Caching Pitfalls Every Developer Should Know

ByteByteGo

7 Mar 202406:40

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

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📚 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。

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⚡️ 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記憶層のことです。データベースからデータを取得する代わりに、キャッシュからデータを取得することで、パフォーマンスを向上させます。このビデオでは、ユーザープロフィールのデータをキャッシュに保存する例が挙げられています。キャッシュのメリットは高速なデータアクセスですが、適切に管理されない場合、いくつかの問題が発生する可能性があります。

💡キャッシュ救世主

キャッシュ救世主は、キャッシュされたページの有効期限が切れた際に発生する問題のことです。この状況では、ウェブクラスター上の複数のスレッドが同時にページを更新しようとするため、データベースに過剰な負荷がかかる可能性があります。この問題を回避するための戦略として、ロックの取得、再計算のオフロード、確率的な早期期限切れなどが紹介されています。

💡キャッシュ侵入

キャッシュ侵入とは、データベースやキャッシュ内に存在しないデータが要求された場合に発生する問題です。このような無駄なリクエストが大量に発生すると、システム全体のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。この問題を軽減するには、存在しないキーに対するプレースホルダー値を設定したり、Bloom フィルターを使用したりする方法があります。

💡キャッシュクラッシュ

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失敗した場合に発生する問題のことです。キャッシュがない場合、すべてのリクエストがデータベースに直接ヒットするため、データベースが過負荷になる可能性があります。さらに、ユーザーがリフレッシュを繰り返すことでこの問題が深刻化する恐れがあります。この問題に対処するには、回路ブレーカーの導入やキャッシュクラスターの冗長化、キャッシュウォーミングなどの対策が有効です。

💡キャッシュアバランチ

キャッシュアバランチは、キャッシュが空の状態やキャッシュの再起動後に発生する問題です。この場合、多数のリクエストがデータベースに一斉に殺到するため、リソースが圧迫されてシステム全体のパフォーマンスが低下します。キャッシュアバランチはキャッシュクラッシュとは異なり、さまざまなデータに対するリクエストが原因となります。この問題に対処するには、キャッシュウォーミングが重要になります。

💡ロック

ロックは、キャッシュ救世主の問題を回避する方法の1つです。キャッシュミスが発生した場合、各リクエストはキャッシュキーに対するロックを取得しようとします。ロックが取得できれば、そのスレッドのみがキャッシュの再計算を行えます。ロックの取得に失敗した場合は、再計算の結果を待つか、一時的に古いデータを使用するなどの対処が必要です。しかし、ロックの実装には難しさがあります。

💡再計算のオフロード

再計算のオフロードとは、キャッシュの再計算処理を別のプロセスに移行させる方法です。この方法では、キャッシュの有効期限が近づいた時点で予防的に再計算を開始したり、キャッシュミスが発生した時点で再計算を開始したりすることができます。しかし、この方法ではアーキテクチャに別の移動部品が追加されるため、慎重な維持と監視が必要になります。

💡確率的な早期期限切れ

確率的な早期期限切れは、キャッシュ救世主の問題を軽減する別の方法です。この戦略では、各リクエストに対して一定の確率でキャッシュ値の再計算をトリガーさせます。この確率は、有効期限が近づくにつれて高くなります。このようにキャッシュの期限切れをずらすことで、同時に発生する再計算リクエストの数を減らすことができます。

💡プレースホルダー値

プレースホルダー値は、キャッシュ侵入の問題を軽減するための方法の1つです。存在しないキーに対してプレースホルダー値をキャッシュに設定することで、後続の同じリクエストがデータベースに到達する前にキャッシュからプレースホルダーを取得できます。ただし、プレースホルダー値のTTL設定には注意が必要で、キャッシュリソースの消費を抑える適切なチューニングが重要になります。

💡Bloom フィルター

Bloom フィルターは、キーがデータセット内に存在するかどうかを確認するための空間効率的なデータ構造です。Bloom フィルターを使用することで、キャッシュ侵入の問題を軽減できます。データベースを参照する前に Bloom フィルターを確認し、キーが存在しない場合はリクエストを早期に拒否できます。ただし、Bloom フィルターには一定の誤検出率があり、本当に存在するキーが存在しないと判断される可能性もあります。

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.