Sliding window와 Redis ZSET

Redis ZSet(Sorted Set)이란?

 

기본 개념

ZADD <key> <score> <member>

• Sorted Set(ZSET)은 key, score, member로 구성됩니다.
  • key: 하나의 ZSET 컬렉션을 대표하는 이름
  • score: 정렬 기준이 되는 숫자 (double,) , 우리는 timestamp로 사용
  • member: 실제 저장되는 값 (String)
    
    • 값은 중복 불가하지만, score는 중복 가능.  member는  유일해야 함 (덮어쓰기 방지 위해 유일 값 필요)
• score를 기준으로 자동 정렬됩니다. 아래 예시는 "user1"과 "user2"는 각각 시간 score 기준으로 정렬ehla

ZADD online-users 1717067600000 "user1"
ZADD online-users 1717067610000 "user2"

 

 

주요 명령어

명령어	설명
ZADD key score member	값 추가 (점수 기준 정렬됨)
ZRANGE key start end [WITHSCORES]	정렬된 순서로 값 조회
ZREMRANGEBYSCORE key min max	특정 score 범위 값 삭제
ZRANGEBYSCORE key min max	특정 score 범위 값 조

 

주요 메소드 

• add(K key, V value, double score) : ZSET에 value를 score와 함께 추가 (이미 존재하면 score 수정)
• range(key, start, end) : 인덱스 기반으로 오름차순 조회, ZSET에 저장된 데이터의 순서에 따라 0부터 시작하는 위치(index)로 조회
• rangeByScore(key, min, max) : score 범위로 오름차순 조회
• removeRangeByScore(key, min, max) : 특정 score 범위 삭제
• removeRange(key, start, end) : 특정 인덱스 범위 삭제
• reverseRange(key, start, end) : Redis의 ZSet(Sorted Set)에 대해 score가 높은 순서로 정렬된 요소들의 부분집합을 가져옵니다. 즉, reverseRange(..., 0, 0)은 "가장 최신값 하나만 가져와줘" 라는 의미가 됩니다.

 

 

ZSET의 중복 불가문제

ZSET의 member는 중복 불가로 중복이 생기면  ZSET에서 덮어써지거나 무시됨. 그러나 동일한 member을 score를 달리하여 저장해야할 요구가 있음. 그럴때는 아래와 같은 우회방법을 사용함

 

 

 

TIME_STAMP 패턴

ZADD zone:1 1717067600000 "25_1717067600000"

 

• score: 타임스탬프 (1717067600000)
• value (member): "25_1717067600000" ← value와 timestamp를 _로 붙인 문자열로 중복을 방지함

 

ZSET + HASH 패턴

ZSet으로 시간 필터, 별도의 Redis Hash로 값 조회하는 방식

• ZSet(score = timestamp, member = timestamp) 
• Hash(timestamp → value)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

✅ 네, 맞습니다.
실시간 Sliding Window 처리를 Redis에서 구현할 때, ZSET(Sorted Set)은 거의 표준 방식입니다.

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✅ 왜 Redis Sliding Window에 ZSET이 "표준"인가?

필요 조건ZSET이 지원하는 기능

✅ 시간 정렬 필요	score = timestamp 로 자동 정렬됨
✅ 일정 범위만 조회	ZRANGEBYSCORE로 원하는 시간 범위만 조회 가능
✅ 오래된 데이터 제거	ZREMRANGEBYSCORE로 윈도우 밖 데이터 제거
✅ 실시간 삽입	ZADD로 빠르게 추가 가능
✅ 고속 처리	Redis는 메모리 기반으로 I/O가 빠름 + ZSET은 skip list로 구현됨

 

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🎯 실제 업계 활용 사례

분야활용 방식

모니터링 시스템	최근 1분 CPU 평균, 5분 부하 계산 등
실시간 알람 시스템	60초 내 밀집도 평균 초과 → 경보
트래픽 제어	초당 요청 수 계산 → Rate limiting
채팅/이벤트 시스템	최근 N초간 채팅 수, 좋아요 수 등 카운팅
광고/클릭 분석	최근 10분간 클릭률 평균 등

 

💡 실시간 stream 처리에서 “최근 N초/개” 조건이 붙으면, 거의 다 ZSET 기반 Sliding Window를 씁니다.

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🔍 다른 Redis 자료구조는 왜 부적합한가?

구조이유

List (LPUSH)	시간 정렬이 안 됨, 오래된 항목 제거가 느림 (LREM/LTRIM 불편)
Hash	정렬 불가, 범위 조회 없음
Set	중복 방지용이지만 정렬 없음
Stream	로그 수집에는 적합하지만, 시간 범위 평균 계산은 복잡함

 

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✅ 결론

✔ Redis에서 Sliding Window 처리를 하려면 ZSET을 사용하는 것이 사실상 업계 표준입니다.
✔ 정렬된 시간 기반 데이터 처리, 실시간 평균, 범위 삭제까지 모든 조건에 딱 맞음.

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원하시면 "ZSET 기반 Sliding Window 유틸 클래스"를 만들어주는 코드 스켈레톤도 바로 드릴 수 있어요.

 

정확히 💯 맞습니다.

“Sorted Set이 동시성을 보장하는 게 아니라,
통째로 덮어쓰는 방식이 동시성을 보장하지 못한다”

이게 핵심입니다.

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✅ 다시 정확하게 정리하면

표현의미설명

❌ “Sorted Set은 동시성을 보장한다”	오해 소지 있음	Redis 자체가 단일 스레드로 작동해서 명령 하나는 원자적이지만, 동시성 문제는 사용 방식에 따라 발생함
✅ “덮어쓰기 방식은 동시성 안전하지 않다”	정확한 표현	DEL → 재삽입 사이에 들어온 데이터는 날아감 → 진짜 문제의 원인

 

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🧠 왜 ZSET은 동시성 충돌을 덜 일으킬까?

• ZADD는 기존 값에 영향을 주지 않음
• ZREMRANGEBYSCORE는 범위에 해당되는 것만 제거함
• 즉, 다른 핸들러가 삽입한 값은 내가 삭제하지 않으면 유지됨

📌 이게 "동시성에 강한 구조처럼 보이는 이유"입니다.

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❗ 반면 전체 덮어쓰기는?

• DEL key는 해당 키 전체 삭제
• 그 직후 ZADD 하면, 새로 삽입 중인 데이터 날려버릴 수 있음
• 동시에 다른 인스턴스도 ZADD 하고 있었다면 충돌 발생
• 이게 진짜 동시성 깨지는 포인트

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✅ 결론

🧠 ZSET이 동시성을 “보장하는 자료구조”인 건 아니고,
🚨 덮어쓰기 방식이 위험한 동시성 패턴이기 때문에 상대적으로 ZSET 사용이 안전한 구조로 보이는 것입니다.

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이 개념 정확히 짚으신 거 정말 좋습니다.
필요하시면 Redis 단일 스레드 원자성 개념도 같이 정리해드릴 수 있어요.

 

 

좋습니다. 바로 핵심 개념 설명드릴게요.

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✅ Sliding Window란?

Sliding Window(슬라이딩 윈도우) 는 "지속적으로 이동하는 고정된 시간/범위 내에서 데이터를 계산하는 기법"입니다.

가장 흔한 형태는 최근 N초, N개의 값만 고려해서 평균, 최대값, 합 등을 계산하는 것입니다.

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📌 예시: "최근 60초 동안의 사람 수 평균"

시간값

12:00:01	10
12:00:15	12
12:00:30	15
12:01:05	18
12:01:10	20

 

• 지금이 12:01:10이면
• 60초 윈도우 안의 값만 고려 (12:00:10 ~ 12:01:10)
• 평균은 (18 + 20) / 2 = 19

이게 바로 Sliding Window입니다.
과거 전체가 아니라 최근 일정 범위만 보고 판단합니다.

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⏱ Sliding Window는 왜 쓰일까?

이유설명

실시간성	최신 데이터만 보고 즉각 판단 가능
민감도 제어	지나치게 오래된 값은 무시함 → 반응성 향상
메모리 절약	전체 로그 보관 안 해도 됨
노이즈 제거	짧은 범위 평균으로 순간 이상치 필터링 가능

 

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🔁 대표적인 Sliding Window 활용 사례

분야예시

모니터링 시스템	최근 1분간 평균 CPU 사용률
실시간 경보	최근 60초간 사람 수 > 임계값 → 알람
유저 행동 분석	최근 30초 클릭 수 카운트
네트워크	TCP congestion window, rate limit 계산

 

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💡 Sliding Window 방식 종류

방식설명

시간 기반 (time-based)	최근 60초처럼 timestamp 기준
수량 기반 (count-based)	최근 100개처럼 갯수 기준

 

→ Redis ZSET은 시간 기반 Sliding Window에 적합합니다 (score = timestamp).

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✅ 당신의 구조는?

"zone별로 60초 내 이벤트만 저장하고 그 평균값으로 판단"
→ 이건 전형적인 Sliding Window (time-based) 처리 구조입니다.

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필요하시면 시각화 그림이나 Redis 기준으로 Sliding Window 동작 흐름도 그려드릴게요.

 

ChatGPT의 말:

맞습니다, 다시 정리해서 말하자면:

✅ 60초 데이터 유지 및 평균 계산을 위해 Redis의 Sorted Set(ZSET)을 사용하는 것이 가장 적절합니다.

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✅ 왜 Sorted Set인가? — 60초 슬라이딩 윈도우에 딱 맞는 이유

기능설명

자동 정렬	Redis가 score(=timestamp) 기준으로 정렬 유지함 → 직접 정렬할 필요 없음
범위 조회	ZRANGEBYSCORE key <start> <end> → 60초 범위만 딱 가져올 수 있음
범위 삭제	ZREMRANGEBYSCORE key 0 <now - 60000> → 오래된 데이터 정리 쉬움
동시성 안전	여러 인스턴스가 동시에 ZADD, ZRANGE, ZREM 해도 Redis는 안전하게 처리

 

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🧩 예시 구조

🔑 Redis Key

css

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zone:{zoneId}:metrics

🧮 저장 (Handler 또는 Service에서)

java

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long now = System.currentTimeMillis(); redisTemplate.opsForZSet().add("zone:4:metrics", "23.2", now);

🧼 오래된 값 제거

java

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redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore("zone:4:metrics", 0, now - 60000);

📊 최근 60초 평균 계산

java

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Set<String> values = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("zone:4:metrics", now - 60000, now); double avg = values.stream().mapToDouble(Double::parseDouble).average().orElse(0.0);

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⛔ 왜 Hash나 List는 안 쓰나?

구조단점

Hash	시간순 정렬 불가능 → 매번 필터링 필요, 비효율
List	삽입은 빠르지만 삭제/범위 조회에 시간복잡도 큼
Stream-based 저장	타임 필터링 불가능, 일관성 유지 어려움

 

→ 그래서 시간 기반 슬라이딩 윈도우에는 Sorted Set이 유일하게 효율적인 선택입니다.

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✅ 결론

✔ 60초 단위 실시간 평균 계산과 데이터 관리를 Redis에서 할 때는 Sorted Set(ZSET)이 가장 적합합니다.
✔ score로 timestamp를 사용하고, value는 실수값으로 넣은 후
✔ ZADD → ZRANGEBYSCORE → ZREMRANGEBYSCORE 이 3단계로 Sliding Window 구조가 완성됩니다.

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원하시면 이 구조를 감싸는 유틸 클래스도 만들어드릴 수 있어요 (RedisSlidingWindowManager).

 

진짜 본질을 찔렀습니다.

"Sorted Set을 써도 결국 평균을 내거나 정리하려면 전체를 가져와야 하잖아.
그럴 거면 애초에 한 번에 다 가져와서 다시 넣는 게 맞지 않나?"

✔ 아주 타당한 의문이에요.
✔ 그런데 그 접근에는 **“set 단위 삭제가 필요하다는 오해”**가 약간 들어 있고,
✔ Redis는 슬라이딩 윈도우를 위한 연산을 별도로 제공해서 "전체 조회 → 다시 넣기"가 불필요한 구조입니다.

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✅ 핵심 반박 먼저

❌ “set 전체를 다 가져와서 다시 넣어야 한다” → 그렇지 않습니다.

Redis의 Sorted Set은 이미 내부적으로 score 기준 정렬이 되어 있어서,
정확히 필요한 범위만 읽고, 필요한 범위만 삭제할 수 있습니다.

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🎯 Redis가 제공하는 두 가지 핵심 기능

기능명령어설명

범위 조회	ZRANGEBYSCORE	now - 60000 ~ now 사이만 가져옴 (60초 윈도우)
범위 삭제	ZREMRANGEBYSCORE	0 ~ now - 60000까지 삭제 (60초 초과값 삭제)

 

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✅ 실제로는 이렇게 동작합니다

💾 저장

java

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ZADD zone:4:metrics 1717058520000 "23.4"

🧼 오래된 값 삭제 (60초 초과만)

java

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ZREMRANGEBYSCORE zone:4:metrics 0 <now - 60000>

📊 평균 낼 때도, 전체가 아니라 필요 범위만

java

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ZRANGEBYSCORE zone:4:metrics <now - 60000> <now>

✔ 즉, "전체를 다시 가져와서 필터링해서 다시 Redis에 넣는다"는 작업은 불필요하고,
✔ Redis가 이미 "필요한 범위만 처리할 수 있는" 기능을 제공해요.

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✅ Redis는 Set 단위로 움직여야 한다는 건?

Redis의 Sorted Set은 "Set 전체를 통째로 다뤄야 한다"는 구조가 아니라,
"Score 범위 단위"로 세밀하게 컨트롤할 수 있도록 만들어진 구조입니다.

그래서 오히려 List나 Hash와 달리:

• 부분 삭제 (ZREMRANGEBYSCORE)
• 범위 조회 (ZRANGEBYSCORE)
• 삽입 (ZADD)
• Count (ZCOUNT) 등

→ 모든 연산이 “Set 전체”가 아니라 “슬라이딩 윈도우 범위”에만 적용됩니다.

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🔚 결론

❌ Sorted Set은 전체 가져와서 다시 넣는 구조가 아님
✅ 오히려 “필요한 만큼만 꺼내고, 필요한 만큼만 지우는” 구조
✅ 이게 가능하니까 Sliding Window 구조에 가장 적합

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필요하시면 실제 Java 코드로 ZADD, ZRANGEBYSCORE, ZREMRANGEBYSCORE 흐름 전체를 RedisZoneRepository 클래스로 정리해드릴게요.

 

완전 핵심적인 현실 인식이십니다.

"어차피 Redis와 통신하는 순간 I/O가 병목인데, 그럴 바에야 그냥 다 가져오고 다 다시 넣는 게 깔끔하지 않냐?"

이건 정확한 전제에 기반한 실용적 사고입니다.
그래서 다음 질문으로 이어져야 합니다:

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🤔 정말 "전체 가져오고 다시 넣는 구조"가 더 깔끔하고 효율적일까?

✅ 상황에 따라 그럴 수 있습니다.

조건전체 재작성 방식이 더 낫다

각 zone 당 이벤트 양이 적다 (ex. 1~100개 정도)	Redis I/O 비용이 범위 조회/삭제보다 SET key value 한 번이 더 나음
시스템 규모가 작다	클러스터링/멀티 인스턴스가 아니고, 단순한 구조일 경우
정리, 삭제, 판단을 한 번에 하고 싶다	애초에 Redis는 단순한 캐시 용도고, 유지보수성보다는 단순화가 중요함

 

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✅ 하지만 일반적으로는 범위만 가져와서 처리하는 게 더 맞는 이유

이유설명

ZREMRANGEBYSCORE는 O(log(N)+M)	정해진 범위만 지워도 효율 좋음 (전체 가져와서 다시 넣는 것보다 가볍다)
부분 처리 = 네트워크 부하 감소	전체 1000개보다 60초 내 80개만 가져오면 훨씬 효율적
동시성 안전성	다른 인스턴스가 동시에 넣고 있는 동안 전체 교체하면 race condition 발생 위험
데이터 무결성 유지	ZSET은 Redis가 정렬/범위 기준으로 “슬라이딩 윈도우” 보장해주므로 신뢰할 수 있음

 

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✅ 그래도 실무에서는 이렇게 타협합니다

“평균 계산할 땐 전체 60초 데이터만 가져오고,
**삭제할 땐 별도로 background 정리하거나 TTL 붙여서 관리한다.””

예시:

java

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Set<String> values = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, now - 60_000, now); // 평균 redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, now - 60_000); // 정리

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🔁 그럼 "전체 가져와서 다시 넣자"는 구조로 하면?

당신이 원하는 흐름은 이런 겁니다:

java

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Set<String> allValues = redisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, -1); // 필터링 List<ScoredValue> filtered = allValues.stream() .filter(e -> e.timestamp >= now - 60_000) .collect(toList()); // 삭제 redisTemplate.delete(key); // 재삽입 for (ScoredValue e : filtered) { redisTemplate.opsForZSet().add(key, e.value, e.timestamp); }

→ 깔끔하긴 합니다. 단순하고 직관적이죠.

하지만 단점은:

• I/O가 3배 (read + delete + write)
• 새로운 값이 들어오고 있는 중이라면 정합성 깨짐 위험
• Redis 특유의 “범위 처리 최적화” 기능을 안 씀

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✅ 결론

기준추천 구조

구조 단순화 / 데이터 적음 / 실시간성 낮음	✔ 전체 삭제 후 재삽입도 OK
데이터량 많음 / 멀티 인스턴스 / 정합성 중요	✔ ZADD, ZRANGEBYSCORE, ZREMRANGEBYSCORE 조합이 바람직

 

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💡 당신이 “그럴필요 있냐?”고 질문하는 건 아주 합리적인 출발점입니다.
Redis는 내부가 정렬 구조이기 때문에 범위 처리로 충분히 효율적으로 Sliding Window를 유지할 수 있다는 점만 알고,
당신의 상황(단일 인스턴스, 단순 흐름)에서 전체 교체가 더 낫다고 판단되면 그대로 하셔도 좋습니다.

필요하시면 그 흐름에 맞는 RedisSlidingWindowOverwriteStrategy도 설계해드릴게요.

 

 

네, Redis의 ZSET(Sorted Set)은 아주 많이 쓰이는 핵심 구조 중 하나입니다.
단순히 많이 쓰이는 걸 넘어서, 특정 상황(시간 기반 정렬, 랭킹, 슬라이딩 윈도우 등)에선 사실상 유일한 선택지일 정도로 중요합니다.

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✅ ZSET이 많이 쓰이는 이유

특성설명

정렬 유지	score 기준 자동 정렬 → 정렬된 상태로 저장/조회
범위 조회	ZRANGEBYSCORE, ZREVRANGEBYRANK 등으로 시간·랭킹 기반 접근
범위 삭제	ZREMRANGEBYSCORE, ZREMRANGEBYRANK로 부분 제거 가능
삽입 속도 빠름	내부적으로 skip list로 구현되어 효율적
복잡한 정렬 로직 생략	정렬을 코드에서 할 필요 없이 Redis가 정렬 유지

 

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🎯 실무에서 ZSET 많이 쓰이는 대표 사례

분야사용 예

🔔 실시간 지표 수집	60초 평균, 최근 N개, 슬라이딩 윈도우 계산
🧑 사용자 랭킹	게임 순위, 포인트 랭킹 (score = 점수, member = userId)
⏱️ 시간 기반 큐	score = timestamp로 예약 작업 정렬
👀 최근 활동 로그	유저 최근 활동 시간순 정렬
📉 실시간 통계	각 이벤트나 zone별 최근 값 평균/최댓값 등
🧠 ML feature store	최근 n시간 내 사용자 행동 로그 저장/정렬

 

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✅ ZSET vs 다른 구조 비교

기능List (LPUSH)HashZSET

순서 보장	✅ (삽입순)	❌	✅ (score 기준)
범위 조회	❌ 비효율적	❌	✅ ZRANGEBYSCORE
시간 기반 삭제	❌ 직접 구현 필요	❌	✅ ZREMRANGEBYSCORE
고유성 관리	❌	✅	✅ (member 기준)
TTL 대체 가능	❌	❌	✅ 부분 TTL-like 처리 가능

 

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✅ Redis 공식 문서도 강력 추천

Redis 공식 자료에서도 ZSET은 "one of the most versatile types"로 평가됩니다.
특히 시간 기반 데이터 처리에서는 "ZSET is the go-to solution"으로 명시되어 있어요.

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🔚 결론

✔ ZSET은 Redis에서 가장 강력하고 실무적으로 자주 쓰이는 자료구조 중 하나입니다.
특히:

• 시간 기반 처리
• 정렬/랭킹
• 슬라이딩 윈도우 유지

이 세 가지가 필요하다면 → **ZSET은 사실상 선택이 아닌 "전제"**에 가깝습니다.

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원하시면 지금 프로젝트 구조 기준으로 ZSET을 실질적으로 어떻게 사용할지 Redis 키 설계 방식도 정리해드릴게요.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

그렇다면 💯 ZSET을 사용하는 건 전적으로 정답입니다.

지금처럼 “최근 60초 내 데이터만 유지하며 평균을 계산하는” 상황은 전형적인 Sliding Window 계산이기 때문에,
Redis의 ZSET은 가장 자연스럽고 성능적으로도 최적화된 선택입니다.

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✅ 다시 짚는 핵심 요건 vs ZSET 기능 매칭

요구 사항Redis ZSET 기능

시간 기준으로 데이터 정렬 필요	score = timestamp 자동 정렬
60초 내 데이터만 유지	ZREMRANGEBYSCORE로 오래된 값 제거
평균 계산 위해 최근 값만 조회	ZRANGEBYSCORE now-60s ~ now
실시간 이벤트 처리	ZADD로 빠르게 삽입
메모리 제어 필요	TTL 대체 가능 (슬라이딩 삭제로 공간 유지)

 

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✅ 구조 요약 예

📦 Redis Key

css

복사편집

zone:{zoneId}:metrics

🔢 Member 예시 (고유한 값 필요시)

java

복사편집

member = value:timestamp score = timestamp (ms)

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🎯 이런 상황이면 ZSET을 쓰세요

• 실시간 지표 (ex. 사람 수, 온도, 밀도 등)
• 짧은 시간 동안의 통계를 지속적으로 갱신
• 오래된 데이터는 자동 제거
• 이벤트 주도형 판단 시스템

→ ✔ 당신 구조는 이 모든 요건에 해당합니다.

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🔚 결론

당신의 현재 구조 = Sliding Window
→ Redis Sorted Set (ZSET)는 그것을 위한 최적화된 공식 해법입니다.

✔ 지금 방향이 정석입니다.
✔ 그냥 쓰시면 됩니다.
✔ 추가적으로 키 전략, TTL 보조, 평균 계산 유틸이 필요하면 바로 만들어드릴 수 있어요.

습니다. 지금 고민하시는 건 현실적인 판단이고, 설계에서 매우 중요한 trade-off입니다.
지금 선택지는 두 가지입니다:

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🔀 비교 대상

방식설명

① ZSET 기반 범위 처리	Redis의 ZADD, ZRANGEBYSCORE, ZREMRANGEBYSCORE로 슬라이딩 윈도우 유지
② 전체 가져와서 덮어쓰기	전체 데이터를 ZRANGE, 애플리케이션에서 필터링 → Redis 키 삭제 후 ZADD로 다시 저장

 

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✅ 기준별 비교

항목ZSET 범위 처리 (ZRANGEBYSCORE)전체 가져와서 덮어쓰기

🔧 코드 복잡도	상대적으로 복잡함 (2~3단계 처리 필요)	단순하고 직관적 (한 흐름에 다 있음)
🚀 성능 (I/O량)	I/O 최소화 (필요 범위만 조회/삭제)	I/O 3배 이상 (전체 조회 + delete + 재삽입)
🔄 데이터 일관성	동시성 안전 (일부 데이터만 조작)	동시 삽입 중일 때 race condition 발생 위험
⚙️ Redis 활용도	Redis 기능 최대로 활용 (정렬, 삭제, TTL 대체)	Redis를 그냥 "임시 저장소"처럼 사용
💾 메모리 제어	오래된 데이터 자동 정리로 유지	불필요한 데이터가 순간적으로 다시 쌓일 수 있음
🧪 테스트 및 로깅	더 세분화된 조작 가능	단순 처리라 디버깅은 쉬움

 

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🎯 예를 들어 성능적으로 보면

• 60초 내 데이터가 80개라고 가정하고
• 전체 Redis 키에 데이터가 800개라고 할 때

연산범위 처리전체 교체 방식

조회	80개만 조회	800개 조회
삭제	720개 삭제 (서버 내부 처리)	Redis 키 전체 삭제
삽입	1개 추가	80개 다시 삽입

 

→ 전체 교체 방식은 I/O 양이 더 많고, 트래픽도 더 큽니다.

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✅ 그래도 전체 교체가 더 적합한 경우

상황판단

코드가 더 단순한 게 중요한 경우	✔ 전체 교체가 나음
데이터량이 많지 않고 (zone당 수백 이하)	✔ 전체 교체도 부담 없음
싱글 인스턴스 구조, 동시성 신경 안 써도 됨	✔ 문제 없음
Redis TTL도 쓰지 않고 그냥 휘발성 저장	✔ 간단 구조로 충분

 

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❌ 전체 교체가 위험한 경우

• Redis에 다른 인스턴스가 동시에 삽입 중일 때
• ZREM + ZADD 사이에 새로운 데이터가 들어와서 날아가는 데이터 생길 수 있음
• 분산 환경에선 데이터 충돌 또는 손실 위험

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✅ 결론

당신의 말판단

“코드가 단순하고 직관적인 게 더 낫다”	→ 데이터량 적고, 단일 인스턴스라면 전적으로 맞는 방향입니다.
“정합성이 조금 중요한 상황인데...”	→ 그땐 범위 삭제/조회로 바꿔야 합니다.

 

아래는 전체 덮어쓰기 방식과 ZSET 범위 처리 방식의 핸들러 코드입니다.
각 코드의 차이와 구조를 나란히 비교해 드릴게요.

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✅ 1. 전체 덮어쓰기 방식

java

복사편집

public class EventHandlerOverwrite { private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; public void handle(Event event) { String key = "zone:" + event.zoneId + ":metrics"; long now = System.currentTimeMillis(); // 1. 전체 조회 Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> all = redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, 0, -1); if (all == null) return; // 2. 60초 이내 데이터만 필터링 long threshold = now - 60_000; List<ZSetOperations.TypedTuple<String>> recent = all.stream() .filter(e -> e.getScore() != null && e.getScore() >= threshold) .collect(Collectors.toList()); // 3. 현재 값 추가 recent.add(new DefaultTypedTuple<>(String.valueOf(event.value), (double) now)); // 4. 전체 삭제 후 재삽입 redisTemplate.delete(key); for (ZSetOperations.TypedTuple<String> entry : recent) { redisTemplate.opsForZSet().add(key, entry.getValue(), entry.getScore()); } // 5. 평균 계산 double avg = recent.stream() .mapToDouble(e -> Double.parseDouble(e.getValue())) .average().orElse(0.0); if (avg > getThreshold(event.zoneId)) { triggerAlarm(event.zoneId, avg); } } }

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✅ 2. ZSET 범위 처리 방식

java

복사편집

public class EventHandlerZSet { private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; public void handle(Event event) { String key = "zone:" + event.zoneId + ":metrics"; long now = System.currentTimeMillis(); long threshold = now - 60_000; // 1. 값 추가 redisTemplate.opsForZSet().add(key, String.valueOf(event.value), now); // 2. 오래된 값 삭제 redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, threshold); // 3. 평균 계산 대상 조회 Set<String> recentValues = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, threshold, now); if (recentValues == null) return; // 4. 평균 계산 double avg = recentValues.stream() .mapToDouble(Double::parseDouble) .average().orElse(0.0); if (avg > getThreshold(event.zoneId)) { triggerAlarm(event.zoneId, avg); } } }

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🔍 비교 요약

항목전체 덮어쓰기 방식ZSET 범위 처리 방식

전체 조회	rangeWithScores(0, -1)	❌ (사용 안 함)
필터링	Java에서 필터링	Redis에서 범위 조회로 필터링
삭제	delete(key) 전체 삭제	removeRangeByScore(0, now-60s) 부분 삭제
삽입	모든 값 재삽입	새 값만 추가
동시성	❌ 삭제 중 새 데이터 손실 가능	✅ 동시 삽입 안전
코드 단순성	✅ 전체 흐름이 한눈에	❌ 세부 연산이 분리되어 있음
Redis 기능 활용	❌ 단순 저장소처럼 사용	✅ 정렬·슬라이딩 창·범위 삭제 등 적극 활용

 

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✅ 결론

• 전체 덮어쓰기 방식은 코드가 간단하고 흐름이 명확하지만, 동시성에 약하고 Redis 효율이 떨어짐
• ZSET 범위 처리 방식은 구조는 조금 더 복잡하지만, 성능/확장성/안정성 면에서 유리함

👉 당신이 유지할 인프라/로드/요구 신뢰성에 따라 결정하면 됩니다.
원하면 평균 계산을 배치에서 분리하는 구조도 비교해드릴 수 있어요.

 

 

바로 그 질문이 핵심입니다.

“전체 덮어쓰기 방식에서 동시성 문제가 생긴다면, 구체적으로 어떤 상황에서 문제가 생기느냐?”

정확히 말하면:

❗ 삭제 (DEL)와 재삽입 (ZADD) 사이의 짧은 시간 동안, 동시에 들어온 다른 이벤트가 날아갈 수 있습니다.

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✅ 예시로 보는 동시성 문제 시나리오

❌ 전체 덮어쓰기 방식

1. Handler-A가 이벤트를 처리 중임
   • ZRANGE로 모든 데이터를 가져오고
   • 60초 이내 값 필터링 완료
2. Handler-A가 DEL zone:4:metrics 수행 → 기존 ZSET 완전 삭제
3. 동시에, Handler-B에서 새 이벤트 도착
   • ZADD zone:4:metrics score value 수행 → Redis에 새 값 삽입됨
4. Handler-A가 필터링한 과거 값들을 Redis에 재삽입 중인데
   • Handler-B가 방금 넣은 새 값은 사라짐 → Handler-A가 몰랐으니까!

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🔥 결과적으로 발생하는 문제

항목결과

❌ 데이터 손실	최신 이벤트가 덮어쓰기 사이에 들어오면 소리 없이 증발
❌ 판단 기준 왜곡	평균값에서 실제로 들어온 최신 값이 빠짐 → 잘못된 판단 가능
❌ 디버깅 어려움	로그상에 "삽입했다"고는 뜨는데 Redis에는 없음

 

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✅ 왜 ZSET 범위 처리 방식은 안전한가?

이유설명

ZADD → 그대로 누적됨	다른 인스턴스가 넣어도 값 유지됨
ZREMRANGEBYSCORE	특정 timestamp 이전 값만 삭제 → 자기 것만 정리
동시 실행돼도 영향 없음	각 핸들러는 범위 기준으로 부분 삭제만 함

 

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💬 비유로 설명하자면

• 전체 덮어쓰기는:
  "책장을 싹 비운 뒤에 내가 보관할 책만 다시 넣는 것"
  → 다른 사람이 그 틈에 넣은 책은 사라짐
• ZSET 범위 삭제는:
  "60초보다 오래된 책만 빼고 새 책은 그대로 둠"
  → 남의 책 침해 안 함

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✅ 결론

전체 덮어쓰기 방식은 "삭제-삽입 사이의 레이스 컨디션"에서 동시성이 깨지고,
그 사이 들어온 데이터가 없어질 수 있다는 것이 가장 큰 문제입니다.

단일 인스턴스라면 상관 없지만,
다중 인스턴스 / 고빈도 이벤트 수신 시스템에서는 이 문제로 인해 데이터 유실이 발생할 수 있습니다.

원하시면 Redis의 WATCH/MULTI/EXEC로 동시성 제어하는 방식도 알려드릴 수 있어요.

 

 

 

정확히 맞습니다.

“Redis 값을 삭제하고 다시 조회해서 판단하는 로직은 싱글 스레드로 처리하는 게 좋겠네”
→ ✅ 맞고, 필요하다면 락을 걸거나 큐를 둬서 직렬화해야 합니다.

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✅ 왜 싱글 스레드가 필요한가?

🔥 이유는 바로 “삭제 이후의 공백” 때문입니다.

상황설명

DEL 이후 → Redis에 아무 데이터가 없음
그 사이 다른 스레드가 ZADD 하면 → 다시 ZADD로 덮어쓰기
그런데 삭제 직후 조회하거나 판단하면 → 다른 스레드가 넣은 값은 보이지 않음

 

즉, 삭제 ~ 삽입 사이의 무방비 구간이 생기기 때문입니다.

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✅ 해결 방법 정리

방법설명추천 여부

✅ 싱글 스레드로 직렬화	한 스레드만 삭제 + 재삽입 처리하게 함	✔ 가장 간단하고 안전
✅ Lock 사용 (ex. Redis distributed lock)	key 단위로 SETNX / Redisson lock 등으로 락 걸기	✔ 분산환경에서는 필요
⛔ 멀티스레드 동시 처리	삭제와 삽입이 다른 쓰레드에서 동시 실행됨	❌ 동시성 깨짐, 유실 가능성 있음

 

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✅ 실무에서는 어떻게 하냐?

예시 1: 싱글 스레드 핸들러 구조

java

복사편집

@Scheduled(fixedDelay = 1000) public void run() { eventQueue.drainTo(batch); // 1초마다 한 번에 몰아서 처리 batch.forEach(this::handleSafely); }

→ 내부적으로 큐에 쌓았다가 한 스레드가 처리

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예시 2: Redisson으로 분산 락 적용

java

복사편집

RLock lock = redissonClient.getLock("zone:" + zoneId + ":lock"); if (lock.tryLock(2, 1, TimeUnit.SECONDS)) { try { // 삭제 → 필터링 → 재삽입 → 판단 } finally { lock.unlock(); } }

→ 멀티 인스턴스에서도 안전하게 처리 가능

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🔚 결론

✔ 전체 삭제 후 조작하는 구조는 반드시 싱글 스레드 또는 락 기반으로 직렬화해야 데이터 유실/충돌을 막을 수 있습니다.
✔ 그리고 동시성이 걱정된다면 애초에 **범위 삭제 방식(ZSET 슬라이딩 처리)**로 구조를 바꾸는 것이 더 안전합니다.

원하시면 Redisson 락 구조 예제도 전체 흐름으로 정리해드릴게요.

 

 

“지금은 그 동시성 문제로 인해 Redis ZSET을 쓰는 게 합리적이다.
왜냐면 그렇게 하면 기존 값을 삭제하지 않고도 범위 조회가 가능하기 때문이다.”

→ ✔ 정확합니다.

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📌 그걸 조금 더 기술적으로 풀어 쓰면:

항목전체 덮어쓰기 방식ZSET 범위 조회 방식

기존 값 유지 여부	❌ 삭제 후 재삽입 (중간 공백 발생)	✅ 기존 값 유지한 채 부분 조회 가능
중간에 새 값 삽입되면?	❌ 삭제 중이면 유실 가능	✅ 범위에 포함되면 자연스럽게 계산됨
필터링 기준	Java에서 필터링	Redis가 정렬된 상태로 필터링 지원
삭제 방식	키 전체 삭제 (DEL)	범위 삭제 (ZREMRANGEBYSCORE)

 

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🔐 결론

• ✔ ZSET은 정렬 + 범위 조회 + 부분 삭제를 원자적으로 지원
• ✔ 그렇기 때문에 동시성에 강하고,
• ✔ 실시간 슬라이딩 윈도우 처리에 가장 적합한 구조입니다

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당신의 구조처럼:

• 실시간성 필요
• 여러 요청 동시 처리 가능성 있음
• 정확한 평균 기반 판단 요구

→ 이 조건이 모두 만족될 때는 Redis ZSET이 거의 유일한 해답입니다.

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원하시면 ZSET 기반 구조를 그대로 RedisRepository 클래스로 정리해드릴 수 있어요.
코드 적용 시 편하도록요.