❌ Не так страшен кэш, как его малюют

Если ранее я писал о многообразии термина "кэш", то сегодня хочу сосредоточиться на более прикладных вопросах. Мы поговорим про алгоритмы работы с ним.
👇

〰️ Стратегии кэширования (Caching Strategies) 〰️

Обеспечивают эффективное использование ресурсов путём оптимизации операций чтения и записи данных. Они позволяют снизить нагрузку на основную систему хранения и ускорить доступ к часто используемым данным. Существующие стратегии в зависимости от типа операции можно разделить на:

🟢 Стратегии для чтения
Направлены на минимизацию задержек при доступе к данным и повышение производительности системы.
🟢🟢 Cache aside — при обращении к данным проверяется наличие их копии в кэше. Если копия отсутствует, запрашиваются данные из основного хранилища, далее они сохраняются в кэше и возвращаются клиенту.
🟢🟢 Read through — клиентские запросы направляются непосредственно в кэш. Если данные отсутствуют, кэш самостоятельно извлекает их из основного хранилища, сохраняет и далее возвращает клиенту.

🟢 Стратегии для записи
Направлены на минимизацию задержек при сохранении изменений и обеспечение согласованности данных.
🟢🟢 Write around — запись выполняется в обход кэша прямо в основное хранилище. Если эти данные впоследствии понадобятся для чтения, они попадут в кэш по одной из стратегий для чтения. Такой подход снижает риск потери данных при сбоях кэша, но увеличивает задержки.
🟢🟢 Write back, или Write behind — записываемые данные сначала сохраняются в кэше, а позже асинхронно записываются в основное хранилище. Такой подход повышает производительность, но требует механизмов отслеживания состояния кэша.
🟢🟢 Write through — данные одновременно записываются и в кэш, и в основное хранилище. Такой подход гарантирует мгновенную доступность данных, но замедляет операции записи.


〰️ Политики очистки кэша (Cache Clearing) 〰️

Определяют правила управления памятью кэша и в зависимости от цели эти политики можно разделить на две категории:

🔵 Политики вытеснения (Cache Replacement, или Cache Eviction)
Вытеснение — это автоматическое удаление старых записей кэша, чтобы освободить место для новых. Цель — эффективно использовать ограниченное пространство кэша.
🔵🔵 FIFO (First In First Out) — удаляются данные, дольше всего находящиеся в кэше независимо от частоты использования.
🔵🔵 LIFO (Last In First Out) — первыми удаляются недавно добавленные данные, сохраняя наиболее старые.
🔵🔵 RR (Random Replacement) — данные для удаления выбираются случайным образом.
🔵🔵 LRU (Least Recently Used) — удаляются данные, которые дольше всего не использовались; критерий — время последнего обращения.
🔵🔵 LFU (Least Frequently Used) — удаляются наименее часто используемые данные; критерий — частота обращений.

🔵 Политики инвалидации (Cache Invalidation)
Инвалидация — процесс удаления устаревших или нерелевантных данных из кэша для того, чтобы он содержал только актуальную информацию. Цель — обеспечить соответствие данных, хранящихся в кэше, данным из источника.
🔵🔵 Инвалидация при изменении — происходит сразу после обновления данных в источнике, гарантируя свежесть данных в кэше.
🔵🔵 Инвалидация при чтении — проверяется актуальность данных при каждом запросе, что может привести к снижению производительности.
🔵🔵 Инвалидация по истечении времени (Time To Live, TTL) — устанавливается ограничение срока жизни данных, после которого они автоматически удаляются из кэша.

❗Приведённые стратегии являются лишь частью множества существующих подходов. Для конкретных приложений и систем оптимальные решения могут различаться.

#проектирование #данные #термины