Как сделать кэш

Кэширование — создание, загрузка и сброс. Где хранить кэш, способы и виды кэширования

04.07.21 ИТ / Разное 3997

Кэширование является неотъемлемой составляющей любой современной системы. Оно помогает избавиться от выполнения ненужных операций, а вместо этого использовать уже готовые, однажды вычисленные результаты. Кэширование позволяет значительно повысить скорость работы системы и общую производительность, а также снизить нагрузку на сервер, что означает экономию на оплату хостинга.

keshirovanie-sozdanie-zagruzka-i-sbros

Как сделать кэширование на сайте

Если используется готовая система (CMS или фремворк), тогда в ней обычно есть специальные средства для работы с кэшем. В случае же своей разработки, можно предусмотреть в системе специальное API для работы с кэшем. Это может быть отдельный класс или набор методов.

Что нужно кэшировать? Кэшированию подлежат сложные в вычислении участки кода. Например, это может быть формирование большого списка материалов. Конкретный пример – блок со списком последних статей на сайте, который достаточно создать один раз и обновлять только когда появились новые материалы на сайте.

Где хранить кэш? Места хранения кэша зависят от конкретных потребностей веб-приложения, выбор способа должен производиться в каждом конкретном случае индивидуально. Это может быть:

– специальная таблица в базе данных;

– специальное расширение для используемого языка программирования (например, Memcached для PHP);

– хранение кэша в обычных файлах, что является наиболее простым способом.

Способы или виды кэширования могут быть следующие:

– клиентское кэширование (кэширование разных файлов, протоколов, кэш центра сертификации, кэш страниц);

– серверное кэширование (кэширование страниц или их отдельных блоков, кэш результатов вычисления языка программирования, кэширование на уровне базы данных).

Создание кэша

Как создать кэш? Кэш может создаваться автоматически или вручную. Автоматическое создание кэша происходит при попытке загрузки из кэша, пример кода будет показан ниже. В случае же ручного режима создания кэша – в конце нужного участка кода добавляется код, который сохраняет полученные результаты в хранилище кэша, пример кода:

add_cache(‘section_name’, ‘name’, $data).

Загрузка из кэша

Загрузка из кэша происходит достаточно просто. При этом может быть реализована автоматическая операция создания кэша – при запросе страницы, блока или прочей сущности. Если кэша нет – выполняется вычисление и сохранение результатов в кэш, после чего при следующем запросе выполняется проверка – если кэш есть, выполняется загрузка из кэша:

load_cache(‘section_name’, ‘name’, $data).

Сброс кэша

Немаловажным является своевременный сброс кэша, иначе посетители увидят неактуальную и старую информацию. В то же время сброс кэша не должен выполняться слишком часто, иначе это повлечет ненужные расходы на вычисление. Пример кода для полного сброса кэша:

Также очистка кэша может выполняться не полностью, а частично, по секциям. Сброс кэша по секциям позволяет сбрасывать только необходимые участки кэшированных данных и не вызывает ненужных операций пересоздания кэша остальных данных, которые не были изменены. Это выполняется путем вызова в коде методов после конкретной операций. К примеру, выполнено добавление нового материала – значит нужно сбросить весь кэш, относящийся к секции «content»:

Что такое кэширование?

В вычислительной технике кэш — это высокоскоростной уровень хранения данных, где хранится подмножество данных, обычно временных. Благодаря этому будущие запросы на эти данные обрабатываются быстрее, чем при запросе доступа к основному хранилищу. Кэширование позволяет эффективно переиспользовать ранее полученную или вычисленную информацию.

Системы кэширования хранятся на оборудовании с более быстрым доступом, таким как оперативная память (RAM). Оперативная память обеспечивает более быструю работу ввода-вывода и уменьшает задержку. Кэширование задействовано на всех уровнях технологий, например в операционных системах, CDN, DNS, во многих приложениях, таких как поиск, а также используется для повышения производительности медиаконтента в играх.

При реализации уровня кэша важно понимать, какое значение имеет достоверность кэшированных данных. Успешное кэширование приводит к повышению частоты обращений, а значит, данные присутствуют при запросе к ним. Промах кэша возникает, когда информации в кэше не оказалось. Для управления истечением срока действия данных могут применяться такие элементы управления, как TTL (Time to live).

Требования к функциональности

Нужно сохранить огромное количество данных — около терабайта.
Кэш должен выдерживать от 50 до 1 млн запросов в секунду.
Ожидаемая задержка — около 1 мс.
LRU (Least Recently Used) — алгоритм, при котором вытесняются значения, которые дольше всего не запрашивались.
100% доступность.
Масштабируемость.

Шаблоны доступа к кэшу

Кэш сквозной записи. Всякий раз, когда приходит какой-либо запрос на “запись”, он будет поступать в БД через кэш. Запись считается успешной только в том случае, если данные успешно записаны и в кэш, и в БД.
Кэш прямой записи. Запрос на запись идет напрямую в БД, минуя кэш, и подтверждение отправляется обратно. Данные не уходят в кэш, а записываются туда только при первом промахе кэша.
Кэш обратной записи. Обновленная запись отправляется в кэш, данные сохраняются в кэше, и подтверждение отправляется немедленно. Затем другой сервис передает данные в БД.

Структура данных для реализации кэша называется “хеш-таблицей”. Все, что нам нужно, — это функция хеширования, ключ и значение.

Работа с хеш-таблицей

Как показано изображении, у нас есть три набора данных: “яблоко”, “мальчик” и “кот”, которые необходимо сохранить в хеш-таблице. Эти значения задаются в качестве входных параметров для функции хеширования ( hashCode() ), откуда мы получаем хешированные значения, в данном случае 53, 78 и 76. Затем эти значения делятся на количество ячеек в корзине, т.е. в данном случае на 10, и сохраняются в ячейке, номер которой совпадает со значением остатка: 53 в ячейке №3, 78 в ячейке №8 и так далее.

Допустим, у нас есть еще одни данные “гусеница”, хешированное значение которых равно 66, и они должны сохраниться в ячейке № 6, как и “кот”. Когда два разных ключа выдают одно и то же значение ячейки, происходит коллизия. По очевидной причине нельзя сохранить оба значения в одном и том же месте.

Существует несколько стратегий разрешения коллизий, такие как метод раздельных цепочек, открытая адресация, хеширование Робин Гуда. Простая стратегия — вместо сохранения в ячейке конкретного значения создавать связанный список, где и будут храниться пары ключ-значение. Это называется раздельными цепочками с использованием связанного списка.

Чтобы получить значение, дайте ключ хеш-функции, например “яблоко”, получите хешированное значение, рассчитанное по количеству ячеек, и посмотрите на конкретное положение.

Кэширование в распределенной системе

Как показано на рисунке, все значения оранжевого цвета хранятся в узле 1, а синего — в узле 2. Если по какой-либо причине узел 2 выйдет из строя, эти два положения, т. е. ячейки под номерами 9 и 10, станут недоступны. Хеш-таблица в таком случае остается прежней, но размер корзины теперь равен 8. Теперь для того же примера “яблоко” нужно брать остаток от деления на 8 — 53/8. Вместо 3 получаем 5. В данном случае эта ячейка пуста.

Вместо пустого значения также могут быть сценарии, где образуется неправильное значение. Это неприемлемо — придется делать переназначение, а это довольно утомительная работа. Что, если у нас будет не десять ключей, а десять тысяч? Для решения этой проблемы вместо обычной хеш-таблицы воспользуемся согласованным хешированием, которое также известно как согласованное хеш-кольцо.

Работа с согласованным хеш-кольцом

В обычном сценарии нам известна доступная область памяти, поскольку мы последовательно именуем ключи в хеш-таблице с помощью чисел, например от 1 до 10. Нюанс в том, что здесь ключи назначаются совершенно случайным образом.

Для значения “яблоко” мы передаем его в функцию хеширования и получаем результат: 2394. Берем этот хеш-номер и сразу находим местоположение — набор ключей, который больше 2394, в данном случае это 3030. Мы сохраняем значение здесь.

Допустим, есть еще один ключ “шарик” со значением 2567 — он также будет храниться в том же месте цепочки. Если мы получили хешированное значение 11000, то, поскольку доступного значения в ячейках нет, мы возвращаемся к началу и сохраняем в 1000. Это что-то вроде закольцовки. Вот как работает согласованное хеш-кольцо.

Политика вытеснения кэша

Как вытеснять кэш и когда нужно это делать?

Вытеснение означает удаление ключа и значения из кэш-памяти. Зачем это делать? Кэш стоит дорого, а некоторые сохраненные значения остаются без дела. Поэтому нужно определить, какие записи не используется и обладает идеальным расположением, а потом удалить их, чтобы освободить место для новых. Это известно как политика вытеснения кэша.

Одна из распространенных стратегий вытеснения — Least Recently Used или LRU. Она предполагает удаление записи, к которой за последнее время обращались реже всего.

Необходимо каким-то образом выяснить, к какой ячейке происходило меньше всего обращений, и сохранить новую запись именно там. Как реализовать LRU?

Пример кода LRU:

Внутренние части кэша

Мы разобрались с хеш-таблицами, оперативной памятью и LRU. Теперь нам нужен сервис, который обслуживает запросы на получение/размещение/удаление (get/put /delete). Несмотря на высокую скорость работу, оперативная память все равно блокирует вызовы. Поэтому нужен эффективный способ удовлетворения этих запросов.

Для этого можно создать n потоков по мере получения запросов или расширить пул для обработки потоков. Еще один возможный вариант — это логика, основанная на событиях.

Как показано на рисунке выше, у нас есть очередь событий. Туда попадает любой запрос “get/put”. Также есть цикл событий, который выполняется бесконечно и представляет собой однопоточную операцию. Помимо этого, доступен пул потоков, который выполняет только операции ввода-вывода в оперативную память.

Каждый раз, когда мы получаем запрос “get/put”, он помещается в очередь событий. Цикл событий продолжает считывать очередь событий и передает запрос, который свободно располагается в ней. Как только происходит передача в пул потоков, он выполняет обратный вызов и снова считывает очередь событий.

Таким образом, очередь событий никогда не блокируется. Поток в пуле, который получает запрос, выполняет операцию, получает данные и возвращается к запросу через ответ обратного вызова, цикл событий или какой-либо другой механизм. Именно так можно более эффективно обрабатывать запрос.

Отказоустойчивость

Как сделать систему кэширования отказоустойчивой? Мы знаем, что хеш-таблица и данные хранятся в оперативной памяти. А что, если произойдет потеря питания и все данные будут сброшены? Это означает, что система кэширования нестабильна, и это нужно исправить.

Снимок с регулярным интервалом. Синхронный сервис “S” работает в фоновом режиме. Он берет замороженную копию хеш-таблицы и помещает ее в файл дампа, который сохраняется на жестком диске.

2. Восстановление журнала. Сервис, отвечающий за чтение и запись в хеш-таблице, будет непрерывно восстанавливать файлы в журнале. Все операции в журнале выполняют асинхронный вызов, который продолжает обновлять его. Эти запросы можно поместить в промежуточную очередь, чтобы не влиять на возможность чтения/записи. Каждая операция регистрируется, и если оборудование выйдет из строя и снова включится, мы сможем восстановить хеш-таблицу через операции в файле журнала.

Доступность

Как сделать систему доступной на 100%?

В кластере есть два узла, node1 и node2, и у обоих есть свой собственный кэш. Допустим, мы используем согласованное хеширование: узел 1 содержит ключи и значения, а узел 2 обрабатывает их. Что произойдет, если узел 1 выйдет из строя?

Все запросы, поступающие на узел 1, будут приводить к промаху кэша. Они будут попадать в БД, увеличивая нагрузку по чтению/записи. Чтобы избежать этого, можно сделать реплику узла 1, например RF = 2. Поэтому, какие бы данные ни были у узла 1, такие же будут на узле 1’.

Преимущество. Нагрузка снижается, потому что запросы, поступающие на узел 1, также будут отправляться на узел 1’ и обрабатываться им. Таким образом, запросы на чтение распределяются и обеспечивают высокую производительность с меньшей задержкой.

Недостаток. Продолжительная синхронизация этих двух узлов может привести к непоследовательности.

Как это исправить? Вместо копии можно создать подчиненный узел из нескольких узлов. В этом случае обновления данных также поступают на подчиненные устройства, но чтение/запись всегда происходит на главных узлах. Ведомое устройство не задействуется, пока главное не отключится.

Балансировка нагрузки и последовательное хеширование
Основные принципы кэширования веб-приложений
Лучший способ эффективно управлять неструктурированными данными

Как сделать кэш для андроид: подробная инструкция для пользователей

Кэширование данных – это одна из самых эффективных стратегий оптимизации работы мобильных приложений. Кэш позволяет сохранять данные, которые приложению требуются для работы, на устройстве пользователя, что позволяет снизить время доступа к этим данным и повысить производительность приложения.

Для андроид-приложений существует несколько способов реализации кэша. Один из самых простых способов – использование кэша HTTP. Для этого необходимо указать заголовок «Cache-Control» с нужным значением в запросе к серверу. Таким образом, данные будут кэшироваться на устройстве пользователя и при следующем запросе приложение будет использовать уже закэшированные данные вместо повторного обращения к серверу.

Важно отметить, что использование кэша HTTP обладает своими ограничениями. Например, кэш HTTP может хранить данные только на определенный период времени или до определенного размера. Также следует учитывать, что данные могут устареть и стать неактуальными, поэтому приложение должно быть готово к обработке обновленных данных.

Другой способ реализации кэша в андроид-приложении – использование библиотеки, например, LruCache. LruCache представляет собой хэш-таблицу с ограниченным размером, которая используется для хранения данных в оперативной памяти устройства. Благодаря этому, данные сохраняются в кэше до тех пор, пока приложение не закроется или до тех пор, пока устройство не будет нуждаться в освобождении памяти.

Важно отметить, что для реализации кэша в андроид-приложении необходимо тщательно продумать логику сохранения, обновления и использования данных. Неправильное использование кэша может привести к ошибкам или некорректной работе приложения. Поэтому перед использованием кэша необходимо провести тестирование и оптимизацию задач, связанных с обращением к данным из кэша.

Как сделать кэш для андроид: основные принципы и преимущества

Основные принципы кэширования для андроид:

Контроль доступности данных: кэширование позволяет сохранять данные локально, что обеспечивает быстрый доступ к ним и уменьшает нагрузку на сеть;
Хранение только необходимых данных: кэш должен содержать только те данные, которые регулярно используются или необходимы для работы приложения;
Автоматическое обновление данных: кэш должен периодически обновляться, чтобы отображать актуальные данные;
Управление размером кэша: кэш не должен занимать слишком много места на устройстве, поэтому важно установить оптимальный размер кэша для приложения.

Преимущества кэширования для андроид:

Ускорение загрузки данных: кэширование позволяет сократить время, необходимое для загрузки данных из сети, так как они уже сохранены локально;
Экономия трафика: кэш уменьшает объем передаваемых данных через сеть, что экономит интернет-трафик и снижает затраты на передачу данных;
Улучшение производительности: быстрый доступ к локально хранимым данным улучшает производительность приложения и создает более плавный пользовательский опыт;
Работа в оффлайн-режиме: кэш позволяет приложению функционировать даже без доступа к интернету, используя сохраненные данные.

Создание и использование кэша для андроид-приложений позволяет улучшить их производительность, уменьшить время загрузки данных и экономить интернет-трафик. При правильной реализации и управлении кэшем, можно создать более удобное и эффективное приложение для пользователей.