Casha data ghali ya kutengeneza, inayosomwa mara kwa mara, na inayobadilika kwa nadra — hapo ndipo kaching hulipwa sana. TTL (time to live) ni uzani wa upya (data inapaswa kuwa ya sasa kiasi gani) na uvumilivu wa kuzaliwa kwa zamani (inaweza kuwa mbaya kiasi gani na kwa muda gani).
Mkubwa mzuri wa cache ana alama za juu katika kategoria zote tatu:
Usicache data ya bei nafuu ya kukokotoa, iliyoandikwa sana, au siri ya kila mtumiaji ambayo upya lazima kuwa sahihi (mfano. salda za akaunti wakati wa muamala).
Staleness tolerance → TTL:
config / static reference data → long (hours to days)
product listings, article body → medium (minutes)
prices, stock, leaderboards → short (seconds)
must always be exact → don't cache, or use explicit invalidation
Kwa usahihi wa data inayobadilika bila kutarajia, unganisha TTL na kubatilisha kwa wazi: write-through au delete-on-write ili cache ibatilishwe wakati chanzo kinabadilika, badala ya kusubiri kumia.
on update(record):
db.save(record)
cache.delete(key(record)) // invalidate now, don't serve stale until TTL
hit ratio = hits / (hits + misses)
high (>90%) → cache is doing its job
low → TTL too short, keys too granular, or data not cacheable
Fuatilia cache hit ratio ili kurekebisha TTL-s: kiwango cha chini kumaanisha kwamba karibu haunataka kitu chochote; kiwango cha juu na malalamishi ya ujinga kumaanisha TTL-s ni ndefu sana.
Kufikiri kile kinachobaki cached na TTL ni moyo wa caching madhubuti. Casha mambo makosa na unajumlisha ugumu bila faida; weka TTL-s ndefu sana na kutumia data ya zamani; fupi sana na kupoteza faida. Kwa kutumia uvumilivu wa ujinga kuchagua TTL-s, kuongeza kubatilisha kwa wazi kwa usahihi, na kufuatilia hit ratio unakupa njia ya kanuni, inayoweza kupimwa ya caching.