Tudo sobre Cache e Suas Políticas: Guia Completo para Performance

O cache é uma camada de armazenamento de dados rápido. Ele é acessado imediatamente após uma solicitação de dados de uma aplicação. Se a informação já estiver no cache, a aplicação a recebe imediatamente. Caso contrário, a informação é buscada da API, adicionada ao cache e enviada de volta para a aplicação.

Um cache geralmente armazena um subconjunto de dados temporários, ao contrário de um banco de dados cujos dados são geralmente completos e duráveis.

Por que o cache é importante?

O cache é essencial para melhorar o desempenho do sistema e a experiência do usuário. Armazenar dados frequentemente acessados reduz o tempo de resposta e a latência das operações, resultando em um processamento mais rápido e eficiente. Alguns dos benefícios são:

Redução da latência

O cache reduz significativamente o tempo de recuperação dos dados, fornecendo-os diretamente do cache, que é muito mais rápido de acessar do que a fonte original (por exemplo, uma API). Essa redução na latência garante que os usuários experimentem tempos de carregamento mais rápidos e uma aplicação mais responsiva. Para aplicações que requerem processamento de dados em tempo real, o cache é especialmente benéfico, pois ajuda a manter o desempenho sob cargas pesadas.

Melhora o desempenho

Com o cache, o tempo de processamento de uma aplicação é bastante reduzido, pois a recuperação de dados do cache é muito mais rápida do que da fonte original. Esse aumento no desempenho pode ser crítico para aplicações com alto tráfego, permitindo que lidem com mais requisições simultaneamente sem degradar a experiência do usuário. Além disso, leva ao uso mais eficiente dos recursos do sistema, minimizando a carga no banco de dados ou na fonte de dados central.

Maior escalabilidade

Redução da Carga em Armazenamentos de Dados: O cache alivia a pressão sobre o armazenamento principal de dados (por exemplo, banco de dados) ao atender a requisições repetidas a partir do cache. Essa redução na carga permite que o armazenamento principal realize outras operações essenciais sem ser sobrecarregado por solicitações frequentes de leitura.
Previne Sobrecargas: Ao reduzir a frequência de requisições à fonte de dados original, o cache ajuda a evitar que ela fique sobrecarregada, aumentando a escalabilidade da aplicação. Isso é especialmente importante para aplicações com uma grande base de usuários ou durante horários de pico de uso, garantindo que o desempenho permaneça estável e confiável.

Métodos de invalidação de cache

A invalidação de cache é o processo pelo qual um sistema marca entradas do cache como inválidas, removendo-as ou atualizando-as para garantir a consistência dos dados. Quando os dados são modificados, invalidar o cache é crucial para evitar comportamentos inconsistentes da aplicação e garantir que os usuários recebam as informações mais atuais.

TTL (Time-To-Live)

TTL, ou Time-To-Live, é um mecanismo de invalidação de cache que atribui uma data de expiração aos dados em cache, após a qual os dados são considerados inválidos e devem ser recarregados da fonte. Esse método garante que as informações em cache permaneçam atuais e precisas. Características principais do TTL incluem:

Expiração Automática: Itens em cache são automaticamente marcados como expirados quando atingem seu TTL designado, fazendo com que o sistema busque dados novos da fonte.
Atualização de Dados: Quando o TTL de um item em cache expira, os dados desatualizados são excluídos e substituídos pela cópia mais atualizada do servidor de origem.
Gerenciamento: O TTL é tipicamente gerenciado por meio de uma propriedade end_at, que especifica o momento exato em que os dados em cache devem expirar.
Eficiência e Confiabilidade: Ao atualizar periodicamente os dados em cache, o TTL ajuda a manter a eficiência do sistema de cache e garante a confiabilidade das informações fornecidas.

Purge

O método purge é um mecanismo de invalidação de cache que remove deliberadamente os dados armazenados em um cache, obrigando o sistema a buscar dados atualizados na próxima solicitação. Esse método possui diversas características notáveis:

Remoção Explícita de Dados: Ao utilizar o método purge, você instrui explicitamente o sistema a remover os dados em cache. Isso garante que dados desatualizados ou potencialmente incorretos sejam eliminados do cache.
Atualização dos Dados: Após a purgação, o sistema é forçado a buscar dados novos da fonte na próxima solicitação, garantindo que os usuários recebam as informações mais atuais disponíveis.
Casos de Uso: O método purge é particularmente útil em cenários onde a precisão dos dados é crítica e informações desatualizadas podem levar a decisões ou ações incorretas.

Refresh

O método refresh de invalidação é uma estratégia de cache que atualiza o conteúdo existente no cache com a versão mais recente da fonte sem remover o cache atual. Esse método possui várias vantagens:

Continuidade do Serviço: Os dados em cache existentes permanecem acessíveis durante o processo de atualização, garantindo que os usuários não tenham interrupção no serviço.
Consistência dos Dados: Ele garante que os usuários tenham sempre acesso às informações mais atualizadas, melhorando a precisão e a confiabilidade dos dados apresentados.

Ban

O método ban de invalidação direciona o conteúdo em cache com base em um conjunto específico de critérios, garantindo que apenas os dados relevantes sejam purgados. Aspectos principais do método ban incluem:

Invalidacão Baseada em Critérios: Arquivos em cache são invalidados se corresponderem a critérios de banimento predefinidos, permitindo controle preciso sobre quais dados são removidos do cache.
Remoção Imediata: Todos os arquivos em cache que atendem aos critérios de banimento são excluídos imediatamente, garantindo que conteúdos desatualizados ou indesejados sejam removidos rapidamente.
Requisições Diretas à Fonte: Uma vez que os arquivos banidos são deletados, as solicitações subsequentes para esses arquivos são enviadas diretamente para seus servidores originais, garantindo que os dados mais atualizados sejam buscados e fornecidos aos usuários.
Casos de Uso: O método ban é particularmente útil em cenários onde dados específicos precisam ser invalidados devido a mudanças no conteúdo, atualizações de segurança ou aplicação de políticas.

Políticas de substituição

Políticas de substituição de cache são cruciais para gerenciar a eficiência e eficácia de um sistema de cache. Essas políticas determinam quais dados em cache devem ser substituídos quando novos dados precisam ser armazenados, garantindo o uso otimizado do espaço limitado do cache.

FIFO (First-In, First-Out)

A política de substituição FIFO (First-In, First-Out) é uma das estratégias de gerenciamento de cache mais simples e diretas. Nesta política, os dados mais antigos em cache são os primeiros a serem substituídos quando novos dados precisam ser armazenados. Características principais da política FIFO incluem:

Implementação Simples: Quando o cache atinge sua capacidade, o sistema simplesmente remove os dados que foram adicionados primeiro para dar espaço aos novos dados.
Comportamento Previsível: Como a política sempre remove os dados mais antigos, seu comportamento é previsível e fácil de entender.
Limitações: O FIFO pode ser ineficiente em casos onde os dados mais antigos ainda são frequentemente acessados.

LRU (Least Recently Used)

A política de substituição LRU (Least Recently Used) é uma estratégia de cache amplamente utilizada que prioriza manter dados frequentemente acessados no cache. Nesta política, os dados que não foram acessados por mais tempo são os primeiros a serem substituídos quando novos dados precisam ser armazenados. Características principais da política LRU incluem:

Substituição Baseada em Uso: O LRU foca nos padrões de uso dos dados em cache. Ele assume que os dados acessados recentemente provavelmente serão acessados novamente em breve.
Implementação: Implementar o LRU geralmente envolve manter uma lista ou uma estrutura encadeada onde cada entrada de dados é movida para a frente ao ser acessada. Isso garante que os dados menos recentemente usados estejam sempre no final, facilitando a identificação e substituição.
Limitações: Embora o LRU seja geralmente eficiente, ele pode se tornar complexo e consumir muitos recursos para ser mantido. Além disso, em alguns cenários, o LRU pode não ter um desempenho ideal.

MRU (Most Recently Used)

A política de substituição MRU (Most Recently Used) é uma estratégia de cache que contrasta com o LRU (Least Recently Used). No MRU, os dados acessados mais recentemente são os primeiros a serem substituídos quando novos dados precisam ser armazenados. Características principais da política MRU incluem:

Substituição de Dados Recentes: O MRU tem como alvo os dados mais recentemente usados para substituição. Essa abordagem é baseada na suposição de que, se os dados foram usados recentemente, talvez seja menos provável que sejam necessários novamente em breve em comparação com dados mais antigos.
Limitações: O MRU pode não ser adequado para todos os cenários, particularmente aqueles em que dados recentes são frequentemente reutilizados. Em tais casos, substituir os dados mais recentemente usados pode levar a um desempenho ineficiente do cache.

Random

A política de substituição random é uma estratégia de cache simples e eficaz em que os dados a serem substituídos são selecionados aleatoriamente. Este método não considera os padrões de uso ou a idade dos dados em cache. Características principais da política random incluem:

Simplicidade: A política Random é simples de implementar, pois não requer a manutenção de metadados sobre o uso ou padrões de acesso dos dados em cache. Isso torna fácil integrá-la a vários sistemas.
Limitações: A política Random pode ser menos eficiente em comparação com outras estratégias de substituição, como LRU ou MRU, especialmente em ambientes com padrões de acesso distintos.