Hvordan brukes Redis som cache?

Question

Accepted Answer

**Caching** er Redis sin mest vanlige brukstilfelle — lagring av hyppig tilgjengelige data i rask minne slik at applikasjoner unngår tregere operasjoner (databasespørringer, API-kall, beregninger). Forståelse av det grunnleggende cache-mønsteret er essensiell daglig kunnskap.

## Cache-aside-mønsteret (mest vanlig)

```text
1. App needs data → CHECK Redis first (cache lookup)
2. CACHE HIT (found) → return it immediately (fast!) ✓
3. CACHE MISS (not found) → query the database, store the result in Redis (with TTL),
   then return it. Next time it'll be a hit.
```

```js
async function getUser(id) {
  const cached = await redis.get(`user:${id}`);
  if (cached) return JSON.parse(cached);          // CACHE HIT — fast, skip the DB

const user = await db.users.findById(id);        // CACHE MISS — query the DB
  await redis.set(`user:${id}`, JSON.stringify(user), "EX", 3600);  // cache it (1h TTL)
  return user;
}
```

Applikasjonen sjekker Redis først; ved en miss henter den fra kilden, cacher resultatet (med en TTL), og returnerer det. Påfølgende forespørsler er raske cache-treff.

## Hvorfor caching hjelper

```text
✓ SPEED — Redis (in-memory) is far faster than a database (disk) or external API
✓ REDUCED LOAD — fewer queries hit the database (it handles less, scales better)
✓ Result: faster responses, lower database load, better scalability
→ Caching is one of the most effective ways to improve application performance.
```

## Cache-invalidering (den vanskelige delen)

```js
// when data changes, the cache must be updated or removed (else it's STALE)
async function updateUser(id, data) {
  await db.users.update(id, data);
  await redis.del(`user:${id}`);    // INVALIDATE the cache (next read re-fetches fresh)
}
```

```text
Stale data is the main caching challenge:
  → Use TTLs (data auto-expires, eventually refreshing)
  → Invalidate (delete/update the cache) when the source data changes
  → "There are only two hard things: cache invalidation and naming things."
```

## Hvorfor det er viktig

Å bruke Redis som cache er dens mest vanlige og innvirksrike anvendelse, så forståelse av det grunnleggende cache-mønsteret er essensiell, bredt anvendelig kunnskap for å bygge høytytende applikasjoner.

Kjerneteknikken — lagring av hyppig tilgjengelige data i Redis sin raske minne slik at applikasjonen unngår tregere operasjoner (databasespørringer, API-kall, dyre beregninger) — er en av de mest effektive måtene å forbedre ytelse og skalabilitet på, brukt i et enormt antall produksjonssystemer.

Forståelse av **cache-aside-mønsteret** (sjekk Redis først; ved et treff returner umiddelbart; ved en miss hent fra kilden, cache resultatet med en TTL, og returner det) er den grunnleggende cache-teknikken som enhver utvikler bør kjenne — det er hvordan mest caching implementeres.

Forståelse av **hvorfor caching hjelper** (in-memory Redis er langt raskere enn diskbaserte databaser eller eksterne APIer, og caching reduserer belastningen på databasen slik at den skaleres bedre) forklarer den doble fordelen av hastighet og redusert backend-belastning.

Kritisk sett er forståelse av **cache-invalidering** — det berømte "vanskelige problemet" med å holde cached data fra å bli foreldet, løst av TTLs (automatisk utløp) og eksplisitt invalidering (slette/oppdatere cachen når kildedata endres) — essensiell fordi foreldet data er hovedproblemet med caching, og å håndtere det korrekt er det som skiller fungerende cacher fra subtilt buggy-ene.

Siden caching er den dominerende Redis-brukstilfellen og en av de viktigste ytelsesteknikker i programvare, og siden cache-aside-mønsteret (med riktig invalidering) er den grunnleggende måten det gjøres på, er forståelse av hvordan Redis brukes som cache — mønsteret, fordelene og invalideringskhallengen — essensiell, hyppig brukt kunnskap for å bygge raske, skalerbare applikasjoner, potensielt den viktigste praktiske Redis-ferdigheten.