Hva er caching og hvordan brukes det i systemdesign?

Question

Accepted Answer

**Caching** lagrer hyppig brukte data i et raskt lag (ofte i minnet) slik at de kan hentes raskt uten å måtte beregnes på nytt eller hentes fra langsommere kilder. Det er en av de viktigste teknikkene for å forbedre ytelse og skalerbarhet.

## Hva caching gjør

```text
CACHING stores copies of data in a FAST location for quick repeated access:
  → instead of recomputing or re-fetching from a slow source (database, API, computation),
    serve from the fast cache
  → DRAMATICALLY faster (cache hit) + REDUCES load on the slow backend
→ trades some staleness/complexity for big performance and scalability gains.
```

## Hvor caching brukes (lag)

```text
BROWSER / CLIENT cache → cache on the user's device
CDN → cache static content at edge locations near users
APPLICATION cache (e.g. Redis/Memcached) → cache DB query results, computed data, sessions
DATABASE cache → query/result caching
→ caching can happen at MULTIPLE layers (defense in depth for performance)
```

## Caching-fordeler og utfordringer

```text
✓ PERFORMANCE → much faster responses (memory vs disk/network/computation)
✓ SCALABILITY → reduces load on databases/backends → they handle more
✓ Reduces cost and latency
⚠️ CACHE INVALIDATION → keeping cached data fresh (when source changes) is the hard part:
  → TTL (expire after time) + invalidation (update/remove on change)
  → stale data is the main risk → balance freshness vs performance
⚠️ Adds complexity; cache misses; what/when to cache
```

## Hvorfor det er viktig

Å forstå caching er grunnleggende fordi det er **en av de viktigste og mest brukte teknikkene i systemdesign** for å forbedre ytelse og skalerbarhet, så det er essensiell kunnskap.

Caching — lagring av hyppig brukte data i et raskt lag for rask henting i stedet for å beregne på nytt eller hente fra langsommere kilder — gir dramatiske fordeler: mye raskere responstider (serving fra raskt minne i stedet for langsomme databaser, nettverk eller beregninger) og **redusert belastning på backends** (slik at databaser og tjenester håndterer mer, noe som forbedrer skalerbarhet).

Denne doble fordelen av ytelse og skalerbarhet gjør caching allestedsstede i systemdesign.

Å forstå at caching skjer på **flere lag** — nettleser/klient, CDN (edge caching av statisk innhold), applikasjonscache (Redis/Memcached for spørringsresultater og beregnede data), og databasecache — er viktig for å forstå hvor caching gjelder.

Å forstå **fordelene og utfordringene** er avgjørende: fordelene (ytelse, skalerbarhet, redusert kostnad og latens) driver bruken, men **cache-invaliderings-utfordringen** — å holde cachelagret data frisk når kilden endres, det berømt vanskelige problemet som løses med TTLs og eksplisitt invalidering, med foreldet data som hovedrisikoen — er essensiell å forstå, siden caching bytter noe foreldelse og kompleksitet for sine gevinster.

Å forstå balansen (friskhet vs ytelse) og at caching legger til kompleksitet reflekterer moden forståelse.

Ettersom caching er en av de mest virkningsfulle, mye brukte systemdesign-teknikkene (som forbedrer både ytelse og skalerbarhet) og å forstå hva det gjør, hvor det brukes (lagene), og dets fordeler og utfordringer (spesielt invalidering) er grunnleggende, er forståelse av caching essensiell, grunnleggende systemdesign-kunnskap — en kjernesteknikk som vises i praktisk talt alle skalerbare systemer, sentral for ytelse og skalerbarhet, og viktig å forstå inkludert dens nøkkelutfordring av invalidering, et tilbakevendende konsept gjennom systemdesign.