6편. Redis Set 실습: 중복 제거와 상태 관리

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6편. Redis Set 실습: 중복 제거와 상태 관리

 

📚 목차
1. 게시글 좋아요 사용자 목록 관리하기
2. 일일 방문자 중복 제거하기
3. 온라인 사용자 관리하기
4. 중복 요청 방지 처리하기
5. 실습에서 사용한 Redis Set 명령어 정리

 

 

📂 [GitHub 코드 보러가기] : https://github.com/cericube/nodejs-practice-lab/tree/main/redis-examples

 

1. 게시글 좋아요 사용자 목록 관리하기

게시글 좋아요는 Redis Set을 설명하기 가장 좋은 예제입니다.
좋아요 기능에는 다음 요구사항이 있습니다.

1. 한 사용자는 같은 게시글에 좋아요를 한 번만 누를 수 있다.
2. 좋아요 취소가 가능해야 한다.
3. 특정 사용자가 좋아요를 눌렀는지 확인할 수 있어야 한다.
4. 게시글의 좋아요 수를 빠르게 조회할 수 있어야 한다.

이 요구사항은 Redis Set과 잘 맞습니다.

key    → set:post-likes:{postId}
member → userId

예를 들어 게시글 1번에 사용자 10, 20, 30이 좋아요를 눌렀다면 Redis에는 다음처럼 저장됩니다.

set:post-likes:1
  ├─ "10"
  ├─ "20"
  └─ "30"

Set은 중복을 허용하지 않으므로 사용자 10이 여러 번 좋아요를 눌러도 한 번만 저장됩니다.

 

✔️ 사용하는 Redis Key

RedisKey.set.postLikes(postId)

set:post-likes:1
set:post-likes:2

 

✔️ 게시글에 사용자 좋아요를 추가 / 취소

게시글 1번에 사용자 10이 좋아요를 누르면 다음처럼 저장됩니다

SADD set:post-likes:1 10

같은 사용자가 다시 좋아요를 눌러도 Redis Set에는 한 번만 저장됩니다.

SADD set:post-likes:1 10 → 추가됨
SADD set:post-likes:1 10 → 이미 있음
SADD set:post-likes:1 10 → 이미 있음

결과:
set:post-likes:1
  └─ "10"

// src/services/post-set.service.ts

/**
 * 게시글에 사용자 좋아요를 추가합니다.
 *
 * 1. 게시글과 사용자가 실제로 존재하는지 확인합니다.
 * 2. 게시글별 좋아요 Redis Set key를 만듭니다.
 * 3. userId를 문자열로 바꿔 Set member로 추가합니다.
 * 4. Set member 개수를 조회해 현재 좋아요 수를 계산합니다.
 * 5. 좋아요 상태와 좋아요 수를 반환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * Redis Set은 중복 member를 허용하지 않으므로 좋아요 중복 방지에 적합합니다.
 *
 * 참고:
 * 같은 사용자가 같은 게시글에 좋아요를 여러 번 눌러도 SADD 결과로 Set에는 한 번만 저장됩니다.
 */
async likePost(postId: number, userId: number): Promise<PostLikeStatusOutput> {
  await this.ensurePostExists(postId);
  await this.ensureUserExists(userId);

  const key = RedisKey.set.postLikes(postId);
  const member = String(userId);

  // SADD는 Set에 member를 추가합니다. 이미 같은 member가 있으면 중복으로 저장하지 않습니다.
  await redis.sAdd(key, member);

  // SCARD는 Set에 들어 있는 member 개수를 반환합니다. 여기서는 현재 좋아요 수로 사용합니다.
  const likeCount = await redis.sCard(key);

  return {
    postId,
    userId,
    liked: true,
    likeCount,
  };
}


/**
 * 게시글에서 사용자 좋아요를 취소합니다.
 *
 * 1. 게시글별 좋아요 Redis Set key를 만듭니다.
 * 2. userId를 문자열로 바꿔 Set에서 제거합니다.
 * 3. Set member 개수를 조회해 취소 후 좋아요 수를 계산합니다.
 * 4. 좋아요 취소 상태와 좋아요 수를 반환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * SREM은 Set에서 특정 member를 제거할 때 사용합니다.
 *
 * 참고:
 * SREM은 member가 없어도 에러를 내지 않으므로, 이미 취소된 좋아요 요청도 안전하게 처리됩니다.
 */
async unlikePost(postId: number, userId: number): Promise<PostLikeStatusOutput> {
  const key = RedisKey.set.postLikes(postId);
  const member = String(userId);

  // SREM은 Set에서 지정한 member를 제거합니다. member가 없으면 제거 건수 0으로 처리됩니다.
  await redis.sRem(key, member);

  // SCARD는 제거 후 Set에 남아 있는 member 개수를 반환합니다.
  const likeCount = await redis.sCard(key);

  return {
    postId,
    userId,
    liked: false,
    likeCount,
  };
}

 

✔️ 특정 사용자가 게시글에 좋아요를 눌렀는지 확인

/**
 * 특정 사용자가 게시글에 좋아요를 눌렀는지 확인합니다.
 *
 * 1. 게시글별 좋아요 Redis Set key를 만듭니다.
 * 2. userId를 문자열로 바꿔 Set member 존재 여부를 조회합니다.
 * 3. Redis의 1 또는 0 응답을 boolean 값으로 변환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * SISMEMBER는 Set 안에 특정 member가 있는지 확인할 때 사용합니다.
 *
 * 참고:
 * redis@6.0.0의 sIsMember는 boolean이 아니라 1 또는 0 형태의 number 값을 반환하므로 직접 변환합니다.
 */
async isPostLikedByUser(postId: number, userId: number): Promise<boolean> {
  const key = RedisKey.set.postLikes(postId);
  const member = String(userId);

  // SISMEMBER는 member가 있으면 1, 없으면 0을 반환합니다.
  const result = await redis.sIsMember(key, member);

  return result === 1;
}

 

✔️ 게시글 좋아요 수와 좋아요를 누른 사용자 목록을 조회

/**
 * 게시글 좋아요 수와 좋아요를 누른 사용자 목록을 조회합니다.
 *
 * 1. 게시글별 좋아요 Redis Set key를 만듭니다.
 * 2. Set의 모든 member를 문자열 배열로 조회합니다.
 * 3. 문자열 userId를 number로 변환합니다.
 * 4. 좋아요 수와 사용자 ID 목록을 함께 반환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * SMEMBERS는 Set에 들어 있는 모든 member를 한 번에 조회합니다.
 *
 * 참고:
 * Redis Set은 순서를 보장하지 않습니다. 응답 순서가 중요하면 별도로 정렬하거나 Sorted Set을 고려해야 합니다.
 */
async getPostLikeSummary(postId: number): Promise<PostLikeSummaryOutput> {
  const key = RedisKey.set.postLikes(postId);

  // SMEMBERS는 Set의 모든 member를 배열로 반환합니다. Set 특성상 반환 순서는 보장되지 않습니다.
  const members = await redis.sMembers(key);
  const likedUserIds = members.map(Number);

  return {
    postId,
    likeCount: likedUserIds.length,
    likedUserIds,
  };
}

 

2. 일일 방문자 중복 제거하기

일일 방문자 수를 계산할 때 중요한 것은 중복 제거입니다.
같은 사용자가 하루에 여러 번 방문해도 방문자 수는 1명으로 계산해야 합니다.

사용자 1번이 하루에 10번 방문
→ 페이지뷰는 10
→ 일일 방문자 수는 1

Redis Set을 사용하면 로그인 사용자 기준의 일일 방문자 수를 간단하게 계산할 수 있습니다.

Redis key    = set:daily-visitors:{date}
Set member   = userId

예를 들어 2026년 6월 23일에 사용자 1, 2, 3이 방문했다면 Redis에는 다음처럼 저장됩니다.

set:daily-visitors:20260623
  ├─ "1"
  ├─ "2"
  └─ "3"

 

✔️ 사용하는 Redis Key

RedisKey.set.dailyVisitors(date)

set:daily-visitors:20260623
set:daily-visitors:20260624

 

✔️사용자의 일일 방문을 날짜별 Redis Set에 기록

1. set:daily-visitors:20260623 key가 있는지 확인
2. key가 없으면 새로 만들어질 Set으로 판단
3. SADD 실행
4. 새로 만들어진 Set이면 TTL 2일 설정
5. 이후 방문 기록에서는 TTL을 연장하지 않음

일일 방문자 데이터는 실습 데이터나 단기 통계 용도이므로 2일 뒤 자동 삭제되도록 설정했습니다.

 

// src/services/visitor-set.service.ts

/**
 * 로그인 사용자의 일일 방문을 날짜별 Redis Set에 기록합니다.
 *
 * 1. 날짜 기준 Redis Set key를 만듭니다.
 * 2. userId를 Set member 문자열로 변환합니다.
 * 3. Set key가 이미 존재하는지 확인합니다.
 * 4. SADD로 사용자 ID를 추가하고, 추가 결과로 신규 방문자인지 판단합니다.
 * 5. 새로 생성된 Set이면 일일 방문자 데이터가 오래 남지 않도록 TTL을 설정합니다.
 * 6. SCARD로 현재 방문자 수를 조회합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * Redis Set은 중복 member를 허용하지 않으므로 로그인 사용자 기준 일일 중복 방문 제거에 적합합니다.
 * TTL은 key가 처음 만들어질 때만 설정해 기존 만료 시간이 방문 기록마다 연장되지 않게 합니다.
 *
 * 참고:
 * 이 예제는 IP나 브라우저 쿠키가 아니라 로그인 사용자 ID만 방문자 식별 기준으로 사용합니다.
 */
async addDailyVisitor(date: string, userId: number): Promise<DailyVisitorOutput> {
  const key = RedisKey.set.dailyVisitors(date);
  const member = createVisitorMember(userId);

  // TTL을 처음 생성된 Set에만 걸기 위해 기존 key 존재 여부를 먼저 확인합니다.
  const exists = await redis.exists(key);

  // SADD는 Set에 새 member가 추가되면 1, 이미 있던 member이면 0을 반환합니다.
  const addedCount = await redis.sAdd(key, member);

  if (exists === 0) {
    // 방문자 Set은 실습 데이터가 오래 남지 않도록 2일 뒤 만료시킵니다.
    await redis.expire(key, 60 * 60 * 24 * 2);
  }

  // SCARD 결과는 중복 제거된 로그인 방문자 수입니다.
  const visitorCount = await redis.sCard(key);

  return {
    date,
    userId,
    isNewVisitor: addedCount === 1,
    visitorCount,
  };
}

 

✔️ 날짜별 방문자 수와 방문 사용자 목록을 함께 조회

/**
 * 날짜별 방문자 수와 방문 사용자 목록을 함께 조회합니다.
 *
 * 1. 날짜 기준 Redis Set key를 만듭니다.
 * 2. SMEMBERS로 Set의 모든 userId member를 조회합니다.
 * 3. 문자열 userId를 number로 변환합니다.
 * 4. 응답 순서가 안정적이도록 오름차순 정렬합니다.
 * 5. 방문자 수와 사용자 ID 목록을 함께 반환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * SMEMBERS는 Set 전체를 한 번에 가져오므로 Set의 중복 제거 결과를 눈으로 확인하기 좋습니다.
 *
 * 참고:
 * 방문자가 매우 많은 서비스에서는 운영 API에서 SMEMBERS 대신 SSCAN 같은 점진 조회 방식을 고려해야 합니다.
 */
async getDailyVisitorSummary(date: string): Promise<DailyVisitorSummaryOutput> {
  const key = RedisKey.set.dailyVisitors(date);

  // Set의 반환 순서는 보장되지 않으므로 응답 확인이 쉽도록 정렬합니다.
  const userIds = (await redis.sMembers(key)).map(Number).sort((a, b) => a - b);

  return {
    date,
    visitorCount: userIds.length,
    userIds,
  };
}

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3. 온라인 사용자 관리하기

1. 사용자가 접속하면 온라인 사용자 Set에 추가한다.
2. 사용자가 로그아웃하거나 연결이 끊기면 Set에서 제거한다.
3. 특정 사용자가 현재 온라인인지 확인한다.
4. 현재 온라인 사용자 수를 조회한다.

Redis 저장 구조는 다음과 같습니다.

Redis key    = set:online-users
Set member   = userId

예를 들어 사용자 1, 2, 3이 접속 중이라면 Redis에는 다음처럼 저장됩니다.

set:online-users
  ├─ "1"
  ├─ "2"
  └─ "3"

같은 사용자가 여러 번 접속 이벤트를 보내도 Set에는 한 번만 저장됩니다.

 

✔️ 사용하는 Redis Key

RedisKey.set.onlineUsers()

set:online-users

 

✔️ 온라인 사용자 추가/제거

// src/services/online-user-set.service.ts

/**
 * 온라인 사용자 Set에 사용자 ID를 추가합니다.
 *
 * 1. 사용자가 DB에 존재하는지 확인합니다.
 * 2. 온라인 사용자 Set key를 만듭니다.
 * 3. SADD로 userId를 Set member로 추가합니다.
 * 4. SCARD로 온라인 사용자 Set의 member 개수를 조회합니다.
 * 5. 온라인 상태와 전체 온라인 사용자 수를 반환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * Redis Set은 중복 member를 허용하지 않으므로 
 * 같은 사용자가 여러 번 접속 이벤트를 보내도 한 번만 저장됩니다.
 */
async markUserOnline(userId: number): Promise<OnlineUserStatusOutput> {
  await this.ensureUserExists(userId);

  const key = RedisKey.set.onlineUsers();

  // SADD는 이미 있는 member를 다시 추가해도 Set을 변경하지 않습니다.
  await redis.sAdd(key, String(userId));

  // SCARD 결과를 현재 온라인 사용자 수로 사용합니다.
  const onlineUserCount = await redis.sCard(key);

  return {
    userId,
    online: true,
    onlineUserCount,
  };
}


/**
 * 온라인 사용자 Set에서 사용자 ID를 제거합니다.
 *
 * 1. 온라인 사용자 Set key를 만듭니다.
 * 2. SREM으로 userId member를 제거합니다.
 * 3. SCARD로 제거 후 온라인 사용자 수를 조회합니다.
 * 4. 오프라인 상태와 전체 온라인 사용자 수를 반환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * SREM은 member가 없어도 에러를 발생시키지 않으므로 중복 로그아웃 이벤트를 단순하게 처리할 수 있습니다.
 */
async markUserOffline(userId: number): Promise<OnlineUserStatusOutput> {
  const key = RedisKey.set.onlineUsers();

  // SREM은 member가 없어도 실패하지 않고 제거 건수 0으로 처리합니다.
  await redis.sRem(key, String(userId));

  // 제거 후 남은 member 수를 다시 조회해 온라인 사용자 수를 맞춥니다.
  const onlineUserCount = await redis.sCard(key);

  return {
    userId,
    online: false,
    onlineUserCount,
  };
}

 

✔️온라인 사용자 조회

/**
 * 특정 사용자가 온라인 사용자 Set에 포함되어 있는지 확인합니다.
 *
 * 1. 온라인 사용자 Set key를 만듭니다.
 * 2. SISMEMBER로 userId가 Set에 포함되어 있는지 확인합니다.
 * 3. Redis의 응답을 boolean 값으로 변환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * SISMEMBER는 Set 안에 특정 member가 존재하는지 빠르게 확인할 때 사용합니다.
 */
async isUserOnline(userId: number): Promise<boolean> {
  const key = RedisKey.set.onlineUsers();

  // redis@6의 SISMEMBER 래퍼는 1 또는 0을 반환하므로 boolean으로 변환합니다.
  const result = await redis.sIsMember(key, String(userId));
  return result == 1;
}

/**
 * 현재 온라인 사용자 수와 사용자 ID 목록을 함께 조회합니다.
 *
 * 1. 온라인 사용자 Set key를 만듭니다.
 * 2. SMEMBERS로 Set의 모든 userId member를 조회합니다.
 * 3. 문자열 userId를 number로 변환합니다.
 * 4. 온라인 사용자 수와 사용자 ID 목록을 함께 반환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * SMEMBERS는 Set에 저장된 전체 member를 확인할 수 있어 온라인 사용자 목록 실습에 적합합니다.
 *
 * 참고:
 * 접속자가 많은 서비스에서는 운영 API에서 
 * SMEMBERS 대신 SSCAN 같은 점진 조회 방식이나 별도 조회 구조를 고려해야 합니다.
 */
async getOnlineUserSummary(): Promise<OnlineUserSummaryOutput> {
  const key = RedisKey.set.onlineUsers();

  // Redis Set은 순서를 보장하지 않으므로 members의 반환 순서도 고정되지 않습니다.
  const members = await redis.sMembers(key);
  const onlineUserIds = members.map(Number);

  return {
    onlineUserCount: onlineUserIds.length,
    onlineUserIds,
  };
}

 

4. 중복 요청 방지 처리하기

중복 요청 방지는 주문 생성, 쿠폰 사용, 이메일 발송, 포인트 지급, 결제 승인처럼 같은 요청이 여러 번 처리되면 문제가 되는 기능에서 중요합니다.

예를 들어 사용자가 주문 생성 버튼을 여러 번 클릭하거나, 네트워크 재시도로 같은 요청이 다시 전송될 수 있습니다. 이때 서버는 requestId를 기준으로 이미 처리한 요청인지 확인할 수 있습니다.

requestId = 개별 요청을 식별하는 고유 ID 
requestGroup = 중복 요청을 검사할 업무 단위

 

예를 들어 업무별 requestGroup은 다음처럼 나눌 수 있습니다.

order:create → 주문 생성 
coupon:use → 쿠폰 사용 
email:send → 이메일 발송

Redis에는 requestGroup별로 Set을 만들고, 그 안에 requestId를 member로 저장합니다.

Redis key = set:duplicate-request:{requestGroup} 
Set member = requestId

예를 들어 주문 생성 요청은 다음처럼 저장됩니다.

set:duplicate-request:order:create 
    ├─ "req-001" 
    ├─ "req-002" 
    └─ "req-003"

쿠폰 사용 요청은 별도 Set에 저장됩니다.

set:duplicate-request:coupon:use 
    ├─ "req-001" 
    └─ "req-004"

따라서 같은 req-001이라도 order:create와 coupon:use는 서로 다른 업무로 판단됩니다.

 

✔️ requestGroup과 requestId의 차이

이 코드에서 가장 중요한 개념은 requestGroup과 requestId입니다.

requestGroup
→ 중복 요청을 검사할 업무 단위

requestId
→ 개별 요청을 식별하는 고유 ID

예시는 다음과 같습니다.

주문 생성 요청
requestGroup = order:create
requestId    = req-001

쿠폰 사용 요청
requestGroup = coupon:use
requestId    = req-001

이메일 발송 요청
requestGroup = email:send
requestId    = req-001

같은 req-001이라도 업무가 다르면 서로 다른 Set에 저장됩니다.

set:duplicate-request:order:create
  └─ "req-001"

set:duplicate-request:coupon:use
  └─ "req-001"

set:duplicate-request:email:send
  └─ "req-001"

 

✔️ requestId 생성 예시

보통 다음 중 하나를 사용합니다.

UUID
ULID
NanoID
클라이언트에서 생성한 idempotency key
서버에서 발급한 요청 토큰
주문 임시 ID
결제 요청 ID

예시는 다음과 같습니다.

req_01J0ZK8V9QZ2Y5M3K7P9A1B2C3
order_req_7f3a9c2e
coupon_req_20260707_001
email_req_a8f21b

 

✔️ 사용하는 Redis Key

RedisKey.set.duplicateRequest(requestGroup)

set:duplicate-request:order:create
set:duplicate-request:coupon:use
set:duplicate-request:email:send

 

✔️ 요청 ID를 Redis Set에 저장하고 중복 여부를 판단

// src/services/request-set.service.ts

/**
 * 요청 ID를 Redis Set에 저장하고 중복 여부를 판단합니다.
 *
 * 1. 업무 단위별 중복 요청 Redis Set key를 만듭니다.
 * 2. requestId를 Set member로 추가합니다.
 * 3. Set에 TTL을 설정해 일정 시간이 지나면 중복 기록을 자동 삭제합니다.
 * 4. 저장된 requestId 개수와 남은 TTL을 조회합니다.
 * 5. SADD 결과를 기준으로 최초 요청 여부와 중복 여부를 반환합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * Redis Set은 같은 requestId를 한 번만 저장하므로 짧은 시간 안의 중복 요청 방지에 사용할 수 있습니다.
 *
 * 참고:
 * requestGroup은 order:create, coupon:use처럼 중복을 검사할 업무 단위입니다.
 * 이 메서드는 요청이 들어올 때마다 EXPIRE를 다시 설정하므로 TTL이 최근 요청 기준으로 연장됩니다.
 */
async checkAndStoreRequest(
  requestGroup: string,
  requestId: string,
  ttlSeconds = 300,
): Promise<DuplicateRequestResult> {
  const key = RedisKey.set.duplicateRequest(requestGroup);

  // SADD 결과가 1이면 최초 요청, 0이면 이미 기록된 중복 요청입니다.
  const addedCount = await redis.sAdd(key, requestId);

  // 중복 요청 기록은 ttlSeconds 동안만 유지합니다.
  await redis.expire(key, ttlSeconds);

  const storedRequestCount = await redis.sCard(key);
  const ttl = await redis.ttl(key);

  return {
    requestGroup,
    requestId,
    firstRequest: addedCount === 1,
    duplicate: addedCount === 0,
    storedRequestCount,
    ttl,
  };
}

첫 번째 주문 생성 요청 결과는 다음과 같습니다.

{
  "requestGroup": "order:create",
  "requestId": "req-001",
  "firstRequest": true,
  "duplicate": false,
  "storedRequestCount": 1,
  "ttl": 300
}

같은 requestId로 다시 요청하면 다음과 같습니다.

{
  "requestGroup": "order:create",
  "requestId": "req-001",
  "firstRequest": false,
  "duplicate": true,
  "storedRequestCount": 1,
  "ttl": 298
}

 

✔️ 중복 여부 판단 예시

/**
 * 주문 생성 요청의 중복 여부를 5분 기준으로 확인하고 기록합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * 같은 requestId로 5분 안에 다시 주문 생성 요청이 들어오면 중복으로 판단합니다.
 */
async checkOrderCreateRequest(requestId: string): Promise<DuplicateRequestResult> {
  return this.checkAndStoreRequest('order:create', requestId, 300);
}

/**
 * 쿠폰 사용 요청의 중복 여부를 5분 기준으로 확인하고 기록합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * 같은 requestId로 5분 안에 다시 쿠폰 사용 요청이 들어오면 중복으로 판단합니다.
 */
async checkCouponUseRequest(requestId: string): Promise<DuplicateRequestResult> {
  return this.checkAndStoreRequest('coupon:use', requestId, 300);
}

/**
 * 이메일 발송 요청의 중복 여부를 3분 기준으로 확인하고 기록합니다.
 *
 * 실습 포인트:
 * 같은 requestId로 3분 안에 다시 이메일 발송 요청이 들어오면 중복으로 판단합니다.
 */
async checkEmailSendRequest(requestId: string): Promise<DuplicateRequestResult> {
  return this.checkAndStoreRequest('email:send', requestId, 180);
}

 

5. 실습에서 사용한 Redis Set 명령어 정리

명령어	사용 위치	의미
SADD	좋아요 추가, 방문자 추가, 온라인 추가, requestId 저장	Set에 member 추가
SREM	좋아요 취소, 온라인 해제	Set에서 member 제거
SISMEMBER	좋아요 여부, 방문 여부, 온라인 여부, 중복 요청 여부	member 포함 여부 확인
SCARD	좋아요 수, 방문자 수, 온라인 사용자 수, 요청 수	Set member 개수 조회
SMEMBERS	좋아요 사용자 목록, 방문자 목록, 온라인 사용자 목록	Set 전체 member 조회
DEL	테스트 초기화, 데이터 삭제	Set key 삭제
EXPIRE	방문자 기록, 중복 요청 기록	Set key 만료 시간 설정

 

 

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※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.

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