Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 레이턴시 급증 대응 가이드
문제 정의 — 메모리 서지가 초래하는 eviction·레이턴시 급증의 영향
Redis에서 메모리 서지가 발생하면 evicted_keys가 급증하고 요청 지연(latency spike)이 동반되며, 심하면 OOM(프로세스 종료)으로 이어질 수 있다. evicted_keys 증가는 캐시 미스 빈도를 높여 백엔드 DB나 API 호출을 폭증시킨다. 그 결과 처리 지연과 비용이 증가하고, 레이턴시 급증은 사용자 응답성 저하·타임아웃·에러율 상승으로 이어져 SLA 위반과 매출 손실을 초래할 수 있다. OOM이나 재시작은 세션·캐시 손실과 서비스 단절을 유발한다. 이는 Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 latency 급증 대응에서 우선적으로 해결해야 할 문제다.
- 재현 패턴 요약: 트래픽 버스트(배치·릴리즈), 대량의 대형 키 삽입 또는 광범위한 스캔, 메모리 단편화, maxmemory 설정 오류 및 LRU 정책 불일치
- 확인할 지표: used_memory, used_memory_rss, evicted_keys, instantaneous_ops_per_sec, 레이턴시 퍼센타일, swap/oom 이벤트
- 실무 체크리스트(예): 핫키·대형키 탐지 및 우선순위 조정, TTL 적용 또는 대형키 분할, maxmemory·eviction 정책 재검토, 모니터링·알람 설정
근본 원인 분석 — 트래픽·데이터·설정·운영 실수 중 무엇이 문제인가
Redis 메모리 서지는 보통 트래픽, 데이터 패턴, 설정, 운영 실수 등이 결합해 발생한다. 아래에서 주요 원인을 살펴보자.
- 트래픽 버스트: 쓰기나 읽기가 급증하면 순간적인 메모리·CPU·네트워크 부하가 발생해 eviction과 레이턴시 급등을 초래한다.
- 대형 키/값: 1MB 이상의 값이나 큰 컬렉션은 메모리 사용량을 키우고 복제·스냅샷 시간을 늘려 지연을 유발한다.
- TTL 미설정: 만료가 없는 키가 계속 쌓이면 메모리가 무한히 증가한다. 적절한 만료 정책이 없으면 eviction이나 OOM으로 이어질 수 있다.
- 잘못된 maxmemory/정책: maxmemory를 과도하게 크게 설정하면 OS 레벨 OOM 위험이 있고, 반대로 너무 낮거나 부적절한 eviction 정책은 중요한 데이터가 삭제되는 원인이 된다.
- 메모리 단편화: fragmentation_ratio가 높으면 실제 사용 가능한 메모리가 줄어든다. RSS가 used_memory보다 훨씬 큰 경우 evictions가 촉발될 수 있다.
- 운영 실수: 대량 키 삭제, BGSAVE/PSYNC 타이밍 충돌, 블로킹 커맨드 사용이나 커넥션 폭주 같은 실무적 실수가 문제를 악화시킨다.
원인 판별은 INFO MEMORY/STAT, evicted_keys 추이, slowlog, MONITOR, bigkeys 등 여러 지표와 이벤트를 교차검증해 진행한다. 실무 체크리스트 예: ① INFO MEMORY/STAT 확인 ② evicted_keys·used_memory 추이 검토 ③ slowlog와 MONITOR로 지연 원인 추적. 이 과정이 Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 latency 급증 대응의 핵심이다.
관찰성 확보 — 무엇을 측정하고 어떻게 경고를 만들 것인가
핵심은 used_memory·used_memory_rss·mem_fragmentation_ratio·evicted_keys·latency·slowlog을 꾸준히 수집하고, 절대값·비율·증가율 관점으로 경보를 설계하는 것이다.
- used_memory: maxmemory의 80% 도달 시 경고, 95% 이상은 크리티컬. 단기 증감(1분) >10%면 즉시 알림.
- used_memory_rss / used_memory: 비율 >1.25일 때 경고, >1.5이면 크리티컬 — 메모리 누수나 심한 단편화 의심.
- mem_fragmentation_ratio: >1.2 경고 / >1.5 크리티컬. 운영 환경 특성에 따라 기준을 조정해야 한다.
- evicted_keys: 단건 발생도 경고로 잡고, 지속적 발생(예: rate > 1/분)일 경우 크리티컬로 간주. 즉시 키 TTL과 LRU 정책을 점검하라.
- latency: p90 > 100ms는 경고, p99 > 500ms는 크리티컬. 명령별 집계로 핫스팟을 파악하는 것을 권장한다.
- slowlog: 증가율(예: >10개/분) 또는 장시간 실행되는 명령이 존재하면 경고를 올려 원인 분석을 시작한다.
알림 정책은 1분/5분 집계, 노이즈 억제를 위해 '재발 2회 이상' 룰을 적용하라. 자동 티켓 템플릿과 룬북 링크를 포함하면 대응 시간을 줄일 수 있다. 실무 체크리스트 예: 경보 수신 → 룬북 확인 → TTL·LRU 정책 점검 → 키스페이스·명령별 레이턴시 확인 → 필요 시 캐시 정책 조정. Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 latency 급증 대응을 위해 이 흐름을 문서화해 현장 대응을 표준화하자.
긴급 완화 조치 — Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 레이턴시 급증을 실시간으로 완화하는 방법
- 트래픽 셰이핑(우선): 클라이언트 쪽에서 쓰기·읽기 비율을 즉시 제한해 유입을 줄입니다. 프록시나 로드밸런서에서 토큰 버킷 등 레이트 리밋을 적용하면 급격한 입출력을 빠르게 완화할 수 있습니다.
- 쓰기 제한(우선): 쓰기 작업을 지연하거나 큐잉해 메모리 증가 속도를 낮추세요. Redis에서는 CLIENT PAUSE나 클라이언트별 레이트 제어를 고려하면 효과적입니다.
- 대형 키 삭제(점진적): 대용량 키를 한꺼번에 삭제하면 블로킹이 발생합니다. SCAN+UNLINK 조합이나 TTL을 단계적으로 적용해 메모리를 서서히 회수하세요.
- 레플리카/노드 추가: 읽기 부담을 분산하고 수평으로 확장하면 레이턴시를 낮출 수 있습니다. 가능한 빠르게 노드를 추가하거나 리더 역할을 재배치해 읽기 트래픽을 분산하세요.
- 임시 구성 변경(우선순위 낮음): CONFIG SET으로 maxmemory-policy를 조정하거나 maxmemory를 일시 증설해 eviction 동작을 완화할 수 있습니다. 변경 전에는 반드시 복구·롤백 계획을 준비하고 모니터링을 강화하세요. 실무 체크리스트: 1) 현재 설정 백업, 2) 단계적 적용과 성능 모니터링, 3) 즉시 롤백 가능한 상태인지 확인.
장기적 대응과 아키텍처 개선 — 재발 방지를 위한 설계 패턴
Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 레이턴시 급증 대응을 위해서는 용량 계획, 샤딩, TTL, 데이터 모델링, 그리고 eviction 정책을 함께 설계해야 합니다. 다음은 실무에서 바로 적용할 수 있는 패턴입니다.
- 용량 계획: 현재 사용량과 성장률, 피크 트래픽을 기준으로 최소 30–50%의 여유를 확보하세요. 알람과 정기 리포트로 추세를 모니터링합니다.
- 샤딩/클러스터 도입: 수평 확장으로 단일 노드의 부담을 줄입니다. client slot과 재분배 비용을 고려해 설계하고 자동 리밸런싱 도구를 도입하세요.
- TTL 정책: 기본 TTL을 설정하고 sliding과 absolute 전략을 구분해 적용합니다. 중요 데이터는 수동으로 만료를 관리하세요.
- 데이터 모델링: 대형 객체는 S3나 Cassandra 같은 외부 저장소로 분리하고, 값 분할·압축·적절한 자료구조 선택으로 메모리 효율을 높입니다.
- Eviction 정책 선정: 캐시 중심 워크로드에는 allkeys-lru, 혼합 워크로드에는 volatile-lru 또는 volatile-ttl을 권장합니다. 샘플링, latency-aware 설정과 모니터링으로 정책 효과를 검증하세요.
설정은 템플릿과 CI로 표준화하고, 재해복구 시나리오로 정기적으로 검증하세요. 실무 체크리스트 예: 메모리 사용률 임계값, evictions 추이, 레이턴시 분포, 샤드 리밸런싱 상태를 주기적으로 확인합니다.
운영 자동화와 런북 — SRE 관점의 절차와 예방 실천
런북은 Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 latency 급증 상황을 빠르게 복구하고 재발을 막기 위해 실무용 체크리스트, 자동화 스크립트, 롤백 플랜을 갖추어야 한다.
- 알림·분류: 메모리 사용량·eviction·지연에 대한 임계값을 정의하고 알람을 분류해 우선순위를 정한다. 온콜 담당자 연결과 대응 흐름을 명확히 문서화한다.
- 초기 대응: INFO, SLOWLOG, AOF/RDB 상태를 점검한다. 임시 보존정책(volatile-*) 적용과 읽기 전용 모드 전환 절차를 포함시켜 즉시 대응할 수 있도록 한다.
- 자동 스케일링: 노드 자동 추가·제거와 샤드 재분배 스크립트, 헬스체크를 준비한다. 용량 기반 트리거를 설정해 자동 동작을 보장한다.
- 롤링 변경: 무중단 구성 변경 절차와 단계별 검증 항목을 명시한다. 자동 롤백 조건과 체크포인트로 안전성을 확보한다.
- 모의 장애(Chaos): 메모리 서지, GC, 네트워크 지연 등 시나리오를 정기적으로 실행해 영향도를 측정하고 SLO 영향을 확인한다. 실무 체크리스트 예: ① 서지 감지 → 캐시 정책 축소 및 읽기 전용 전환 → ② 신규 노드 추가 → ③ 정상화 후 롤백 및 로그 수집 — 각 단계에서 모니터링을 병행한다.
- 포스트모템·지식 공유: RCA 템플릿을 작성하고 개선 작업을 티켓화한다. 런북과 위키를 최신화하며 정기 교육 세션을 계획해 조직 전체의 대응 역량을 높인다.
경험에서 배운 점
경험상, Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 레이턴시 급증은 대부분 설계와 운영의 기본 점검을 놓친 결과였습니다. 자주 보이는 원인은 maxmemory 미설정 혹은 부적절한 eviction 정책, TTL이 없는 캐시(또는 키 누수), 대형 값이나 대량의 작은 키의 갑작스러운 유입, 그리고 RDB/AOF 스냅샷·재작성 시점의 I/O와 COW(copy-on-write) 비용 간과입니다. evicted_keys 증가, p95/p99 레이턴시 상승, rejected connections 같은 즉각적 징후가 보일 때 무작정 인스턴스를 재시작하거나 전체 FLUSH를 실행하면 오히려 가용성과 데이터 일관성 문제를 키우기 쉽습니다.
Redis 메모리 서지로 인한 eviction과 latency 급증 대응을 위해, 재발 방지용 실무 체크리스트(짧고 우선순위 중심): 1) 모니터링 지표 — INFO MEMORY의 used_memory, maxmemory, mem_fragmentation_ratio; evicted_keys, expired_keys; 커맨드 레이턴시 p95/p99; rdb_bgsave_in_progress / aof_rewrite_in_progress; rejected_connections. 이들에 대해 임계치 기반 알람을 설정하세요. 2) 단기 완화 — 메모리 점유 상위 키를 찾아(MEMORY USAGE, redis-cli --bigkeys 또는 SCAN + MEMORY USAGE) 대형·불필요 키를 삭제하거나 TTL을 부여합니다. 비중요 데이터에는 강제 TTL을 적용하고, 필요 시 읽기 전용 복제본으로 트래픽을 우회하거나 새 노드를 추가해 샤딩/리밸런싱하세요. 사례: 대용량 JSON 문서가 배치로 유입되어 evicted_keys가 급증한 경우, 문제 키를 찾아 TTL을 적용하고 페이로드를 외부 스토리지로 옮겨 즉시 안정화한 적이 있습니다. 3) 중·장기 개선 — 서비스 특성에 맞는 maxmemory와 eviction 정책(volatile-*/allkeys-* 선택), 활성 디프래그(active-defrag)와 lazyfree 옵션 검토, persistence 스케줄과 AOF 재작성 전략 조정(스냅샷 빈도·타이밍과 I/O 영향 고려), 애플리케이션 레벨에서 큰 페이로드는 외부 스토리지로 분리. 인스턴스 당 메모리 상한을 용량 계획과 운영 절차에 반영하세요. 이 체크리스트를 온콜 플레이북·runbook의 일부로 만들고, evicted_keys>0 또는 used_memory>80% of maxmemory 같은 조기 경보는 반드시 자동화하세요.
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