Caché en diseño de sistemas: Redis, Memcached y más

Una caché reduce latencia y carga, pero introduce coherencia, expiración e invalidación como problemas de primer nivel.

Por qué usar caché

Guarda resultados costosos cerca de quien los necesita y protege dependencias que no deben recibir todas las lecturas.

Estrategias comunes

Cache-aside, write-through y write-behind cambian cuándo se actualiza el origen. Define TTLs, claves y qué ocurre ante un miss antes de implementarlas.

Redis y Memcached

Redis ofrece estructuras de datos, persistencia opcional y capacidades adicionales. Memcached prioriza simplicidad y caché distribuida en memoria. Elige por necesidades operativas, no por popularidad.

Ejemplo: caché con Redis

value = redis.get(key)
if value is None:
    value = load_from_database(key)
    redis.setex(key, 300, value)

Buenas prácticas

Mide hit rate, latencia y presión de memoria; limita claves grandes y prepara invalidación para cambios de datos.