Hvilke cache-strategier og mønstre finnes det med Redis?

Question

Accepted Answer

Utover grunnleggende cache-aside finnes det flere **cache-strategier** — cache-aside, write-through, write-behind, read-through — hver med ulike konsistens- og ytelseskompromisser. Å forstå dem (og eviction-policies) hjelper deg med å designe effektiv caching.

## Cache-aside (lazy loading — mest vanlig)

```text
App checks cache → miss → load from DB → populate cache → return.
  ✓ Only requested data is cached (efficient); resilient (works if cache is down)
  ✗ First request is a miss (slower); cache can be stale until TTL/invalidation
→ The default, most common strategy.
```

## Write-through og write-behind

```text
WRITE-THROUGH → write to cache AND DB together (synchronously) on every write
  ✓ Cache always fresh/consistent  ✗ Writes are slower (two writes); caches unread data

WRITE-BEHIND (write-back) → write to cache immediately, write to DB ASYNC later
  ✓ Fast writes  ✗ Risk of data loss if cache fails before the DB write; more complex
```

## Read-through

```text
READ-THROUGH → the cache layer itself loads from the DB on a miss (abstracted)
  → app just reads from the cache; the cache handles DB loading transparently
  (similar to cache-aside but the loading logic lives in the cache layer/library)
```

## Eviction-policies (når minnet er fullt)

```text
When Redis hits its memory limit (maxmemory), it EVICTS keys per a policy:
  LRU (Least Recently Used)  → evict least-recently-accessed (good general default)
  LFU (Least Frequently Used)→ evict least-frequently-accessed
  TTL-based (volatile-ttl)   → evict keys closest to expiry
  random / noeviction        → random, or reject writes when full
→ allkeys-lru is a common choice for a pure cache. Set maxmemory + a policy.
```

## Unngå cache-problemer

```text
✓ Cache STAMPEDE (many misses at once hammering the DB) → locking, staggered TTLs
✓ Stale data → appropriate TTLs + invalidation on writes
✓ Cache PENETRATION (querying non-existent keys) → cache negative results briefly
```

## Hvorfor det er viktig

Å forstå cache-strategier er verdifullt for **å designe effektive cache-systemer**, bygget på grunnleggende cache-aside, så det er nyttig kunnskap for ytelsesrettet arbeid.

While cache-aside (lazy loading — å sjekke cache, laste fra databasen ved miss, fylle cache) er den vanlige standardmetoden, gir forståelse av **rekkevidden av strategier** deg muligheten til å velge den rette for situasjonen: **write-through** (skrive til cache og database sammen for alltid-frisk cache til prisen av langsomere skrivinger), **write-behind** (skrive til cache umiddelbart og databasen asynkront for raske skrivinger men med datatapsrisiko), og **read-through** (cache-laget laster transparant fra databasen) — hver med distinkte konsistens-/ytelseskompromisser som betyr noe for ulike konsistens- og skrivemønsterkrav.

Å forstå **eviction-policies** (LRU, LFU, TTL-basert osv. — hvordan Redis bestemmer hvilke nøkler som skal fjernes når minnet er fullt) er viktig for å konfigurere Redis som cache korrekt (sette `maxmemory` og en passende policy som `allkeys-lru` for en ren cache), slik at det oppfører seg godt under minnepress.

Å vite hvordan du **unngår vanlige cache-problemer** — cache **stampede** (mange samtidige misses som hamrer på databasen, redusert ved locking eller staggered TTLs), **stale data** (administrert med TTLs og invalidering), og cache **penetration** (gjentatte spørringer for ikke-eksisterende nøkler, redusert ved caching av negative resultater) — reflekterer modent cache-design som unngår reelle produksjonsproblemer.

Siden effektiv caching påvirker ytelsen betydelig, og siden den rette strategien/konfigurasjonen avhenger av use casen, og siden forståelse av strategiene, eviction-policies og vanlige fallgruver gjør det mulig å designe robust caching, er forståelse av cache-strategier og mønstre verdifull, praktisk relevant kunnskap for ytelsesteknikk med Redis, som løfter caching fra det grunnleggende mønsteret til godt-designede systemer som håndterer konsistens, minne og feilmodi riktig.