cache distribuído em microsserviços

Quando seus microsserviços começam a ficar “esquecidos”, o que o cache distribuído pode fazer?

Você já experimentou isso? O sistema funcionava muito rápido pela manhã, mas à tarde os usuários tinham que esperar vários segundos para clicar em um botão. Obviamente, os dados estão lá, mas cada chamada é como iniciar uma consulta do zero, os serviços estão esperando uns pelos outros e todo o sistema é tão lento quanto uma caminhada. Isso não ocorre porque o servidor está cansado, mas porque falta um mecanismo para manter os dados “de plantão a qualquer momento” – esse é o problema que o cache distribuído quer resolver.

Pense nisso: se cada microsserviço tiver que solicitar repetidamente os mesmos dados ao banco de dados, o banco de dados rapidamente se tornará um gargalo. É como uma cafeteria movimentada. Cada vez que um cliente faz um pedido, o barista tem que moer novamente os grãos de café e ferver a água novamente, em vez de preparar várias xícaras de estilos comuns com antecedência. O cache distribuído, simplesmente, consiste em configurar alguns pontos de armazenamento temporário compartilhados e de alta velocidade em sua rede de serviço e colocar os dados usados ​​com frequência mais próximos do serviço, para que possam ser acessados ​​a qualquer momento.

O cache não é apenas "rápido", também é estável

Quando muitas pessoas ouvem cache, sua primeira reação é “acelerar”. Sim, acessar dados na memória é muito mais rápido do que consultar o banco de dados, às vezes até centenas de vezes mais rápido. Mas isso é apenas metade da história.

Mais importante ainda, ajuda a lidar com picos de tráfego. Quando ocorre um grande número repentino de solicitações, a camada de cache pode absorver a maior parte da pressão e o banco de dados por trás dela não ficará sobrecarregado. A resiliência de todo o sistema aumentou e os usuários experimentam uma experiência tranquila e tranquila, em vez de atrasos repentinos. É como adicionar uma almofada inteligente ao sistema.

Além disso, reduz silenciosamente as dependências entre serviços. Alguns dados básicos exigidos pelo serviço A não precisam ser chamados sempre pelo serviço B. Eles podem ser obtidos diretamente do cache compartilhado. Mesmo que o serviço B esteja temporariamente em condições menores, A ainda pode funcionar normalmente por um período de tempo, e a tolerância geral a falhas do sistema será naturalmente aprimorada.

Como deve ser um bom cache distribuído?

Ao escolher, não se concentre apenas nos números de desempenho. Você precisa se perguntar algumas perguntas: É realmente fácil encaixar na minha arquitetura de microsserviços existente? É fácil ou trabalhoso escalar? Quando os dados precisam ser atualizados, eles podem garantir resultados consistentes vistos por vários serviços?

Uma solução bem projetada deve parecer feita sob medida para um ambiente de microsserviços. Não é necessário refatorar significativamente seu código para usá-lo, e o acesso deve ser tranquilo. A expansão horizontal também é natural. À medida que os negócios crescem, a adição de nós resultará em maior capacidade e maior rendimento. É melhor automatizar esse processo sem muita carga de operação e manutenção.

A persistência e a alta disponibilidade não podem ser ignoradas. Se o servidor de cache for reiniciado, todos os dados serão perdidos ou poderão ser parcialmente restaurados? Se um nó do cluster falhar, outros nós poderão assumir o trabalho sem problemas? Essas características determinam o quão confiável ele é em um ambiente de produção.

Algumas ideias para fazer o cache realmente “funcionar”

Introduzir o cache não é apenas adicionar uma ferramenta e encerrá-la. Como usá-lo é mais importante.

O que armazenar em cache? Nem todos os dados valem a pena armazenar em cache. Dados que mudam extremamente rapidamente e são diferentes cada vez que você os consulta se tornarão complicados se forem deixados de lado. Os dados mais adequados são dados "quentes" que mudam com menos frequência, mas são acessados ​​com mais frequência, como catálogos de produtos, informações básicas do usuário, listas de países e regiões, etc.

Preste atenção à estratégia de atualização. A "penetração de cache" comum (consulta de dados inexistentes, ignorando o cache e penetrando no banco de dados a cada vez) e "avalanche de cache" (um grande número de caches falhando ao mesmo tempo e todas as solicitações fluindo para o banco de dados) precisam ser evitadas. Por exemplo, defina uma marca de valor nulo de curto prazo para chaves inexistentes ou escalone o tempo de expiração do cache.

Outra prática é usar cache multinível. Configure um cache extremamente rápido (como Ehcache) na memória local do serviço, juntamente com um cache global distribuído (como cluster Redis). O cache local lida com solicitações de frequência ultra-alta e o cache distribuído garante o compartilhamento e a consistência dos dados. A combinação dos dois geralmente produz melhores resultados.

dê um passo à frente

A tecnologia está sempre evoluindo. Hoje, algumas soluções avançadas de cache distribuído começaram a ser profundamente integradas com ambientes nativos da nuvem, suportando implantação em contêineres e operação e manutenção inteligentes baseadas em Kubernetes. Eles também estão explorando uma eliminação de dados mais inteligente e indicadores de monitoramento mais refinados, para que você possa não apenas usá-los, mas também vê-los claramente e gerenciá-los bem.

Afinal, a introdução do cache distribuído não é uma decisão puramente técnica. É sobre como você oferece uma experiência de serviço estável e rápida aos seus usuários e como mantém sua arquitetura calma quando seu negócio cresce rapidamente. Quando seus microsserviços não estiverem mais “ocupados” para consultas repetidas e quando os dados puderem aparecer silenciosa e rapidamente onde deveriam estar quando necessário, todo o sistema brilhará com um tipo diferente de eficiência e vitalidade. Esta pode ser a beleza racional e encantadora da arquitetura.

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