Cache: Otimizando Desempenho e Reduzindo Custos na sua aplicação

O cache é uma técnica amplamente utilizada no desenvolvimento de software para melhorar o desempenho e a eficiência de sistemas. Ele se refere ao armazenamento temporário de dados frequentemente acessados ou computados para reduzir o tempo de acesso e o custo computacional de obter essas informações diretamente de uma fonte mais lenta (como um banco de dados, sistemas remoto ou disco rígido).

O que é Cache?
Cache é uma camada intermediária de armazenamento de dados, geralmente implementada para melhorar velocidade de leitura e escrita de informações. Ele pode ser localizado:

• No cliente (por exemplo, no navegador para cache de páginas web ou assets estáticos como CSS e JavaScript).
• No servidor (como sistemas de cache em memória, como Redis ou Memcached).
• Entre serviços (em proxy reversso, como o Varnish, para armazenar respostas HTTP).

Tipos de Cache
_Cache em Memória: _

• Armazena dados na memória volátil (RAM) para acesso rápido.
• Exemplos: Redis, Memcached.

Cache de Disco:

• Salva dados em armazenamentos secundários, como SSDs ou HDs.
• Exemplo: Sistema de arquivos do SO (Linux Page Cache).

Cache de página:

• Armazena páginas renderizadas (HTML) para acelerar a entrega do conteúdo.

Cache de Objetos:

• Salva objetos ou trechos de dados, como resultados de consultas de banco de dados, otimizando buscas.

Cache Distribuído:

• Implementado em sistemas distribuídos para compartilhar o cache entre várias instâncias.
• Exemplos: Amazon ElastiCache e Google Cloud Memorystore.

Cache HTTP:

• Utilizado para armazenar respostas de servidores HTTP.
• Exemplos: Cabeçalhos HTTP ou Cache-Control e ETAG.

Como o Cache funciona?
O cache trabalha com um conceito bem conhecido, o chave-valor

Um valor (o dado armazenado) é acessado ou armazenado por meio de uma chave (normalmente um identificar único, como uma URL ou ID de consulta.
Quando um dado é requisitado:

• O sistema verifica se ele está presente no cache (cache hit)
• Caso contrário, o dado é buscado na fonte original (cache miss), processando e armazenando no cache para acessos futuros.

Importância do Cache no System Design de aplicações

• Aceleração de desempenho
  O cache reduz significativamente o tempo necessário para acessar dados frequentemente requisitados, já que evita operações custosas (como consultas a banco de dados ou chamadas de APIs externas)
  Ideal para operações que envolvem leitura intensiva.

• Redução de custos
  Menor utilização de recursos computacionais (CPU, disco e de rede).
  Reduz a carga no banco de dados e em outros sistemas críticos.

• Escalabilidade
  O cache ajuda sistemas a lidar com grande volumes de tráfegos, armazenando resultados de forma temporária para servir múltiplos usuários sem sobrecarregar o backend.

• Tolerância a falhas
  Em caso de falha em sistema downstream (como bancos de dados ou APIs externas), os dados armazenados no cache podem garantir a continuidade da aplicação temporariamente, disponibilizando informações armazenadas anteriormente.

• Melhora na experiência do usuário (UX)
  Respostas mais rápidas a consultas ou navegação aumentam a satisfação do usuário final.

Estratégias de Cache
Políticas de Expiração: Define por quanto tempo um item deve permanecer no cache. Exemplos: TTL (Time-To-Live), LRU (Least Recently Used).

Invalidações do Cache: Define como e quando os dados no cache devem ser atualizados ou removidos. Invalidação manual, baseada em eventos (por exemplo, uma atualização no banco de dados), TTL automático.

Cache Local x Global: Local: Armazena dados próximos ao consumidor (ex.: Cache no navegador), Global: Compartilhado entre vários serviços ou instâncias (ex.: Redis)

Desafios do Cache

• Cache Miss: Quando um dado solicitado não está no cache, é necessário buscá-lo na fonte original, causando uma possível lentidão.

• Problemas de consistência: Dados desatualizados no cache podem causar descreprâncias entre o sistema e a fonte original.

• Supercarga de Memória: Armazenar dados excessivamente no cache pode esgotar a memória, especialmente um sistema de alto tráfego.

• Invalidações complexas: Garantir que o cache seja atualizado de forma correta e no momento certo pode ser desafiador.

• Soluções distribuídas: Em sistemas com múltiplos nós, manter a consistência e sincronização no cache é mais difícil.

Agora alguns exemplos onde o Cache é utilizado com frequência em aplicações reais:

• E-commerce Armazenando produtos mais visualizados. Cache de sessões de usuários para manter carrinhos de compra.
• Streaming de vídeo Utilização de CDNs (Content Delivery Network) para armazenar vídeos perto da localização do usuário.
• Sistemas bancários Cache de transações ou dados no cliente para evitar consultas constantes ao banco de dados
• Aplicações SaaS Cache de configurações personalizadas do cliente para evitar latências em APIs

Problemas que o Cache resolve em empresas de software
Reduzir tempo de reposta: Um banco de dados com milhões de registros

Redução de Custos de Infraestrutura: Com menos acesso ao banco de dados ou APIs de terceiros, há economia de recursos e custos.

Prevenção de Sobrecarga: Sistemas de alta demanda, como Black Friday em e-commerces, conseguem lidar com tráfego intenso usando cache para respostas rápidas ao clientes.

Melhor Escalabilidade: Permite que um sistema suporte um número maior de usuários sem a necessidade de dimensionar excessivamente a infraestrutura.

Resiliência contra Falhas: Sistemas que dependem de APIs externas podem armazenar dados no cache e operar parcialmente mesmo quando as APIs estão fora do ar.

Conclusão
O cache é essencial no system design de aplicações modernas. Ele otimiza o desempenho, melhora a experiência do usuário e reduz custos. No entanto, o uso eficaz de cache exige planejamento cuidadoso para evitar problemas de consistência e garantir que o sistema seja escalável e resiliente. Para empresas de software, o cache é uma ferramenta indispensável para resolver desafios relacionados a desempenho.