TGViewer
DevOps DevOps @devopsitsec · 23.7K subscribers
Post #1941 5.75K
⚡️ CACHING STRATEGIES В СИСТЕМНОМ ДИЗАЙНЕ

Кэширование хранит часто используемые данные в быстром слое, обычно в памяти.
Это снижает нагрузку на базу данных и ускоряет ответы системы.
Один из самых эффективных способов улучшить производительность, масштабируемость и сократить расходы.

ПОЧЕМУ КЭШИРОВАНИЕ ВАЖНО
Экономит запросы к базе
Уменьшает задержку
Справляется с высоким количеством чтений
Укрепляет стабильность при нагрузках
Снижает стоимость инфраструктуры

1) CLIENT-SIDE CACHING
Хранение данных в браузере пользователя.
Используются cookies, localStorage, service workers.
Меньше повторных загрузок статических ресурсов.

2) CDN CACHING
Статические файлы лежат на глобальных edge-серверах.
CSS, JS, изображения, видео, шрифты.
Меньше задержка у глобальных пользователей и разгрузка основного сервера.

3) APPLICATION-LEVEL CACHING
Кэш внутри приложения.
Например, структуры в памяти вроде LRU cache.
Очень быстро, но работает в рамках одного сервера.

4) DISTRIBUTED CACHING
Общий кэш для множества серверов.
Инструменты: Redis, Memcached.
Подходит для горизонтального масштабирования и устраняет дублирование кэша.

5) DATABASE QUERY CACHING
Базы хранят результаты частых запросов.
MySQL Query Cache, Postgres внутренний кэш, MongoDB WiredTiger.
Ускоряет повторные чтения.

6) WRITE-BEHIND
Запись идет в кэш, а в базу — асинхронно.
Снижает задержку записи.
Подходит для систем с высокой нагрузкой на запись.

7) WRITE-THROUGH
Записи попадают в кэш и базу одновременно.
Гарантирует консистентность.
Немного медленнее из-за двойной записи.

8) CACHE-ASIDE
Приложение сначала проверяет кэш.
Если промах — идет в базу, затем помещает результат в кэш.
Гибкий и самый популярный вариант.

9) READ-THROUGH
Приложение всегда читает из кэша.
При промахе сам кэш получает данные из базы.
Кэш всегда остается обновленным.

10) TTL И ПОЛИТИКИ ИСТЕЧЕНИЯ
Каждая запись имеет срок жизни.
TTL, LRU, LFU, FIFO — разные режимы очистки данных.

11) INVALDATION
Ручное удаление ключей, удаление по шаблону, автоматическое истечение по TTL или лимиту памяти.

12) MULTI-LAYERED CACHING
Несколько уровней сразу: браузер, CDN, распределенный кэш, кэш приложения.
Полезно для глобальных систем с большим трафиком.

Совет
Кэширование помогает добиться высокой скорости, низкой нагрузки на базу и хорошей масштабируемости.
Стратегию нужно подбирать исходя из размеров системы, интенсивности запросов и требований к консистентности.
  • ❤ 11
  • 👍 3
  • 🔥 2
More from @devopsitsec
  1. Sep 22, 2026Прокачай терминал Linux: 7 утилит, которые экономят время Описание: Что установить на Linu…
  2. Sep 21, 2026Kubernetes NodeLocal DNSCache: ускоряем DNS-запросы 🚀 Без NodeLocal DNSCache DNS-запрос о…
  3. Sep 21, 2026Есть серьезный разговор… об ИТ-инфраструктуре и требованиях к ней в современных условиях К…
  4. Sep 20, 2026🐳 Docker-образ с 3,17 ГБ до 354 МБ - почти в 9 раз меньше Такая оптимизация обычно достиг…
  5. Sep 17, 2026⚡️ Поды здоровы, а запросы в Kubernetes случайно отваливаются? Проверьте conntrack. Linux…
  6. Sep 16, 2026✔️ OpenAI на 60% снизила цены на голосовое управление агентами Work и Codex Теперь в дескт…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →