React experimental_cache 구현: 함수 결과 캐싱 마스터하기

React는 개발자가 더 효율적이고 성능이 뛰어난 애플리케이션을 구축할 수 있도록 새로운 기능과 개선 사항을 지속적으로 도입하고 있습니다. 현재 실험적인 기능 중 하나인 experimental_cache API는 함수의 결과값을 캐싱하는 메커니즘을 제공하여, 특히 React 서버 컴포넌트(RSC) 및 데이터 가져오기 시나리오에서 성능을 크게 향상시킵니다. 이 글에서는 experimental_cache를 효과적으로 이해하고 구현하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

함수 결과 캐싱 이해하기

함수 결과 캐싱, 즉 메모이제이션은 함수 호출의 결과를 입력 인수를 기반으로 저장하는 기법입니다. 동일한 함수가 동일한 인수로 다시 호출될 때, 함수를 다시 실행하는 대신 캐시된 결과가 반환됩니다. 이는 특히 계산량이 많은 연산이나 외부 데이터 소스에 의존하는 함수의 실행 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다.

React에서 함수 결과 캐싱은 특히 다음과 같은 경우에 유용할 수 있습니다:

• 데이터 가져오기: API 호출 결과를 캐싱하면 중복 네트워크 요청을 방지하여 지연 시간을 줄이고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
• 고비용 연산: 복잡한 계산 결과를 캐싱하면 불필요한 처리를 방지하여 리소스를 확보하고 응답성을 향상시킬 수 있습니다.
• 렌더링 최적화: 컴포넌트 내에서 사용되는 함수의 결과값을 캐싱하면 불필요한 리렌더링을 방지하여 더 부드러운 애니메이션과 상호 작용을 유도할 수 있습니다.

React의 experimental_cache 소개

React의 experimental_cache API는 함수 결과 캐싱을 구현하는 내장 방법을 제공합니다. React 서버 컴포넌트 및 use 훅과 원활하게 작동하도록 설계되어 효율적인 데이터 가져오기 및 서버 측 렌더링을 가능하게 합니다.

중요 참고 사항: 이름에서 알 수 있듯이 experimental_cache는 아직 실험적인 기능입니다. 즉, 향후 React 버전에서 API가 변경될 수 있습니다. 최신 React 문서를 주시하고 잠재적인 호환성 변경에 대비하는 것이 중요합니다.

experimental_cache 기본 사용법

experimental_cache 함수는 함수를 입력으로 받아 원본 함수의 결과값을 캐싱하는 새로운 함수를 반환합니다. 간단한 예제를 통해 이를 설명해 보겠습니다:

import { experimental_cache } from 'react';

async function fetchUserData(userId) {
  // API에서 데이터를 가져오는 것을 시뮬레이션
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
  return { id: userId, name: `User ${userId}` };
}

const cachedFetchUserData = experimental_cache(fetchUserData);

async function MyComponent({ userId }) {
  const userData = await cachedFetchUserData(userId);
  return (
    <div>
      <p>User ID: {userData.id}</p>
      <p>User Name: {userData.name}</p>
    </div>
  );
}

이 예제에서:

1. 'react'에서 experimental_cache를 가져옵니다.
2. API에서 사용자 데이터를 가져오는 것을 시뮬레이션하는 비동기 함수 fetchUserData를 정의합니다. 이 함수에는 네트워크 지연 시간을 나타내는 시뮬레이션 지연이 포함됩니다.
3. fetchUserData를 experimental_cache로 래핑하여 캐시된 버전인 cachedFetchUserData를 생성합니다.
4. MyComponent 내에서 cachedFetchUserData를 호출하여 사용자 데이터를 검색합니다. 특정 userId로 이 함수가 처음 호출되면 원본 fetchUserData 함수가 실행되고 결과가 캐시에 저장됩니다. 동일한 userId로 후속 호출하면 네트워크 요청을 피하고 즉시 캐시된 결과가 반환됩니다.

React 서버 컴포넌트 및 `use` 훅과 통합

experimental_cache는 React 서버 컴포넌트(RSC) 및 use 훅과 함께 사용할 때 특히 강력합니다. RSC를 사용하면 서버에서 코드를 실행하여 성능과 보안을 향상시킬 수 있습니다. use 훅을 사용하면 데이터가 가져와지는 동안 컴포넌트를 일시 중지할 수 있습니다.

import { experimental_cache } from 'react';
import { use } from 'react';

async function fetchProductData(productId) {
  // 데이터베이스에서 제품 데이터를 가져오는 것을 시뮬레이션
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 300));
  return { id: productId, name: `Product ${productId}`, price: Math.random() * 100 };
}

const cachedFetchProductData = experimental_cache(fetchProductData);

function ProductDetails({ productId }) {
  const product = use(cachedFetchProductData(productId));

  return (
    <div>
      <h2>{product.name}</h2>
      <p>Price: ${product.price.toFixed(2)}</p>
    </div>
  );
}

export default ProductDetails;

이 예제에서:

1. 제품 데이터 가져오기를 시뮬레이션하기 위해 비동기 함수 fetchProductData를 정의합니다.
2. fetchProductData를 experimental_cache로 래핑하여 캐시된 버전을 생성합니다.
3. ProductDetails 컴포넌트(React 서버 컴포넌트여야 함) 내에서 use 훅을 사용하여 캐시된 함수에서 제품 데이터를 검색합니다.
4. use 훅은 데이터가 가져와지는 동안(또는 캐시에서 검색되는 동안) 컴포넌트를 일시 중지합니다. React는 데이터가 사용 가능해질 때까지 로딩 상태를 자동으로 처리합니다.

RSC 및 use와 함께 experimental_cache를 사용하면 서버에서 데이터를 캐시하고 불필요한 네트워크 요청을 방지하여 상당한 성능 향상을 달성할 수 있습니다.

캐시 무효화

많은 경우, 기본 데이터가 변경될 때 캐시를 무효화해야 합니다. 예를 들어, 사용자가 프로필 정보를 업데이트하면 캐시된 사용자 데이터를 무효화하여 업데이트된 정보가 표시되도록 해야 합니다.

experimental_cache 자체는 캐시 무효화를 위한 기본 메커니즘을 제공하지 않습니다. 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 자체 전략을 구현해야 합니다.

일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다:

• 수동 무효화: 캐시된 함수를 재설정하는 별도의 함수를 만들어 캐시를 수동으로 지울 수 있습니다. 여기에는 전역 변수 또는 더 정교한 상태 관리 솔루션을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 시간 기반 만료: 캐시된 데이터에 대해 TTL(Time-To-Live)을 설정할 수 있습니다. TTL이 만료되면 캐시가 무효화되고 함수에 대한 다음 호출은 원본 함수를 다시 실행합니다.
• 이벤트 기반 무효화: 특정 이벤트(예: 데이터베이스 업데이트 또는 사용자 작업)가 발생할 때 캐시를 무효화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 이러한 이벤트를 감지하고 응답하는 메커니즘이 필요합니다.

수동 무효화의 예는 다음과 같습니다:

import { experimental_cache } from 'react';

let cacheKey = 0; // 전역 캐시 키

async function fetchUserProfile(userId, key) {
    console.log("Fetching user profile (Key: " + key + ")"); // 디버그 로그
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 200));
    return { id: userId, name: `Profile ${userId}`, cacheKey: key };
}

let cachedFetchUserProfile = experimental_cache(fetchUserProfile);

function invalidateCache() {
    cacheKey++; // 전역 캐시 키 증가
    // 캐시를 효과적으로 재설정하는 캐시된 함수 재생성.
    cachedFetchUserProfile = experimental_cache(fetchUserProfile);
}


async function UserProfile({ userId }) {
    const profile = await cachedFetchUserProfile(userId, cacheKey);

    return (
        <div>
            <h2>User Profile</h2>
            <p>ID: {profile.id}</p>
            <p>Name: {profile.name}</p>
            <p>Cache Key: {profile.cacheKey}</p>
            <button onClick={invalidateCache}>Update Profile</button>
        </div>
    );
}

이 예제에서는 "Update Profile" 버튼을 클릭하면 invalidateCache가 호출되어 전역 cacheKey를 증가시키고 캐시된 함수를 다시 생성합니다. 이렇게 하면 cachedFetchUserProfile에 대한 다음 호출에서 원본 fetchUserProfile 함수를 다시 실행하도록 강제합니다.

중요: 애플리케이션의 요구 사항에 가장 적합한 무효화 전략을 선택하고 잠재적인 성능 및 데이터 일관성 영향에 대해 신중하게 고려하십시오.

고려 사항 및 모범 사례

experimental_cache를 사용할 때는 다음 고려 사항 및 모범 사례를 염두에 두는 것이 중요합니다.

• 캐시 키 선택: 캐시 키를 결정하는 인수를 신중하게 선택하십시오. 캐시 키는 캐싱되는 데이터를 고유하게 식별해야 합니다. 단일 인수가 충분하지 않은 경우 여러 인수의 조합을 사용하는 것을 고려하십시오.
• 캐시 크기: experimental_cache API는 캐시 크기를 제한하는 기본 메커니즘을 제공하지 않습니다. 대량의 데이터를 캐싱하는 경우 메모리 문제를 방지하기 위해 자체 캐시 제거 전략을 구현해야 할 수 있습니다.
• 데이터 직렬화: 캐싱되는 데이터가 직렬화 가능한지 확인하십시오. experimental_cache API는 저장용으로 데이터를 직렬화해야 할 수 있습니다.
• 오류 처리: 데이터 가져오기에 실패하거나 캐시를 사용할 수 없는 상황을 정상적으로 처리하기 위해 적절한 오류 처리를 구현하십시오.
• 테스트: 캐싱 구현이 올바르게 작동하고 캐시가 적절하게 무효화되는지 확인하기 위해 철저히 테스트하십시오.
• 성능 모니터링: 애플리케이션의 성능을 모니터링하여 캐싱의 영향을 평가하고 잠재적인 병목 현상을 식별하십시오.
• 전역 상태 관리: 서버 컴포넌트에서 사용자별 데이터를 다루는 경우(예: 사용자 기본 설정, 장바구니 내용), 캐싱이 다른 사용자가 서로의 데이터를 보는 방식에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 고려하십시오. 데이터 누출을 방지하기 위해 적절한 보호 조치를 구현하십시오. 캐시 키에 사용자 ID를 포함하거나 서버 측 렌더링에 특화된 전역 상태 관리 솔루션을 사용하는 것이 좋습니다.
• 데이터 돌연변이: 돌연변이가 발생할 수 있는 데이터를 캐싱할 때는 극도로 주의하십시오. 오래되거나 잘못된 정보를 제공하지 않도록 기본 데이터가 변경될 때마다 캐시를 무효화해야 합니다. 이는 다른 사용자 또는 프로세스에서 수정할 수 있는 데이터의 경우 특히 중요합니다.
• 서버 액션 및 캐싱: 컴포넌트에서 직접 서버 측 코드를 실행할 수 있는 서버 액션도 캐싱의 이점을 누릴 수 있습니다. 서버 액션이 계산적으로 비용이 많이 드는 작업을 수행하거나 데이터를 가져오는 경우, 결과값을 캐싱하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 그러나 특히 서버 액션이 데이터를 수정하는 경우 무효화 전략에 유의하십시오.

experimental_cache의 대안

experimental_cache는 함수 결과 캐싱을 구현하는 편리한 방법을 제공하지만, 고려할 수 있는 대안적인 접근 방식이 있습니다:

• 메모이제이션 라이브러리: memoize-one 및 lodash.memoize와 같은 라이브러리는 사용자 지정 캐시 키, 캐시 제거 정책 및 비동기 함수 지원을 포함하여 더 고급 메모이제이션 기능을 제공합니다.
• 사용자 지정 캐싱 솔루션: Map과 같은 데이터 구조나 node-cache와 같은 전용 캐싱 라이브러리(서버 측 캐싱용)를 사용하여 자체 캐싱 솔루션을 구현할 수 있습니다. 이 접근 방식은 캐싱 프로세스에 대한 더 많은 제어를 제공하지만 구현 노력이 더 많이 필요합니다.
• HTTP 캐싱: API에서 가져온 데이터의 경우 Cache-Control 헤더와 같은 HTTP 캐싱 메커니즘을 활용하여 브라우저와 CDN이 응답을 캐시하도록 지시합니다. 이는 네트워크 트래픽을 크게 줄이고 특히 정적 또는 자주 업데이트되지 않는 데이터에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.

실제 예제 및 사용 사례

다음은 experimental_cache(또는 유사한 캐싱 기법)가 매우 유익할 수 있는 실제 예제 및 사용 사례입니다:

• 전자 상거래 제품 카탈로그: 제품 세부 정보(이름, 설명, 가격, 이미지)를 캐싱하면 특히 대규모 카탈로그를 다룰 때 전자 상거래 웹 사이트의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 블로그 게시물 및 기사: 블로그 게시물 및 기사를 캐싱하면 데이터베이스의 부하를 줄이고 독자를 위한 브라우징 경험을 개선할 수 있습니다.
• 소셜 미디어 피드: 사용자 피드 및 타임라인을 캐싱하면 중복 API 호출을 방지하고 소셜 미디어 애플리케이션의 응답성을 향상시킬 수 있습니다.
• 금융 데이터: 실시간 주가 또는 환율을 캐싱하면 금융 데이터 제공업체의 부하를 줄이고 금융 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 매핑 애플리케이션: 지도 타일 또는 지오코딩 결과를 캐싱하면 매핑 애플리케이션의 성능을 향상시키고 지도 서비스 사용 비용을 줄일 수 있습니다.
• 국제화(i18n): 다른 로케일에 대한 번역된 문자열을 캐싱하면 중복 조회를 방지하고 다국어 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 개인화된 추천: 개인화된 제품 또는 콘텐츠 추천을 캐싱하면 추천 생성의 계산 비용을 줄이고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 스트리밍 서비스는 사용자의 시청 기록을 기반으로 영화 추천을 캐시할 수 있습니다.

결론

React의 experimental_cache API는 함수 결과 캐싱을 구현하고 React 애플리케이션의 성능을 최적화하는 강력한 방법을 제공합니다. 기본 사용법을 이해하고, React 서버 컴포넌트 및 use 훅과 통합하고, 캐시 무효화 전략을 신중하게 고려하면 애플리케이션의 응답성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 실험적인 API이므로 최신 React 문서를 계속 확인하고 잠재적인 변경에 대비해야 합니다. 이 글에서 설명한 고려 사항 및 모범 사례를 따르면 experimental_cache를 효과적으로 활용하여 훌륭한 사용자 경험을 제공하는 고성능 React 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

experimental_cache를 탐색하면서 애플리케이션의 특정 요구 사항을 고려하고 요구 사항에 가장 적합한 캐싱 전략을 선택하십시오. 프로젝트에 가장 적합한 접근 방식을 찾기 위해 실험하고 대안적인 캐싱 솔루션을 탐색하는 것을 두려워하지 마십시오. 신중한 계획과 구현을 통해 함수 결과 캐싱의 잠재력을 최대한 활용하고 성능과 확장성을 모두 갖춘 React 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.