उपयोगकर्ता अनुभव को कैसे बेहतर बनाएं और लागत कम करें: आपको कैशिंग का उपयोग क्यों करना चाहिए

आज, हम कैशिंग की दुनिया में गोता लगा रहे हैं। कैशिंग स्केलेबल, उच्च-प्रदर्शन प्रणाली बनाने के लिए एक गुप्त हथियार है। कैशिंग के कई प्रकार हैं, लेकिन इस लेख में, हम बैकएंड ऑब्जेक्ट कैशिंग (बैकएंड कैशिंग) पर ध्यान केंद्रित करेंगे। इसमें महारत हासिल करने से आपको उच्च-प्रदर्शन और विश्वसनीय सॉफ़्टवेयर बनाने में मदद मिलेगी।

इस लेख में हम निम्नलिखित का अन्वेषण करेंगे:

1. हम कैशिंग के बारे में जानेंगे और बताएंगे कि यह कैसे तेज़ पहुंच के लिए डेटा को अस्थायी रूप से संग्रहीत करता है।

   
   

2. कैशिंग के लाभ : जानें कि कैशिंग कैसे गति बढ़ाती है, सर्वर लोड कम करती है, उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करती है, और लागत में भी कटौती कर सकती है।

   
   

3. कैशिंग पैटर्न : इस अनुभाग में, हम कैश का उपयोग करने के विभिन्न तरीकों पर चर्चा करेंगे। याद रखें, प्रत्येक दृष्टिकोण के अपने फायदे और नुकसान हैं, इसलिए अपनी ज़रूरतों के हिसाब से सही पैटर्न चुनना सुनिश्चित करें!

   
   

4. कैशिंग का सबसे अच्छा अभ्यास : अब आप जानते हैं कि कैश किए गए डेटा को कैसे संग्रहीत और पुनर्प्राप्त किया जाए। लेकिन आप यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि आपका कैश किया गया डेटा अद्यतित रहे? और जब कैश अपनी क्षमता तक पहुँच जाता है तो क्या होता है?

   
   

5. कैश कब न करें : जबकि कैशिंग कई लाभ प्रदान करता है, ऐसे समय होते हैं जब इसे टालना सबसे अच्छा होता है। गलत सिस्टम में कैशिंग लागू करने से जटिलता बढ़ सकती है और संभावित रूप से प्रदर्शन धीमा भी हो सकता है।

कैशिंग क्या है?

उच्च-प्रदर्शन और स्केलेबल एप्लिकेशन बनाना बाधाओं को दूर करने और सिस्टम को अधिक कुशल बनाने के बारे में है। डेटाबेस अक्सर अपने भंडारण और प्रसंस्करण आवश्यकताओं के कारण सिस्टम प्रदर्शन में बाधा डालते हैं। यह उन्हें एक महंगा घटक बनाता है क्योंकि उन्हें अक्सर स्केल अप करने की आवश्यकता होती है।

शुक्र है, एक घटक है जो डेटा पुनर्प्राप्ति गति में सुधार करते हुए डेटाबेस संसाधन उपयोग को कम करने में मदद कर सकता है - उस घटक को कैश कहा जाता है।

कैश एक अस्थायी स्टोरेज है जिसे डेटा को तेज़ी से लिखने और पढ़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह त्वरित संचालन के लिए कम विलंबता मेमोरी स्टोरेज और अनुकूलित डेटा संरचनाओं का उपयोग करता है। संभावना है कि आपने पहले से ही Redis या Memcached का उपयोग किया होगा, या कम से कम उनके नाम सुने होंगे। ये बैकएंड सेवाओं के लिए दो सबसे लोकप्रिय वितरित कैशिंग सिस्टम हैं। Redis एक प्राथमिक डेटाबेस के रूप में भी कार्य कर सकता है, लेकिन यह किसी अन्य लेख का विषय है!

कैशिंग के लाभ

कैशिंग का मुख्य लाभ इसकी गति है। कैश से डेटा पढ़ना डेटाबेस (जैसे SQL या Mongo) से इसे पुनर्प्राप्त करने की तुलना में काफी तेज़ है। यह गति तेजी से संचालन के लिए शब्दकोश (या HashMap) डेटा संरचनाओं का उपयोग करने वाले कैश से आती है और डिस्क के बजाय उच्च गति वाली मेमोरी में डेटा संग्रहीत करती है।

दूसरा, कैशिंग आपके डेटाबेस पर लोड को कम करता है। यह एप्लिकेशन को लगातार डेटाबेस पर जाने के बजाय कैश से आवश्यक डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है। यह हार्डवेयर संसाधन उपयोग को नाटकीय रूप से कम करता है; डिस्क पर डेटा की खोज करने के बजाय, आपका सिस्टम बस इसे तेज मेमोरी से एक्सेस करता है।

ये लाभ सीधे उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाते हैं और लागत बचत की ओर ले जा सकते हैं। आपका एप्लिकेशन बहुत तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए एक सहज और अधिक संतोषजनक अनुभव बनता है।

कैशिंग से बुनियादी ढांचे की लागत कम हो जाती है। जबकि रेडिस जैसी वितरित प्रणाली को अपने स्वयं के संसाधनों की आवश्यकता होती है, समग्र बचत अक्सर महत्वपूर्ण होती है। आपका एप्लिकेशन डेटा को अधिक कुशलता से एक्सेस करता है, जिससे संभवतः आपको अपने डेटाबेस को डाउनस्केल करने की अनुमति मिलती है। हालाँकि, यह एक समझौता है: यदि आपका कैश सिस्टम विफल हो जाता है, तो सुनिश्चित करें कि आपका डेटाबेस बढ़े हुए लोड को संभालने के लिए तैयार है।

कैश पैटर्न

अब जब आप कैशिंग की शक्ति को समझ गए हैं, तो आइए इसका उपयोग करने के सर्वोत्तम तरीकों पर नज़र डालें! इस अनुभाग में, हम पैटर्न की दो आवश्यक श्रेणियों का पता लगाएँगे: कैश लेखन पैटर्न और कैश मिस पैटर्न । ये पैटर्न कैश अपडेट को प्रबंधित करने और उन स्थितियों को संभालने के लिए रणनीतियाँ प्रदान करते हैं जब आपको जिस डेटा की आवश्यकता होती है वह अभी तक कैश में नहीं है।

लेखन पैटर्न

लेखन पैटर्न यह निर्धारित करते हैं कि आपका एप्लिकेशन कैश और आपके डेटाबेस दोनों के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है। आइए तीन सामान्य रणनीतियों पर नज़र डालें: राइट-बैक , राइट-थ्रू और राइट-अराउंड। प्रत्येक अद्वितीय लाभ और ट्रेड-ऑफ़ प्रदान करता है:

वापस लिखना

यह काम किस प्रकार करता है:

• आपका एप्लिकेशन केवल कैश के साथ इंटरैक्ट करता है.
• कैश तुरन्त ही लेखन की पुष्टि कर देता है।
• इसके बाद एक पृष्ठभूमि प्रक्रिया नये लिखे गए डेटा को डेटाबेस में कॉपी कर देती है।

इसके लिए आदर्श: लेखन-भारी अनुप्रयोग जहां गति महत्वपूर्ण है, और प्रदर्शन के लिए कुछ असंगतता स्वीकार्य है। उदाहरणों में मेट्रिक्स और एनालिटिक्स अनुप्रयोग शामिल हैं।

लाभ:

• तेजी से पढ़ना: त्वरित पहुंच के लिए डाटा हमेशा कैश में रहता है, डाटाबेस को पूरी तरह से बायपास कर देता है।
• तीव्र लेखन: आपका अनुप्रयोग डेटाबेस लेखन की प्रतीक्षा नहीं करता, जिसके परिणामस्वरूप प्रतिक्रिया समय तीव्र हो जाता है।
• डेटाबेस पर कम दबाव: बैच लेखन से डेटाबेस पर लोड कम हो जाता है और संभवतः आपके डेटाबेस हार्डवेयर का जीवनकाल बढ़ सकता है।

नुकसान:

• डेटा खोने का जोखिम: यदि डेटा को डेटाबेस में सहेजे जाने से पहले कैश विफल हो जाता है, तो जानकारी खो सकती है। Redis लगातार स्टोरेज के साथ इस जोखिम को कम करता है, लेकिन इससे जटिलता बढ़ जाती है।

• बढ़ी हुई जटिलता: आपको यह सुनिश्चित करने के लिए एक मिडलवेयर की आवश्यकता होगी कि कैश और डेटाबेस अंततः सिंक में रहें।

• उच्च कैश उपयोग की संभावना: सभी लेखन पहले कैश में जाते हैं, भले ही डेटा अक्सर पढ़ा न जाता हो। इससे उच्च भंडारण खपत हो सकती है।

इससे लिखो

यह काम किस प्रकार करता है:

• आपका एप्लिकेशन कैश और डेटाबेस दोनों में एक साथ लिखता है।

• प्रतीक्षा समय को कम करने के लिए, आप कैश में एसिंक्रोनस रूप से लिख सकते हैं। यह आपके एप्लिकेशन को कैश ऑपरेशन पूरी तरह से समाप्त होने से पहले सफल लेखन का संकेत देने की अनुमति देता है।

लाभ:

• तेजी से पढ़ना: राइट-बैक की तरह, डेटा हमेशा कैश में रहता है, जिससे डेटाबेस पढ़ने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

• विश्वसनीयता: आपका अनुप्रयोग डेटाबेस में सहेजे जाने के बाद ही लेखन की पुष्टि करता है, जिससे डेटा स्थायित्व की गारंटी मिलती है, भले ही उसके तुरंत बाद कोई क्रैश हो जाए।

नुकसान:

• धीमी गति से लिखना: राइट-बैक की तुलना में, इस नीति में कुछ ओवरहेड है क्योंकि एप्लिकेशन लिखने के लिए डेटाबेस और कैश दोनों का इंतजार करता है। एसिंक्रोनस लेखन इसे बेहतर बनाता है लेकिन याद रखें, डेटाबेस प्रतीक्षा समय हमेशा रहता है।

• उच्च कैश उपयोग: सभी लेखन कैश में चले जाते हैं, जिससे भंडारण की खपत हो सकती है, भले ही डेटा तक अक्सर पहुंच न हो।

चारों ओर लिखें

राइट-अराउंड के साथ, आपका एप्लिकेशन डेटा को सीधे डेटाबेस में लिखता है, लेखन प्रक्रिया के दौरान कैश को बायपास करता है। कैश को पॉप्युलेट करने के लिए, यह कैश-साइड पैटर्न नामक एक रणनीति का उपयोग करता है:

1. पढ़ने का अनुरोध आता है: अनुप्रयोग कैश की जांच करता है।

   
   

2. कैश मिस: यदि डेटा कैश में नहीं मिलता है, तो एप्लिकेशन उसे डेटाबेस से प्राप्त करता है और फिर भविष्य में उपयोग के लिए कैश में संग्रहीत करता है।

लाभ:

• विश्वसनीय लेखन: डेटा को सीधे डेटाबेस में लिखा जाता है, जिससे स्थिरता सुनिश्चित होती है।
• कुशल कैश उपयोग: केवल अक्सर उपयोग किए जाने वाले डेटा को ही कैश किया जाता है, जिससे मेमोरी खपत कम हो जाती है।

नुकसान:

• उच्चतर पठन विलंबता (कुछ मामलों में): यदि डेटा कैश में नहीं है, तो अनुप्रयोग को उसे डेटाबेस से प्राप्त करना होगा, जो उन नीतियों की तुलना में राउंडट्रिप को जोड़ता है जहां कैश हमेशा पूर्व-पॉप्युलेटेड होता है।

कैश मिस पैटर्न

कैश मिस तब होता है जब आपके एप्लिकेशन को जिस डेटा की ज़रूरत होती है वह कैश में नहीं मिलता है। इससे निपटने के लिए यहाँ दो सामान्य रणनीतियाँ दी गई हैं:

1. कैश-एसाइड

   • एप्लिकेशन कैश की जांच करता है.

   • किसी चूक की स्थिति में, यह डाटाबेस से डेटा प्राप्त करता है और फिर कैश को अद्यतन करता है।

   • मुख्य बिंदु: एप्लिकेशन कैश के प्रबंधन के लिए जिम्मेदार है।

     
     

कैश-एसाइड पैटर्न का उपयोग करने का मतलब है कि आपका एप्लिकेशन कैश का प्रबंधन करेगा। यह दृष्टिकोण उपयोग करने के लिए सबसे आम है क्योंकि यह सरल है और एप्लिकेशन के अलावा अन्य स्थानों पर विकास की आवश्यकता नहीं है

1. के माध्यम से पढ़ा

   • एप्लिकेशन कैश के बारे में अनभिज्ञ रहते हुए अनुरोध करता है।

   • एक विशेष तंत्र कैश की जांच करता है और आवश्यकता पड़ने पर डाटाबेस से डेटा प्राप्त करता है।

   • कैश को पारदर्शी तरीके से अद्यतन किया जाता है।

     
     

रीड-थ्रू पैटर्न एप्लिकेशन की जटिलता को कम करते हैं, लेकिन वे इंफ्रास्ट्रक्चर की जटिलता को बढ़ाते हैं। यह एप्लिकेशन संसाधन को मिडलवेयर पर ऑफलोड करने में मदद करता है।

कुल मिलाकर, कैश-साइड के साथ राइट-अराउंड पैटर्न का सबसे अधिक उपयोग किया जाता है क्योंकि इसे लागू करना आसान है। हालाँकि, मैं यह भी सुझाव देता हूँ कि यदि आपके पास कोई ऐसा डेटा है जिसका उपयोग कैश होने के तुरंत बाद किया जाएगा, तो राइट-थ्रू पैटर्न को भी शामिल करें। इससे पढ़ने के प्रदर्शन में थोड़ा लाभ मिलेगा।

कैशिंग के सर्वोत्तम अभ्यास

इस अनुभाग में, हम कैश का उपयोग करने के सर्वोत्तम तरीकों का पता लगाएंगे। इन तरीकों का पालन करने से यह सुनिश्चित होगा कि आपका कैश ताज़ा डेटा बनाए रखता है और इसके संग्रहण को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करता है।

कैश अमान्यकरण

कल्पना करें कि आपने कैश में डेटा संग्रहीत किया है, और फिर डेटाबेस अपडेट किया जाता है। इससे कैश में डेटा डेटाबेस संस्करण से भिन्न हो जाता है। हम इस प्रकार के कैश डेटा को "पुराना" कहते हैं। कैश अमान्यकरण तकनीक के बिना, आपका कैश किया गया डेटा डेटाबेस अपडेट के बाद भी पुराना रह सकता है। डेटा को ताज़ा रखने के लिए, आप निम्न तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं:

1. अपडेट पर कैश अमान्य: जब आप डेटाबेस में डेटा अपडेट करते हैं, तो संबंधित कैश प्रविष्टि को भी अपडेट करें। राइट-थ्रू और राइट-बैक पैटर्न स्वाभाविक रूप से इसे संभालते हैं, लेकिन राइट-अराउंड/कैश-साइड के लिए कैश किए गए डेटा को स्पष्ट रूप से हटाना आवश्यक है। यह रणनीति आपके एप्लिकेशन को बासी डेटा को पुनः प्राप्त करने से रोकती है।

   
   

2. टाइम टू लिव (TTL): TTL एक नीति है जिसे आप कैश में डेटा संग्रहीत करते समय सेट कर सकते हैं। TTL के साथ, डेटा एक निर्दिष्ट समय के बाद स्वचालित रूप से हटा दिया जाता है। यह अप्रयुक्त डेटा को साफ़ करने में मदद करता है और छूटे हुए अमान्यकरण के मामले में बासी डेटा के खिलाफ़ एक फेलसेफ़ प्रदान करता है।

कैश प्रतिस्थापन नीतियाँ

यदि आप बड़ी मात्रा में डेटा कैश करते हैं, तो आपका कैश स्टोरेज भर सकता है। कैश सिस्टम आमतौर पर मेमोरी का उपयोग करते हैं, जो अक्सर आपके प्राथमिक डेटाबेस स्टोरेज से छोटी होती है। जब कैश भर जाता है, तो उसे जगह बनाने के लिए कुछ डेटा हटाने की आवश्यकता होती है। कैश प्रतिस्थापन नीतियाँ निर्धारित करती हैं कि कौन सा डेटा निकालना है:

1. सबसे कम हाल ही में उपयोग किया गया (LRU): यह सामान्य नीति उस डेटा को हटा देती है जिसका सबसे लंबे समय तक उपयोग (पढ़ा या लिखा) नहीं किया गया है। LRU अधिकांश वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों के लिए उपयुक्त है।

   
   

2. सबसे कम बार इस्तेमाल किया जाने वाला (LFU): LRU के समान, लेकिन एक्सेस आवृत्ति पर ध्यान केंद्रित करता है। नया लिखा गया डेटा निकाला जा सकता है, इसलिए एक वार्म-अप अवधि जोड़ने पर विचार करें जिसके दौरान डेटा को हटाया नहीं जा सकता।

अन्य प्रतिस्थापन नीतियां जैसे FIFO (फर्स्ट-इन, फर्स्ट-आउट), रैंडम रिप्लेसमेंट, आदि मौजूद हैं, लेकिन कम प्रचलित हैं।

कब कैश न करें

कैश कार्यान्वयन में गोता लगाने से पहले, यह जानना महत्वपूर्ण है कि यह कब सबसे उपयुक्त नहीं हो सकता है। कैशिंग अक्सर गति में सुधार करता है और डेटाबेस लोड को कम करता है, लेकिन यह तब समझ में नहीं आता जब:

1. कम ट्रैफ़िक: अगर आपके ऐप्लिकेशन में ट्रैफ़िक कम है और रिस्पॉन्स टाइम अभी भी स्वीकार्य है, तो संभवतः आपको अभी कैशिंग की ज़रूरत नहीं है। कैश जोड़ने से जटिलता बढ़ जाती है, इसलिए इसे तब लागू करना सबसे अच्छा होता है जब आपको प्रदर्शन में रुकावटों का सामना करना पड़ता है या ट्रैफ़िक में उल्लेखनीय वृद्धि की आशंका होती है।

   
   

2. आपका सिस्टम बहुत ज़्यादा लिखने वाला है: कैशिंग उन अनुप्रयोगों में सबसे ज़्यादा फ़ायदेमंद है जिनमें बहुत ज़्यादा पढ़ने की ज़रूरत होती है। इसका मतलब है कि आपके डेटाबेस में डेटा को बार-बार अपडेट नहीं किया जाता है या अपडेट के बीच कई बार पढ़ा जाता है। अगर आपके अनुप्रयोग में बहुत ज़्यादा मात्रा में लेखन होता है, तो कैशिंग संभावित रूप से ओवरहेड बढ़ा सकता है और काम को धीमा कर सकता है।

टेकअवे

इस लेख में, हमने कैशिंग की मूल बातें और इसे प्रभावी ढंग से उपयोग करने के तरीके को कवर किया है। यहाँ मुख्य बिंदुओं का संक्षिप्त विवरण दिया गया है:

1. आवश्यकता की पुष्टि करें: सुनिश्चित करें कि आपका सिस्टम पढ़ने में अधिक व्यस्त है और उसे विलंबता न्यूनीकरण कैशिंग की आवश्यकता है।

   
   

2. पैटर्न को बुद्धिमानी से चुनें: कैश लेखन और कैश मिस पैटर्न का चयन करें जो आपके एप्लिकेशन द्वारा डेटा उपयोग करने के तरीके के साथ संरेखित हों।

   
   

3. डेटा की नवीनता: पुराना डेटा उपलब्ध कराने से रोकने के लिए कैश अमान्यकरण रणनीतियों को लागू करें।

   
   

4. प्रतिस्थापन नीति प्रबंधित करें: कैश की क्षमता पूरी हो जाने पर विलोपन को संभालने के लिए कैश प्रतिस्थापन नीति (जैसे LRU) चुनें।

संदर्भ

1. https://gist.github.com/jboner/2841832
2. https://www.bytesizedpieces.com/posts/cache-types
3. https://www.techtarget.com/searchstorage/definition/cache
4. https://www.youtube.com/watch?v=dGAgxozNWFE