💾 КЭШ — что важно знать системным аналитикам 💾

Кэш (cache) — быстрый временный слой хранения результатов вычислений или запросов API (и не только), чтобы при повторном обращении к серверу вернуть ответ не выполняя вычисления и логику запроса заново.


👉 Что хранит:
Уже вычисленные данные и/или их части:
JSON ответа, HTML-код, агрегаты, объекты


👉 Что кэшировать:
▫️Карточки сущностей, справочники - медленно меняющиеся сущности
▫️Списки с параметрами фильтров/пагинации
▫️Агрегаты/отчёты: дорогие запросы
▫️HTTP-404 на короткое время

👉 НЕ кэшировать:
▫️Ответы на изменяющие методы (POST/PUT/PATCH/DELETE)
▫️Секретные/чувствительные данные (no-store)

👉 Где хранится:
Для Frontend:
+ в памяти мобилок или десктопов
+ в памяти браузера
+ иногда в локальных БД

Для Backend:
+ CDN/прокси
+ Специализированные СУБД: Redis / Memcached
+ иногда в самой БД - готовые JSON, чтобы не вычислять


👉 Как искать нужные данные:
По ключу кэша - обычно это хеш нормализованного запроса/параметров


👉 Поведение алгоритмов при работе с кэшем:

✅ Cache Hit:
Если данные по ключу кэша найдены, то вернуть их.
Проверить время жизни кэша, прежде чем возвращать ответ

❌ Cache Miss:
Если кэш не найден или данные в кэше устаревшие, то приложение:
+ должно обратиться к источнику за данными (БД или вн. система)
+ формирует ответ (JSON или др)
+ пишет актуальные данные в кэш

🔖 Общий порядок работы на картинках к посту


👉 Политики вытеснения кэша (автоочистка)
▫️ LRU (Least Recently Used) — удаляем те ключи, к которым давно не обращались
▫️ LFU (Least Frequently Used) — удаляем ключи с наименьшим числом обращений
▫️ TTL (Time To Live) — запись жива фиксированное время, потом протухает
▫️ Size-based — выселение по суммарному объёму (байты), часто вместе с LRU/LFU


👉 Заголовки в REST API (Headers)

В запросах:
Cache-Control
If-None-Match
If-Modified-Since
If-Match
If-Unmodified-Since
Only-If-Cached
Pragma (устар.)

В ответах:
Cache-Control
ETag
Last-Modified
Vary
Expires
Age
Date
Cache-Status
Surrogate-Control


#hardGetAnalyst