메모리 캐싱 (Memory Caching)

메모리 캐싱은 자주 사용되는 데이터나 계산 결과를 메모리에 저장하여, 이후 동일한 데이터나 계산이 필요할 때 빠르게 접근할 수 있도록 하는 기술이다.

이를 통해 성능을 향상시키고 응답 시간을 줄일 수 있다.

메모리 캐싱은 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 대표적인 예로는 다음과 같은 것들이 있다:

1. LRU (Least Recently Used) 캐싱: 가장 오랫동안 사용되지 않은 데이터를 제거하는 방식.
2. LFU (Least Frequently Used) 캐싱: 가장 적게 사용된 데이터를 제거하는 방식.
3. TTL (Time To Live) 캐싱: 일정 시간이 지나면 데이터를 자동으로 제거하는 방식.

다음은 Python에서 functools.lru_cache를 사용하여 메모리 캐싱을 구현하는 예제이다:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def expensive_function(param):
    # 복잡한 계산이나 데이터베이스 쿼리 등
    return param * 2

# 함수 호출 시 캐시 사용
result = expensive_function(10)

이 예제에서는 expensive_function이 처음 호출될 때 계산 결과가 캐시에 저장되고, 이후 동일한 인자로 호출될 때 캐시된 결과를 반환한다. maxsize 파라미터는 캐시의 최대 크기를 설정한다.

 

- 끝 -