Əsas məzmuna keçin

Cache (Keş)

Cache tez-tez istifadə olunan məlumatların müvəqqəti saxlanması üçün istifadə edilən texnologiyadır. Bu sistemin performansını artırmaq və gecikməni azaltmaq üçün vacibdir.

Nə üçün lazımdır?​

  • Performans artırır: Məlumatların sürətlə əldə edilməsini təmin edir
  • Latency azaldır: Database və API sorğularının cavab vaxtını qısaldır
  • Server yükünü azaldır: Tez-tez soruşulan məlumatları saxlayır
  • Bandwidth qənaət edir: Şəbəkə trafikini minimuma endirir
  • İstifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırır: Sürətli yükləmə təmin edir
  • Xərcləri azaldır: Server resurslarından daha səmərəli istifadə

Cache Növləri​

  • In-Memory Cache: Yaddaşda saxlanılan ən sürətli növ. Redis, Memcached. Sürətli, lakin restart zamanı məlumat itkisi
  • Disk Cache: Sabit diskdə saxlanır. Böyük həcmli məlumatlar üçün. Davamlı, lakin yavaş
  • Database Cache: SQL sorğularının nəticələri. MySQL Query Cache, PostgreSQL shared_buffers. Sorğuları sürətləndirir, lakin yeniləmə problemi
  • Client-Side Cache: Browser və mobile app cache. Şəbəkə trafikini azaldır, lakin client kontrolunda
  • Server-Side Cache: HTML səhifələri və API response-ları. Server performansını artırır, lakin yenilənmə lazım
  • CDN Cache: Statik kontentin coğrafi paylanması. CloudFlare, AWS CloudFront. Sürətli çatdırılma, lakin əlavə xərc
  • DNS Cache: Domain adlarının IP ünvanları. DNS sorğularını sürətləndirir, lakin TTL məhdudluğu

Yerləşdirmə Strategiyası​

Cache-lərin sistem arxitekturasında düzgün yerləşdirilməsi vacibdir:

  • Client-side cache: Browser və mobile app səviyyəsində
  • CDN cache: Content Delivery Network üzərində
  • Load Balancer cache: Yük paylaşdırıcısı səviyyəsində
  • Application cache: Tətbiq server səviyyəsində
  • Database cache: Məlumat bazası səviyyəsində

Replacement Strategiyaları​

  • LRU (Least Recently Used): Ən son istifadə olunanı silir. Temporal locality prinsipinə uyğun. Implementation kompleksdir
  • LFU (Least Frequently Used): Ən az istifadə olunanı silir. Uzunmüddətli pattern-ləri tutur. Counter saxlamaq lazımdır
  • FIFO (First In, First Out): İlk daxil olanı ilk silir. Sadə implementation. İstifadə tezliyini nəzərə almır
  • Random Replacement: Təsadüfi məlumat silir. Ən sadə method. Optimal performans vermir

Cache Invalidation Strategiyaları​

  • Write-Through: Cache və database eyni anda yazılır. Data consistency yüksək. Write latency artır
  • Write-Around: Database-ə birbaşa yazır. Write performansı yaxşı. İlk read zamanı cache miss
  • Write-Back: Əvvəl cache-ə, sonra asinxron database-ə yazır. Yüksək write performansı. Cache crash riski

Cache Reading Patterns​

  • Cache-Aside (Lazy Loading): Application cache-i idarə edir. Çox populyar pattern. Cache miss zamanı yavaşlıq
  • Read-Through: Cache database ilə əlaqə saxlayır. Application üçün sadə. Cache provider dəstəyi lazım

Texnologiyalar​

  • Redis: In-memory data structure store. Yüksək performans. Dərslik məlumat strukturları. Memory məhdudluğu
  • Memcached: Sadə key-value cache. Çox sürətli. Minimal memory overhead. Əlavə funksiya yoxdur
  • Apache Ignite: Distributed in-memory platform. SQL dəstəyi. Kompleks setup
  • Hazelcast: Java-based in-memory grid. Real-time analytics dəstəyi. Java-specific

Əsas Problemlər​

  • Cache Stampede: Eyni məlumat üçün çoxlu sorğu → TTL randomization və lock mechanism
  • Cold Start: İlk başlanğıcda cache boşdur → Cache warming strategiyası
  • Memory Overflow: Cache həcmi artıq böyüyür → Uyğun eviction policy seç
  • Stale Data: Köhnə məlumat problemi → Düzgün TTL və invalidation
  • Distributed Cache Sync: Cluster-də sync problemi → Consistent hashing istifadə et
graph TB
    Client[Client] --> App[Application]
    
    App --> CacheCheck{Cache Check}
    CacheCheck -->|Cache Hit| CacheHit[Cache Hit<br/>Return Data]
    CacheCheck -->|Cache Miss| DB[Database]
    
    DB --> CacheStore[Store in Cache]
    CacheStore --> ReturnData[Return Data]
    
    App --> Redis[(Redis Cache<br/>In-Memory)]
    Redis --> TTL{TTL Check}
    TTL -->|Expired| Evict[Evict Data]
    TTL -->|Valid| Serve[Serve Data]
    
    subgraph "Cache Strategies"
        LRU[LRU]
        LFU[LFU]
        FIFO[FIFO]
    end
    
    subgraph "Cache Types"
        Memory[In-Memory]
        Disk[Disk Cache]
        CDN[CDN Cache]
    end
    
    subgraph "Patterns"
        CacheAside[Cache-Aside]
        ReadThrough[Read-Through]
        WriteThrough[Write-Through]
    end
    
    style CacheHit fill:#e8f5e8
    style CacheCheck fill:#e1f5fe
    style Redis fill:#ffebee
    style TTL fill:#f3e5f5