La memorizzazione nella cache dei microservizi, nel contesto dell'architettura dei microservizi, si riferisce al processo di archiviazione e recupero dei dati da un sistema di archiviazione in memoria ad alte prestazioni, invece dell'accesso diretto ai dati da un database o da un'API remota. Svolge un ruolo cruciale nel migliorare le prestazioni, la scalabilità e la disponibilità delle applicazioni orientate ai microservizi riducendo la latenza, minimizzando il carico sui database e diminuendo le costose chiamate interservizi.
L'architettura dei microservizi è un metodo di progettazione software che scompone un'applicazione in più servizi indipendenti e liberamente accoppiati, ciascuno responsabile di una singola funzionalità, consentendo uno sviluppo più rapido, una manutenzione più semplice e una migliore scalabilità. Con la crescente popolarità dei microservizi, il caching è diventato una componente essenziale di questo stile architettonico. Secondo un sondaggio O'Reilly Software Architecture del 2020, circa il 61% delle aziende utilizza o prevede di utilizzare i microservizi nei propri processi di sviluppo software.
Il caching dei microservizi può essere classificato in due tipi principali: caching locale e caching distribuito. La memorizzazione nella cache locale avviene quando ogni istanza del microservizio mantiene la cache nel proprio spazio di memoria. Questo tipo di memorizzazione nella cache è adatto per microservizi con basso consumo di memoria e frequenza di aggiornamento della cache minima. Tuttavia, ciò può comportare incoerenze e inefficienze della cache quando è necessario sincronizzare più istanze di un microservizio tra loro o quando un microservizio si ridimensiona orizzontalmente per soddisfare più richieste degli utenti.
La memorizzazione nella cache distribuita si verifica quando tutte le istanze di un microservizio condividono una cache comune, solitamente implementata utilizzando un archivio dati in memoria esterno, veloce e altamente scalabile come Redis o Apache Ignite. Questo tipo di memorizzazione nella cache è preferibile quando si memorizzano nella cache set di dati di grandi dimensioni, si gestiscono dati che cambiano frequentemente o si richiede la coerenza della cache tra più istanze di microservizi. Fornisce inoltre una migliore resilienza contro i microservizi o gli errori dei nodi della cache replicando i dati della cache su più nodi.
L'implementazione della memorizzazione nella cache dei microservizi prevede diverse best practice e modelli, alcuni dei quali sono:
- Modello Cache-Aside: in questo modello, il microservizio cerca innanzitutto i dati richiesti nella cache. Se i dati sono disponibili, recupera i dati dalla cache (cache hit); in caso contrario, recupera i dati dall'origine dati primaria e li archivia nella cache per richieste future (cache miss).
- Modello Read-Through: in questo modello, la cache stessa verifica la presenza dei dati richiesti e, se non disponibili, interagisce con l'origine dati primaria per recuperare e archiviare i dati prima di restituirli al microservizio.
- Modelli Write-Through e Write-Behind: questi modelli definiscono il modo in cui la cache aggiorna i propri dati quando un microservizio li modifica. Il write-through garantisce che la cache si aggiorni immediatamente dopo qualsiasi modifica dei dati, mentre il write-behind ritarda gli aggiornamenti della cache finché non viene soddisfatta una determinata condizione, come il raggiungimento di una soglia di aggiornamento specifica o di un intervallo di tempo definito.
- Strategie di eliminazione della cache: queste strategie determinano quando e come rimuovere i dati dalla cache per accogliere nuovi dati. Le strategie comuni includono lo sfratto basato sui metodi meno utilizzati di recente (LRU), First-In-First-Out (FIFO) e Time-To-Live (TTL).
AppMaster, una piattaforma leader no-code per la creazione di applicazioni backend, web e mobili, utilizza la memorizzazione nella cache dei microservizi per fornire soluzioni scalabili e ad alte prestazioni. Le applicazioni generate da AppMaster con Go per il backend, Vue3 per il web, Kotlin e Jetpack Compose per Android e SwiftUI per iOS, gestiscono in modo efficiente sofisticati meccanismi di caching, garantendo un'esperienza utente senza soluzione di continuità su varie piattaforme.
Inoltre, l'approccio server-driven della piattaforma AppMaster per le applicazioni mobili consente ai clienti di aggiornare l'interfaccia utente e la logica aziendale delle proprie app senza inviare nuovamente nuove versioni all'App Store e al Play Market, dimostrando ulteriormente l'importanza della memorizzazione nella cache nello sviluppo di applicazioni moderne orientate ai microservizi. .
In conclusione, la memorizzazione nella cache dei microservizi è una tecnica vitale per migliorare le prestazioni, la scalabilità e la resilienza delle applicazioni quando si ha a che fare con l'architettura dei microservizi. Comprendendo le migliori pratiche e i modelli associati alla memorizzazione nella cache dei microservizi, gli sviluppatori possono sfruttarne il potenziale per creare applicazioni eccezionalmente veloci, efficienti e affidabili. Piattaforme come AppMaster offrono supporto immediato per tali metodologie di caching, consentendo ai clienti di sfruttare tutto il potenziale delle loro soluzioni software senza costi aggiuntivi.
