Turbocharge Your Software: Der ultimative Guide für Caching-Systems!

Als Developer ziehe ich gerne einen Vergleich zwischen Software Architecture und Geschichten aus dem echten Leben. Nehmen wir also an, mein Sohn fragt mich: "Was ist das Ergebnis, wenn man 125 mit 22 multipliziert?" Es dauert ein paar Sekunden, bis ich die richtige Antwort habe (das ist unsere normale Anfrage an den Server). Nach ein paar Minuten kommt meine Tochter zu mir und fragt: "Papa, was ist das Ergebnis, wenn man 125 mit 22 multipliziert?" Jetzt kann ich ihr sofort eine Antwort geben, weil ich mich noch an das Ergebnis erinnere. Meine Tochter ist von meinen Mathe-Skills beeindruckt und im Grunde ist Caching genau das. Aber wie wir wissen, ist das menschliche Gehirn viel komplexer und leistungsfähiger, also versuchen wir nun mehr über Caching als Software Design-System zu sprechen.

In diesem Guide zeigen wir dir, wie du ein Caching-System von Grund auf aufbauen kannst. Wir decken alles ab, von den Basics des Caching bis hin zu fortgeschrittenen Techniken, die deine Software maßgeblich beschleunigen werden. Los geht's!

Was ist Caching?

Caching ist ein unverzichtbares Werkzeug, um eine großartige User Experience zu bieten, denn es macht deine Anwendung schneller und reaktionsfähiger. Wenn dir die Zufriedenheit deiner User am Herzen liegt, solltest du auf jeden Fall in Erwägung ziehen, deine mobile App oder Website mit diesem speziellen Systemdesign auszustatten.

Verschiedene Arten des Cachings

Schauen wir uns nun die zwei Arten des Cachings an.

In-Memory Caching

In-Memory-Caches können mit Datenstrukturen wie Hash Tables oder Arrays implementiert werden. Diese Art der Zwischenspeicherung ist ein mächtiges Werkzeug zur Verbesserung der Anwendungsleistung. Sie kann verwendet werden, um Daten, auf die häufig zugegriffen wird, "In-Memory" zu speichern und so die Zeit, die zum Abrufen dieser Daten benötigt wird, erheblich zu verkürzen.

Distributed Caching

Redis ist ein beliebtes Distributed Caching-System, das erweiterte Funktionen wie Data Replication und Clustering unterstützt. Distributed Caching ermöglicht es dir, größere Datenmengen zu speichern. Indem du den Cache auf mehrere Server verteilst, wird dir außerdem eine bessere Fehlertoleranz und Verfügbarkeit garantiert.

Caching-Systeme implementieren

Es gibt viele Caching-Frameworks und Libraries, mit denen du schnell ein passendes Systemdesign-Konzept in deiner Anwendung umsetzen kannst. Zu den beliebtesten Caching-Optionen gehören Memcached, Redis und Hazelcast.

Caching-Frameworks und Libraries

Caching-Frameworks und Libraries können den Prozess der Implementierung eines Caching-Systems erheblich vereinfachen. Sie bieten vorgefertigte Komponenten und Funktionen, mit denen du schnell loslegen kannst.

Caching in deine Anwendungsarchitektur integrieren

Um das Beste aus deinem Systemdesign herauszuholen, solltest du es in deine Anwendungsarchitektur integrieren. Die Integration von Caching erfordert jedoch sorgfältige Planung und Überlegung. Dazu gehört, dass du die Teile deiner Anwendung identifizierst, die vom Caching profitieren können und dein System so gestaltest, dass es die Vorteile des Cachings nutzt.

Caching Patterns

Jetzt zeigen wie dir ein paar detaillierte Caching Patterns.

Cache-Aside Pattern

const cache = new Map<string, string>();

async function getData(key: string): Promise<string> {
  let data = cache.get(key);
  if (!data) {
    data = await fetchData(key);
    cache.set(key, data);
  }
  return data;
}

In diesem Beispiel verwenden wir ein einfaches Map-Objekt als Cache. Die Funktion getData überprüft zunächst den Cache mit der Methode cache.get auf die angeforderten Daten. Wenn sich die Daten nicht im Cache befinden, werden sie mit der Funktion fetchData aus einer externen Quelle geholt und dann mit der Methode cache.set in den Cache eingefügt.

Read-Through Pattern

class DataCache {
  private readonly cache = new Map<string, string>();

  async getData(key: string): Promise<string> {
    let data = this.cache.get(key);
    if (!data) {
      data = await fetchData(key);
      this.cache.set(key, data);
    }
    return data;
  }
}

const cache = new DataCache();

async function getSomeData(): Promise<void> {
  const data = await cache.getData("some-key");
  // Use the data
}

In diesem Beispiel haben wir den Cache in separat abgekapselt, das nennt sich dann DataCache. Die getData Methode funktioniert genauso wie im vorherigen Beispiel, aber sie ist jetzt Teil einer wiederverwendbaren Cache-Implementierung, die in der gesamten Anwendung genutzt werden kann.

Write-Through Pattern

class DataCache {
  private readonly cache = new Map<string, string>();

  async writeData(key: string, value: string): Promise<void> {
    this.cache.set(key, value);
    await writeDataToExternalSource(key, value);
  }
}

const cache = new DataCache();

async function saveSomeData(key: string, value: string): Promise<void> {
  await cache.writeData(key, value);
  // Continue with the application logic
}

In diesem Beispiel nutzen wir wieder DataCache, aber dieses Mal fügen wir eine neue Methode namens writeData hinzu. Diese Methode aktualisiert zunächst den Cache mit der Methode cache.set und schreibt dann die Daten mit der Funktion writeDataToExternalSource in eine externe Quelle.

Cache-Invalidation Pattern

const cache = new Map<string, { data: string, expiry: number }>();

async function getData(key: string): Promise<string> {
  const cachedData = cache.get(key);
  if (cachedData && cachedData.expiry > Date.now()) {
    return cachedData.data;
  }
  const data = await fetchData(key);
  cache.set(key, { data, expiry: Date.now() + 60000 }); // Cache data for 60 seconds
  return data;
}

In diesem Beispiel haben wir dem Cache eine Ablaufzeit hinzugefügt, indem wir eine zusätzlich expiry zusammen mit den Daten gespeichert haben. Die Funktion getData prüft nun die Eigenschaft expiry, um festzustellen, ob die Daten im Cache noch gültig sind. Wenn die Daten abgelaufen sind, werden sie aus dem Cache entfernt und erneut aus der externen Quelle geholt. Wenn die Daten noch gültig sind, werden sie aus dem Cache zurückgegeben, ohne dass sie erneuert werden müssen.

Caching-System optimieren

Nach dem theoretischen Teil und den Beispielen stellt sich nun die Frage: Wie kann ich mein Caching-System optimieren? Hier sind unsere Tipps.

Cache-Größe und Tuning

Um dein Caching-System zu optimieren, solltest du dir die Größe deines Caches sorgfältig überlegen und genau festlegen, sowie die Einstellungen auf deinen speziellen Anwendungsfall abstimmen. Dazu musst du die Cache Usage überwachen und die Einstellungen bei Bedarf anpassen.

Cache-Größe und Tuning sind ein fortlaufender Prozess, der sorgfältig überwacht und angepasst werden muss. Wenn du deine Cache-Einstellungen anpasst, kannst du sicherstellen, dass dein Cache langfristig effizient und effektiv bleibt.

Cache Consistency

Mit Cache Consistency wird sichergestellt, dass die im Cache gespeicherten Daten mit den Daten aus der Quelle übereinstimmen. Das überprüft man am besten mit mit Techniken wie Cache Invalidation und Data Replication.

Cache Consistency ist wichtig, um sicherzustellen, dass deine Anwendung reaktionsschnell und akkurat bleibt. Indem du sicherstellst, dass deine zwischengespeicherten Daten auf dem neuesten Stand sind, kannst du Fehler vermeiden und dafür sorgen, dass deine Anwendung ein einwandfreies Nutzererlebnis ist und bleibt.