Microservices-Caching bezieht sich im Kontext der Microservices-Architektur auf den Prozess des Speicherns und Abrufens von Daten aus einem leistungsstarken In-Memory-Speichersystem, im Gegensatz zum direkten Zugriff auf Daten aus einer Datenbank oder einer Remote-API. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit von Microservices-orientierten Anwendungen, indem es die Latenz reduziert, die Belastung der Datenbanken minimiert und die teuren Anrufe zwischen Diensten verringert.
Microservices-Architektur ist eine Software-Designmethode, die eine Anwendung in mehrere, unabhängige und lose gekoppelte Dienste zerlegt, von denen jeder für eine einzelne Funktionalität verantwortlich ist, was eine schnellere Entwicklung, einfachere Wartung und bessere Skalierbarkeit ermöglicht. Mit der zunehmenden Beliebtheit von Microservices ist Caching zu einem wesentlichen Bestandteil dieses Architekturstils geworden. Laut einer O'Reilly Software Architecture-Umfrage aus dem Jahr 2020 nutzen rund 61 % der Unternehmen Microservices in ihren Softwareentwicklungsprozessen oder planen dies.
Das Caching von Microservices kann in zwei Haupttypen eingeteilt werden: lokales Caching und verteiltes Caching. Beim lokalen Caching behält jede Microservice-Instanz ihren Cache in ihrem Speicherbereich. Diese Art des Caching eignet sich für Microservices mit geringem Speicherverbrauch und minimaler Cache-Aktualisierungsfrequenz. Allerdings kann es zu Cache-Inkonsistenzen und Ineffizienz kommen, wenn mehrere Instanzen eines Microservices miteinander synchronisiert werden müssen oder wenn ein Microservice horizontal skaliert wird, um mehr Benutzeranfragen zu erfüllen.
Beim verteilten Caching teilen sich alle Instanzen eines Microservices einen gemeinsamen Cache, der normalerweise mithilfe eines externen, schnellen und hoch skalierbaren In-Memory-Datenspeichers wie Redis oder Apache Ignite implementiert wird. Diese Art des Cachings wird bevorzugt, wenn große Datenmengen zwischengespeichert werden, sich häufig ändernde Daten verarbeitet werden oder Cache-Konsistenz über mehrere Microservice-Instanzen hinweg erforderlich ist. Durch die Replikation von Cache-Daten über mehrere Knoten hinweg bietet es außerdem eine bessere Widerstandsfähigkeit gegen Ausfälle von Mikrodiensten oder Cache-Knoten.
Die Implementierung des Microservices-Caching erfordert mehrere Best Practices und Muster, darunter:
- Cache-Aside-Muster: Bei diesem Muster sucht der Microservice zunächst im Cache nach den erforderlichen Daten. Wenn die Daten verfügbar sind, holt es die Daten aus dem Cache (Cache-Hit); andernfalls ruft es die Daten von der primären Datenquelle ab und speichert sie im Cache für zukünftige Anfragen (Cache-Miss).
- Durchlesemuster: Bei diesem Muster prüft der Cache selbst, ob die angeforderten Daten vorhanden sind, und interagiert, wenn sie nicht verfügbar sind, mit der primären Datenquelle, um die Daten abzurufen und zu speichern, bevor sie an den Mikrodienst zurückgegeben werden.
- Write-Through- und Write-Behind-Muster: Diese Muster definieren, wie der Cache seine Daten aktualisiert, wenn ein Microservice sie ändert. Durch Write-Through wird sichergestellt, dass der Cache sofort nach jeder Datenänderung aktualisiert wird, während Write-Behind Cache-Aktualisierungen verzögert, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist, z. B. das Erreichen eines bestimmten Aktualisierungsschwellenwerts oder eines definierten Zeitintervalls.
- Cache-Eviction-Strategien: Diese Strategien bestimmen, wann und wie Daten aus dem Cache entfernt werden, um neue Daten aufzunehmen. Zu den gängigen Strategien gehören LRU (Least Recent Used), FIFO (First-In-First-Out) und Time-To-Live (TTL)-basierte Räumung.
AppMaster, eine führende no-code Plattform für die Erstellung von Backend-, Web- und mobilen Anwendungen, nutzt Microservices-Caching, um leistungsstarke und skalierbare Lösungen bereitzustellen. Die von AppMaster mit Go für das Backend, Vue3 für das Web sowie Kotlin und Jetpack Compose für Android und SwiftUI für iOS generierten Anwendungen verarbeiten hochentwickelte Caching-Mechanismen effizient und sorgen so für ein nahtloses Benutzererlebnis auf verschiedenen Plattformen.
Darüber hinaus ermöglicht der servergesteuerte Ansatz der AppMaster -Plattform für mobile Anwendungen Kunden, die Benutzeroberfläche und Geschäftslogik ihrer Apps zu aktualisieren, ohne neue Versionen erneut im App Store und Play Market einzureichen, was die Bedeutung des Cachings in der modernen, auf Microservices ausgerichteten Anwendungsentwicklung noch einmal verdeutlicht .
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Microservices-Caching eine wichtige Technik zur Verbesserung der Anwendungsleistung, Skalierbarkeit und Belastbarkeit beim Umgang mit Microservices-Architekturen ist. Durch das Verständnis der Best Practices und Muster im Zusammenhang mit dem Microservices-Caching können Entwickler dessen Potenzial nutzen, um außergewöhnlich schnelle, effiziente und zuverlässige Anwendungen zu erstellen. Plattformen wie AppMaster bieten sofort einsatzbereite Unterstützung für solche Caching-Methoden, sodass Kunden das volle Potenzial ihrer Softwarelösungen ohne zusätzlichen Aufwand nutzen können.
