Redis 타임아웃, 원인은 Redis가 아니었다

Redis를 도입하고 나서 간헐적으로 타임아웃이 발생했다. 당연히 Redis가 느린 줄 알았는데, slow log를 확인해보니 비어있었다. Redis는 빠르게 응답하고 있었다. 그럼 뭐가 문제였을까?

문제 상황

Redis 도입 후 APP에서 간헐적으로 타임아웃 에러가 발생했다.

증상:

APP에서 Redis 요청 타임아웃
특정 API에서만 발생
Redis slow log는 비어있음

Redis가 느리면 slow log에 기록이 남아야 한다. 근데 비어있다? Redis는 정상이라는 뜻이다.

원인 분석

문제는 데이터 크기였다.

요청 흐름

sequenceDiagram
    participant APP as APP
    participant Network as 네트워크
    participant Redis as Redis

    APP->>Network: GET all-codes
    Network->>Redis: 요청 전송
    Redis->>Redis: 처리 (5ms ✓)
    Redis->>Network: 응답 (1MB)
    Note over Network: 대용량 전송
    Network->>APP: 데이터 수신
    APP->>APP: 역직렬화

    Note over APP: 3초 초과 → 타임아웃!

Redis slow log가 비어있던 이유:

Redis 처리 시간은 5ms로 빠름 (slow log 기준 미달)
병목은 네트워크 전송과 APP의 역직렬화

Redis 클라이언트 타임아웃

Java에서 Redis 클라이언트로 많이 사용하는 Lettuce의 기본 타임아웃은 60초다.

항목	기본값
Command Timeout	60초
Connection Timeout	10초

하지만 APP에서 타임아웃을 더 짧게 설정하는 경우가 많다. 확인해보니 우리 APP은 3초로 설정되어 있었다.

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// 실제 설정
LettucePoolingClientConfiguration.builder()
    .commandTimeout(Duration.ofSeconds(3))  // 3초!
    .build();

sequenceDiagram
    participant APP as APP
    participant Redis as Redis

    APP->>Redis: GET all-codes
    Redis-->>APP: 1MB 응답 전송 중...
    APP->>APP: 데이터 수신 + 역직렬화 중...

    Note over APP: 3초 초과 → 타임아웃!

1MB 데이터를 네트워크로 받고 역직렬화하는데 3초 안에 끝나지 않아서 타임아웃이 발생한 것이다.

역직렬화란

Redis에서 받은 JSON 문자열을 Java 객체로 변환하는 과정이다.

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// Redis에서 받은 값 (1MB String)
String json = "[{\"id\":1,\"name\":\"코드1\"}, {\"id\":2,...}, ... 1만건]";

// 역직렬화 = String → Java 객체로 변환
List<Code> codes = objectMapper.readValue(json, new TypeReference<>(){});

역직렬화가 오래 걸리는 이유:

JSON 문자열 파싱 (구문 분석)
객체 1만 개 생성 (메모리 할당)
각 필드에 값 매핑

데이터가 크면 이 과정이 오래 걸려서 타임아웃이 발생한다.

데이터 크기 확인

확인해보니 문제가 되는 키의 데이터가 1MB 이상이었다.

# 정상 케이스
GET user:session:123 → 500 bytes → 정상

# 문제 케이스
GET all-codes → 1MB+ → 타임아웃

한 키에 너무 많은 데이터를 저장하고 있었다.

Redis 권장 데이터 크기

크기	판정	설명
< 1KB	최적 ✓	단일 객체, 세션
1KB ~ 10KB	양호 ✓	작은 리스트, 캐시
10KB ~ 100KB	주의 ⚠️	모니터링 필요
100KB ~ 1MB	위험 ❌	분리 권장
> 1MB	금지 🚫	반드시 분리

Redis 기술적 한계는 512MB지만, 권장은 100KB 이하다.

왜 큰 데이터가 문제인가

1. 네트워크 전송 시간

1KB 전송: ~1ms
1MB 전송: ~수백ms (1000배 차이)

2. 역직렬화 오버헤드

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// 1MB JSON을 객체로 변환
String json = redis.get("all-codes");  // 1MB 문자열
List<Code> codes = objectMapper.readValue(json, ...);  // 역직렬화

// 역직렬화 과정:
// 1. 1MB 문자열 파싱 (JSON 구문 분석)
// 2. 수만 개의 객체 생성 (메모리 할당)
// 3. 각 필드 값 매핑
// → CPU, 메모리 많이 사용, 시간 오래 걸림

3. Redis는 모른다

Redis 입장에서는 그냥 문자열을 GET 한 것뿐이다. 5ms면 충분히 빠르다. slow log에 남을 이유가 없다.

병목은 Redis 바깥에서 발생한다.

해결 방법

Before: 한 키에 전체 데이터

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// 저장
redis.set("all-codes", objectMapper.writeValueAsString(allCodes));  // 1MB

// 조회 - 항상 전체를 가져옴
String json = redis.get("all-codes");  // 1MB 전송 + 역직렬화
List<Code> codes = objectMapper.readValue(json, ...);

After: 데이터 분리

방법 1: 개별 키로 분리

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// 저장
for (Code code : codes) {
    redis.set("code:" + code.getId(), objectMapper.writeValueAsString(code));
}

// 조회 - 필요한 것만
String json = redis.get("code:001");  // 1KB만 전송
Code code = objectMapper.readValue(json, Code.class);

방법 2: Hash 구조 활용

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// 저장
for (Code code : codes) {
    redis.hset("codes", code.getId(), objectMapper.writeValueAsString(code));
}

// 조회 - 필요한 것만
String json = redis.hget("codes", "001");  // 1KB만 전송
Code code = objectMapper.readValue(json, Code.class);

// 전체 필요하면
Map<String, String> all = redis.hgetall("codes");  // 필요할 때만

방법 3: 페이징

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// 저장 - 페이지 단위로 분리
redis.set("codes:page:1", first100Codes);   // 각 10KB
redis.set("codes:page:2", next100Codes);

// 조회 - 필요한 페이지만
String json = redis.get("codes:page:1");

결과

데이터 구조를 개선한 후 타임아웃이 사라졌다.

항목	Before	After
데이터 크기	1MB+	< 10KB
응답 시간	타임아웃	< 10ms
에러율	간헐적 발생	0%

정리

Redis 타임아웃이 발생했을 때:

slow log 먼저 확인 - 비어있으면 Redis는 정상
데이터 크기 확인 - 100KB 이상이면 의심
병목 지점 파악 - 네트워크 전송, 역직렬화
데이터 구조 개선 - 분리, Hash, 페이징

Redis가 느린 게 아니라 데이터가 큰 것이 문제일 수 있다. slow log만 보고 “Redis는 정상이네?” 하고 넘어가면 안 된다.