ఉత్పత్తి చేయడానికి비용, తరచుగా చదువుకుంటారు మరియు చాలా అరుదుగా మారే డేటాను క్యాష్ చేయండి — అక్కడే క్యాషింగ్ చాలా ఆదాయం ఇస్తుంది. TTL (time to live) అనేది తాజాత్వం (డేటా ఎంత ప్రస్తుతం ఉండాలి) మరియు పాతపాటు సహనशीलता (ఎంత తప్పు మరియు ఎంత కాలం ఉండవచ్చు) మధ్య సంతులనం.
अच్ఛిన క్యాష్ అభ్యర్థి మూడు శ్రేణులలో అధిక స్కోర్రను సాధిస్తాడు:
సాస్తమైన-గణన, రచన-భారీ, లేదా ప్రతి-వినియోగదారు-రహస్య డేటాను క్యాష్ చేయవద్దు, దీని తాజాత్వం ఖచ్చితంగా ఉండాలి (ఉ.దా. లావాదేవీ క్షణంలో ఖాతా విలువలు).
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
অপ్రত్యাশితంగా మారే డేటాపై సంవిధానం కోసం, TTL ను స్పష్టమైన అమర్జనతో కలపండి: write-through లేదా delete-on-write తద్వారా మూలం మారిన తక్షణమే క్యాష్ భ్రష్టమవుతుంది, గడువు కోసం ఎదురుచూడటానికి బదులుగా.
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
TTL లను సర్దుబాటు చేయడానికి క్యాష్ hit ratio ఫలితంగా గమనించండి: తక్కువ నిష్పత్తి అంటే మీరు దాదాపు ఏమీ క్యాష్ చేయడం లేదు; పాతపాటు ఫిర్యాదుతో ఎక్కువ నిష్పత్తి TTL లు చాలా ఎక్కువ అర్థం.
ఏమి క్యాష్ చేయాలో మరియు TTL సరిగా పొందడం ప్రభావవంతమైన ক్యాషింగ్ యొక్క ప్రధానమైనది. సరికాని విషయాలను క్యాష్ చేయండి మరియు మీరు లాభం లేకుండా సంక్లిష్టతను జోడిస్తారు; TTL లను చాలా ఎక్కువ సెట్ చేయండి మరియు మీరు పాత డేటాను సేవ చేయండి; చాలా తక్కువ మరియు మీరు ప్రయోజనాన్ని కోల్పోతారు. పాతపాటు సహనషీలతను TTL ఎంచుకోవడానికి ఉపయోగించి, సంవిధానం కోసం స్పష్టమైన అమర్జనను జోడించిన, మరియు hit ratio ఫలితంగా గమనించిన మీకు ఒక సూత్రీకృత, కొలవదగిన ఫలితం క్యాష్ చేయడానికి ఇస్తుంది.