Struchkov Mark
bd6b7c1492
7.3 KiB
| aliases | tags | date | zero-link | parents | linked | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
|
|
Для каждого ресурса критичной для пользователя является такая характеристика, как Latency сервера. Увеличение времени отклика сервера приводит к оттоку посетителей. Следовательно, необходимо минимизировать Latency: для этого необходимо уменьшать время, требуемое на формирование ответа пользователю, при этом для формирования ответа пользователю необходимо получить данные из каких-то внешних ресурсов (Бэкенд).
[!TIP] Работа без кэша Хорошая система должна уметь выдерживать нагрузку и без кэша. Задача кэша ускорить ответ, а не держать нагрузку.
Сами данные можно разделить на несколько категорий:
- Можно потерять. К этой категории относятся кэши выборок из базы данных. Потеря таких ключей не так страшна, потому что мы можем легко восстановить их значения, обратившись заново к backend’у. Однако частые потери кэшей приводят к излишним обращениям к БД.
- Не хотелось бы потерять. Здесь можно упомянуть счетчики посетителей сайта, просмотров ресурсов и т.п. Хоть и восстановить эти значения иногда напрямую невозможно, но значения этих ключей имеют ограниченный по времени смысл: через несколько минут их значение уже неактуально, и будет рассчитано заново.
- Совсем не должны терять. Кэш удобен для хранения сессий пользователей. Однако содержимое сессий не хотелось бы терять никогда – иначе пользователей на сайте будет «разлогинивать». Как попытаться избежать? Можно кластеризовать систему кэширования, так вероятность потери снижается.
==Системы используемые для кэширования обычно не являются надежными, так что не следует хранить только там какие-то важные данные.==
Уровни кэширования
Уровни кэширования:
- Кэширование на стороне браузера
- Кэширование на стороне Nginx
- Content Delivery Network
- Кэширование в приложении
Виды кэширования:
- Сквозное. Все запросы проходят через кэш. Схема.
- Кэширование на стороне сервиса. Схема.
- Опережающее. Кладем данные в кэш заранее. Схема.
Чаще всего кэш реализуется на основе хеш-таблиц и использует принцип локальности. Для работы с хеш-таблицей вам необходим highload/Ключ кэширования и сами данные. По ключу данные кладутся и забираются из таблицы.
Для хранения результатов кэширования я обычно использую JSON. Использую для этого библиотеку ../../../../knowledge/dev/java/other/Jackson, но есть один ../../../../_inbox/Преобразование Json из коллекции в Java объект при помощи Jackson, который стоит учитывать.
При желании результат кэширования можно сжать используя ../algorithm/GZIP. Однако, приходится использовать ../other/Base64, чтобы преобразовать байты полученные от gzip в строку, и уже в таком виде положить в Redis. Не смотря на то, что Base64 увеличивает размер строки на 33% все равно получается намного компактнее, чем просто JSON.
Рано или поздно исходные данные изменяются, и кэш перестает быть валидным. Часто важно, чтобы кэш сбрасывался сразу же за изменением. За это отвечает highload/Инвалидация кэша
Мета информация
Область:: ../../meta/zero/00 HighLoad Родитель:: Источник:: Автор:: Создана:: 2024-05-24