Caching Pitfalls Every Developer Should Know
Summary
TLDRキャッシングは、よく利用されるデータのコピーを保存する手法で、システムのパフォーマンスを向上させるのに重要です。しかし、適切に処理されないと、キャッシュスタンピーやキャッシュ侵入、キャッシュクラッシュやキャッシュアバランチなどの問題が発生する可能性があります。このビデオは、これらの問題の原因と対策について説明しています。ロックの獲得、リフレッシュの分散化、ブルームフィルタの利用、冗長性の確保などの戦略が紹介されており、大規模システムの設計におけるキャッシングの重要性が強調されています。
Takeaways
- 📚 キャッシングとは、頻繁にアクセスされるデータのコピーを保存して高速アクセスを実現する技術です。
- ⚡ キャッシングにより高いパフォーマンスが得られる一方で、キャッシュ競合、キャッシュ汚染、キャッシュ障害などの課題が生じる可能性があります。
- 🔒 キャッシュ競合を防ぐ対策としては、ロック、外部プロセスへの計算オフロード、確率的な早期期限切れなどがあります。
- 🚫 キャッシュ汚染は、存在しないデータに対する無駄な読み込み試行を防ぐことで回避できます。プレースホルダ値やBloomフィルタを活用するのが有効です。
- 💥 キャッシュ障害が発生すると、すべてのリクエストがデータベースに直接ヒットし、システム全体に大きな負荷がかかります。
- 📉 キャッシュ障害を軽減するには、回路ブレーカーの導入、可用性の高いキャッシュクラスタの構築、冷起動時のウォームアップが重要です。
- ⚠️ キャッシュ競合とキャッシュ障害は似ているが異なる概念で、前者は単一のキャッシュエントリに対して発生し、後者はキャッシュ全体に影響を与えます。
- 📝 キャッシングの利点を最大化し、問題を回避するには、システムの特性に応じた適切な戦略を立てる必要があります。
- 🕵️ キャッシングは性能向上に不可欠ですが、さまざまな潜在的な課題にも注意を払う必要があります。
- 📈 適切なキャッシング戦略を採用することで、高性能かつ安定したシステムを実現できます。
Q & A
キャッシングとは何ですか?
-キャッシングとは、頻繁にアクセスされるデータのコピーを保存する一時的なメモリ層のことです。データベースからデータを取得するよりも高速にデータを提供することができ、システムのパフォーマンスを向上させます。
キャッシュで発生する可能性のある一般的な問題にはどのようなものがありますか?
-一般的な問題としては、キャッシュスタンピー、キャッシュペネトレーション、キャッシュクラッシュ、キャッシュアバランチェがあげられます。これらは、システムのパフォーマンスや安定性に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
キャッシュスタンピーとは何ですか? その対策方法は何ですか?
-キャッシュスタンピーとは、複数のリクエストが同時にキャッシュ期限切れのエントリを更新しようとした際に、データベースが過負荷になる現象です。対策としては、ロック、外部プロセスでの再計算、確率的な早期期限切れなどの手法があります。
キャッシュペネトレーションとは何ですか? その対策方法は何ですか?
-キャッシュペネトレーションとは、存在しないデータに対するリクエストがキャッシュやデータベースに無駄に負荷をかける現象です。対策としては、存在しないキーに対してプレースホルダ値を設定したり、Bloomフィルタを使用したりすることができます。
キャッシュクラッシュとキャッシュアバランチェの違いは何ですか?
-キャッシュクラッシュとは、キャッシュシステム全体が突然停止した際に発生する現象で、全てのリクエストがデータベースに直接向かうため過負荷になります。一方のキャッシュアバランチェは、大量のキャッシュデータが一度に期限切れになったり、キャッシュが再起動した際に発生する現象です。
キャッシュクラッシュやアバランチェに対してどのような対策があるでしょうか?
-対策としては、回路ブレーカーを導入してリクエストを一時的にブロックしたり、可用性の高いキャッシュクラスターを導入したり、コールドキャッシュ時にデータを事前に投入したりすることが効果的です。
キャッシングの利点は何ですか?
-キャッシングの主な利点は、データベースからの取得よりも高速にデータを提供できるため、システム全体のパフォーマンスが向上することです。また、データベースへの負荷も軽減できます。
キャッシングを適切に行うためには、どのようなことに注意が必要でしょうか?
-キャッシングを適切に行うためには、キャッシュの有効期限の設定、キャッシュのサイズ管理、データの一貫性の確保、各種キャッシュ関連の問題への対策など、さまざまな点に注意が必要です。システムの要件やトラフィックパターンに応じて、適切にチューニングする必要があります。
Bloomフィルタとは何ですか?
-Bloomフィルタとは、データの存在の有無を確認する確率的なデータ構造です。データベースへのアクセスの前に、データが存在するかどうかを高速にチェックすることができ、キャッシュペネトレーションの問題を軽減できます。
システム設計におけるキャッシングの重要性を教えてください。
-キャッシングは、システム設計において極めて重要な概念です。適切なキャッシング戦略を立てることで、システム全体のパフォーマンス、スケーラビリティ、応答性を大幅に改善することができます。一方で、キャッシングに関する問題を無視すれば、システムの信頼性や可用性に深刻な影響を与える可能性があります。
Outlines
📚 キャッシングの概要と課題
この文章では、システム設計において重要なキャッシングの概念と、適切に扱われない場合に生じる可能性のある課題について説明しています。キャッシングの基本的な役割と、キャッシングを使うことによるパフォーマンス向上の利点を簡潔に説明した上で、キャッシュスタンプ、キャッシュ侵入、キャッシュクラッシュといった一般的な問題について詳しく解説しています。また、それぞれの問題に対する対策の概要も示されています。
⚡️ キャッシュ問題への対処法
この文章では、キャッシュ関連の問題に対処するための具体的な戦略が説明されています。主な対策としては、ロック、計算のオフロード、確率的な早期期限切れ、ブルームフィルタの使用などが挙げられています。また、キャッシュクラッシュやキャッシュアバランシュに対しては、回路ブレーカー、高可用性キャッシュクラスタ、キャッシュウォーミングなどの対策が提案されています。最後に、キャッシュスタンプとキャッシュアバランシュの違いについても簡潔に説明されています。
Mindmap
Keywords
💡キャッシュ
💡キャッシュ救世主
💡キャッシュ侵入
💡キャッシュクラッシュ
💡キャッシュアバランチ
💡ロック
💡再計算のオフロード
💡確率的な早期期限切れ
💡プレースホルダー値
💡Bloom フィルター
Highlights
Caching is a memory layer that stores copies of frequently accessed data to speed up performance by reducing the need to fetch data from slower databases.
Cache stampede can occur when multiple threads try to refresh an expired cache page at the same time, potentially overwhelming the database.
Locking upon a cache miss can prevent cache stampede, with options like waiting for recomputation, returning a not-found response, or serving a stale cache value.
Offloading recomputation to an external process is another solution for cache stampede, but adds complexity to the architecture.
Probabilistic early expiration staggered refreshing can mitigate cache stampede by proactively triggering recomputation before actual expiration.
Cache penetration occurs when requests are made for data that doesn't exist in the database or cache, resulting in unnecessary load.
Implementing a placeholder value for non-existent keys can mitigate cache penetration, but requires careful tuning to avoid cache resource consumption.
Bloom filters can quickly check if data exists before querying the database, potentially reducing cache penetration.
Cache crash or avalanche can occur when the entire cache system fails or a massive chunk of cache data expires, causing a sudden spike in database traffic.
Implementing a circuit breaker can temporarily block incoming requests when the system is overloaded, preventing total meltdown.
Deploying a highly available cache cluster with redundancy can reduce the severity of full cache crashes.
Cache priming by proactively populating critical data in a cold cache before putting it into service can help avoid sudden database load spikes.
Cache stampede happens when many requests simultaneously hit the same expired cache entry, overwhelming the database for that single data point.
Cache avalanche is a broader issue where numerous requests for different data flood the system after a cache is cleared or restarted, straining resources.
The transcript provides an overview of caching, its benefits, and common pitfalls like cache stampede, penetration, crashes, and avalanches, along with strategies to mitigate these issues.
Transcripts
today we're going to talk about caching
a key Concept in system design that is
critical for performance can also cause
some issues if not handled properly
before jumping into what can go wrong
let's quickly cover the basics of what
caching is and why it matters simply put
caching is like a memory layer that
store copies of frequently accessed data
it's a strategy to speed things up by
keeping data readily available reducing
the need to fetch it from slower
databases every time it is requested for
example think about a database with user
profiles a cach with this database might
store the most popular user profile so
that when someone view a profile it
loads instantly instead of hitting the
database on every view now even with
these performance gains caching also
introduces new challenges let's unpack
the common problems that can come up
first let's explore cash Stampy imagine
a web server using RIT to cat Pages for
a set duration these Pages require
extensive database costs and takes
several seconds to render with caching
the system stays responsive under high
low since resource heavy Pages ass serve
from cash however under extreme traffic
if a cash page expires multiple threats
across the web cluster may try
refreshing the expire page at the same
time this flood of requests could
overwhelm the database potentially
causing system failure and prevent the
page from being Rec cached so how can we
prevent St piece a few key strategies
one is locking upon a cache miss each
request attempts to acquire a lock for
that cash key before recomputing the
expired page if the lock is not acquired
there are some options one the request
can wait until the value is recomputed
by another thread two the request can
immediately return a notfound response
and let the client handle the situation
with a backup retry three the system can
maintain a stale version of the cach
item to be used temporarily while the
new value is Rec computed locking
requires an additional right operation
for the lock itself and implementing
lock acquisition correctly can be
challenging another solution is
offloading recomputation to an external
process this method can be activated in
various ways either proactively when a
cach key is nearing expiration or
reactively when a cach m occurs this
approach add another moving part to the
architecture that requires careful
ongoing maintenance and monitoring a
third approach is probabilistic early
expiration in this strategy each request
has a small chance of proactively
triggering recomputation of the cash
value before its actual expiration the
likelihood of this happening increases
as the expiration time approaches this
stagger early refreshing mitigates the
impact of stamped since fewer keys will
expire moving on to cach penetration
this happens when a request is made for
data that doesn't exist in the database
or cash this result results in
unnecessary low as the system tries to
retrieve non-existent data this can
stabilize the entire system if the
request volume is high to mitigate cash
penetration Implement a placeholder
value for non-existent keys this way
followup request for the same missing
data hit the placeholders in Cache
instead of pointlessly hitting the
database again setting appropriate TTL
for these placeholders prevents them
from occupying cash base indefinitely
however this approach requires careful
tuning to avoid significant cash
resource consumption especially for
systems with many lookups of
non-existent keys another approach uses
Bloom filters a space efficient
probabilistic data structure for quickly
checking if elements are in a set before
querying the databases here's how they
work when new records are added to
storage their keys are recorded in bloom
filter before fetching records the
application checks the bloom filter
first if the key key is absent the
record conclusively doesn't exist
allowing the application to return a no
value immediately however positive key
presence doesn't guarantee existence a
small percentage of cash reads may still
result in misses we have a video on how
Bloom filters work if you want to learn
more finally we come to cash crash
picture this our entire Cash System
suddenly fails what happens next with no
cash layer every single request now
slams straight into the data base this
sudden spike in traffic can easily
overwhelm databases jeopardizing overall
system stability what's worse users
start obsessively hitting refresh
compounding the problem a close cousin
to the cash crash is cash avalan this
can happen in two scenarios one when a
massive chunk of cash data expires all
at once two when the cash restarts and
is cold and empty in both cases a
crushing wave of request hits the dat
databases all at once this sudden low
Spike overwhelms the system much like
hundreds of people abruptly cramming
through a single tiny door after a fire
alarm so how do we tackle these
challenges First Option Implement a
circuit breaker which temporarily blocks
incoming request when the system is
clearly overloaded this prevents total
meltdown and buys time for Recovery next
strategy deploy highly available cash
cluster with redundancy it parts of the
cash go down other parts remain
operational the goal is to reduce the
severity of full crashes and don't
dismiss cash proring particularly
critical after a co- here essential data
is proactively populated in the co-
cache before it's put into service pleas
avoid abruptly bombarding the databases
as we wrap up let's distinguish cash
stamp versus cash Avalanche since they
sound similar a cash STP happens when
many request simultaneous ly hit the
same expired cash entry overwhelming the
database as it stes to refresh just that
single data point a cash Avalanche is a
broader issue where numerous requests
for different data flood the system
after a cach is clear or restarted
putting a strain on
resources and that concludes our walk
through of the common caching pitfalls
and how to navigate them if you like our
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