Cache em design de sistemas: Redis, Memcached e mais

Cache reduz latência e carga, mas traz consistência, expiração e invalidação como problemas centrais.

Por que usar cache

Ele mantém resultados caros perto de quem precisa e protege dependências que não devem receber todas as leituras.

Estratégias comuns

Cache-aside, write-through e write-behind mudam quando a origem é atualizada. Defina TTL, chaves e comportamento de miss antes de implementá-las.

Redis e Memcached

Redis oferece estruturas de dados e persistência opcional. Memcached prioriza simplicidade e cache distribuído em memória. Escolha pelas necessidades operacionais.

Exemplo: cache com Redis

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

Boas práticas

Meça hit rate, latência e pressão de memória; limite chaves grandes e planeje invalidação.