Strategie di Caching per Applicazioni Web

Strategie di Caching per Applicazioni Web

Il caching è l'ottimizzazione performance più efficace. Una strategia multi-layer riduce drasticamente latenza e carico server.

Layer di Cache

Browser Cache: Header HTTP (Cache-Control, ETag, Last-Modified). Service Worker: Cache API, offline. CDN: Edge caching, shield. Applicazione: In-memory (Redis, in-process), distribuito. Database: Query result cache, materialized views. CPU: Memoization, computed properties.

Header HTTP Caching

Cache-Control: max-age (secondi), stale-while-revalidate (servi stale mentre fetch fresh), stale-if-error, no-store, no-cache, must-revalidate, private, public, immutable. ETag: Strong (byte-per-byte) vs Weak (semantico). Last-Modified: Timestamp. Vary: Cache per header (Accept-Encoding, Accept-Language).

Pattern di Caching

Cache-Aside (Lazy Loading): App controlla cache → miss → fetch DB → store cache → return. Read-Through: Libreria cache gestisce miss trasparentemente. Write-Through: Scrive su cache e DB simultaneamente. Write-Behind (Write-Back): Scrive su cache, async write su DB (rischio data loss). Refresh-Ahead: Refresh proattivo prima scadenza.

Cache Invalidation

TTL-based: Scade dopo tempo (semplice, dati stale possibili). Event-based: Invalida su cambio dati (pub/sub, CDC). Key-based: Includi versione/hash in chiave (cache key = resource:version). Tag-based: Raggruppa chiavi correlate, invalida per tag (Surrogate-Keys). Write-through invalidation: Invalida su scrittura.

Pattern Caching Redis

String: Serializzazione JSON. Hash: Accesso field-level (HGET, HSET). Sorted Set: Leaderboard, rate limiting (ZSET con timestamp). Streams: Event sourcing, consumer groups. Lua script: Operazioni multi-key atomiche. Pipeline: Batch comandi. Cluster: Hash slots per scaling.

Caching a Livello Applicazione

In-process: LRU Map (JavaScript: lru-cache, Map con TTL). Distribuito: Redis, Memcached. Ibrido: L1 (in-process) + L2 (Redis). Stale-while-revalidate a livello app. Cache warming: Pre-popola su deploy/startup.

Database Caching

Query result cache: PostgreSQL pg_prewarm, MySQL query cache (deprecato). Materialized views: Risultati pre-calcolati, refresh su schedule/trigger. Read replica: Offload letture. Connection pooling: PgBouncer, ProxySQL (riduce overhead, non caching per se).

Prevenzione Cache Stampede

Problema: Cache scade → molte richieste colpiscono DB simultaneamente. Soluzioni: Scadenza anticipata probabilistica (TTL jitter random). Lock-based: SETNX/Redis SET NX EX per acquisire lock, una richiesta refresh, altre attendono. Stale-while-revalidate: Servi stale mentre una richiesta refresh. Request coalescing: Deduplica richieste concorrenti per stessa chiave.

Monitoraggio Efficacia Cache

Hit ratio: Hits / (Hits + Misses). Target >90% per statico, >70% per dinamico. Latenza: Cache vs origin. Uso memoria. Tasso evizione. Distribuzione chiavi (hot keys). Tool: Redis INFO, Prometheus exporter, Datadog, CloudWatch.