PERF03-BP05 Implementieren von Datenzugriffsmustern, die Caching nutzen - AWS Well-Architected Framework
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PERF03-BP05 Implementieren von Datenzugriffsmustern, die Caching nutzen

Implementieren Sie Zugriffsmuster, die vom Daten-Cashing profitieren, damit häufig aufgerufene Daten schnell abgerufen werden können.

Typische Anti-Muster:

  • Sie speichern Daten, die sich häufig ändern.

  • Sie verlassen sich auf zwischengespeicherte Daten, als ob sie dauerhaft gespeichert und immer verfügbar wären.

  • Sie berücksichtigen nicht die Konsistenz Ihrer zwischengespeicherten Daten.

  • Sie überwachen die Effizienz Ihrer Caching-Implementierung nicht.

Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Das Speichern von Daten in einem Cache kann die Leselatenz, den Lesedurchsatz, die Benutzererfahrung und die Gesamteffizienz verbessern sowie die Kosten senken.

Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode: Mittel

Implementierungsleitfaden

Ein Cache ist eine Software- oder Hardwarekomponente zum Speichern von Daten, damit zukünftige Abfragen derselben Daten schneller oder effizienter verarbeitet werden können. Die in einem Cache gespeicherten Daten können bei Verlust rekonstruiert werden, indem eine frühere Berechnung wiederholt wird oder die Daten aus einem anderen Datenspeicher abgerufen werden.

Das Cashing von Daten kann eine der effektivsten Strategien sein, um die allgemeine Anwendungsleistung zu verbessern und die Belastung Ihrer zugrunde liegenden primären Datenquellen zu verringern. Daten können auf mehreren Ebenen in der Anwendung zwischengespeichert werden, z. B. innerhalb der Anwendung, die Remoteanrufe tätigt (als clientseitiges Caching bezeichnet) oder indem Sie einen schnellen sekundären Service zum Speichern der Daten verwenden ( Remote-Caching).

Clientseitiges Caching

Beim clientseitigen Caching kann jeder Client (eine Anwendung oder ein Service, die bzw. der den Backend-Datenspeicher abfragt) die Ergebnisse seiner eindeutigen Abfragen lokal für einen bestimmten Zeitraum speichern. So kann die Anzahl der Anfragen an einen Datenspeicher im Netzwerk reduziert werden, da zuerst der lokale Client-Cache überprüft wird. Wenn die Ergebnisse nicht vorhanden sind, kann die Anwendung den Datenspeicher abfragen und diese Ergebnisse lokal speichern. Dieses Muster ermöglicht es jedem Client, Daten am nächstgelegenen Ort (dem Client selbst) zu speichern, was zur geringstmöglichen Latenz führt. Clients können auch weiterhin einige Abfragen bearbeiten, wenn der Backend-Datenspeicher nicht verfügbar ist, wodurch die Verfügbarkeit des Gesamtsystems erhöht wird.

Ein Nachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass bei Beteiligung mehrerer Clients diese möglicherweise dieselben zwischengespeicherten Daten lokal speichern. Dies führt sowohl zu doppelten Speichervorgängen als auch zu Dateninkonsistenzen zwischen diesen Clients. So kann z. B. ein Client die Ergebnisse einer Abfrage zwischenspeichern und eine Minute später führt ein anderer Client dieselbe Abfrage aus und erhält ein anderes Ergebnis.

Remote-Caching

Zum Lösen des Problems doppelter Daten zwischen Clients kann ein schneller externer Service oder Remote-Cache verwendet werden, um die abgefragten Daten zu speichern. Anstatt einen lokalen Datenspeicher zu überprüfen, prüft jeder Client den Remote-Cache, bevor er den Backend-Datenspeicher abfragt. Diese Strategie ermöglicht konsistentere Antworten zwischen den Clients, eine bessere Effizienz der gespeicherten Daten und ein höheres Volumen an zwischengespeicherten Daten, da der Speicherplatz unabhängig von den Clients skaliert wird.

Der Nachteil eines Remote-Caches besteht darin, dass das Gesamtsystem möglicherweise eine höhere Latenz aufweist, da ein zusätzlicher Netzwerk-Hop erforderlich ist, um den Remote-Cache zu überprüfen. Das clientseitige Caching kann in Kombination mit dem Remote-Caching verwendet werden, um ein mehrstufiges Caching zu implementieren und die Latenz zu verbessern.

Implementierungsschritte

  1. Identifizieren Sie Datenbanken, APIs und Netzwerkservices, die vom Caching profitieren könnten. Services, die hohe Lese-Workloads oder ein hohes Lese-Schreib-Verhältnis aufweisen oder deren Skalierung teuer ist, kommen für das Caching in Frage.

  2. Identifizieren Sie die geeignete Caching-Strategie, die am besten zu Ihrem Zugriffsmuster passt.

  3. Folgen Sie den bewährten Methoden für das Caching für Ihren Datenspeicher.

  4. Konfigurieren Sie eine Cache-Invalidierungsstrategie, z. B. eine Time-to-Live (TTL), für alle Daten, die ein Gleichgewicht zwischen der Aktualität der Daten und der Verringerung der Auslastung des Backend-Datenspeichers herstellt.

  5. Aktivieren Sie Features wie automatische Verbindungswiederholungen, exponentielles Backoff, clientseitige Timeouts und Verbindungspooling beim Client, sofern verfügbar, um die Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.

  6. Überwachen Sie die Cache-Trefferrate mit einem Ziel von mindestens 80 %. Niedrigere Werte können auf eine unzureichende Cache-Größe oder ein Zugriffsmuster hinweisen, das nicht vom Caching profitiert.

  7. Implementieren Sie die Datenreplikation, um Lesevorgänge auf mehrere Instances auszulagern und die Leseleistung und Verfügbarkeit von Daten zu verbessern.

Ressourcen

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