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ユーザーエクスペリエンスを向上させてコストを削減する方法: キャッシュを使用する理由

に Brilian Firdaus8m2024/05/10

長すぎる; 読むには

今日は、キャッシュの世界に飛び込みます。キャッシュは、スケーラブルで高性能なシステムを構築するための秘密兵器です。キャッシュには多くの種類がありますが、この記事では、バックエンドオブジェクトキャッシュ (バックエンドキャッシュ) に焦点を当てます。これをマスターすると、高性能で信頼性の高いソフトウェアを構築するのに役立ちます。

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この記事では、次の内容について説明します。

キャッシュとは何ですか?キャッシュについて説明し、アクセスを高速化するためにデータを一時的に保存する方法について説明します。
キャッシュの利点: キャッシュによって速度が向上し、サーバーの負荷が軽減され、ユーザーエクスペリエンスが向上し、コストも削減される仕組みについて説明します。
キャッシュパターン: このセクションでは、キャッシュを使用するさまざまな方法について詳しく説明します。それぞれのアプローチには長所と短所があるので、ニーズに合った適切なパターンを選択するようにしてください。
キャッシュのベストプラクティス: キャッシュされたデータを保存および取得する方法はわかりました。しかし、キャッシュされたデータが最新の状態に保たれるようにするにはどうすればよいでしょうか。また、キャッシュの容量がいっぱいになるとどうなるでしょうか。
キャッシュしない方が良い場合: キャッシュには多くの利点がありますが、避けた方が良い場合もあります。間違ったシステムにキャッシュを実装すると、複雑さが増し、パフォーマンスが低下する可能性もあります。

キャッシュとは何ですか?

高性能でスケーラブルなアプリケーションを作成するには、ボトルネックを解消し、システムの効率を高めることが重要です。データベースは、ストレージと処理の要件により、システムパフォーマンスのボトルネックになることがよくあります。データベースは頻繁にスケールアップする必要があるため、コストのかかるコンポーネントになります。

幸いなことに、データ取得速度を向上させながらデータベースリソースの使用負荷を軽減できるコンポーネントがあります。このコンポーネントは、キャッシュと呼ばれます。

キャッシュは、データの高速な書き込みと読み取りのために設計された一時ストレージです。低レイテンシのメモリストレージと最適化されたデータ構造を使用して、迅速な操作を実現します。おそらく、Redis または Memcached をすでに使用したことがあるか、少なくともその名前を聞いたことがあるでしょう。これらは、バックエンドサービスで最も人気のある 2 つの分散キャッシュシステムです。Redis はプライマリデータベースとしても機能しますが、これは別の記事で取り上げます。

キャッシュの利点

キャッシュの主な利点は、その速度です。キャッシュからデータを読み取ると、データベース (SQL や Mongo など) からデータを取得するよりも大幅に高速になります。この速度は、キャッシュが辞書 (または HashMap) データ構造を使用して高速操作を行い、データをディスクではなく高速メモリに保存することで実現されます。

2 番目に、キャッシュによりデータベースの負荷が軽減されます。これにより、アプリケーションはデータベースに頻繁にアクセスする代わりに、必要なデータをキャッシュから取得できます。これによりハードウェアリソースの使用量が劇的に減少します。システムはディスク上のデータを検索する代わりに、高速メモリからデータにアクセスするだけです。

これらの利点は、ユーザーエクスペリエンスを直接向上させ、コスト削減につながります。アプリケーションの応答速度が大幅に向上し、ユーザーにとってよりスムーズで満足度の高いエクスペリエンスが実現します。

キャッシュによりインフラストラクチャコストが削減されます。Redis のような分散システムには独自のリソースが必要ですが、全体的な節約は多くの場合、大幅になります。アプリケーションはより効率的にデータにアクセスし、データベースを縮小できる可能性があります。ただし、これにはトレードオフが伴います。キャッシュシステムに障害が発生した場合、データベースが負荷の増加に対応できる準備ができていることを確認してください。

キャッシュパターン

キャッシュの威力がわかったところで、次はキャッシュの最適な使用方法について見ていきましょう。このセクションでは、キャッシュ書き込みパターンとキャッシュミスパターンという 2 つの重要なパターンカテゴリについて説明します。これらのパターンは、キャッシュ更新を管理し、必要なデータがまだキャッシュにない場合に状況に対処するための戦略を提供します。

ライティングパターン

書き込みパターンは、アプリケーションがキャッシュとデータベースの両方とどのようにやり取りするかを決定します。ここでは、ライトバック、ライトスルー、ライトアラウンドという 3 つの一般的な戦略について見てみましょう。それぞれに独自の利点とトレードオフがあります。

返事を書く

使い方：

アプリケーションはキャッシュとのみ対話します。
キャッシュは書き込みを即座に確認します。
次に、バックグラウンドプロセスによって新しく書き込まれたデータがデータベースにコピーされます。

最適な用途:書き込み量が多く、速度が重要で、パフォーマンスのために多少の不整合が許容されるアプリケーション。例としては、メトリックや分析アプリケーションなどがあります。

利点:

読み取り速度が速くなります:データは常にキャッシュ内にあるため、データベースを完全にバイパスして、すばやくアクセスできます。
書き込みの高速化:アプリケーションはデータベースへの書き込みを待機しないため、応答時間が短縮されます。
データベースの負担が軽減:バッチ書き込みによりデータベースの負荷が軽減され、データベースハードウェアの寿命が延びる可能性があります。

デメリット:

データ損失のリスク:データがデータベースに保存される前にキャッシュに障害が発生すると、情報が失われる可能性があります。Redis は永続的なストレージによってこのリスクを軽減しますが、複雑さが増します。

複雑さが増す:キャッシュとデータベースが最終的に同期された状態を保つためにミドルウェアが必要になります。

キャッシュ使用率が高くなる可能性:データが頻繁に読み取られない場合でも、すべての書き込みは最初にキャッシュに送られます。これにより、ストレージの消費量が高くなる可能性があります。

ライトスルー

使い方：

アプリケーションはキャッシュとデータベースの両方に同時に書き込みます。

待機時間を短縮するには、キャッシュに非同期で書き込むことができます。これにより、アプリケーションはキャッシュ操作が完全に終了する前に書き込みが成功したことを通知できます。

利点:

読み取り速度の向上:ライトバックと同様に、データは常にキャッシュ内にあるため、データベースの読み取りが不要になります。

信頼性:アプリケーションは、書き込みがデータベースに保存された後にのみ書き込みを確認するため、直後にクラッシュが発生した場合でもデータの永続性が保証されます。

デメリット:

書き込み速度が遅い:ライトバックと比較すると、このポリシーでは、アプリケーションがデータベースとキャッシュの両方の書き込みを待機するため、オーバーヘッドが発生します。非同期書き込みにより、このオーバーヘッドは改善されますが、データベースの待機時間は常に存在することに注意してください。

キャッシュ使用率が高い:すべての書き込みはキャッシュに送られるため、データに頻繁にアクセスされない場合でもストレージが消費される可能性があります。

書き回す

ライトアラウンドを使用すると、アプリケーションは書き込みプロセス中にキャッシュをバイパスして、データベースに直接データを書き込みます。キャッシュにデータを入力するには、キャッシュアサイドパターンと呼ばれる戦略を採用します。

読み取り要求が到着:アプリケーションはキャッシュをチェックします。
キャッシュミス:データがキャッシュ内に見つからない場合、アプリケーションはデータベースからデータを取得し、将来使用するためにキャッシュに保存します。

利点:

信頼性の高い書き込み:データはデータベースに直接書き込まれるため、一貫性が確保されます。
効率的なキャッシュ使用:頻繁にアクセスされるデータのみがキャッシュされるため、メモリの消費量が削減されます。

デメリット:

読み取り待ち時間が長くなる (場合によっては):データがキャッシュ内にない場合、アプリケーションはデータベースからデータを取得する必要があり、キャッシュが常に事前に設定されているポリシーと比較してラウンドトリップが増加します。

キャッシュミスパターン

キャッシュミスは、アプリケーションに必要なデータがキャッシュ内に見つからない場合に発生します。これに対処するための一般的な戦略を 2 つ紹介します。

キャッシュアサイド
- アプリケーションはキャッシュをチェックします。
- ミスが発生した場合は、データベースからデータを取得してキャッシュを更新します。
- 重要なポイント:キャッシュの管理はアプリケーションが担当します。

キャッシュアサイドパターンを使用すると、アプリケーションがキャッシュを管理することになります。このアプローチはシンプルで、アプリケーション以外の場所での開発を必要としないため、最も一般的に使用されています。

読み通し
- アプリケーションはキャッシュを認識せずにリクエストを行います。
- 特殊なメカニズムがキャッシュをチェックし、必要に応じてデータベースからデータを取得します。
- キャッシュは透過的に更新されます。

リードスルーパターンはアプリケーションの複雑さを軽減しますが、インフラストラクチャの複雑さは増大します。代わりに、アプリケーションリソースをミドルウェアにオフロードすると役立ちます。

全体的に、キャッシュアサイドを使用したライトアラウンドパターンは、実装が簡単なため、最も一般的に使用されています。ただし、キャッシュされた直後に使用されるデータがある場合は、ライトスルーパターンも含めることをお勧めします。これにより、読み取りパフォーマンスがわずかに向上します。

キャッシュのベストプラクティス

このセクションでは、キャッシュの使用に関するベストプラクティスについて説明します。これらのベストプラクティスに従うことで、キャッシュが最新のデータを維持し、ストレージを効果的に管理できるようになります。

キャッシュの無効化

キャッシュにデータを保存し、その後データベースが更新されたとします。これにより、キャッシュ内のデータがデータベースのバージョンと異なることになります。このタイプのキャッシュデータを「古い」と呼びます。キャッシュ無効化技術がないと、データベースの更新後もキャッシュされたデータが古いままになる可能性があります。データを最新の状態に保つには、次の技術を使用できます。

更新時のキャッシュ無効化:データベース内のデータを更新する場合は、対応するキャッシュエントリも更新します。ライトスルーパターンとライトバックパターンは本質的にこれを処理しますが、ライトアラウンド/キャッシュアサイドではキャッシュされたデータを明示的に削除する必要があります。この戦略により、アプリケーションが古いデータを取得するのを防ぐことができます。
Time To Live (TTL): TTL は、キャッシュにデータを保存するときに設定できるポリシーです。TTL を使用すると、指定された時間が経過するとデータが自動的に削除されます。これにより、未使用のデータが消去され、無効化が失敗した場合に古いデータに対するフェイルセーフが提供されます。

キャッシュ置換ポリシー

大量のデータをキャッシュすると、キャッシュストレージがいっぱいになる可能性があります。キャッシュシステムは通常、メモリを使用しますが、そのメモリはプライマリデータベースストレージよりも小さいことがよくあります。キャッシュがいっぱいになると、スペースを確保するために一部のデータを削除する必要があります。キャッシュ置換ポリシーによって、削除するデータが決定されます。

最も長い間使用されていないデータ (LRU):この一般的なポリシーは、最も長い間使用されていないデータ (読み取りまたは書き込み) を削除します。LRU は、ほとんどの実際の使用例に適しています。
最も使用頻度の低いデータ (LFU): LRU に似ていますが、アクセス頻度に重点を置いています。新しく書き込まれたデータは削除される可能性があるため、データを削除できないウォームアップ期間を追加することを検討してください。

FIFO (先入先出法)、ランダム交換などの他の交換ポリシーも存在しますが、あまり一般的ではありません。

キャッシュしない方が良い場合

キャッシュの実装に踏み込む前に、キャッシュが最適ではない可能性がある場合を知っておくことが重要です。キャッシュは多くの場合、速度を向上させ、データベースの負荷を軽減しますが、次の場合には意味がない可能性があります。

トラフィックが少ない:アプリケーションのトラフィックが少なく、応答時間がまだ許容範囲内である場合は、まだキャッシュは必要ありません。キャッシュを追加すると複雑さが増すため、パフォーマンスのボトルネックが発生した場合やトラフィックの大幅な増加が予想される場合に実装するのが最適です。
システムの書き込みが大量である場合:キャッシュは、読み取りが大量なアプリケーションで最も効果的です。つまり、データベース内のデータは頻繁に更新されないか、更新の合間に複数回読み取られます。アプリケーションの書き込み量が多い場合、キャッシュによってオーバーヘッドが増加し、速度が低下する可能性があります。