캐시 TTL과 무효화
만료와 제거를 관리해 보세요.
캐시 TTL과 무효화은(는) CoddyKit의 무료 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
Why TTL Matters
Cached data can go stale. A TTL (time-to-live) automatically expires entries after a set duration, bounding how stale data can get.
Setting a Default TTL
Apply a TTL to all caches via the default configuration.
RedisCacheConfiguration config =
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofMinutes(10));Per-Cache TTL
Different data ages at different rates — give each cache its own TTL.
Map<String, RedisCacheConfiguration> configs = Map.of(
"products",
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofHours(1)),
"prices",
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofMinutes(1)));Caffeine TTL via Properties
For a local Caffeine cache, set expiry in properties.
spring.cache.caffeine.spec=expireAfterWrite=300s,maximumSize=1000Explicit Invalidation
TTL handles time-based expiry; @CacheEvict handles event-based invalidation when data changes.
@CacheEvict(value = "products", key = "#id")
public void delete(Long id) {
repository.deleteById(id);
}Write-Through Updates
Pair an update with @CachePut so the cache reflects the new value immediately instead of waiting for expiry.
@CachePut(value = "products", key = "#product.id")
public Product update(Product product) {
return repository.save(product);
}Clearing a Whole Cache
After a bulk change, evict all entries to force fresh reads.
@CacheEvict(value = "products", allEntries = true)
public void importBatch(List<Product> items) {
repository.saveAll(items);
}Eviction Policies
When a cache hits its size limit, an eviction policy decides what to remove. Common policies: LRU (least recently used) and LFU (least frequently used).
Bounding Cache Size
Limit memory by capping the number of entries with Caffeine's maximumSize.
spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=10000Cache Stampede
When a popular key expires, many requests miss at once and all hit the database — a stampede. Mitigate with short staggered TTLs or refresh-ahead strategies.
Monitoring Hit Rate
Track the cache hit rate (hits ÷ total lookups). A low rate means the cache is not helping — revisit TTL, keys, or whether caching fits the access pattern.
Quick Check
Test your understanding of TTL and invalidation.
Recap
You learned cache expiry and invalidation:
- TTL via
entryTtlbounds staleness - Per-cache TTLs for different data
@CacheEvict/@CachePutfor event-based invalidation- Eviction policies (LRU/LFU), size limits, and stampede awareness
자주 묻는 질문
“캐시 TTL과 무효화” 강의는 무료인가요?
네 — “캐시 TTL과 무효화” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“캐시 TTL과 무효화”에서 뭘 배우나요?
만료와 제거를 관리해 보세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Spring Boot 4 Microservices & REST APIs을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.
“캐시 TTL과 무효화” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.