1. Кешування з урахуванням контенту
Кешування з урахуванням контенту дозволяє застосовувати правила кешування на основі типу контенту або запиту. Ця техніка особливо корисна в ситуаціях, коли різні типи контенту вимагають унікальних політик кешування.
Як це працює:
- Статичний контент: Кешувати без обмежень (наприклад, зображення, CSS, JS файли).
- Динамічний контент: Кешувати на коротший період або на основі параметрів запиту.
- Чутливі дані: Повністю уникати кешування (наприклад, контент, що залежить від користувача, як дані кошика).
Приклад використання:
- Новинний вебсайт кешує часто запитувані статті, виключаючи сторінки, що залежать від користувача, такі як інформаційні панелі.
Інструменти:
- NGINX: Налаштування правил кешування на основі місця розташування.
- Varnish Cache: Застосування політик кешування за допомогою VCL (Varnish Configuration Language).
2. Множинне кешування
Множинне кешування поєднує кілька шарів кешування, зазвичай CDN, зворотний проксі та кеш бази даних, щоб зменшити затримки і ефективно обробляти великі навантаження.
Як це працює:
- Шар краю: CDN, такий як Cloudflare, кешує контент, найближчий до користувачів, зменшуючи навантаження на сервер початкових даних.
- Шар сервера: Інструменти, як NGINX або Varnish, кешують дані на рівні сервера.
- Шар застосунку: Redis або Memcached кешують часто запитувані запити до бази даних або дані застосунку.
Приклад використання:
- Платформа електронної комерції використовує CDN для зображень продуктів, Redis для часто запитуваних продуктів та Varnish для відповідей API.
Інструменти:
- Cloudflare, Akamai: Кешування на краю за допомогою CDN.
- Redis + NGINX: Поєднання кешування на рівні бази даних і сервера.
3. Кешування для мікросервісів
У архітектурах мікросервісів розподілене кешування забезпечує постійний доступ до даних між сервісами при збереженні продуктивності.
Як це працює:
- Спільний кеш: Розподілений кеш (наприклад, Redis Cluster, Hazelcast), спільний між мікросервісами.
- Специфічний для сервісу кеш: Кожен сервіс підтримує локальний кеш для часто використовуваних даних.
- Шаблони кешування: Шаблони cache-aside, write-through і write-behind забезпечують ефективність.
Приклад використання:
- Мікросервіс для обробки платежів кешує дані про транзакції користувачів для швидкого доступу, синхронізуючи оновлення до бази даних.
Інструменти:
- Redis Cluster: Масштабоване розподілене кешування.
- Hazelcast: Розширена вбудована система зберігання даних для мікросервісів.
4. Кешування на краю
Кешування на краю означає кешування даних на межі мережі, зазвичай за допомогою CDN, щоб доставляти контент швидше кінцевим користувачам, обслуговуючи їх з локацій, що знаходяться ближче до них.
Як це працює:
- CDN реплікують і кешують статичний і динамічний контент на географічно розподілених серверах.
- Кешування на краю зменшує затримки, використання пропускної здатності та навантаження на сервери початкових даних.
Приклад використання:
- Глобальна платформа для відео стрімінгу кешує сегменти відео на краєвих локаціях, забезпечуючи швидке відтворення для користувачів по всьому світу.
Інструменти:
- Cloudflare: Забезпечує кешування на краю та балансування навантаження.
- Akamai: Широко використовуваний CDN для корпоративних додатків.
5. Прогрів кешу
Прогрів кешу передбачає попереднє завантаження популярних даних у кеш до того, як вони будуть запитувані користувачами. Це запобігає початковим помилкам кешу, особливо після перезавантажень системи чи деплойментів.
Як це працює:
- Визначити часто запитувані дані за допомогою логів або аналітики.
- Попередньо завантажити ці дані в кеш під час запуску або на регулярній основі.
- Підтримувати прогрітий кеш для ефективної обробки пікових навантажень.
Приклад використання:
- Інтернет-магазин попередньо завантажує дані про продукти та сторінки категорій у кеш під час святкового розпродажу, щоб обробити очікуване зростання трафіку.
Інструменти:
- Redis: Скрипти для попереднього завантаження даних.
- Кастомні скрипти: Розроблені для прогріву кешу, специфічного для застосунку.
— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —
Список важливих алгоритмів кешування
Ефективне кешування вимагає надійних алгоритмів для видалення, узгодженості та розподілення даних. Нижче наведено найбільш критичні алгоритми:
1.
Алгоритми видалення кешу:
- LRU (Least Recently Used): Видаляє найменш нещодавно використані дані.
- LFU (Least Frequently Used): Видаляє найменш часто використовувані дані.
- FIFO (First In, First Out): Видаляє найстаріші дані в кеші.
- MRU (Most Recently Used): Видаляє найбільш нещодавно використані дані.
2. Стратегії узгодженості даних:
- Write-through: Записує одночасно в кеш і базу даних.
- Write-behind: Спочатку записує в кеш, а потім асинхронно в базу даних.
- Cache-aside: Застосунок керує завантаженням кешу та його анулюванням.
3. Алгоритми розподілу даних:
- Consistent Hashing: Рівномірно розподіляє дані між вузлами кешу.
- Range Partitioning: Розподіляє дані за діапазонами (наприклад, A-M, N-Z).
4. Стратегії попереднього завантаження:
- Proactive Prefetching: Завантажує дані на основі передбачених шаблонів використання.
Перекладено з: Caching in System Design : Advanced Caching Techniques ~ Boosting System Performance | Article -6