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Spring Boot에서 API 응답을 캐싱하는 전략을 정리했습니다. Spring Cache 추상화와 Redis 연동, 캐시 키 관리와 TTL 설정까지 실무 적용법을 설명합니다.

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Spring Boot 고급 시리즈 8편 – API 응답 캐싱 전략: Spring Cache + Redis 실전 가이드

API 성능 병목을 해결하고 서버 자원을 효율적으로 사용하는 방법 중 가장 효과적인 수단은 바로 **캐싱(Cache)**입니다.
특히 읽기 빈도가 높고 변경 빈도는 낮은 데이터에 대해서는 응답 캐싱이 필수입니다.

이번 글에서는 Spring Boot에서 Spring Cache 추상화, 그리고 Redis 연동을 통한 분산 캐시 설계를 중심으로
실전 캐싱 전략을 소개합니다.

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🧠 1. 캐시를 도입해야 하는 이유

• 데이터 조회 성능 극대화 (DB 호출 제거)
• 트래픽 부하 감소 (동일 요청 재처리 방지)
• 외부 API 요청 비용 절감 (유료 API 캐싱 활용)
• 사용자 체감 속도 향상 (특히 모바일 환경에서 효과적)

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🔧 2. Spring Cache 추상화 기본 설정

1️⃣ 의존성 추가 (Gradle)

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'

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2️⃣ 캐시 활성화

@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class MyApp { ... }

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✅ 3. @Cacheable 기본 사용법

예제: 사용자 정보 조회 캐싱

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class UserService {

    private final UserRepository userRepository;

    @Cacheable(value = "userCache", key = "#userId")
    public UserDto getUserById(Long userId) {
        log.info("DB에서 사용자 조회: {}", userId);
        return userRepository.findById(userId)
            .map(UserDto::from)
            .orElseThrow(() -> new BusinessException(ErrorCode.USER_NOT_FOUND));
    }
}

✅ 의미

• value = "userCache" → 캐시 공간 이름
• key = "#userId" → 메서드 파라미터 기반 키 생성
• 캐시가 있으면 저장된 값 반환, 없으면 메서드 실행 후 결과 저장

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🔁 4. 캐시 무효화 및 강제 갱신

1️⃣ 캐시 제거

@CacheEvict(value = "userCache", key = "#userId")
public void deleteUser(Long userId) {
    userRepository.deleteById(userId);
}

2️⃣ 캐시 갱신

@CachePut(value = "userCache", key = "#userId")
public UserDto updateUser(Long userId, UpdateUserRequest request) {
    // 수정 및 저장 로직
    return updatedUser;
}

• @CachePut은 항상 메서드를 실행하고 결과를 캐시에 저장합니다.
• 업데이트 후 정확한 최신 캐시 동기화를 원할 때 사용

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🔌 5. Redis 연동 설정

1️⃣ application.yml 설정

spring:
  cache:
    type: redis
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

• spring.cache.type=redis 설정 시, Spring Cache의 구현체로 Redis 사용됨

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2️⃣ 커스텀 캐시 설정 (TTL 등)

@Configuration
public class CacheConfig {

    @Bean
    public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .entryTtl(Duration.ofMinutes(10))  // TTL 설정
            .disableCachingNullValues();

        return RedisCacheManager.builder(factory)
            .cacheDefaults(config)
            .build();
    }
}

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📦 6. 실무에서의 캐시 설계 전략

항목 전략

캐시 범위	CRUD 중 Read 위주 서비스에 적용 (e.g. 상품 상세 조회)
TTL(Time To Live)	일반적으로 1~30분 설정, 데이터 성격에 따라 조정
Null 캐싱 방지	.disableCachingNullValues() 설정 권장
캐시 Key 설계	user::123, product::A0001 형태로 prefix 관리
캐시 갱신 전략	이벤트 기반(@EventListener), @CachePut, 또는 cron batch 활용

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🧠 확장 전략

• 유저별 캐시: key = #user.id + ':' + #itemId 등 동적 조합
• 멀티 레벨 캐시: 로컬(CacheManager) + Redis 이중 구조
• 지리 기반 캐시: 위치별 인기 검색어 등 지역 분기 처리

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🧪 테스트 팁

@Autowired
private CacheManager cacheManager;

@Test
void 캐시_직접확인_가능() {
    Cache cache = cacheManager.getCache("userCache");
    assertNotNull(cache.get(1L)); // 캐시 조회
}

• 통합 테스트에서도 캐시 직접 검증 가능
• spring.cache.cache-names 사전 등록 시 명시적 테스트 용이

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✅ 마무리 요약

항목 요약

적용 대상	빈번한 조회, 외부 API, 트래픽 병목 API
핵심 어노테이션	@Cacheable, @CacheEvict, @CachePut
TTL 관리	5~30분 기준, RedisCacheConfig 활용
확장성	멀티 키, 다중 레벨, 이벤트 기반 갱신
실무 포인트	캐시 실패 시 fallback 전략 반드시 고려

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📌 다음 편 예고

Spring Boot 고급 시리즈 9편: API 버전 분기 없이 유연한 기능 확장 – Feature Flag와 조건 분기 전략