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Spring Boot에서 멀티 레벨 캐시(L1+L2) 전략을 구현하고, 데이터 일관성 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 실전 아키텍처와 보완 설계까지 포함했습니다. Spring Boot 시리즈 16편 – 고급 캐시 전략: 멀티 레벨 캐시(L1+L2)와 데이터 일관성 관리 API 응답 속도를 높이고, 서버 부하를 줄이는 데에 **캐시(Cache)**는 필수적인 존재입니다.하지만 단순한 캐시 적용만으로는 변경된 데이터가 반영되지 않거나,동시성 문제로 인해 잘못된 정보가 노출되는 문제를 막을 수 없습니다. 이번 글에서는 Spring Boot 환경에서 멀티 레벨 캐시를 구축하고,속도 + 일관성 + 복원력을 동시에 확보하는 방법을 실무 사례 기반으로 설명합니다. 📌 1. 기본 캐시 구조와 한계항목설명1단계..

Spring Boot에서 API 응답을 캐싱하는 전략을 정리했습니다. Spring Cache 추상화와 Redis 연동, 캐시 키 관리와 TTL 설정까지 실무 적용법을 설명합니다.Spring Boot 고급 시리즈 8편 – API 응답 캐싱 전략: Spring Cache + Redis 실전 가이드API 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 중심으로실전 캐싱 전략을 소개합니다.🧠 1. 캐시를 도입해야 하는 이유데이터 조회 성능 ..