Распределенное кэширование: повышение производительности современных приложений

В этой статье разработчиками компании DST Global рассматривается распределенное кэширование, подчеркивается его влияние на производительность приложений за счет улучшения доступа к данным и масштабируемости, а также предлагаются практические рекомендации.

В эпоху, когда мгновенный доступ к данным — это не просто роскошь, а необходимость, распределенное кэширование стало ключевой технологией оптимизации производительности приложений. В условиях экспоненциального роста данных и спроса на обработку в реальном времени традиционные методы хранения и поиска данных оказываются неадекватными. Именно здесь в игру вступает распределенное кэширование, предлагающее масштабируемый, эффективный и быстрый способ обработки данных на различных сетевых ресурсах.

Понимание распределенного кэширования

Что такое распределенное кэширование?

Распределенное кэширование — это метод, при котором информация хранится на нескольких серверах, обычно распределенных по разным географическим местоположениям. Такой подход гарантирует, что данные будут ближе к пользователю, что значительно сокращает время доступа по сравнению с централизованными базами данных. Основная цель распределенного кэширования — повысить скорость и снизить нагрузку на основные хранилища данных, тем самым улучшая производительность приложений и удобство работы с пользователем.

Ключевые компоненты

1. Хранилище кеша. По своей сути распределенный кеш опирается на хранилище кеша, где данные хранятся в памяти на нескольких узлах. Такое расположение обеспечивает быстрое извлечение данных и устойчивость к сбоям узлов.

2. Механизм кэширования: этот механизм управляет операциями хранения и извлечения данных. Он управляет секционированием данных для сбалансированного распределения между узлами и балансировкой нагрузки для поддержания производительности в различных условиях трафика.

3. Механизм аннулирования кэша: критический аспект, обеспечивающий согласованность данных кэша с исходной базой данных. Такие методы, как время жизни (TTL), сквозная запись и кэширование с отложенной записью, используются для обеспечения своевременного обновления и точности данных.

4. Процессы репликации и аварийного переключения. Эти процессы обеспечивают высокую доступность. Они позволяют системе кэширования поддерживать непрерывную работу даже в случае сбоев узлов или проблем с сетью путем репликации данных и предоставления резервных узлов.

5. Безопасность и контроль доступа. Эти механизмы являются неотъемлемой частью защиты кэшированных данных и защищают от несанкционированного доступа, а также обеспечивают целостность и конфиденциальность данных в кэше.

Почему распределенное кэширование?

Распределенное кэширование меняет правила игры в сфере современных приложений, предлагая явные преимущества, гарантирующие эффективные, масштабируемые и надежные программные решения.

1. Скорость и производительность. Подумайте о распределенном кэшировании как об экспресс-кассах в продуктовом магазине. Точно так же, как эти полосы ускоряют процесс совершения покупок, распределенное кэширование ускоряет извлечение данных, сохраняя в памяти часто используемые данные. В результате приложения становятся заметно более быстрыми и отзывчивыми, что особенно важно для динамических платформ, таких как сайты электронной коммерции, инструменты аналитики в реальном времени и интерактивные онлайн-игры.

2. Легкое масштабирование. По мере того, как ваше приложение растет и привлекает все больше пользователей, это похоже на то, что магазин становится все более популярным. Вам нужно больше кассовых полос (или, в данном случае, узлов кэша), чтобы справиться с возросшим трафиком. Распределенное кэширование упрощает добавление дополнительных полос, обеспечивая бесперебойную работу независимо от загруженности сети.

3. Всегда на связи, всегда доступен: представьте себе, что одна полоса скоростного движения неожиданно закрывается — в хорошо спроектированном магазине это не имеет большого значения, поскольку открыто несколько других. Аналогично, распределенное кэширование реплицирует данные на различных узлах. Таким образом, если один узел выйдет из строя, остальные возьмут на себя управление без каких-либо сбоев, гарантируя, что ваше приложение всегда будет работать и работать.

4. Экономия затрат. Наконец, использование распределенного кэширования похоже на разумное управление ресурсами вашего магазина. Это снижает нагрузку на ваши основные базы данных (подобно тому, как не перегружать каждую полосу персоналом) и, как следствие, снижает эксплуатационные расходы. Такое эффективное использование ресурсов означает, что ваше приложение делает больше с меньшими затратами, оптимизируя производительность без чрезмерных инвестиций в инфраструктуру.

Как работает распределенное кэширование

Представьте, что вы находитесь в большой библиотеке с множеством книг (данных). Каждый раз, когда вам нужна книга, вы должны обратиться к библиотекарю (основная база данных), который затем просматривает всю библиотеку, чтобы найти ее. Этот процесс может быть медленным, особенно если многие люди одновременно просят книги. Теперь введите распределенное кэширование.

1. Создание мини-библиотеки (режимы тайника): В нашей библиотеке мы установили по комнате несколько небольших книжных полок (узлов тайника). В этих мини-библиотеках хранятся экземпляры самых популярных книг (часто используемые данные). Итак, когда вам понадобится одна из этих книг, вы просто возьмете ее с ближайшей книжной полки, что гораздо быстрее, чем ждать библиотекаря.

2. Поддержание обновления мини-библиотек (аннулирование кеша): Чтобы гарантировать, что в мини-библиотеках есть последние версии книг, у нас есть система. Всякий раз, когда выходит новое издание или обновляется книга, библиотекарь следит за тем, чтобы эти изменения были отражены в экземплярах, хранящихся на мини-книжных полках. Таким образом, вы всегда получите самую актуальную информацию.

3. Расширение библиотеки (масштабируемость). По мере того, как в библиотеку приходит все больше людей, мы можем легко добавить больше мини-книжных полок или разместить больше экземпляров популярных книг на существующих полках. Это похоже на масштабирование распределенного кэша — мы можем добавить больше узлов кэша или увеличить их емкость, гарантируя, что каждый получит свои книги быстро, даже когда библиотека переполнена.

4. Всегда открыто (высокая доступность). Что делать, если одна из мини-книжных полок вышла из строя (отказ узла)? Ну, есть и другие мини-книжные полки с такими же книгами, так что вы все равно сможете получить то, что вам нужно. Таким образом, распределенное кэширование гарантирует, что данные всегда будут доступны, даже если одна часть системы выйдет из строя.

По сути, распределенное кэширование работает путем создания нескольких точек быстрого доступа к часто необходимым данным, что значительно ускоряет их извлечение. Это похоже на скоростные экспресс-полосы в большой библиотеке, гарантирующие, что вы быстро получите свою книгу, библиотека будет работать эффективно, и все уйдут счастливыми.

Стратегии кэширования

Стратегии распределенного кэширования подобны различным методам, используемым в оживленном ресторане, чтобы гарантировать, что клиенты получат еду быстро и эффективно. Вот как эти стратегии работают в упрощенном виде:

- Отложенный кэш ( ленивая загрузка ). Представьте себе официанта, который готовит блюдо только тогда, когда его заказывает клиент. После приготовления он оставляет копию на кухне для будущих заказов. В кэшировании это похоже на загрузку данных в кэш только тогда, когда они запрошены. Это гарантирует, что кэшируются только необходимые данные, но первый запрос может быть медленнее, поскольку данные не загружаются предварительно.

- Кэширование со сквозной записью. Это похоже на то, как шеф-повар готовит новое блюдо и сразу же сохраняет его рецепт в кратком справочнике. Когда бы это блюдо ни было заказано, шеф-повар может быстро воссоздать его с помощью руководства. При кэшировании данные сохраняются в кеше и базе данных одновременно. Этот метод обеспечивает согласованность данных, но может быть медленнее при операциях записи.

- Кэширование с обходом записи. Считайте это разновидностью метода сквозной записи. Здесь при создании нового блюда рецепт не сразу заносится в краткий справочник. Он добавляется только при повторном заказе. При кэшировании данные записываются непосредственно в базу данных и записываются в кеш только в случае повторного запроса. Это уменьшает заполнение кэша редко используемыми данными, но может замедлить первое чтение.

- Кэширование обратной записи. Представьте, что шеф-повар сначала записывает новые рецепты в краткое справочное руководство, а затем обновляет основную книгу рецептов, когда появится больше времени. При кэшировании данные сначала записываются в кэш, а затем, после некоторой задержки, в базу данных. Это ускоряет операции записи, но несет в себе риск, если кэш выйдет из строя до того, как данные будут сохранены в базе данных.

У каждой из этих стратегий есть свои плюсы и минусы, как и у разных приемов на кухне ресторана. Выбор зависит от того, что важнее для приложения – скорость, свежесть данных или согласованность. Все дело в том, чтобы найти правильный баланс для предоставления данных именно так, как это необходимо!

Модели согласованности

Понимание моделей согласованности распределенного кэширования можно упростить, сравнив их с различными методами обновления новостей на различных досках объявлений в кампусе колледжа. Каждая доска объявлений представляет собой узел кэша, а новости — это данные, которые вы кэшируете.

1. Сильная последовательность: это похоже на мгновенное обновление всех досок объявлений, как только появляется новая новость. Каждый раз, когда вы проверяете любую доску, вы гарантированно увидите последние новости. В распределенном кэшировании строгая согласованность гарантирует, что все узлы отображают самые последние данные сразу после их обновления. Это отлично подходит для точности, но может работать медленнее, поскольку вам придется дождаться обновления всех досок, прежде чем продолжить.

2. Конечная последовательность: представьте, что новые новости сначала публикуются на главной доске объявлений, а затем, со временем, копируются на другие доски объявлений в кампусе. Если вы проверите доску сразу после обновления, вы можете не увидеть последние новости, но подождите немного, и на всех досках будет отображаться одна и та же информация. Окончательная согласованность в распределенном кэшировании означает, что все узлы в конечном итоге будут хранить одни и те же данные, но может возникнуть небольшая задержка. Это быстрее, но позволяет в течение короткого периода времени, когда разные узлы могут отображать слегка устаревшую информацию.

3. Слабая согласованность: это похоже на обновление разных досок объявлений в разное время без строгого графика. Если вы просматриваете разные форумы, вы можете найти разные версии новостей. При слабой согласованности для распределенного кэширования нет гарантии, что все узлы будут обновлены одновременно или когда-либо полностью синхронизированы. Эта модель является самой быстрой, поскольку она не ожидает распространения обновлений на все узлы, но она менее надежна для получения последних данных.

4. Кэширование со сквозным чтением и записью. Эти методы можно рассматривать как постоянную проверку или обновление основной доски новостей (центральной базы данных) при получении или публикации новостей. При кэшировании со сквозным чтением каждый раз, когда вы читаете данные, они сверяются с основной базой данных, чтобы убедиться в их актуальности. При кэшировании со сквозной записью каждый раз, когда вы обновляете данные, сначала обновляется основная база данных, а затем доски объявлений. Эти методы обеспечивают согласованность между кэшем и центральной базой данных, но могут работать медленнее из-за постоянных проверок или обновлений.

Каждая из этих моделей предлагает различный баланс между обеспечением актуальности данных на всех узлах и скоростью доступа к данным или их обновления. Выбор зависит от конкретных потребностей и приоритетов вашего приложения.

Случаи использования

Платформы электронной коммерции

- Обычное кэширование. Представьте себе небольшой бутик с единственным прилавком для популярных товаров. Это немного помогает, поскольку покупатели могут быстро получить то, что они часто покупают. Но когда происходит большая распродажа, прилавок переполнен, и люди ждут дольше.

- Распределенное кэширование. Теперь представьте себе большой универмаг с множеством прилавков (узлов) для популярных товаров, разбросанных повсюду. Во время распродаж покупатели могут быстро найти то, что им нужно, на любом ближайшем прилавке, избегая длинных очередей. Эта установка отлично подходит для обработки интенсивного трафика и больших и разнообразных запасов, типичных для платформ электронной коммерции, такой метод кэширования используют разработчики DST Global на платформе собственного производства DST Platform, которая позволяет значительно снизить нагрузки на крупные ресурсы. 

Онлайн-игры

- Обычное кэширование: это как иметь одно табло в небольшом игровом зале. Игроки могут быстро просмотреть результаты, но если к ним присоединяется слишком много игроков, обновление и проверка результатов становятся медленными.

- Распределенное кэширование: В большом игровом комплексе с табло (узлами кэша) в каждом разделе игроки в любом месте могут мгновенно увидеть обновления. Это крайне важно для онлайн-игр, где данные в реальном времени (например, результаты игроков или состояния игры) требуют быстрого и последовательного обновления по всему миру.

Аналитика в реальном времени

- Обычное кэширование: это похоже на один газетный киоск, который быстро предоставляет обновления по определенным темам. Это быстрее, чем поиск в библиотеке, но в часы пик новостей может оказаться утомительным.

- Распределенное кэширование: представьте себе сеть цифровых экранов (узлов кэширования) по всему городу, каждый из которых обновляется в режиме реального времени новостями. Для приложений, анализирующих данные в реальном времени (например, финансовые тенденции или настроения в социальных сетях), это означает мгновенное получение информации из обширных, постоянно обновляемых источников данных.

Выбор правильного решения для распределенного кэширования

При выборе решения для распределенного кэширования учитывайте следующее:

Производительность и задержка. Оцените способность решения справляться с нагрузкой вашего приложения, особенно в условиях пикового использования. Учитывайте скорость чтения/записи, задержку и то, насколько хорошо он поддерживает стабильную производительность. Этот фактор имеет решающее значение для приложений, требующих реагирования в реальном времени.

Масштабируемость и гибкость. Обеспечьте возможность горизонтального масштабирования решения по мере роста вашей пользовательской базы и объема данных. Система должна позволять легко добавлять или удалять узлы с минимальным влиянием на текущие операции. Масштабируемость необходима для адаптации к меняющимся требованиям.

Согласованность и надежность данных. Выберите модель согласованности (сильная, окончательная и т. д.), которая соответствует потребностям вашего приложения. Также рассмотрите, как система обрабатывает сбои узлов и репликацию данных. Надежный доступ к данным и их точность жизненно важны для поддержания доверия пользователей и целостности приложений.

Функции безопасности. Учитывая сегодня конфиденциальный характер данных, убедитесь, что решение для кэширования имеет надежные функции безопасности, включая аутентификацию, авторизацию и шифрование данных. Это особенно важно, если вы работаете с личными или конфиденциальными данными пользователя.

Стоимость и общая стоимость владения: оцените общую стоимость владения, включая лицензирование, инфраструктуру и обслуживание. Решения с открытым исходным кодом могут обеспечить экономию средств, но учитывайте необходимость внутреннего опыта. Баланс между стоимостью, функциями и долгосрочной масштабируемостью является ключом к устойчивому решению.

Реализация распределенного кэширования

Эффективная реализация распределенного кэширования требует стратегического подхода, особенно при переходе от обычного (одноузлового) кэширования. Вот краткое руководство:

Оценка и планирование

- Обычное кэширование. Обычно включает установку одного сервера кэширования, часто размещаемого рядом с сервером приложений.

- Распределенное кэширование. Начните с тщательной оценки узких мест производительности вашего приложения и моделей доступа к данным. Запланируйте несколько узлов кэша, распределенных по разным серверам или местоположениям, чтобы обрабатывать более высокие нагрузки и обеспечивать избыточность.

Выбор правильной технологии

- Обычное кэширование: таких решений, как Redis или Memcached, может быть достаточно для кэширования одного узла.

- Распределенное кэширование. Выберите технологию распределенного кэширования, которая соответствует вашим потребностям в масштабируемости, производительности и согласованности. Redis Cluster, Apache Ignite или Hazelcast — популярный выбор.

Конфигурация и развертывание

- Обычное кэширование: настройка относительно проста, основное внимание уделяется политикам распределения памяти и удаления кэша.

- Распределенное кэширование: требует тщательной настройки разделения данных, стратегий репликации и механизмов обнаружения узлов. Обеспечьте оптимальное распределение узлов кэша для балансировки нагрузки и минимизации задержек.

Аннулирование данных и синхронизация

- Обычное кэширование: менее сложное, часто полагающееся на настройки TTL (время жизни) для аннулирования данных.

- Распределенное кэширование. Реализуйте более сложные стратегии аннулирования, такие как кэширование со сквозной записью или кэширование с отложенной записью. Обеспечьте наличие механизмов синхронизации для обеспечения согласованности данных на всех узлах.

Мониторинг и обслуживание

- Обычное кэширование: включает стандартный мониторинг частоты попаданий в кэш и использования памяти.

- Распределенное кэширование: требует более расширенного мониторинга отдельных узлов, задержки в сети между узлами и общего состояния системы. Настройте автоматические процессы масштабирования и аварийного переключения для обеспечения высокой доступности.

Меры безопасности

- Обычное кэширование: базовых настроек безопасности может быть достаточно.

- Распределенное кэширование: внедрение надежных протоколов безопасности, включая шифрование при передаче и хранении, а также контроль доступа.

Проблемы и лучшие практики

Проблемы

- Недействительность кэша: гарантия того, что кэшированные данные обновляются или становятся недействительными при изменении базовых данных.

- Синхронизация данных: синхронизация данных на нескольких узлах кэша.

Лучшие практики от разработчиков DST Global

- Регулярно отслеживайте производительность кэша. Используйте инструменты мониторинга, чтобы отслеживать соотношение попаданий и промахов и соответствующим образом корректировать стратегии.

- Внедрите надежные механизмы инвалидации кэша. Используйте такие методы, как время жизни (TTL) или явная инвалидация.

- Планируйте отработку отказа и восстановление. Убедитесь, что ваше решение для кэширования может корректно обрабатывать сбои узлов.

Заключение

Распределенное кэширование является важным компонентом архитектурного ландшафта современных приложений, особенно тех, которые требуют высокой производительности и масштабируемости. Понимая основы, оценивая свои потребности и следуя передовым практикам, вы можете использовать возможности распределенного кэширования для повышения производительности, надежности и удобства использования вашего приложения. Поскольку технологии продолжают развиваться, распределенное кэширование будет играть все более важную роль в удовлетворении растущих требований к быстрому и эффективному доступу к данным. 

Распределенное кэширование: повышение производительности современных приложений
Получить консультацию у специалистов DST
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии
RSS
Оптимизация производительности веб-приложений — это не просто задача, а искусство, требующее баланса между скоростью загрузки и качеством контента.

Совместное использование кэширования и CDN — это мощное сочетание, которое может существенно ускорить загрузку вашего приложения. Важно помнить, что оптимизация производительности — это непрерывный процесс.
19:34
+1
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.
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.
19:35
Хорошая статья, спасибо автору. Распределенный кэш является важным компонентом современных веб-приложений, который может помочь повысить производительность приложений, масштабируемость и удобство работы с пользователями. Например, он может уменьшить задержку приложения, увеличить время отклика и обеспечить более быстрый доступ к данным за счет хранения часто используемых данных в памяти.
Вам может быть интересно
Мы сталкиваемся с огромными объемами информации, высокой нагрузкой, и постоянно меняющимися требованиями. Все это требует от нас не только навыков программирования, но и грамотного проектирования архи...
Используя возможность компоновки, организации могут упростить управление и извле...
В этом статей разработчики компании DST Global исс...
Часть 1. Конфиденциальность и безопасность данных....
Kubernetes стал незаменимым для разработки совреме...
В этой статье разработчики компании DST Global рас...
В этой статье разработчики компании DST Global зна...

Новые комментарии

У вас задача, которая решается с помощью OLAP. Поэтому копать нужно в эту стор...
Партицируйте прямо по суткам. Убирайте транзакции, нафиг вам тут innodb ког...
Порекомендуйте подходящую базу данных? День добрый. Хотелось бы получить ...

Заявка на услуги DST

Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.

Адрес

Ижевск, ул. Воткинское шоссе, д. 170 Е, Технопарк Нобель, офис 1117

8 495 1985800
Заказать звонок

Режим работы: Пн-Пт 10:00-19:00

info@dstglobal.ru

Задать вопрос по почте

Укажите ваше имя
Укажите ваше email
Укажите ваше телефон