CachingStrategien

CachingStrategien bezeichnet eine Gruppe von Ansätzen, um häufig abgefragte Daten zwischenzuspeichern, um Latenz zu verringern, Bandbreite zu sparen und die Skalierbarkeit von Systemen zu erhöhen. Caches kommen in vielen Schichten vor, beispielsweise in CPU- oder Betriebssystem-Caches, Webbrowsern, Content Delivery Networks (CDNs), Datenbankabfrage-Caches und Anwendungs-Caches.

Zentrale Komponenten einer Cache-Strategie sind Cache-Größe, Platzierungslogik und die Eviction-Politik, also die Entscheidung, welche Einträge entfernt werden, wenn der Cache voll ist. Typische Politiken sind LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used), FIFO oder CLOCK. Daten werden oft mit TTL (Time to Live) versehen oder durch Invalidation aktualisiert, um Verlässlichkeit oder Konsistenz zu steigern.

Zur Konsistenz gehören Schreib-Strategien wie Write-Through, Write-Behind und Read-Through. Beim Write-Through werden Änderungen sofort in das zugrunde liegende Speichersystem geschrieben; Write-Behind verzögert die Schreiben. Read-Through lädt fehlende Daten bei Bedarf automatisch in den Cache. In verteilten Umgebungen sorgen Kohärenzprotokolle, Invalidate-Signale oder fragmentierte Konsistenzmodelle dafür, dass Caches synchron bleiben oder konsistente Stalenzen akzeptiert werden.

Bei der Gestaltung von CachingStrategien sind Datenvolatilität, Zugriffsprofile, Speicherkapazität und Anforderungen an Konsistenz entscheidend. Effektives Caching erfordert Metriken, Monitoring sowie regelmäßige Überprüfung von TTL-Werten, Evictions-Statistiken und Hit-Rates. Typische Anwendungsfälle umfassen Browser- und CDN-Caching, API- oder Datenbankabfrage-Caching sowie Edge- oder serverseitiges Caching.