
BoardService

@Service
public class BoardService {
  ...
  @Cacheable(cacheNames = "getBoards", key = "'boards:page:' + #page + ':size:' + #size", cacheManager = "boardCacheManager")
  public List<Board> getBoards(int page, int size) {
    Pageable pageable = PageRequest.of(page - 1, size);
    Page<Board> pageOfBoards = boardRepository.findAllByOrderByCreatedAtDesc(pageable);
    return pageOfBoards.getContent();
  }
}

 

2. Spring Boot 서버 빌드 및 백그라운드 실행

# 스프링 프로젝트 경로로 들어가서 아래 명령어 실행
$ ./gradlew clean build -x test 

# 기존 서버 종료
$ lsof -i:8080
$ kill {PID 값}

# 정확한 테스트를 위해 Spring Boot 서버를 백그라운드에서 실행시키자. 
$ cd build/libs
$ nohup java -jar -Dspring.profiles.active=prod {빌드된 jar 파일명} &

# 8080번 포트에 Spring Boot 서버가 잘 실행되고 있는 지 확인
$ lsof -i:8080

 

3. 로컬 환경에서 K6로 성능 테스트 해보기

$ k6 run --vus 30 --duration 10s script.js

 



평균적으로 1초에 385개의 요청을 처리했다는 뜻이다. 즉, 이 서비스는 1초에 최대 처리할 수 있는 요청의 처리 개수가 385개라는 뜻이다. 개발자답게 표현하자면 ‘현재 구축한 서비스에서 게시글 조회 API의 Throughput이 385이다’라고 얘기할 수 있다. Throughput이 385라는 뜻은 1초에 385개 이하의 요청까지는 견딜 수 있는 서비스라고도 해석할 수 있다.

✅ 성능 비교