캐시 전략 패턴 — Cache Aside, Write Through, Write Behind

읽기:
1. 캐시에서 조회
2. 캐시 히트 → 바로 반환
3. 캐시 미스 → DB에서 조회 → 캐시에 저장 → 반환

쓰기:
1. DB에 쓰기
2. 캐시 무효화 (DELETE)

public User getUser(Long userId) {
    String key = "user:" + userId;

    // 1. 캐시 조회
    User cached = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (cached != null) {
        return cached;  // 캐시 히트
    }

    // 2. DB 조회
    User user = userRepository.findById(userId).orElseThrow();

    // 3. 캐시 저장
    redisTemplate.opsForValue().set(key, user, Duration.ofMinutes(30));
    return user;
}

public void updateUser(Long userId, UserUpdateDto dto) {
    // 1. DB 업데이트
    userRepository.update(userId, dto);

    // 2. 캐시 무효화
    redisTemplate.delete("user:" + userId);
}

읽기:
1. 캐시에서 조회
2. 캐시 미스 → 캐시 라이브러리가 자동으로 DB 조회 → 캐시 저장 → 반환

// Spring Cache 추상화로 Read Through 구현
@Cacheable(value = "users", key = "#userId")
public User getUser(Long userId) {
    // 캐시 미스 시에만 이 메서드가 실행됨
    return userRepository.findById(userId).orElseThrow();
}

쓰기:
1. 캐시에 쓰기
2. DB에 쓰기 (동기)
3. 둘 다 성공해야 완료

@CachePut(value = "users", key = "#userId")
public User updateUser(Long userId, UserUpdateDto dto) {
    // DB 업데이트
    User updated = userRepository.update(userId, dto);
    // 반환값이 자동으로 캐시에 저장됨
    return updated;
}

쓰기:
1. 캐시에 쓰기 → 즉시 응답
2. 별도 프로세스가 캐시 변경분을 모아서 DB에 배치 반영

// 개념적 구현
public void updateUser(Long userId, UserUpdateDto dto) {
    // 1. 캐시에만 즉시 반영
    User updated = applyUpdate(userId, dto);
    redisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, updated);

    // 2. DB 반영 큐에 추가
    writeQueue.add(new WriteTask("user", userId, updated));
}

// 별도 스레드에서 주기적으로 DB에 배치 반영
@Scheduled(fixedRate = 1000)
public void flushWriteQueue() {
    List<WriteTask> batch = writeQueue.drain();
    if (!batch.isEmpty()) {
        batchRepository.bulkUpdate(batch);
    }
}

동작:
1. TTL의 특정 비율(예: 80%)이 지나면 백그라운드에서 DB 조회 후 캐시 갱신
2. 사용자는 항상 캐시에서 바로 읽음

// Caffeine 캐시의 refreshAfterWrite 활용 예시
Cache<Long, User> cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(30))
    .refreshAfterWrite(Duration.ofMinutes(24))  // 80% 시점에 갱신
    .build(userId -> userRepository.findById(userId).orElseThrow());

강한 정합성 ←────────────────→ 높은 성능
Write Through    Cache Aside    Write Behind

읽기: Cache Aside (대부분의 읽기)
  + Refresh Ahead (핫 데이터)

쓰기: Cache Aside (캐시 무효화)
  + Write Behind (로그성 데이터)

// 방법 1: 캐시 무효화 (권장)
public void updateUser(Long userId, UserUpdateDto dto) {
    userRepository.update(userId, dto);
    redisTemplate.delete("user:" + userId);  // 다음 읽기에서 DB에서 가져옴
}

// 방법 2: 캐시 갱신
public void updateUser(Long userId, UserUpdateDto dto) {
    User updated = userRepository.update(userId, dto);
    redisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, updated);
}